数据分析如何解决企业问题

在当今的数字化时代——娱乐、商业、商业——如果不使用数据分析，大公司就无法生存。 从优化性能到发现新的增长区域，数据洞察力可以改善您的业务。

有了正确的数据驱动解决方案，一切皆有可能。 然而，根据 Gartner 最近的研究，营销分析可能无法满足业务预期。 让我们看看典型的数据分析挑战是什么，企业可以做些什么来有效地使用营销分析，以及营销人员如何满足新的业务需求和客户行为的转变。

由于营销分析仍然是最重要的投资领域（在 Gartner 的 2020 年调查中，73% 的受访者计划增加预算），企业必须能够回答最重要的问题，即使用分析如何使他们的公司受益以及面临哪些挑战可能有通往成功的道路。

谈到分析的优势时，这非常简单。 精心设计的营销分析生态系统有助于降低成本、增加利润并找到潜在的增长区域。 但魔鬼在细节中，所以让我们讨论一下困难是什么。

使用分析的最大和最重要的挑战之一仍然是成功地应用捕获的洞察力。 根据 Gartner 的研究，超过一半的营销主管对使用分析的结果不满意。

最关键的问题是营销人员无法随心所欲地使用数据。 另一个问题在于价值衡量指标的时间。 小型海盗船可以在风暴中灵活机动，而重型大帆船则需要大量时间进行简单的转弯。 通常，企业的工作流程很慢。 当列表上有很多问题时，营销人员最终会等待太久才能得到答案。 让我们看看在营销分析的山海中等待营销人员还有哪些其他挑战。

随着企业收集大量数据，应对数据扩展、利用数据提高性能并尽快找到关键见解是一项重大挑战。

随着企业数字化业务的快速增长，营销人员经常被收集的大量数据所淹没。 由于需要六到八个接触点来保证结果（一次转化），营销人员必须使用尽可能多的渠道接触潜在客户。 由于技术的原因，全球媒体格局比以往任何时候都更加多样化。

问题是营销人员必须从所有渠道收集数据。 毕竟，61% 的客户希望采用由数据支持的个性化方法，以便公司可以就他们需要的产品或服务提供准确的建议。

充分利用用户行为数据是每个营销人员的圣杯。 营销人员为博客撰写内容、创建公关活动、在社交网络（Instagram、Tik Tok、Twitter 等）上从博客购买促销活动、运行 Facebook 再营销和搜索广告、发送电子邮件以及在移动应用程序中展示广告。 但这并不能提供他们需要的所有数据：他们还需要存储在 CRM 系统中的销售数据。 为了有效地执行，营销人员需要基于此数据编排构建报告，以全面了解正在发生的事情。 掌握了所有这些数据，对于企业业务来说应该不会那么难——或者应该是这样吗？

高效数据组织的步骤包括：

• 定义所有营销数据源（网站、广告服务、电子邮件、呼叫跟踪服务、CRM 系统等）
• 从不同的系统和服务在一个地方收集数据（我们建议使用 Google BigQuery，因为它目前是营销人员的最佳选择）
• 处理和规范化收集的数据（数据的结构和格式在所有数据源中都不相同）
• 混合数据以构建报告

数据质量差是分析无法提供预期商业价值的重要原因。 从上面提到的 Gartner 报告中可以看出，这就是营销人员不信任获得的洞察力的原因。

根据不准确的数据做出决策会导致收入损失，对于大公司来说，这意味着一场噩梦。 事实上，营销人员由于数据不良而浪费了 21% 的营销预算。 当您的广告预算为数十亿时，21% 是一笔巨大的损失。

数据处理和规范化解决了导致数据的问题：

• 不完整
• 采样
• 重复
• 低粒度

收集和混合数据并为报告做准备并不像看起来那么简单。 在每个阶段，都会出现需要考虑的各种困难：没有收集到所有数据，广告服务 API 不起作用，数据格式不同，UTM 标签有错误，广告费用以不同的货币计价，数据未更新等。完整和高质量的数据是营销分析的基础，收集这些数据是您工作流程中的关键步骤。

为了保证数据的可靠性，您需要自动执行所有操作，减少 SQL 查询和各种脚本的使用。 公司越大，脚本就越多。 大量令人困惑的请求根本无法管理（并且经常中断）。 由于营销人员每周每天收集大量非结构化数据，这种情况对企业造成了沉重打击。 即使是最小的数据差异也可能导致巨大的收入损失。

借助适当的数据洞察力，营销人员可以处理真正复杂的营销机器：执行成功的策略、优化绩效、证明营销对企业的价值、有效地驾驭不断变化的营销环境等。相关洞察力是真正的魔力和大笔资金来到企业。

不幸的是，根据调查， 84% 的营销人员难以访问数据和洞察力，而 86% 的人认为他们需要更好的工具来获得洞察力。 为什么营销分析不适合营销人员？

当前处理数据的方法对于营销人员来说并不是最佳选择，他们通常无法自行构建报告，因为它太复杂了。 为了获得问题的答案，他们必须为分析师设置任务并等待报告（每个新仪表板至少迭代 3 次）。 为什么会这样？ 在你得到第一个问题的答案之前，你不知道你的第二个问题应该是什么。

