什么是营销分析？ 了解有关在营销策略中应用数据的所有信息

营销分析是一个越来越受重视的领域。 公司需要分析绩效数据以提高战略的准确性和安全性，而不是根据意见和直觉做出决策。 在本文中，我们将更好地了解营销分析的力量以及如何在您的业务中应用！

营销通常被视为公司的创意领域。 这就是让品牌走上街头并取悦消费者的活动的地方。 然而，有一个部分看起来并不多，但却具有重要的战略意义：营销分析。

这是营销的分析领域，可让您根据数据创建更准确、更有效的策略。 决策、活动和创造力应该基于绩效评估，这样公司就不会迷失方向。

然而，许多公司不采用营销分析。 你知道那是什么意思吗？ 他们在黑暗中。 不知道他们来自哪里，如果他们的行为是正确的，他们应该去哪里，他们很难达到他们期望的结果。

为了阐明这条道路，您需要了解什么是营销分析，它的重要性以及如何在您的业务中应用。 这就是我们在这里的原因！ 以下是您将在本文中学到的内容：

• 什么是营销分析
• 营销分析有什么好处
• 营销分析的工作原理
• 你应该避免的6个错误
• 主要工具有哪些
• 如何在您的业务中应用营销分析

我们走，好吗？ 立即关注我们以了解有关营销分析的所有信息！

什么是营销分析？

营销分析是一门营销学科，它与数据收集和分析一起工作，以了解模式、评估策略并做出更好的决策。

该领域深入研究数据以了解取得的成果、公司是否走在正确的轨道上以及即将出现的趋势。 因此，它是一种报告过去、分析现在、指导未来的实践。

营销分析与大数据的概念有关，大数据是指数字世界中数据的爆炸式增长。 如今，公司拥有大量关于其业绩、市场、消费者和竞争对手的数据。 毕竟，今天（几乎）一切都可以被跟踪、监控和存储。

如果公司不知道如何处理，只有这些数据是没有用的。 因此，营销分析将致力于这些领域：通过创建数据驱动的结构和文化，公司开始战略性地跟踪、收集和分析数据，以实现其营销目标。

因此，营销分析被证明是最重要的商业智能工具之一，它是指将数据转化为智能，作为对业务管理的支持。

还需要澄清营销分析包括网络分析和数字分析。 但这并不是它们的代名词，尽管所有这些概念都使用数据分析来提高业务绩效并为未来做准备。

网络分析仅指网络数据（网站和页面）的领域。 数字分析涵盖来自各种互动渠道的数据，包括网站和网页，还包括移动、社交网络等。 反过来，营销分析包含所有与营销相关的数据，无论是来自在线还是离线渠道。

营销分析有什么好处？

在日益复杂和竞争日益激烈的情况下，营销分析往往是差异化的。 购物之旅变得混乱，消费者要求更高，竞争对手更细心，资源更稀缺。

因此，知道如何使用数据来理解这种情况、抓住机会并将风险最小化的公司可以获得更好的结果。

接下来，您将看到营销分析可以让您的业务领先于竞争对手的优势：

衡量策略的绩效

也许这就是营销分析的主要好处：您可以监控营销绩效并了解哪些方面进展顺利，哪些方面可以改进。 这使您可以优化策略以实现更好的结果并实现目标。

量化策略的投资回报率

您可以进行的一项衡量与投资回报率 (ROI) 相关，尤其是在数字营销方面。 这样，您就可以评估活动和策略对公司现金的影响，并专注于财务回报的优化——这最终才是真正重要的。

专注于目标

在评估战略的绩效时，目的是验证它们是否符合公司概述的目标。 因此，采用营销分析是使团队始终与业务的微观和宏观目标保持一致的一种方式。

了解消费者行为

营销分析还可以帮助您更好地了解消费者。 您可以收集有关不同渠道的受众资料、人们在您网站上的行为以及他们对您的策略的反应的数据。 因此，可以创建更真实的角色并为其制定更好的策略。

