數字分析：它們是什麼以及它們如何改善營銷活動

為了利用數據中嵌入的知識資本，公司需要將數據分析的力量和準確性整合到他們的營銷策略中。

用於跟踪在線行為和互動的數字技術和系統會產生大量信息，我們現在可以以前所未有的深度和粒度進行分析。 這些衡量、收集、分析和報告的活動是數字分析，這些過程現在對公司和機構的運作方式至關重要，尤其是在我們所有人、企業和消費者都沉浸在信息中的信息環境中。

數字分析正被用於解決不同類型的業務問題並影響業務的方方面面：從財務到運營，從人力資源到營銷（貫穿所有業務部門）。 如今，在市場中以各種身份互動的所有各方——企業、個人、機構、中介機構——也是數字分析的消費者（和生產者）。

在企業方面，數字分析現在在製定客戶體驗管理戰略方面發揮著關鍵作用。 事實上，如果客戶體驗是與客戶互動的集合，包括線下和線上，從第一次接觸到保留，數字分析可以單獨和整體理解和優化這些行為，提供設計個性化設計所需的洞察力客戶體驗。

在解釋數字分析如何影響營銷計劃之前，讓我們提供一個基本定義來澄清任何疑問。

什麼是數字分析？

術語“數字分析”是指收集、組織和解釋數據的所有過程，這些數據是原生數字或轉換為數字形式的，並且是在整個客戶旅程中的消費者與品牌互動過程中產生的。

數字分析可用於衡量和評估各種營銷活動的績效，並為公司提供設計最有效的溝通和銷售行動所需的洞察力。 從這個意義上說，數字分析既是數據分析活動，也是這些分析的結果。

數字分析通過以度量的形式返回數據來使數據易於理解，公司（尤其是營銷人員）可以通過這些數字來衡量、量化並賦予其行為以意義，包括運營意義。 內容是否有效？ 哪個頻道提供最佳性能？ 活動效果是否令人滿意？ 數字分析可以回答這些（以及更多）問題，並讓營銷和銷售團隊全面了解潛在客戶和客戶如何與品牌互動。

數字分析活動為公司提供了有用的知識，公司利用它來增強營銷策略的力度和準確性，並使與客戶建立的關係更有效和更持久，利用最近不斷增強的個性化趨勢年。

品牌用來與客戶建立關係的方法和內容——在線視頻、搜索、展示廣告、社交媒體——為分析師提供了大量數據，讓他們了解客戶在追求特定的購買和消費議程時如何使用數字渠道。

了解如何評估客戶與業務關係的成功並了解客戶旅程需要一個適合分析數據流的框架。 這可能是數字營銷工作流程中數據分析最重要的方面：將收集到的信息轉化為全面、一致且有意義的報告的能力。

雖然數據分析的機會——以及對其好處的期望——隨著技術的發展而突飛猛進，但我們今天所享受的無處不在的數據分析是過去半個世紀技術變革的原始產物，但它確實不會憑空突然發展。 為了表達自己的想法，人類幾千年來一直在分析和使用數據。

要了解什麼是數字分析以及它如何改善營銷活動，讓我們嘗試從歷史的角度來審視我們與數據的關係和交互，提供更廣闊的視野。

數據分析人類簡史：用數據表達思想

如果數據一直存在，我們可以確定幾十年前隨著數字數據的創建而結束的漫長的早期階段。 7000 年的歷史始於最簡陋的形式——用於記錄和描述世界的簡單地圖——已經演變成我們今天所知的現代實踐，並擴展到統計、醫學、政治和許多其他領域。 幾個世紀以來，一門學科逐漸增加了新的能力，解決了不斷變化的關鍵問題，並最終出現，用凱文哈特曼（他曾是谷歌的分析總監，現在也是谷歌的首席分析傳播者）的話來說，作為“藝術與科學的平衡融合。”

• 甚至在 1600 年之前，幾何圖形和地圖就可以幫助導航和探索。 17 世紀見證了解析幾何、概率測量理論和政治算術的發展。 在1700 年代，藝術家們創造了新的圖形形式來表達概念和描述現象，甚至是非常複雜的現象。
• 1800 年至 1849 年間，工業創新產生了越來越多的信息流，這些信息流必須以有序且易於理解的視覺形式返回。 許多人認為19 世紀後期是數據分析的黃金時代，其圖形創新具有無與倫比的美感。
• 1900 年代的前幾十年是數據分析的“黑暗時代”，在此期間，上個世紀的熱情被普遍遵守形式的態度所取代。
• 從 1950 年開始，數據分析工具和方法的研究出現了新的動力，特別是在允許數據逐步民主化的可視化技術方面。 直到 1994 年，交互式計算機系統和高維數據的發展一直有增無減：計算機和應用程序通過處理不斷增加的信息量和利用已經獲得的有關如何可視化數據的知識，創建了有效且異常強大的圖像。
• 1994 年第一個數字橫幅廣告問世後，互聯網的使用猛增。 1994 年，美國祇有不到 5% 的用戶上網，到 2014 年，這一比例上升到 75%，2019 年接近 90%（來源：Nielsen Online、ITU、PEW Research 和 Internet World Stats）。 從 1994 年到 2014 年的 20 年（當時互聯網和主要平台已經完全成熟）並不僅僅是見證了另一個溝通渠道的增加：技術變革產生了品牌與消費者關係結構的變化，讓消費者能夠以線下嚴格禁止的方式在線互動。 正是在這一時期，發生了從傳統媒體廣播到數字頻道窄播的轉變。 公司能夠為自己配備分析工具，以前所未有的方式收集有關消費者行為的信息，並可以依靠創新的方法來衡量和評估營銷計劃。

