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一种结构化的数据分析方法

创建数据驱动的业务决策将是2016年营销人员面临的主要挑战。从证明投资回报率到制定增长战略,数据分析将继续对推动入境业务的未来至关重要。对于某些人来说,只需点击几下Microsoft Excel即可轻松克服数据分析的难题。对其他人来说,这是一项艰巨的任务,需要花费很多时间和精力才能完成。尽管如此,在2015年,90%表现最佳的企业表示分析对其业务的成功至关重要,这表明数字运算的时代远未结束。

但是不要让你担心!

我们将通过几个面向流程的步骤来消除数据分析的痛苦。

一种结构化的数据分析方法
数据分析过程将原始数据转换为未来增长的基础信息。

首先,我们提出数据的目的。

第1步:数据回答有什么问题?
在收集任何数据或构建报告之前从这里开始。通常,问题以您的组织所面临的形式或问题或未来的机会呈现。例如,问题可能是上个月您的营销团队没有为您的销售团队生成足够的合格潜在客户。这个问题的一个可能问题可能是,“我们的广告系列促销策略是否会对我们的营销渠道产生负面影响?”一旦您确定了数据问题,您就可以继续进行下一步了:计划。

第2步:计划您的数据分析
规划数据分析与进行分析同样重要。在此步骤中,您将创建一个如何进行分析的计划。您需要在此步骤中回答四个重要问题。

您需要哪些数据才能回答这个问题?
您是否需要客户数据,如人口统计,电子邮件,姓名,职称?或者您是否需要通过买方的旅程了解他们的行动?如果是这样,您需要收集生命周期阶段和转换率指标的数据。

这些数据是否已经存在?
在“大数据”时代,人们不会经常发现不存在特定类型的数据。你只需要知道在哪里看。这通常具有挑战性。据报道,2015年,55%的营销人员缺乏跨渠道收集和连接数据的能力。对于使用客户关系管理(CRM)系统和营销自动化平台的企业而言,这通常意味着您可能需要从两个来源提取数据,以便找到问题的最佳答案。

识别数据是否已存在可以让您避免重复已经完成的工作。如果数据尚不存在,则需要创建收集此数据的计划。这可能包括调查,内部和/或外部访谈等方法,或观察整个买方旅程中客户的行为。

您需要分析或报告哪些指标?
为了确保您的分析测量适当的变量,确定早期分析或报告所需的关键指标非常重要。

关键指标可能包括:

访问博客的次数
访问客户转化率
MQL到SQL的转换率
收入

您的分析的关键绩效指标是什么?
此问题将帮助您确定分析将如何影响您的业务。例如,付费广告系列必须生成20%的MQL才能被视为效果良好。根据您的分析,如果您发现付费营销广告系列上个月只生成了10%的MQL,那么您就会知道您可能需要对付费广告系列进行分析,以便改善其下一步生成的MQL数量月。

第3步。收集数据
通常,营销人员通过收集他们的数据来开始他们的数据分析过程,而不考虑计划或问题。结果,他们发现他们需要更新的数据,更多的数据,甚至是他们之前没有考虑过的新类型的数据。收集数据时,考虑数据来源非常重要。

内部和外部数据。

内部数据是用于分析的最常见数据类型,指的是来自业务内部的数据。这种类型的数据通常是分析所必需的,因为它允许公司最好地了解他们的结果和身份见解,这可能会导致未来的增长。示例包括:客户数据,收入数据和转化指标。
外部数据是指从公司外部收集的数据,例如行业出版物或人口普查数据。
收集并编译数据后,您就可以继续进行数据分析过程的最后步骤,即ANALYZE和COMMUNICATE。这两个步骤是最密集的,最适合在现场设置中进行指导。幸运的是,HubSpot学院和大会正在组建一个营销分析大师班,深入了解visualiza

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