數據分析如何解決企業問題

在當今的數字化時代——娛樂、商業、商業——如果不使用數據分析，大公司就無法生存。 從優化性能到發現新的增長區域，數據洞察力可以改善您的業務。

有了正確的數據驅動解決方案，一切皆有可能。 然而，根據 Gartner 最近的研究，營銷分析可能無法滿足業務預期。 讓我們看看典型的數據分析挑戰是什麼，企業可以做些什麼來有效地使用營銷分析，以及營銷人員如何滿足新的業務需求和客戶行為的轉變。

由於營銷分析仍然是最重要的投資領域（在 Gartner 的 2020 年調查中，73% 的受訪者計劃增加預算），企業必須能夠回答最重要的問題，即使用分析如何使他們的公司受益以及面臨哪些挑戰可能有通往成功的道路。

談到分析的優勢時，這非常簡單。 精心設計的營銷分析生態系統有助於降低成本、增加利潤並找到潛在的增長區域。 但魔鬼在細節中，所以讓我們討論一下困難是什麼。

使用分析的最大和最重要的挑戰之一仍然是成功地應用捕獲的洞察力。 根據 Gartner 的研究，超過一半的營銷主管對使用分析的結果不滿意。

最關鍵的問題是營銷人員無法隨心所欲地使用數據。 另一個問題在於價值衡量指標的時間。 小型海盜船可以在風暴中靈活機動，而重型大帆船則需要大量時間進行簡單的轉彎。 通常，企業的工作流程很慢。 當列表上有很多問題時，營銷人員最終會等待太久才能得到答案。 讓我們看看在營銷分析的山海中等待營銷人員還有哪些其他挑戰。

隨著企業收集大量數據，應對數據擴展、利用數據提高性能並儘快找到關鍵見解是一項重大挑戰。

隨著企業數字化業務的快速增長，營銷人員經常被收集的大量數據所淹沒。 由於需要六到八個接觸點來保證結果（一次轉化），營銷人員必須使用盡可能多的渠道接觸潛在客戶。 由於技術的原因，全球媒體格局比以往任何時候都更加多樣化。

問題是營銷人員必須從所有渠道收集數據。 畢竟，61% 的客戶希望採用由數據支持的個性化方法，以便公司可以就他們需要的產品或服務提供準確的建議。

充分利用用戶行為數據是每個營銷人員的聖杯。 營銷人員為博客撰寫內容、創建公關活動、在社交網絡（Instagram、Tik Tok、Twitter 等）上從博客購買促銷活動、運行 Facebook 再營銷和搜索廣告、發送電子郵件以及在移動應用程序中展示廣告。 但這並不能提供他們需要的所有數據：他們還需要存儲在 CRM 系統中的銷售數據。 為了有效地執行，營銷人員需要基於此數據編排構建報告，以全面了解正在發生的事情。 掌握了所有這些數據，對於企業業務來說應該不會那麼難——或者應該是這樣嗎？

高效數據組織的步驟包括：

• 定義所有營銷數據源（網站、廣告服務、電子郵件、呼叫跟踪服務、CRM 系統等）
• 從不同的系統和服務在一個地方收集數據（我們建議使用 Google BigQuery，因為它目前是營銷人員的最佳選擇）
• 處理和規範化收集的數據（數據的結構和格式在所有數據源中都不相同）
• 混合數據以構建報告

數據質量差是分析無法提供預期商業價值的重要原因。 從上面提到的 Gartner 報告中可以看出，這就是營銷人員不信任獲得的洞察力的原因。

根據不准確的數據做出決策會導致收入損失，對於大公司來說，這意味著一場噩夢。 事實上，營銷人員由於數據不良而浪費了 21% 的營銷預算。 當您的廣告預算為數十億時，21% 是一筆巨大的損失。

數據處理和規範化解決了導致數據的問題：

• 不完整
• 採樣
• 重複
• 低粒度

收集和混合數據並為報告做準備並不像看起來那麼簡單。 在每個階段，都會出現需要考慮的各種困難：沒有收集到所有數據，廣告服務 API 不起作用，數據格式不同，UTM 標籤有錯誤，廣告費用以不同的貨幣計價，數據未更新等。完整和高質量的數據是營銷分析的基礎，收集這些數據是您工作流程中的關鍵步驟。

為了保證數據的可靠性，您需要自動執行所有操作，減少 SQL 查詢和各種腳本的使用。 公司越大，腳本就越多。 大量令人困惑的請求根本無法管理（並且經常中斷）。 由於營銷人員每週每天收集大量非結構化數據，這種情況對企業造成了沉重打擊。 即使是最小的數據差異也可能導致巨大的收入損失。

借助適當的數據洞察力，營銷人員可以處理真正複雜的營銷機器：執行成功的策略、優化績效、證明營銷對企業的價值、有效地駕馭不斷變化的營銷環境等。相關洞察力是真正的魔力和大筆資金來到企業。

不幸的是，根據調查， 84% 的營銷人員難以訪問數據和洞察力，而 86% 的人認為他們需要更好的工具來獲得洞察力。 為什麼營銷分析不適合營銷人員？

當前處理數據的方法對於營銷人員來說並不是最佳選擇，他們通常無法自行構建報告，因為它太複雜了。 為了獲得問題的答案，他們必須為分析師設置任務並等待報告（每個新儀表板至少迭代 3 次）。 為什麼會這樣？ 在你得到第一個問題的答案之前，你不知道你的第二個問題應該是什麼。

