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2014-08-06 21:49:45
數字營銷原則11 : 根據歷史數據所採用的“事後所見”方式來決定營銷方式是不夠的,營銷人要利用實時的資料分析來作出迅速判斷,不斷地根據實際情況來修正數字營銷策劃活動。
分析計劃
會學習的媒介是數字媒體通路的精華--至少也是潛力,強調“潛力”是因為數據本身並不提供學習能力,營銷人需要通過一套明確的架構及程序來從數據中獲得學習,但不幸的是,很多營銷人並不這麼做,他們掌握大筆的資料卻不知善用適當的資源及花足夠的時間來從數據中真正學到些什麼。
也許最讓營銷人感到卻步的是數量龐大的數據。每次和數字媒體的互動都會產生數據,但伴隨而來的卻是個迫切的挑戰:如何分析數以萬計的點擊數並解讀背後的含意?這個從分析數據當中洞察出實際意義的機會(或挑戰)就是數據分析的本質:將浏覽行為轉化成營銷決策時所需的可靠信息。
談到分析這個主題時,有些營銷人可能會開始發呆,因為他們喜歡數字營銷策劃較吸引人的部分--簡報或查看創意作品,然而數據分析才是能為你的努力創造額外價值的部分:這是通往數字營銷策劃的黃金之路,所以對營銷人而言,數據分析也應該是吸引人的部分。
在數字世界中,不同的科技環環相扣。當數據經由數字媒體衍生後,科技可用來追蹤、整合,並以可用的形式來呈現這些數據。隨著數字營銷的成長,各種追蹤工具也隨之日增,這些工具包含有複雜的關聯數據庫,通過分析處理模塊來進行數百萬的數據分類及比較。然而,若分析的結果並沒有用來參與實際的決策,分析的優勢就完全喪失,因為這就好比是一個教練只看計分闆卻不採取任何行動改變戰略。
理想狀態是,分析結果要產生能賴以改進及逐漸調適的洞察。分析和優化是緊緊相連的。當稍後提到優化時,你將明白在分析過程中優化是多麼順理成章的事。
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