行銷資料分析初學者指南

數據分析是對原始數據系統地應用邏輯和統計技術以獲得有用資訊。 透過數據分析，您可以將感興趣的現象與數據中的「噪音」分開。

您還可以使用數據分析來描述、壓縮和評估數據。

數據分析過程可用於指導各領域的決策和行動。 例如，在房地產領域，具有數據分析功能的工具可以幫助自動化房地產評估、優化買家選擇流程、監控趨勢並提高投資報酬率。

AI（人工智慧）剛剛增加了數據分析的潛力和可能性。

由於公司越來越重視數據驅動的決策和策略以及人工智慧和大數據的進步，數據分析的未來似乎一片光明。 2023 年至 2032 年間，全球數據分析市場的複合年增長率預計將達到 29.4%。

數據分析可以幫助您產生新的內容創意並釋放行銷機會。

學習數據分析的理由

儘管高需求和高需求的預測足以引起好奇心，但您可能仍然想知道為什麼應該學習數據分析以及這些知識如何使您受益。

以下是（眾多的）深入研究資料分析的幾個原因：

• 使用數據分析，您將能夠更好地了解受眾偏好和參與度。 有了這種理解，您就可以創建與目標受眾產生更多共鳴的內容，並開展高效且成功的行銷活動。
  
• 您可以透過數據分析預測行銷活動的投資報酬率。 這些預測將幫助您更好地決定行銷預算。 您也可以透過數據分析來優化行銷活動，以獲得更好的投資報酬率。
  
• 公司利用數據分析來發現和選擇行銷活動的影響者。 數據分析也有助於識別真正的影響者。
  
• 你可以主動而不是被動； 數據分析可以與社交聆聽結合，您可以利用這些見解來指導您的策略。 將社交聆聽和數據分析相結合將幫助您有效地識別、吸引和培養潛在客戶。

• 如果充分利用數據分析，您可以獲得顯著的競爭優勢。

數據分析的主要方法

數據分析方法根據收集的數據類型而有所不同。 這些方法可以根據需要組合使用或單獨使用。 資料分析的兩種主要方法是定量資料分析和定性資料分析。

定量資料分析涉及數值變數。 在社群媒體背景下，量化數據分析可能圍繞著基礎、覆蓋範圍、參與度和轉換等指標進行。

基礎和覆蓋範圍將指導您的策略和戰術，而參與度和轉化指標將讓您深入了解您的行動及其效果。

定性資料分析更加細緻和困難。 它可能包括追蹤和分析參與品質和受眾情緒等因素。

儘管用戶友好的軟體和自然語言處理 (NLP) 的進步正在改變這種情況，但大多數定性數據分析仍然是手動進行的。

資料收集和準備

數據有助於衡量過去的表現，但它也為未來（和當前）的活動提供資訊。

技術進步為行銷人員帶來的最大好處之一是能夠即時收集數據。 在行銷活動啟動後的幾個小時內，您將能夠衡量其初步成功。

透過數據分析，您將能夠全面了解市場，這可以幫助您在需要時進行調整。

資料來源

如今，全通路行銷活動很常見。 這意味著多個資料來源和大量資料。 為了掌握事件動態，行銷人員必須監控多個平台並從各種來源收集資料。

身為行銷人員，您必須使用 Google Analytics、Google Search Console、廣告平台、社群媒體平台和 CRM（客戶關係管理）工具。 銷售團隊和技術支援團隊也可以為您提供重要數據。

