6步数字营销数据分析策略，帮你推动业务增长

对许多市场人员和决策者来说，准确收集、分析和利用营销数据，是存在一定难度的。

正确地收集数据，并利用数字营销数据分析技术可以为你的业务提供宝贵的见解，告诉你应该将资金投资在哪里、你的用户关心哪部分业务，以及你的营销工作会如何以及何时才能转化为销售额。正确的数字营销数据分析策略可以帮助企业具备竞争优势。

但数字营销更新速度是非常快的，所以，我们更新了这篇文章，为你提供最新的数字营销数据分析策略，讲解如何尝试最新趋势，并将风险降至最低。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
如何用数据分析优化你的营销策略？
数据科学和数字营销：Data Science在Digital Marketing领域有哪些应用？
数据求职常出现的RFM是什么？如何影响电商行业营销策略？
数据从业者如何使用分析工具优化你的营销预算？

6步数字营销数据分析策略，帮你推动业务增长

01 定义一个问题

首先，你必须知道你的目标是什么，或者要解决的问题是什么。这些问题的答案可以告诉你需要跟踪哪些数字营销数据，以及如何对其进行分析。跟踪错误的数据或进行错误的数字营销数据分析会导致你做出错误的假设。同样，在没有数据的情况下做出决策，也会阻碍你发展的步伐。

问问自己你想了解什么，或你想解决什么问题。在这个阶段，泛泛而谈是可以的，但是这些问题应该在 KPI的基础上 ，例如潜在用户、品牌知名度、销售额、转化率或投资回报率（ROI）。

通过下面这个例子，我们来了解数字营销数据分析过程中的每一步，并解决相应的问题：

你是一名营销经理，你仔细浏览你的网站后，发现网站运营状况不佳，想引入更多的潜在用户。

02 设定数据驱动型目标

确定问题和目标后，可行的目标会帮你确定是否在朝着正确的方向发展。数字营销数据分析必须基于目标和基准，这样数据才会有意义。目标应该基于之前的数字营销数据分析，或收集的其他标准。总的来说，目标的实现有一定的难度，但具备实现的可能性。

为了去相应地调整目标，你需要确定这些目标所要达到的绩效水平，帮助你获得具体信息。同时，还要确定需要改进的部分，以及实现某个目标需要做出多少改进。

在此之前，你已根据网络分析发现，表现最好的登录网页每月会引入 13,000 名访问者和 130 个潜在用户，潜在用户转化率为 1%。在这种情况下，你可以确定一点—–提高潜在用户转化率比增加流量更有用。以前，你通过优化页面加载速度就将类似页面的转化率提高了一倍，但所有登录页的转化率都低于 5%。由此，你可以确定你一共需要多少潜在用户才能实现目标。

03 收集准确的数据

为了得出正确的结论，朝着正确的方向发展，数字营销数据分析工具必须非常可靠，收集的数据也必须容易使用。

为了准确收集数据，你需要使用一种方法来跟踪用户行为。正确的代码、URL 或插件可以展示你的用户是如何到达页面、点击了什么，或者他们是否看到了广告。这些跟踪代码可能包括 Google Analytics JavaScript 代码、URL 跟踪代码、Facebook Pixel 或 HotJar 插件等。使用这些跟踪设备时，请确保你正确地设置了事件，这样设备才知道要跟踪的内容。例如，你可能需要设置 Google Analytics 代码，专门跟踪转化率事件。

安装跟踪设备并设置了事件后，你需要将它们与数据收集或编译平台整合起来，用于评估你的数字营销数据分析策略。为此，你可能需要通过Hubspot等CRM 系统将你的网站与分析工具整合起来。或者你也可以用Data Box 或 Google Data Studio等数据编译平台。

在评估登录页的性能时，你注意到，过去两个月，转化率在有所下降。为了确保数据的准确性，你和网页设计团队讨论 Google Analytics 跟踪代码，发现最近安装的聊天机器人干扰了跟踪代码。设计团队修复了这个问题，通过测试代码，你确保了转化事件的跟踪程序运行无误。

你意识到另一个问题：你的销售团队没有看到来自新登录页面的潜在用户。你很清楚，引入的部分潜在用户必须符合销售条件，因此你怀疑营销和销售 CRM 系统之间存在问题。果然，你看到，由于 CRM 系统错误，符合销售条件的潜在用户被交给了错误区域的销售人员。

最后，为了全面了解页面性能，你将 Google Analytics 和 CRM 系统报告添加到了 Data Studio。通过建立自定义报告，可查看你正在处理的登录页面，由此得到一个易于阅读的图表，包含了流量、流量类型、点击次数、转化次数、潜在用户、符合营销条件的潜在用户、符合销售条件的潜在用户等。

04 做出明智的改进

为了实现目标，你需要决定哪部分要进行改进，以及如何改进。在这个阶段，你需要根据之前的数字营销数据分析或其他估计来假设改进的内容。使用 A/B 测试或用户测试，分别研究测试结果，并评估每个改进带来的影响。从之前做的改进开始是个不错的选择，这样你就有了参考，帮助你成功改进，并获取经验。我们将在后面的文章中讨论实验性营销和新趋势。

