有效营销分析的五步循环
如今，营销工作变得愈发艰巨。其中涉及的环节数不胜数，或多或少。营销通常被定义为沿着漏斗状结构有序推进，但如今却常常被各种各样光鲜亮丽的事物、权力争夺、恐惧、预算变动、亟待扑灭的危机，以及其他每天都在出现的、对目标和时间表构成威胁的因素所困扰。想象一下，一个勇敢的穴居人独自一人试图引诱一头长毛象。不可能！需要考虑的环境因素实在太多了。就像营销人员试图将潜在客户转化为实际购买者，再转化为回头客一样，营销策略也一直在不断演变。今天，我想谈谈营销的一个具体方面……（稍作停顿）……分析！高质量营销分析的重要性，斯洛文尼亚电话号码库 无论怎样强调都不为过。我说的并非Excel表格和PowerPoint条形图，而是那些能够帮助营销人员评估其营销计划是否成功的流程和技术，它们能够使用投资回报率（ROI）、营销归因和整体效果等重要指标来衡量绩效。然而，根据Salesforce Research发布的《2016年营销现状报告》，只有31%的营销调查受访者广泛使用营销分析技术来指导他们的营销决策。我们深知营销分析对营销、销售以及整个组织的成功至关重要，但太多的营销团队并没有衡量他们能够或应该衡量的指标。
正如我在另一篇文章《把握营销数据》（Carpe That Marketing Data）中所说，并非所有营销团队都生来平等。此外，从基础报告到预测分析等复杂方法，分析技术的成熟度参差不齐。好消息是，与之前的智人不同，我们无需重新发明轮子。让我来解释一下。
无论你的团队在营销分析的成熟度（和发展）方面处于什么水平，迈向下一步的流程都是相同的。我的理论可以归结为五个基本步骤。
这个过程需要你从最终目标入手。问问自己一些基本问题：你真正想知道什么？你想回答哪些问题？不要只关注简单的问题，要深入思考！这一次，定义一个目标，像这样：
作为一名__________________________，我希望看到___________________，以便__________________。
尝试一下这个简单的练习，了解你目前的基本目标或需求。这样的练习可能只需不到三分钟，就能让你免去几个月的报道时间。
2. 确定数据模型
前言：这不一定是一个可怕的过程，也不一定需要预测模型或高级微积分。模型由电子表格中的列和用于生成结果或指标的计算组成。这是了解您需要处理哪些数据，并可能需要聘请经验丰富的分析师来解答问题的最佳时机。您需要处理的数据可能比您最初想象的要多，所以最好把所有数据都列出来。以下示例是数据模型的基本示例。
营销分析数据模型
3. 获取数据
根据您的目标，弄清楚您需要访问哪些数据才能解答您最初的疑问。我知道，说起来容易做起来难。但是，您需要访问实际数据才能运行您的模型，这可能会引发更多问题。访问数据意味着什么？我的数据存储在哪里？谁可以访问？我用什么工具进行分析？
深呼吸，我的朋友！有些人专门从事“获取数据”这一步，我建议您利用他们的知识。Relationship One 拥有一支优秀的分析师团队（我得夸耀一下，因为我就是其中之一），他们构建了一个无缝衔接的流程，让您可以访问对您重要的数据。所以，别担心！Relationship One 分析团队就在您身边！
4. 创建可操作的报告
为了避免我所说的“分析瘫痪”，请选择最重要的指标。围绕这些指标集中精力并优先安排你的工作。也许你想降低广告系列的成本。回到你的数据模型。你可以影响哪些数据来帮助降低成本？创建能够促使你做出明智决策并采取行动的报告。这就是目标。
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