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# 如何使數據具有可操作性（CMO 系列）

已發表: 2019-12-05

這是我們的 CMO 系列中的第一篇——專門探討了推動當今營銷領導者的問題以及他們需要的答案。

————

在當今世界，數據無處不在。 所有這些關於大數據和業務分析的討論都意味著我們正在做出更明智的業務決策，對吧？

也許。

隨著大數據的普及，很容易深入研究數字並忽略指標背後的背景。 然而，當涉及到嘗試做出戰略性、數據驅動的業務決策時，缺乏上下文可能會導致許多問題。

例如，可能會出現以下主要問題：

1. 無意義的指標
2. 溝通不暢
3. KPI 偏差
4. 缺乏業務影響

因此，將上下文置於所有數據分析的最前沿至關重要。 讓業務戰略驅動您分析數據的方式，而不是讓您分析數據的方式驅動業務戰略。

我們將介紹如何採用集成方法進行數據分析並實現數據驅動的業務決策，從而對利潤產生重大影響的關鍵步驟。

## 當您有孤立的報告時如何分析您的數據

首先，讓我們從您在工作中可能面臨的常見情況開始。 您需要決定在哪里分配營銷預算以產生更多收入，但您有孤立的績效報告。 因此，您需要從每個團隊的渠道經理那裡獲得績效數據：亞馬遜、電子商務和零售。

以下是您的團隊向您提交的 3 份報告：

看看這些數據，你會做出什麼商業決策？

您是否將大部分預算投資於亞馬遜或電子商務？ 你知道這些性能數字背後的背景和含義嗎？ 例如，電子商務中 8.14 的 ROAS 是否意味著它的表現優於亞馬遜 21.74% 的 ACos？

總體而言，這些報告很難對預算分配做出明確的決定。 為了做出有效的業務決策並從數據中獲得可操作的見解，您需要從一開始就使用上下文和策略。

要從孤立的數據分析方法轉變為集成且可操作的方法，有 4 個關鍵步驟可以使數據具有可操作性：

實現集成數據可視化的四個關鍵。

## 為什麼

為什麼意味著有意識地退後一步，重新審視你的整體業務戰略。 您需要回答什麼業務問題？ 例如，您可能會問，我如何分配營銷預算以增加收入？

了解業務問題的第一個關鍵步驟可確保投入到分析數據和編制報告的時間和精力將是有用的。

## 什麼

一旦我們明確定義了數據分析需要回答的業務問題，我們就可以探索它是否可能。

在這一步中，我們會問：我必須使用哪些數據？

首先將您的數據組織到實體關係圖 (ERD) 中。 該圖本質上是一張地圖，顯示了您的所有數據是如何組織、相互關聯的，以及每個子集之間的關係是什麼。

上圖說明了公司的數據組織。 營銷主管可以使用此 ERD 來了解哪些業務問題能夠通過公司必須處理的數據得到回答。 例如，從這個 ERD 我們可以探索：

哪些供應商的交貨期最快？

哪些產品通常捆綁在一起購買？

交叉銷售和追加銷售不同產品的機會在哪裡？

有時您可能會遇到目前無法回答的業務問題，因為尚未捕獲數據。 那完全沒問題！ 它將引發一個新的數據收集流程，確保您在未來捕獲那些丟失的數據點，並推動您公司的集成數據分析向前發展。

## 如何

一旦您對可以利用的數據有了很好的了解，下一步就是使這些數字可用並推動可操作的洞察力。

使用 ERD 中映射的關係和數據點，使用 Extract-Transform-Load (ETL) 方法轉換數據。 此流程將使您能夠生成回答業務問題的輸出，提供有關如何做出業務決策的見解，並推動影響底線的業務行動

ETL 過程分為 3 個主要步驟：

1. 提取 – 使用 ERD 確定您要提取哪些數據點以及從哪些平台提取，
2. 轉換 – 使用諸如 Funnel.io 或 Google Big Query 等 ETL 工具，使用 SQL 轉換數據以合併孤立的數據集
3. 加載——在集成數據集中獲取最終輸出，該數據集可以連接到數據可視化工具，並具有為每個業務問題創建的特定視圖，以回答和推動行動。

## 該做的

現在最後但同樣重要的是，集成數據分析的第四步是關於行動的。 這是做！

集成數據分析的最終輸出應以有助於做出業務決策的方式可視化。

例如，下面的報告是在客戶詢問哪裡有機會增加投資以產生增量收入後設計的。

在創建此報告之前，我們已經完成了集成數據分析的所有 4 個關鍵步驟：

1. 為什麼？ – 有業務需要分析在付費搜索活動中將更多預算投入到何處，因為收入目標的節奏不足。
2. 什麼？ – 利用錯失的展示次數份額和預算上限等數據點，我們可以計算出因受限活動而錯失的收入有多少。
3. 如何？ – 錯失的印象份額和預算上限的數據點與公司的毛利率進行轉換，以分析由於預算受限而錯失了多少收入損失和毛利損失。
4. 做！ – 基於上述為回答業務問題而創建的輸出“我們在哪裡增加付費搜索投資以增加收入？” 可視化顯示多個廣告系列的每月預算增加 5,300 美元，將帶來 156,000 美元的額外收入。

集成數據分析的目標是做出數據驅動的業務決策。 它不僅讓花在分析數據上的時間和精力變得物有所值，而且還允許戰略支點，從而使業務不斷創新。

## 數據可視化要點

值得重複一遍：讓業務戰略驅動您分析數據的方式，而不是讓您分析數據的方式驅動業務戰略。

在此過程中，數據分析從孤立轉變為集成，從而為有影響力的業務決策提供依據。 當您通過四個關鍵步驟找到數據盲點時，您可以實施新的捕獲流程來添加新的數據點。

這進一步推動了集成分析方法的循環，讓新數據引發新的業務問題和戰略，確保持續增長和創新。

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