数据分析是产品经理的武器，但很多问题是无法单纯通过数据能分析出原因的。举个例子：
如果企业打算购买“企业年会”关键词进行百度竞价营销，但最终的landing page流量、转化并不如预期，跳出率很高，按照传统的数据分析思路，我们可能会想到：
1、要优化关键词，投入更多推广费用提高排名；
2、要优化landing page页面，增加分析锚点，并进行A/B Test验证；
3、要简化购买流程，提升体验；
4、要对流量进一步下钻，从人群属性、地域分布等维度细分。
而实际转化不佳的原因可能是：
1、“企业年会”市场用户规模本身有限；
2、市场上可替代产品较多，且知名度和售价都优于自己；
3、推广时期处于淡季，对于“年会”的需求量还未爆发；
4、用户不习惯直接在网上选购“企业年会”这类客单价极高，对质量要求也极高的产品，更倾向于听朋友介绍，或看媒体广告打电话、去实体店咨询；
5、整个行业中“企业年会”产品相对其他产品，知名度并不高。
因此，在进行数据分析时，一方面要掌握各种分析方法，另一方面要学会跳出数据，从行业、从用户的角度审视问题，合理归因~
