我们大多数人使用基于位置的数据来分析性能或另一个,无论是使用谷歌分析地理数据,看看你的效果最好的城市和州在哪里,还是使用付费搜索数据看哪些地区驾驶性能最高的活动。
地理位置是一个关键维度看,考虑,但我们大多数人倾向于关注单一数据源时做这种类型的分析——这是有用的,但它也只是冰山一角而言,如何融合和使用这些信息。
我将向您介绍我们在Seer是如何通过组合多个数据源来分析位置数据，从而全面了解每个州/城市/地铁在一系列指标和数据源中的表现。
在我们开始之前，我希望您花一些时间来考虑一下您可以使用的所有基于地理的数据源。
一些明显的是谷歌Analytics位置数据和付费搜索数据，但也要记住免费和可用的数据，如谷歌趋势，它可以根据城市、地区、州和城市提供有机关键词搜索。此外，作为一家公司，您可能可以访问内部位置数据，如产品注册状态和城市，甚至购买位置。
这种方法的优点在于将这些数据源结合在一起，这样您就可以看到全貌。
我如何分析我的地理数据?
让我们先从谷歌趋势．
例如，如果你卖狗粮(只是一个例子，加上，谁不喜欢狗呢?)，你可以看看普通狗粮搜索排名靠前的地铁和你品牌的狗粮搜索排名是怎样的。通过将两个数据集连接到数据可视化工具表或者PowerBI，你就可以很容易地看到每一个Metro在你的行业中排名靠前，而不是你的品牌。将这些领域隔离开来是识别你的品牌有增长潜力的市场的快速方法。
另一个非常有用的数据源是人口数据。在下面的图表中，我们获取了每个地铁的人口数据，并将这些地铁按相同的人口分成四分之一。第一个四分之一的城市数量最大(城市数量最少)，第四个四分之一的城市数量最小，但较小城市数量最多。
它所做的就是从最小到最大的星系团，通过这些数据的分层，你可以真正看到更有影响力的机会区域。
每条地铁都有颜色编码，由它所处的四分之一组成——四分之一和二分之一包括最大的地铁(可能对目标更有影响力)。将这些数据分层可以让你真正了解你所看到的内容。
如果你看"成长例如，它的地铁在行业中排名靠前，但在你的品牌中排名靠后，然后在人口众多的地铁中分层——你就可以将机会最大的地区隔离开来。通过对人口数据进行分层，你可以用一种完全不同的方式来分析这些信息。
这让我大吃一惊。我还可以用这种类型的数据做什么?
您可以使用此方法来分析任何具有地理维度的数据源。
例如，您可以通过地铁、会话和目标转化率提取谷歌Analytics数据，并使用上述方法绘制地铁。这样你就可以分析那些高转换率的区域，但那些可能不会获得高流量的区域——这就使它们变得成熟有针对性的支付活动．除此之外，你还可以添加AdWords数据，看看哪些地铁会带来较高的付费搜索转化率，但不一定会带来大量的访问次数。
看看下面的例子，它就是这样做的。通过绘制AdWords转换率，你可以精确定位那些具有较高潜力但不一定达到其所需规模的区域。
您甚至可以通过分层四分位数数据使其更有影响力，以确保您考虑的地铁有足够的人口可伸缩。
到目前为止，您已经对我们如何分析这类信息和混合数据源有了更好的了解，从而将洞察提升到下一个层次。
如果你对聊天感兴趣-给予我们的分析团队喊。我们很乐意向您介绍我们分析地理数据的方法。