监控竞争对手

营销分析不只是向内看。 您还可以收集有关竞争对手行为的数据，并了解他们正在做什么、正在采取哪些策略，以及您可以如何准备面对他们。

防御策略

从事营销工作的人都知道展示结果的重要性。 可以是公司 CEO、区域经理、团队负责人或同事。 为了捍卫所采用的策略，您需要知道如何分析数据并构建有效的报告。

支持决策

正如我们所说，营销分析不仅仅关注过去和现在。 数据分析本质上是为了未来，让公司做出更好的决策并制定更好的战略来实现其目标。

提高可预测性

数据分析不像预测未来的水晶球。 但它有助于识别预测未来的模式和趋势。 因此，预测分析使公司能够为即将到来的风险和机遇做好准备。

营销分析如何运作？

营销分析不仅仅是数据分析。 前面的步骤定义了跟踪和收集数据以进行分析以实现其功能的过程。 现在让我们看看营销分析的三个基本步骤：

1. 追踪数据

营销分析的第一步是跟踪数据。 就像我们说的那样，那里有大量的数据。 但是您不会跟踪所有这些以进行营销分析——只是那些由您的营销渠道生成的。

例如，付费网站、社交网络、应用程序和媒体是专注于数字营销工作的渠道。 因此，您需要跟踪这些渠道中消费者互动的数据，以了解他们对您的策略的反应。

例如，假设您拥有电子商务并投资于赞助链接。 因此，您需要追踪在线商店购物者的路径，以确定有多少人来自搜索引擎中的该广告。 因此，您可以了解该投资产生了多少客户、多少销售额以及多少收入。

要跟踪此数据，您需要在 URL 中使用跟踪参数并在您的网站上安装代码。 稍后，我们将解释如何执行此操作。

2. 收集数据

通过跟踪，您可以访问有关营销策略绩效的各种信息。 然后，在工具（自动）或电子表格（手动）中，您将收集进行分析所需的数据。

但是您需要只关注它们才能进行富有成效的分析，否则您可能会迷失在如此多的数据中。

因此，数据收集应以战略的 KPI 为指导，这些 KPI 是与战略目标相关的指标。 他们会告诉您应该收集哪些数据来进行分析。

为了帮助识别这些指标，我们为您提供了您可以遵循的关键指标：

• 网站或博客指标：会话数、访问者数、平均会话持续时间、每个会话的页面、流量来源、跳出率、转化率。
• SEO指标：自然流量、serp位置、自然转化率、域权限、页面权限。
• 付费媒体指标：点击率 (CTR)、付费转化率、每次点击成本 (CPC)、每千次展示成本 (CPM)、每潜在客户成本 (CPL)、每次获取成本 (CPA)。
• 社交媒体指标：覆盖面、参与度、社交媒体流量、社交媒体转化率。
• 电子邮件营销指标：送达率、打开率、点击率 (CTR)、转化率、退订。
• 业务指标：投资回报率 (ROI)、客户获取成本 (CAC)、经常性月收入 (MRR)、每次获取成本 (CPA)、保留率。

3.查看数据

跟踪和收集数据后，需要以友好的方式查看以进行分析。 毕竟，原始数据并不能说明什么，但图表和表格让数据变得易懂。

数据可视化是营销分析的领域之一，负责数据的可视化表示。 这通常通过图表、表格、地图和其他功能来完成，这些功能被收集到性能仪表板（或仪表板）中。

数据可视化使分析人员可以处理、交叉引用和分割数据，以感知模式和趋势并提取见解。

仅使用原始数据几乎是不可能的。 另一方面，例如，与上个月相比，条形图可以明显看出网站流量的增长。 分析师需要拥有的正是这种愿景。

你应该避免的6个错误

公司在营销分析中最常见的错误是什么？ 我们在这里介绍了您应该避免的做法，以免在您的流程中造成瓶颈。 跟随：

1. 不要记录结果

如果您没有有关策略的记录，则无法验证策略的性能。 我们不仅在谈论绩效数据，还谈论计划文档、目标和目的。

内容趋势调查提出了一个有趣的数据：只有 36.5% 的受访公司有书面的内容营销策略。 不幸的是，这是导致营销分析不可能的主要错误之一。

2.浪费时间

在这个过程中浪费时间也是一个常见的错误。 这可能由于不同的原因而发生：

• 没有概述策略，因此没有人知道哪些数据更相关；
• 没有工具或流程自动化，因此团队需要手动收集数据、进行分析和构建报告；
• 没有专门的专业人员，因此数据和分析在后台。

3.只关注工具

工具对于优化和简化工作至关重要。 但许多公司认为，这些工具将解决他们所有的问题，而解决方案更多地在于人力资源，而不是技术。

一位数字分析专家提倡 10/90 规则：如果您在数据工具和服务上投资 10 美元，您就需要在知道如何从数据中提取价值的人身上投资 90 美元。 这个比率清楚地表明了真正在营销分析中产生影响的因素！

4.监控错误的指标

另一个常见错误是监控与您的业务无关的指标。 在 Jezweb，我们称之为数据虚荣指标——它们给人留下深刻印象，充满自豪感，但它们是肤浅的，并不能帮助您做出更好的决策。 喜欢和追随者的数量通常是这样的。