因此，67% 的受访者在访问或使用数据工具时感到不自信，并得到不可行和不明确的建议。 在当今不断变化、始终在线的数字世界中，企业依赖基于不准确数据洞察的决策是一种奢侈。

获得完善的报告系统是大企业的基本要求，因为它们必须将营销绩效与业务成果联系起来。 直到最近，如果您想要一份出色的报告，您创建了一个仪表板系统并且很高兴。 发生了什么，为什么静态仪表板停止提供承诺的业务价值？

首先，企业用户不同。 CMO、PPC、SEO 和内容营销人员需要完全不同的报告，因为它们适用于不同的环境，而静态仪表板提供了一种万能的方法。 所有营销专家都有很多问题要回答，他们不能等待几天才能建立报告。

其次，准备报告需要大量的时间和资源。 通常，需要 3 次迭代，平均 4.5 天，以及 18,000 美元来构建一个额外的按需报告。 问题是营销人员需要大量的临时报告。 随着快速发展、不断变化的市场，当您拥有的只是一堆预定义的仪表板时，就不可能超越营销范围。 现代企业不能在执行决策时浪费时间。

最后但同样重要的是，分析工具的复杂性使业务用户无法从中受益。 这不是他们的错，因为这些工具从未被设计为供他们使用。 这就是具有易于应用的临时报告功能的现代云解决方案介入的点。

在海量实时数据的情况下，使用 OWOX BI 等可以自动化数据收集和集成的新服务是合乎逻辑的，无论数据量或数据源如何。 这些平台为营销人员提供相关的最新数据洞察，帮助他们实现营销和业务目标。

此外，借助 OWOX BI Smart Data 构建的临时报告可以在没有 SQL 知识的情况下创建，并且在回答诸如“付出了哪些努力？”等问题时必不可少。 我们应该在哪里投资以获得更多收益？

重要的！ 随着营销领域即将发生的全球变化，不要忘记影响营销报告的这些关键因素：

• 加快数字业务转型。 数字化转型发生得如此之快，以至于没有足够的时间来适应。 结果，您可以迅速成为局外人。
• 收集第三方数据的规则发生变化。 很快，您使用第三方数据的方式将发生重大变化，现有方法将不再有效。
• 全新版本的 Google Analytics（分析）。 新的数据结构和新的分析方法意味着 Google Analytics 4 将打破所有现有的自定义日常报告。

让我们看看新的 BI 工具可以做什么来重新构想数据在营销中的使用方式。

企业通过利用高级分析来改进决策，从而带来更多收入。 这就是所有营销人员都在寻找的东西。 然而，随着时间的推移，构建的报告越多，整个生态系统变得越复杂，尤其是当我们谈论企业业务时。 当事情变得太复杂时，它也太容易崩溃了。 就像 Jenga 一样：如果你拉错了块（删除或更改了一个错误的数据表），最后一切都会崩溃，因为你的 SQL 查询会完全搞砸。

这个问题是我们已经提到的营销报告中所有困难的关键。 幸运的是，隧道尽头仍然有光。 关键是带有服务的自动化工作流程，允许营销人员自行处理数据，而无需学习 SQL。

营销人员应该能够使用可以信任的、完整的和更新的原始数据自行构建临时报告，因此它不包含任何错误。 这意味着您不必等待分析师为您构建报告数周（并且分析师可以从事更有价值的工作）。 这就是新的报告流程！

OWOX BI Smart Data 是一项专为满足营销报告需求而设计的服务。 凭借其深思熟虑的方法，营销和管理专家可以快速轻松地做出管理决策，并根据需要接收尽可能多的临时报告（包括队列分析）。 智能数据如何发挥这种魔力？

OWOX BI Smart Data 使所有用户的数据访问民主化，无论他们的技术背景如何。 无需学习 SQL 或不耐烦地等待分析师的空闲时间，因为 Smart Data 允许您通过选择参数和指标或选择模板来创建报告。 此外，您不必考虑混合和清理数据、计算指标等，因为该服务会根据您的业务模型为您完成所有工作。

开始使用 OWOX BI 智能数据并获得有价值的见解的步骤是什么？

第 1 步：借助数据连接器在 Google BigQuery 中收集您的所有营销数据。

笔记！ 我们建议使用 OWOX BI Pipeline 来收集数据，因为它是自动检查数据质量的最佳选择。

步骤 2.一开始，您需要 OWOX 分析师或您自己的帮助来构建您公司的数据模型，但您只需要这样做第 3 步。选择您希望在报告中看到的参数和指标，并在几分钟内获得一份关于电子商务营销绩效、广告活动的有效性、ROPO、同期群分析等的现成报告。

重要的！ 使用智能数据，如果对数据集进行更改，报表不会中断。 Google Analytics 4 中的新数据结构不会破坏您在 Smart Data 中的报告！

OWOX BI Smart Data 的魔力适用于分析师和营销人员。 分析师无需编写复杂的 SQL 查询，而营销人员可以立即获得他们需要的不同版本的临时报告。 预订 OWOX BI 智能数据的免费演示，了解您的数据如何为您服务！

大公司经常难以从他们收集的大量数据中获得有价值的见解。 糟糕的数据质量、缓慢的工作流程和不准确的报告可能会让企业损失数百万美元。

然而，所有这些挑战都可以通过基于现代云技术的高级分析生态系统来克服。 释放隐藏在营销数据中的潜力并改进您的决策。