使用 DMAIC 方法衡量、分析和改进营销的终极指南

在本文中，我们解释了数据驱动的 DMAIC 方法，您可以应用它来衡量、分析和改进您的营销，以帮助您的团队更好地工作。

尝试一次总是比阅读十次更好。 这就是为什么我们为您提供了在营销中实施 DMAIC 的实际示例，以便您更轻松地使用此方法的第一步。

DMAIC 代表定义、测量、分析、改进和控制。 DMAIC 方法论被管理者用来不断改进流程、解决问题、实现项目目标等。它包括五个阶段，并且很容易将这种方法论与精益管理等其他概念相结合。

这个循序渐进的 DMAIC 过程看起来是线性的，但在现实生活中很难遵循。 根据实施它的组织，DMAIC 涉及数十名专家、工具、数据存储以及大小流程。 任何一个阶段都不能忽视，一切都必须协调才能有效地工作。

此外，我们将描述 DMAIC 流程如何在营销部门内部运作，以及为什么它是改进数据驱动型企业流程的最佳方法之一。

在这个阶段，您必须对您的营销部门及其所涉及的流程有一个直升机视图。您可以使用笔和纸或使用 Dia 等简单工具创建流程图。 您在此阶段的目标是：

• 找出您想要衡量/分析/改进的内容，将其定义为您的关键问题， 在您的营销流程中找到它的位置，并找到您的研究主题的基本数据输入和输出
• 描述涉及所讨论对象的所有过程的真实表现
• 通过设定改进目标来激励自己——选择在改进阶段必须达到的 KPI
• 选择负责执行 DMAIC 流程的团队。

营销部门中的对象可以是什么？ 要为您的业务取得可行的结果，您必须选择与您公司的业务目标直接相关的对象。

例如，假设您的企业获得了数百名新客户，而您的主要痛点是重复购买率低。 您可以选择低水平的回头客作为 DMAIC 改进过程的主要问题。 在这种情况下，您必须描述刺激重复购买所涉及的所有对象和过程——您的网站、购买过程、客户的买家角色、潜在客户生成广告等。

通过一一描述所有涉及的对象和过程，您不会错过任何事情，并且可以全面了解您的研究主题如何与您的营销的其他元素联系起来。

在此阶段，您必须收集有关导致问题的原因的可靠信息。 使这些信息可见的最佳方法是构建鱼骨图。

鱼骨图或石川图是一种因果图，以按类别分组的主要原因（最重要）和次要原因（导致主要原因）的形式向您显示导致问题的原因。

有一组特殊的类别可能对从事产品营销的公司有所帮助。 这些类别被称为 8 Ps：

• 产品
• 价格
• 地方
• 晋升
• 人们
• 流程
• 物证
• 表现

找出问题原因的最佳方法是与您的同事进行头脑风暴。 为此，您需要的工具是 Dia（或 Google 绘图，如果您愿意）、用于最小统计的 Google 表格，以及证明问题原因所需的所有资源。

继续上一阶段的示例，您的回头客水平极低，因此您召集团队讨论可能的原因。

在讨论过程中，您的同事告诉您，再营销活动的效率一直很低。 您将此标记为鱼骨图上的原因之一，创建促销类别并向其添加再营销活动作为主要原因。 在 Google 表格中，您将再营销活动的低效率添加为问题原因之一，并输入这些活动的数量。

然后，您对在头脑风暴会议期间揭示的每个问题都执行相同的操作，并构建一个像这样的鱼骨图：

下一步是解释前一阶段收集的数据，找出问题的根本原因。 根本原因是您问题的最大原因。 要找到您的根本原因并将其与其他原因区分开来，您应该描述问题原因的频率和重要性，并使用帕累托图将结果可视化。

在这个阶段最重要的是不仅要关注原因的数量，还要关注它们对你的问题的影响程度。 您可以将重要性纳入计算以平衡数量和相关性。

例如，您可能会看到所有 20 个再营销活动都失败了，但您也看到 18 个回访用户的跳出率在某种程度上高于首次购买者，并且您认为这比再营销活动更大的问题. 因此，在构建 Pareto 图时，您将跳出率指定为 100% 的重要性，并将活动指定为 80% 的重要性。

找出哪个原因是根本原因的另一种方法是计算因问题而损失的成本或利润。 您在此步骤所需的工具与您用于营销、存储事件数据、研究客户行为、广告活动的数量和成本等的工具相关联。

