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2014-08-06 21:49:45
数字营销原则11 : 根据历史数据所采用的“事后所见”方式来决定营销方式是不够的,营销人要利用实时的资料分析来作出迅速判断,不断地根据实际情况来修正数字营销策划活动。
分析计划
会学习的媒介是数字媒体通路的精华--至少也是潜力,强调“潜力”是因为数据本身并不提供学习能力,营销人需要通过一套明确的架构及程序来从数据中获得学习,但不幸的是,很多营销人并不这么做,他们掌握大笔的资料却不知善用适当的资源及花足够的时间来从数据中真正学到些什么。
也许最让营销人感到却步的是数量庞大的数据。每次和数字媒体的互动都会产生数据,但伴随而来的却是个迫切的挑战:如何分析数以万计的点击数并解读背后的含意?这个从分析数据当中洞察出实际意义的机会(或挑战)就是数据分析的本质:将浏览行为转化成营销决策时所需的可靠信息。
谈到分析这个主题时,有些营销人可能会开始发呆,因为他们喜欢数字营销策划较吸引人的部分--简报或查看创意作品,然而数据分析才是能为你的努力创造额外价值的部分:这是通往数字营销策划的黄金之路,所以对营销人而言,数据分析也应该是吸引人的部分。
在数字世界中,不同的科技环环相扣。当数据经由数字媒体衍生后,科技可用来追踪、整合,并以可用的形式来呈现这些数据。随着数字营销的成长,各种追踪工具也随之日增,这些工具包含有复杂的关联数据库,通过分析处理模块来进行数百万的数据分类及比较。然而,若分析的结果并没有用来参与实际的决策,分析的优势就完全丧失,因为这就好比是一个教练只看计分板却不采取任何行动改变战略。
理想状态是,分析结果要产生能赖以改进及逐渐调适的洞察。分析和优化是紧紧相连的。当稍后提到优化时,你将明白在分析过程中优化是多么顺理成章的事。
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