了解數據分析是如何發展的很重要，因為它可以讓您深入了解當今生成基於數據的內容和圖像的計算機應用程序已經走了多遠。 數據分析的早期歷史以數字分析的創建而告終，這反過來又迎來了我們今天生活的信息時代階段（來源：數字營銷分析：理論與實踐，凱文哈特曼）。

如何在營銷中充分利用數字分析：從谷歌的 ZMOT 到麥肯錫的 CDJ

今天，我們生活在一個歷史性的時刻，數據分析歷史的一個階段已經取得成果，另一個階段已經到來，數字分析和數據分析現在在企業傳播、營銷和廣告中具有絕對的相關性。

整個漏斗中接觸點的激增增加了互動的機會，導致對越來越準確的分析的需求猛增。 隨著移動設備的可用性，信息的訪問量也在增加。 公司通過投資數字分析來實現業務的數字化轉型，目標是為極其混亂的信息環境帶來秩序並優化業務流程。

對於任何做出或試圖影響決策的人來說，數據已成為最有價值的資源，包括那些積極在線搜索信息以支持其選擇的消費者。

從 20 世紀 80 年代個人電腦的使用，到 1990 年代網絡的普及，再到 2000 年代智能手機取得的驚人成功，人們在購買過程中所遵循的軌跡以及品牌與客戶互動的方式都發生了翻天覆地的變化。變了。 為了構建這些新的動態，公司已經開始採用特定的框架作為理論框架，在其中放置數字分析，因此它們可以為越來越不容易分類的行為賦予意義。

零關鍵時刻：谷歌如何捕捉消費者選擇的時刻

2011 年，谷歌引入了“零關鍵時刻”的概念來表示需求開始與尋求解決方案以滿足需求的刺激之間的時間間隔，以及“第一關鍵時刻”的情況，根據對於寶潔的三步模型，每當消費者面臨在備選建議之間做出決定時，就會出現這種情況。 借助 ZMOT，谷歌旨在捕捉驅動當代購物選擇的邏輯的不穩定和分支性質，消費者帶著更多信息來到貨架上：從在專業網站上閱讀的產品評論到個人體驗的 Facebook 帳戶對於該產品，從名人關於愛上該品牌及其服務的推文，到我們每天接觸到的數以千計的廣告和代言。

零關鍵時刻是這種雜亂且在很大程度上不可預測的信息流重疊的快照，消費者導航這些信息流以實現其特定目標，從一個來源快速切換到另一個來源，並在在線和離線世界之間流暢地移動。 數字分析對於解釋此類非線性旅程至關重要。

麥肯錫的客戶決策之旅：顯微鏡下的決策

麥肯錫的客戶決策之旅 (CDJ) 尋求回歸在消費者購買過程中對消費者施加的跨系統影響。 具體來說，它確定了消費者在購買前經歷的關鍵時刻。 數字分析允許將這種猶豫不決和反複試驗的情況轉化為一系列輸入，這些輸入將為營銷人員提供有助於設計和實施其策略的見解。 客戶決策之旅由幾個步驟組成，每個步驟代表決策過程中的一個不同階段。 在每一步中，品牌都會獲得越來越準確的關於他們與消費者關係的信息，分析師可以利用這些信息來拓寬和闡明他們對目標受眾的了解。 CDJ 使識別每個客戶旅程背後的邏輯成為可能，而不管被評估的產品是什麼。

數字分析支持構建具有個性化且有意義的客戶體驗

雖然理論框架現在在從業者中廣為人知，但數據分析技術也變得更容易獲得，這既是因為開源工具的進步，也是因為合格合作夥伴的存在可以幫助公司實施複雜而嚴格的計算解決方案並從中獲利。

除了技術因素，經濟、社會和文化環境也對數據分析需求產生了深遠的影響。 尋找能夠減少不確定性條件的解決方案以及公司對更大責任的需求促成了基於數字的商業模式的出現，並極大地推動了數字分析的使用。

基於數字分析的營銷人員能夠兼顧不同的媒體和渠道，現在使用組織可以訪問的大量信息進行運營，這些信息來自多種不同的來源，包括專有和第三方。 行為、情境、心理、人口統計和地理數據以及不太直接的測量結果（例如客戶對品牌的滿意度）用於將操作意義歸因於與品牌的每次互動，並根據這種解釋構建更形象和更有意義的經驗。