在这之前，提高登录页的加载速度，转化率的增长翻了一番。所以你先做出了同样的改进，并研究改进结果，如此一来，提高加载速度所带来的转化率增加就不会影响你今后的其他改进。

正如你所料，加载速度提升后，转化率翻了一番，现在为 2%。接下来，你认为缩短网页表格并添加注释性视频，会进一步提高转化率。所以，首先，你进行 A/B 测试，测试你关于表格的假设。结果证明，你的假设是正确的；转化率提高至 3%。然后，你对视频进行了另一次 A/B 测试，结果证明假设仍然是正确的；转化率从原来的 2% 提高至 3%。最后，你同时进行了这两项改进，正如你所料，转化率已升至 4%！

05 测试与进步

你已实现了有关登录网页的目标，并对改进结果非常满意。然而，数字营销策略和数据分析并不是静态的。数字营销是随着技术的变化而不断变化的，成功的策略是动态的。这意味着你需要运用创新的方法，不断改进，同时监视这些改进。有时你需要尝试新的趋势，看看如何在未来几年通过现代化、创造性的解决方案，实现不断进步。

两年后，你已经成功使用数字营销数据分析工具密切监控页面，转化率依然很高，但潜在用户总量有所下降。查看数据，你会发现页面流量减少了，因此， 4% 的转化率就显得不那么高了。在过去的两年里，你的竞争对手似乎已经注意到了你，他们抄袭了你的方法，并窃取了你的流量。他们取代了你在SERP两个热门关键字的位置，导致你的流量下降了 10%。

你决定尝试新东西了。你决定根据KPI和流量这两项指标评估你的选择。你可以尝试付费广告、额外的页面升级和 A/B 测试、更多的 SEO 或其他更新的东西，有机社交媒体广告等。你注意到，你的社交媒体经理最近在 YouTube 上的视频营销活动引起了年轻消费者的共鸣，在没有任何额外广告支出的情况下，博客的流量增加了 20%。此外，你注意到竞争对手在社交媒体上缺乏存在感。如果这种方法可行，你的公司可能会具备很大优势。

那么下一步就是与社交媒体经理沟通，要求他们在下一个广告系列中突出突出登录网页，并设定一个可行目标，使流量增加10%。这一系列操作将帮助登录页面的流量恢复正常。

06 评估和中心

在尝试新趋势时，仔细检查新数据，并听取团队意见是非常重要的。许多新的营销趋势没有经过良好测试，管理人员也没有丰富的经验。然而，这对你来说也是一次机会—在不适应新的营销媒体或策略的竞争对手中，获得自身优势。这样做有一定的风险，但同时也伴随高回报。如果该策略一开始不奏效，不要立即放弃。你需要具体问题具体分析，是哪里不奏效？为什么会不奏效？你可以解决其中的问题吗？你需要利用你的数字营销数据分析策略和团队的专业知识，回答这些问题。

在几个月后，你评估了这个营销活动。你发现，页面流量增加了 20%，甚至超过了预期目标，但现潜在用户转化率已下降至 3%。这表明，通过 YouTube 广告活动产生的流量并没有很好地针对你的受众群体。虽然观众对登录页面感兴趣，但还不足以转化为固定用户。

你向你的社交媒体经理说明了这些结果，并询问他们的想法。他们解释道，登录页面没有引起年轻观众的共鸣，YouTube 频道也是，因此用户在访问页面时会失去继续查看的兴趣。社交媒体经理询问，是否可以通过A/B测试一个更多针对年轻访问者的登陆页面，或者为YouTube访客创建一个专门的登陆页面。

你重新试了一次，这次考虑到了流量和潜在客户目标。最终，创建一个效果更好的额外登录页面——两个页面加起来增加了50%的流量，这个新的、针对性强的页面拥有5%的潜在用户转化率。尽管这与你最初的解决方案，即改进登录页面本身略有不同，但你最终还是接触到了更多的访问者，转化了更多潜在用户。

改进登录页面的过程可能非常漫长，但你所做的远不止于此：你已经创建了一个框架，发现网站问题，利用事实而非猜测解决问题。你还确定了一个可靠的流程，抢在竞争对手之前尝试新趋势。

但是，对于每个目标，确定可以用于数据分析和评估的时间和资源也很重要。如果你在将数据分析应用于目标方面缺乏工具、时间或经验，可以考虑数据分析机构助你完成整个过程。这样，你可以确切地解决阻碍数字营销策略的障碍，同时也不会占用其他业务的时间。感谢你的阅读！通过这篇文章，希望你能更加了解优化数字营销的详细步骤。

感谢你的阅读！通过这篇文章，希望你能更加了解优化数字营销的详细步骤。你还可以订阅我们的YouTube频道，观看大量数据科学相关公开课：https://www.youtube.com/channel/UCa8NLpvi70mHVsW4J_x9OeQ；在LinkedIn上关注我们，扩展你的人际网络！https://www.linkedin.com/company/dataapplab/

原文作者：San Stemler
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://www.webascender.com/blog/the-4-step-digital-marketing-data-analysis-strategy-to-drive-business-growth/