因此，您需要针对那些真正影响您的业务的指标，并显示您是否正在实现目标。 这些指标就是我们前面提到的 KPI 或关键绩效指标。

5.忽略数据可视化的力量

向公司高管展示营销活动的结果需要具有影响力。 但是，如果您以数字和表格的形式获取数据而没有任何乏味，它可能会挫败期望并且无法传达您的信息。

这是数据可视化最重要的功能之一，它能够更快速、更准确地传递信息，并让人们感到愉悦。 整理营销报告时不要忘记这一点！

6.没有组织

营销分析需要组织。 您处理来自多个来源和多个时期的数千个数据，以分析不同的营销策略。 你意识到复杂性了吗？

因此，您需要组织起来。 例如，为数据分组设置标准，为活动和营销渠道采用命名约定，并有一个定期日历来监控指标。 像这样的态度有助于组织营销分析例程。

主要工具有哪些？

使用工具不是强制性的，但它们可以优化营销分析。 因此，重要的是要知道您可以使用哪些主要工具。

Google Analytics 是最著名和使用最广泛的数据分析平台，因为即使在免费版本中它也非常强大。 在营销工具调查中，谷歌分析作为领先的数据收集和管理工具出现（58.9% 的公司使用它）。

但除了 GA 之外，还有其他几种工具可以分析策略的效果并在不同渠道中更好地了解您的受众。 这里是其中的一些：

• 网络分析：谷歌分析、Adobe Analytics。
• 行为分析：Hotjar、Crazy Egg。
• 测试和优化：Optimizely，谷歌优化。
• 搜索引擎优化：谷歌搜索控制台、SEMrush、Ahrefs。
• 社交网络：Facebook Insights、Quintly、SocialBakers。
• 电子邮件营销：MailChimp、GetResponse。
• CRM：Salesforce、RD Station。
• 竞争对手分析：SEMrush、SimilarWeb。
• 数据可视化：Google Data Studio、Tableau、Cyfe。

如何将营销分析应用于您的业务？

现在，让我们深入了解营销分析的实践，从设置数据跟踪到数据驱动的决策制定。 跟随：

如何设置数据跟踪？

设置数据跟踪是营销分析中必不可少的一步。 毕竟，您需要完整可靠的数据才能进行良好的分析。

也就是说，现在让我们介绍一些重要的跟踪概念。 它们指的是您必须在您的网站上安装的设置和代码，以跟踪用户与其策略相关的活动。 查看：

使用 UTM 参数

UTM 参数是您可以添加到站点 URL 以识别流量来源的标签。

谷歌为此提供了一个 URL 构建器。 您可以为来源 (utm_source)、媒体 (utm_medium) 和活动 (utm_campaign) 设置参数。 例如，如果用户在 Facebook 上点击贵公司的夏季活动，则 URL 可能如下所示：

www.exemlo.com/?utm_source=facebook&utm_medium=social &utm_campaign=夏天

安装标签管理器

标签管理器是 Google 提供的免费工具，可让您更轻松地安装和管理网站脚本。 这些代码被插入网站以跟踪用户的活动。

例如，Analytics 标记可让您跟踪您在该工具中看到的所有访问数据。 另一个例子是 Google Ads 和 Facebook Ads 再营销标签，它可以让您确定哪些用户曾访问过页面并创建再营销活动。

安装跟踪像素

跟踪像素也是安装在网站上的代码，用于跟踪用户活动或转化。 每个广告工具都有自己的，例如 Facebook 像素、Google Ads 像素、Hotmart 像素等。

它的工作原理是这样的：如果用户点击 Instagram 上的购买广告并到达安装了像素的页面，则该网站会向 Instagram 发出警告，告知用户在那里并已转换。 所以这个信息出现在平台的广告报告中。

设置事件跟踪

事件跟踪器是一种自定义 Google Analytics 设置，可让您监控网站上的某些用户操作。 例如：下载电子书、观看视频（播放、暂停）、滚动页面或单击图像。

定义归因模型

归因模型是通过跟踪用户路径将转化的优点分配给营销渠道的不同方法。 可以在 Google Analytics 和 Facebook Ads 中设置模板。

最常见的模型是最后一次交互分配，其中用户在购买之前访问的最后一个渠道获得了转化功劳。

但是，购物过程可能要复杂得多，并且会通过影响转化的渠道进行。 因此，还有其他模型：首次交互、线性、位置、时间和个性化。

如何创建跟踪工作表？

设置数据跟踪后，您可以使用工具收集和跟踪指标。

但是对于那些刚开始使用营销分析的人来说，创建一个电子表格并进行手动监控是很有趣的。 这样，您可以更好地了解一切如何运作以及哪些数据真正重要，然后在工具中自动收集。