到目前为止，您应该拥有完整且公正的营销数据。 OWOX BI 将帮助您构建部门中可能需要的各种维度的任何营销报告。 了解报告魔术是如何发生的：

这个阶段负责消除你的关键问题的根本原因，它的所有活动都必须完全控制和计划。 否则，你之前所做的一切都将是徒劳的。 请记住，您的根本原因并不存在于真空中，因此您必须在改进计划中包含相关原因。

您可以在此阶段使用的一种方法是实验设计 (DOE)。 它甚至可以帮助您针对复杂的根本原因规划解决方案，并可用于任何类型的业务。

营销部门现阶段可以采取哪些实际行动？

• 自动创建、更新受众并将其上传到广告服务中，以在不增加预算的情况下提高广告盈利能力。

• 实施真正的投资回报率计算，找出您的营销投资的真正效率。
• 实施 ROPO 报告，发现线上和线下广告活动的相互影响。
• 实施数据驱动的归因，以了解广告渠道的效率以及如何重新分配广告费用以获得更多利润。

还有许多其他人。 您应该确保您的解决方案解决了问题的根本原因。 您的解决方案必须显着改善您的 KPI 值。

在这个阶段，您必须在实施设计的解决方案后监控情况，做出并维持您的改进。 制定您的质量控制计划，看看您需要保留哪些内容以及哪些更改效果不佳。 如果没有按您的预期进行，请返回“改进”阶段并查找意外结果的原因。

请记住，您的所有结果都是建立在数据收集的基础上的。 高级生产力分析仅适用于收集原始数据并将其与广告、呼叫跟踪、CRM 和其他营销数据有序合并的人员。 如果您的关键问题反复出现，即使在改进之后，也可以使用 OWOX BI 设置数据收集，并对您的分析进行全面改造。

快速发现错误，确定其原因，并调整您的流程，直到指标显示您的关键问题领域有所改善。

想象一下，您在规范阶段犯了一个错误。 如果你找到它并立即纠正它，修复将相对便宜。 如果您在实施后发现错误，在您构建报告甚至做出决策时，修复它的成本将非常高。

小型活动报告中的人为错误可能会导致下一次活动的错误决策，这可能会导致微不足道的预算消耗或其他费用。 但是，如果这样的错误出现在 1000 个预算巨大的竞选活动的报告中怎么办？

分析报告中的一个错误会抵消您所有的数据质量。 此外，基于此类报告的业务和营销决策将导致收入损失、额外成本，甚至声誉损害和罚款。

自动化报告消除了人为错误的可能性并保证了可预测性。

营销质量保证验证您的数据是否被收集、存储、合并、处理和可视化，没有错误或泄漏。 它还使您有权假设您的营销数据反映了您公司的真实业务情况，这意味着您的指标和 KPI 是可靠的，可用于规划和决策。

为确保数据质量，您必须在涉及数据的流程的每个步骤中对数据进行持续测试。 下图显示了数据收集与数据测试阶段的关系。

需要质量保证的主要阶段如下：

• 设置业务目标和相关指标，此时您应该检查和测试指标计算的逻辑
• 设置自动非抽样原始数据收集，以确保您从您的网站和广告帐户获取完整数据
• 为结构化报告和未来分析安装 UTM 标签

要自动检查广告数据的质量并腾出一些时间来生成洞察力，请将审核例程留给 OWOX BI 数据监控。 使用此工具，您将能够控制广告成本数据的导入并揭示所有新出现的差异。 这将帮助您保持数据的全面性并保证您的投资回报率和 ROAS 指标的质量。

质量保证的成功取决于您在营销中使用的工具。 首先，您必须了解工具如何与您的业务目标和指标保持一致。 例如，如果您想根据实际美元价值和您网站的完整原始数据计算您的 ROAS，您需要的不仅仅是基本的 Google Analytics。 在这种情况下，您应该考虑像 OWOX BI Pipeline 这样的工具。

在此处阅读有关原始数据的更多信息：

如何将原始数据从 Google Ads 上传到 Google BigQuery

如何从 Google Analytics 导出原始数据

始终检查您是否已正确设置工具。 如果设置不正确，即使是最合适的工具也可能无法满足您的要求。 此外，请确保负责数据质量的同事具备进行检查和测试数据质量所需的知识和技能。

这本使用 DMAIC 衡量、分析和改进营销的终极指南只是您实施精益方法的第一步，该方法对全球数千家公司有效。 立即尝试 DMAIC 方法并分享您的努力成果。

祝您在营销中以数据驱动解决问题好运！