因此，67% 的受訪者在訪問或使用數據工具時感到不自信，並得到不可行和不明確的建議。 在當今不斷變化、始終在線的數字世界中，企業依賴基於不准確數據洞察的決策是一種奢侈。

獲得完善的報告系統是大企業的基本要求，因為它們必須將營銷績效與業務成果聯繫起來。 直到最近，如果您想要一份出色的報告，您創建了一個儀表板系統並且很高興。 發生了什麼，為什麼靜態儀表板停止提供承諾的業務價值？

首先，企業用戶不同。 CMO、PPC、SEO 和內容營銷人員需要完全不同的報告，因為它們適用於不同的環境，而靜態儀表板提供了一種萬能的方法。 所有營銷專家都有很多問題要回答，他們不能等待幾天才能建立報告。

其次，準備報告需要大量的時間和資源。 通常，需要 3 次迭代，平均 4.5 天，以及 18,000 美元來構建一個額外的按需報告。 問題是營銷人員需要大量的臨時報告。 隨著快速發展、不斷變化的市場，當您擁有的只是一堆預定義的儀表板時，就不可能超越營銷範圍。 現代企業不能在執行決策時浪費時間。

最後但同樣重要的是，分析工具的複雜性使業務用戶無法從中受益。 這不是他們的錯，因為這些工具從未被設計為供他們使用。 這就是具有易於應用的臨時報告功能的現代云解決方案介入的點。

在海量實時數據的情況下，使用 OWOX BI 等可以自動化數據收集和集成的新服務是合乎邏輯的，無論數據量或數據源如何。 這些平台為營銷人員提供相關的最新數據洞察，幫助他們實現營銷和業務目標。

此外，借助 OWOX BI Smart Data 構建的臨時報告可以在沒有 SQL 知識的情況下創建，並且在回答諸如“付出了哪些努力？”等問題時必不可少。 我們應該在哪裡投資以獲得更多收益？

重要的！ 隨著營銷領域即將發生的全球變化，不要忘記影響營銷報告的這些關鍵因素：

• 加快數字業務轉型。 數字化轉型發生得如此之快，以至於沒有足夠的時間來適應。 結果，您可以迅速成為局外人。
• 收集第三方數據的規則發生變化。 很快，您使用第三方數據的方式將發生重大變化，現有方法將不再有效。
• 全新版本的 Google Analytics（分析）。 新的數據結構和新的分析方法意味著 Google Analytics 4 將打破所有現有的自定義日常報告。

讓我們看看新的 BI 工具可以做什麼來重新構想數據在營銷中的使用方式。

企業通過利用高級分析來改進決策，從而帶來更多收入。 這就是所有營銷人員都在尋找的東西。 然而，隨著時間的推移，構建的報告越多，整個生態系統變得越複雜，尤其是當我們談論企業業務時。 當事情變得太複雜時，它也太容易崩潰了。 就像 Jenga 一樣：如果你拉錯了塊（刪除或更改了一個錯誤的數據表），最後一切都會崩潰，因為你的 SQL 查詢會完全搞砸。

這個問題是我們已經提到的營銷報告中所有困難的關鍵。 幸運的是，隧道盡頭仍然有光。 關鍵是帶有服務的自動化工作流程，允許營銷人員自行處理數據，而無需學習 SQL。

營銷人員應該能夠使用可以信任的、完整的和更新的原始數據自行構建臨時報告，因此它不包含任何錯誤。 這意味著您不必等待分析師為您構建報告數週（並且分析師可以從事更有價值的工作）。 這就是新的報告流程！

OWOX BI Smart Data 是一項專為滿足營銷報告需求而設計的服務。 憑藉其深思熟慮的方法，營銷和管理專家可以快速輕鬆地做出管理決策，並根據需要接收盡可能多的臨時報告（包括隊列分析）。 智能數據如何發揮這種魔力？

OWOX BI Smart Data 使所有用戶的數據訪問民主化，無論他們的技術背景如何。 無需學習 SQL 或不耐煩地等待分析師的空閒時間，因為 Smart Data 允許您通過選擇參數和指標或選擇模板來創建報告。 此外，您不必考慮混合和清理數據、計算指標等，因為該服務會根據您的業務模型為您完成所有工作。

開始使用 OWOX BI 智能數據並獲得有價值的見解的步驟是什麼？

第 1 步：借助數據連接器在 Google BigQuery 中收集您的所有營銷數據。

筆記！ 我們建議使用 OWOX BI Pipeline 來收集數據，因為它是自動檢查數據質量的最佳選擇。

步驟 2.一開始，您需要 OWOX 分析師或您自己的幫助來構建您公司的數據模型，但您只需要這樣做第 3 步。選擇您希望在報告中看到的參數和指標，並在幾分鐘內獲得一份關於電子商務營銷績效、廣告活動的有效性、ROPO、群組分析等的現成報告。

重要的！ 使用智能數據，如果對數據集進行更改，報表不會中斷。 Google Analytics 4 中的新數據結構不會破壞您在 Smart Data 中的報告！

OWOX BI Smart Data 的魔力適用於分析師和營銷人員。 分析師無需編寫複雜的 SQL 查詢，而營銷人員可以立即獲得他們需要的不同版本的臨時報告。 預訂 OWOX BI 智能數據的免費演示，了解您的數據如何為您服務！

大公司經常難以從他們收集的大量數據中獲得有價值的見解。 糟糕的數據質量、緩慢的工作流程和不准確的報告可能會讓企業損失數百萬美元。

然而，所有這些挑戰都可以通過基於現代云技術的高級分析生態系統來克服。 釋放隱藏在營銷數據中的潛力並改進您的決策。