您可以自己在 Excel 中创建电子表格，但提示是使用存储在云端的 Google 表格，让您与团队共享。 您还可以为每个策略、每个渠道、每个指标创建一个电子表格——这一切都取决于您和您的团队希望如何组织起来。

例如，假设您想在 Google Ads 和 Facebook Ads 中跟踪广告活动产生的转化，并了解哪个渠道最有效。

首先，您应该创建一个基本工作表，在活动持续期间填写每日数据。 在指标中，您可以监控每个渠道的 CTR、CPC、销售额和收入。

因为您是手动监控，所以您必须访问每个平台的报告来收集数据。 那么，有了它们，您已经可以识别该时期的价值和变化。 然后你会看到更有趣的是构建图形以便于分析。

当然，这里我们简化了数据和表格，用假设值，只是为了更好的理解。 但是随着您对电子表格的熟悉，您可以使这个后续工作更加完整。

此外，通过电子表格中的更多资源，您还可以将平台中的数据直接提取到工作表中，而无需手动收集每个数据。 在本文的末尾，您会看到一个执行此操作的电子表格（但请继续阅读，好吗？）。

如何查看数据和创建报告？

营销仪表板或仪表板是您以图表和表格的形式查看指标的地方。 它的工作原理类似于汽车的控制面板，显示主要指示灯并在出现问题时发出警报。

创建图表时，了解如何对数据进行分组、分段、交叉和比较非常重要。 它们不仅可以阅读，还可以进行研究，以便您可以解释模式和趋势并提取见解。

毕竟，请记住哪些工具可以生成仪表板，但只有人才能生成智能。 这就是你擅长的！

按照上面的示例，您可以将数据整合到图表中，以显示活动的进度并比较每个渠道的表现。

您仍然可以像这样创建其他图表并构建具有多个指标的仪表板，以全面了解策略绩效。

除了为分析创建仪表板之外，您还需要创建营销报告以呈现给客户、经理、经理和同事。 对于这些受众中的每一个，了解哪些指标最相关。

例如，经理们对收入数据、平均门票、投资回报率更感兴趣。 反过来，营销经理需要这些信息，还需要哪些媒体产生最多的收入或哪些产品销售最多。

分析师报告需要进一步详细说明广告、关键字、CTR、CPC 和其他有助于优化活动的数据的效果。

构建仪表板的好工具是 Google Data Studio，它允许您整合来自不同渠道的数据，与团队共享，并按计划提交报告。 您仍然可以自定义外观以更好地与您的观众交流。

如何做出数据驱动的营销决策？

营销分析的一大秘诀在于将数据转化为智能。 他们应该为公司服务，为他们的未来做出更好的决策。

这是数据驱动营销的前提。 所有决策都通过收集和分析有关活动、受众和竞争对手的数据，以便公司能够更准确、更安全地感知趋势并定义其路径。

例如，假设您的目标是提高品牌知名度，而您的 KPI 之一是新访问者的百分比。 因此，在数据分析中，您可以按城市、媒体或活动对该百分比进行细分，以提取一些见解。

例如，您可能会注意到，该国的某个特定地区在去年带来了许多新访客。 因此，有了这些信息，公司就可以调查动机并在那里加强品牌推广力度。

请注意，数据驱动的营销决策侧重于战略目标和 KPI。 他们永远不会消失，因为他们是推动公司走向成功的人。

谁应该做营销分析？

营销分析只是公司经理关心的问题吗？ 还是营销经理？ 毕竟，谁应该参与这项活动？

理想情况下，数据分析不是专业人士独有的，也不限于公司的一个领域。 营销分析应该涉及整个团队，从分析师到经理。 每个人都必须根据自己的表现水平收集、分析和呈现数据。

要做到这一点，仅仅租用工具并将其推给员工是不够的。 有必要培训、指导，主要是创造一种数据驱动的文化。 随着这种文化在组织中得到加强，不查看数据就不会做出任何决定。

此外，这种文化与透明度和不同领域之间的信息交流有关。 例如，营销和销售共享潜在客户数据以提高渠道中的转化率。 公司提倡协作，而不是团队之间的竞争。

最后，为了结束这篇文章，我们引用了工程师和统计学家 W. Edwards Deming 的一句话： “我们相信上帝； 所有其他人都必须携带数据”。

这句话总结了数据对指导业务决策的重要性。 有了员工和结构来放松他们，他们就能够引导公司走向成功。 因此，抛开基于成就、观点、直觉的营销决策，这些决策往往会使您的公司走上错误的道路。

如果未来充满不确定性，营销分析就是您的公司需要将风险降至最低并采取最佳路径的工具。