您還應該利用其他公共數據來源來獲取數據，以幫助您更好地了解消費者、地理位置、行業和整個經濟。

資料清理

清理資料是指刪除或修復任何不完整、不正確、重複、損壞或格式錯誤的資料。 當您組合多個資料來源時，資料重複的可能性就更大，而此類資料可能會產生誤導。

由於數據不正確，演算法和結果變得不可靠。 資料清理過程會根據資料集而有所不同，因此您需要建立適合您資料的清理過程範本。

數據探索

數據探索將幫助您了解數據的本質。 你可以說這是資料分析的第一步或初始資料分析。

對於資料探索，您可以手動將資料過濾到電子表格中或編寫腳本來達到目的。

您面前的第三個選項是使用自動化資料探索工具。 資料探索將使您更輕鬆地分配和傳達資料行和列的含義。

資料分析的基本類型

每種類型的數據分析都有特定的目的並遵循不同的方法。 以下是資料分析基本類型的快速概述：

描述性分析

透過描述性分析，您可以全面了解資料、其結構和屬性。 您將能夠了解資料集的主要特徵。

推理分析

在推斷數據分析中，您將分析樣本中的數據，以便對更大的總體進行推斷。 它涉及做出基於證據的幾乎準確的概括。

預測分析

預測分析可協助您根據過去的資料預測事件或結果。 您將能夠使用統計模型和演算法來識別歷史資料中的模式。 機器學習演算法也將根據這些做出相當準確的預測

規範性分析

根據過去的行銷數據，規範性分析可以建議您在當前和未來可以採取的最有影響力的行動。 您可以使用規範性分析工具和行銷自動化工具來確保立即實施建議。

文字分析

透過文字分析，您將能夠從非結構化文字資料中獲取有意義的見解。 文本分析涉及使用 NLP（自然語言處理）、主題建模和文本挖掘等技術。

數據分析工具

微軟Excel

在數據分析方面，Microsoft Excel 仍然處於領先地位。 由於其簡單性和多功能性，它仍然是最受歡迎的數據分析應用程式。

使用 Microsoft Excel，您可以輕鬆匯入、清理、探索和分析資料。 即使您以前從未使用過 Excel，您也可以透過線上 Excel 培訓課程輕鬆獲得必要的技能。

Python

Python是一種相對容易學習的程式語言。 由於其可擴展性、靈活性和令人印象深刻的庫，它通常用於數據分析和數據可視化。

對 Python 的全面理解對於執行資料分析非常有益。

R 程式設計

R 是一種開源程式語言，可用於分析資料。 R 令人難以置信且強大的軟體套件使資料運算、操作和視覺化變得更加容易和更快。

一旦你開始使用 R，你會發現它的程式設計風格非常簡單。

數據分析軟體

現在有各種各樣的數據分析軟體工具，具有不同的功能和特性。 SAS、Jupyter Notebook 和 Tableau 是一些流行的資料分析軟體。

如果您受困於舊系統，Door3 服務可以協助實現系統現代化、遷移資料並在新系統中建置所需的功能。

數據分析中的道德考慮

資料隱私

資料和分析的主要問題之一是隱私保護。 您需要在收集和分析過程中確保敏感資料和個人資料的隱私。 資料請求需要透明。 從健全的隱私權政策開始，確保遵守法規。

偏見與公平

儘管您無法消除數據分析中的偏見，但您需要意識到它的存在（在數據和進行分析的人員中），以積極嘗試緩解問題並避免其對決策的不利影響。 數據分析的公平性意味著以不會強化或產生偏見的方式使用數據。

資料安全

資料安全不應與資料隱私混淆。 在資料收集、清理、儲存和分析過程中，您需要確保其免受駭客和勒索軟體的侵害。 對資料的攻擊可能會導致收入損失、客戶信任損失或兩者兼而有之。 數據是企業的資產，應該受到相應的保護。

結論

數據被正確地視為“新石油”。 而且，如果數據被認為像石油一樣有價值，那麼數據分析就可以比作石油的提取、精煉和分離，以使其適合不同的用途。

在行銷方面，公司能夠透過數據分析提供個人化的體驗。 這對公司和消費者都有好處。

為了做出更明智的業務決策，您需要利用數據分析的力量。 在這個數據驅動的世界中，數據分析已成為一項至關重要的技能。