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當涉及到Google Analytics(分析)你做得不夠

2019-03-22    來源:900ys.com

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我們都知道分析是很重要的,作為營銷人員,我們需要花大量的時間在數(shù)據(jù)中分析,我們都希望自己能在許多方面做好分析師角色。在一個優(yōu)秀的營銷團隊中, 有一個可靠的分析平臺,提供可操作性的見解,是十分必要的。能夠得到客觀的、可參考性的數(shù)據(jù),可以幫助我們解決很多問題,并作出準確的預測,這樣我們就有 能力每天做出數(shù)據(jù)分析。

你或許有多個團隊,有專人涉及分析工作,你就可以做自己能做的一切。也許你們團隊當中有些全職分析師為你工作,你可以在工作中使用這些有效數(shù)據(jù),這其實是很多人都希望的。

現(xiàn)在我們來談論不同類型的分析和他們共通之處,如果營銷團隊沒有有效數(shù)據(jù)作支撐的話,后果是相當可怕的。那么分析師必須具有全面的知識、高效的工作經(jīng)驗。

有哪些不同類型的分析?

所有數(shù)據(jù)分析的目的是給我們提供更多可參考的依據(jù),我們可以在未來有計劃的實施。聽起來很簡單,但做起來是相當麻煩的。營銷人員一般都有一個常見的誤 解,所有分析都是一樣的,這是錯誤的。實際上分析有三種類型:預測性、指令性和描述性。大多數(shù)營銷人員花費自己所有時間的大部分在描述性分析上?梢韵 象,這會讓很多高效的數(shù)據(jù)和創(chuàng)新的建議石沉大海。

接下來我來闡述這三個分析,并討論他們的差異......

描述性分析

描述性分析在我們進行數(shù)據(jù)挖掘時,是我們的歷史業(yè)績的真實體現(xiàn)。通常情況下,我們只是獲取上下文或案例的數(shù)據(jù)。這是大多數(shù)營銷人員每天做的最核心的東西,尤其是網(wǎng)絡分析。我們來分析下如何進行描述性分析的。

典型的問題包括:“ 我們的活動有哪些?” “最后一個季度如何發(fā)展?” “網(wǎng)站停機時間影響哪些其他性能關(guān)鍵績效指標?”

預測性分析:

預測性分析需要的不是問題而是要更多的建議。它涉及到用你的歷史數(shù)據(jù),來預測未來發(fā)展。當我們試圖預測下個月將如何獲得當月績效,這就變的很容易。雖然它是預測分析,對我來說很重要,但它讓我知道多少營銷人員停留在描述性分析,沒有進行預測分析階段。

典型的陳述包括:“通過前幾個月的數(shù)據(jù)和最近持續(xù)增長趨勢,我們可以預計再增加25%”或“知道我們的季節(jié)性下降的趨勢,在接下來的6周我們可以預期減緩了10%。”

指令性分析:

指令性分析需要更進一步的預測。指令性分析就是你要自動的收集整理數(shù)據(jù),并應用業(yè)務規(guī)則更快地作出預測,并規(guī)定下一步措施。營銷人員往往沒有為別人思 考和解決的“責任” 。我認為這是一個非常危險的心態(tài),也會影響公司的業(yè)務KPI。指令性分析是一個非常強大的的催化劑,可以給公司取得成功。

典型的問題包括:“如果我們可以預測當客戶離開我們之前,他們需要什么,我們可以怎樣改變他們的主意?” “如果我們可以預測,當他們進行第二次購買時,能不能建議再購買其他產(chǎn)品?” “如果我們能預測他們將與朋友分享,我們將如何做?”

你做到了嗎?

很多營銷人員都自認為,描述性分析是本職工作,“其他東西”是別人需要弄清楚的。其實每個團隊工作時都應該具有三種類型的數(shù)據(jù)分析能力,你必須打破這些從落后的思維。

如果每個隊員們都能通過案例對數(shù)據(jù)進行分析,作出預測,然后集思廣益的方法來實施,一定可以獲得很大的收獲。

這就是作為一個分析師做的事情,我相信我們都變會得越來越像這個行業(yè)分析師并繼續(xù)向前發(fā)展。使用這個平臺工作會比以往更容易,比以前競爭更加激烈。為什么我們不立即實施?

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標簽: Google Analytics 數(shù)據(jù)分析 

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