行銷分析
何謂資料科學? 為何資料科學如此重要?
行銷分析是透過數據資料的研究，來評估行銷活動的效能。
通過將技術和分析流程應用於行銷相關的數據，企業可以了解是什麼驅動消費者行動，改善他們的行銷活動並優化其投資回報。
行銷分析的歷史
印刷機發明後不花很長時間才能出現行銷廣告。 但直到 1865 年，銀行家亨利·弗內斯爵士描述通過分析自己的行銷和促銷技術來擊敗競爭對手，商業智能一詞才進入公共領域。 五十年後，賓夕法尼亞大學推出了世界上第一個行銷課程。 1942 年，當電視廣告開始播放時，企業知道決定哪些廣告將觀眾轉化為客戶有價值。
而網際網路的出現也加速了行銷分析的發展。行銷人員開始使用數位歸因模型，在更細節的層面研究消費者行為。這些模型衡量每個消費者接觸點的價值，以判斷個人在何時何地與品牌互動最有意義。隨後出現了多點觸控歸因，讓行銷人員能分析消費者在多個裝置與渠道上的行為路徑。
如今，行銷分析已成為大多數企業的常見做法。豐富的行銷資料，加上強大的分析工具與行銷分析軟體，使行銷團隊能夠評估數位行銷活動的各個層面，為企業提供一般所稱的「全方位顧客視角」。
當今世界的行銷分析
行銷科學不斷發展。 通過這些有用的資源隨時了解。
您可以使用行銷分析做什麼？
使用分析，您可以回答這樣的問題：
- 我們的行銷活動今天以及未來的表現如何？我們的行銷活動與競爭對手相比如何？
- 我們是否擁有全通路的顧客資料視圖？我們是否有捕捉到線上與線下的顧客互動？
- 我們可以採取什麼行動來改善顧客體驗？我們是否正在向顧客傳遞有目標導向性、相關且個人化的訊息？
- 接下來我們應該做什麼？我們的行銷資源是否已針對現有與未來的行銷活動妥善分配？我們是否將時間和資金投入在正確的渠道上？我們應該如何在特定時間內優先分配投資？
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行銷分析的運作方式
行銷分析不僅僅是使用華麗的工具而已。行銷團隊需要能將所有數據資料納入行銷策略的考量中。以下是行銷分析在大多數組織中的運作方式。
1.
確定您想要衡量的項目
明確定義您希望透過行銷活動達成的目標。先從整體行銷策略目標開始，再深入分析特定活動與行銷渠道。衡量指標可以包括投資報酬率、轉換率、點擊率或品牌知名度。您還需要為行銷計劃設定基準和里程碑，以協助評估並調整行銷策略。
2.
使用多元且均衡的分析工具與技術
為了從行銷分析中獲得最大效益，您需要使用多元且均衡的技術與工具。使用分析來：
- 報告過去。您可以使用考慮過去的技術，回答這些問題，例如：上季哪些廣告活動元素產生最大收入？ 社交媒體活動 A 對直接郵件活動 B 的表現如何？與那個podcast賽季相比，我們從這個網絡研討會系列產生了多少個潛在客戶？
- 分析現在。確定您的行銷計劃目前的表現如何。客戶如何與我們互動？我們是否正在使用即時分析來給顧客提供最佳優惠？我們最具盈利優勢的客戶更喜歡哪些渠道？誰在談論我們？在哪裡談論？
- 預測或影響未來。 行銷分析可以提供數據驅動的預測，幫助您塑造未來。 您可以回答這樣的問題：短期勝利如何塑造成忠誠度？ 在表現不佳的地區增加更多銷售代表將如何影響收入？ 接下來我們應該瞄準哪些城市？
3.
評估您的分析能力，並補足不足之處
行銷與資料分析技術非常豐富，因此，很難判斷您真正需要哪些工具。但重點不是從工具著手，而是先檢視您的整體能力基礎。先評估您目前的能力，釐清自己在整體分析成熟度上的位置。接著，找出其中的差距，並制定相應的策略來有效補強。
4.
運用您學到的知識
能否有效運用資料是當今行銷專業人士面臨的最大挑戰之一。但我們面對太多的資料了！因此，第一步至關重要：如果您知道目前正在做的事情無助於達成目標，那您就會明白該，是進行測試與反覆調整的時候了。
整體運用行銷分析，可以讓行銷活動更成功，並帶來更佳的整體客戶體驗。具體來說，當採取行動後，行銷分析可以帶來更好的供需規劃、價格優化以及強大的潛在客戶培養和管理，這些都會帶來更高的盈利能力。