數據加分析是通往真相的途徑

在之前的故事中，我們探討了數據分析避免偏見和選擇正確指標的重要性。 在後續文章中，我們討論了面對“分析現實”的重要性。

數據分析應該用事實代替預感。 品牌不想因為某人的直覺而冒著數百萬競選資金的風險。 理想情況下，營銷人員有一個目標，一個明確的成功門檻，必須跨越這個門檻才能取得成果。 那麼你如何到達那裡？

數據分析就是“GPS”。 數據分析的重點是了解正在發生的事情並使用該信息做出正確的決定。 它是“準備、瞄準、開火”（數據、分析、行動）。 但有時順序會混淆，導致人們得出錯誤的結論並據此採取行動。 然後這個過程變成“準備、開火、瞄準”，或者更滑稽的是，“開火、瞄準、準備”。

“對數據的最大考驗是分析，”Proof Analytics 董事長兼首席執行官 Mark Stouse 說。 “它將數據置於上下文中，使得得出結論變得異常困難，而僅靠數據可視化就可以使它變得容易。”

數據可以確定是什麼原因造成的嗎？

可以僅從數據衡量因果關係嗎？ 斯托斯不相信。 營銷人員可以嘗試從歷史數據中進行推斷，然後檢查該推斷是否正確。 “如果一切都穩定，推斷就可以奏效。 但當變化的多樣性、波動性和速度都很大時，外推法的價值為零。”

“數據確實總是關於過去的，它沒有與生俱來的預測能力。 過去不是序幕，”他繼續說道。 “但多變量回歸是一種行之有效的方法，它可以獲取代表相關因素（已知的已知信息）以及一些潛在重要的東西（已知的未知信息）的數據，並將其轉化為經過計算的因果關係歷史畫像。 反過來，這會創建一個預測，您可以根據預測和實際之間的比較了解模型的準確性。”

Accelerated Digital Media 的 SEM 總監 Erica Magnotto 看到了歷史數據的價值，但前提是存在追溯視角和預測規劃的空間。 “預測活動的成功應該基於趨勢數據和性能，例如同比和月環比。 這應該對未來的成功做出接近準確的預測。 如果預測數據表明市場放緩或潛在低迷，則可以實時進行優化以提高效率和保守規模。 如果預測表明本月表現強勁，那麼是時候開始規劃規模、測試和額外的活動啟動了。”

營銷人員還應該注意模型中的問題。 Magnotto 指出，正常的“潮起潮落”性能與崩潰/峰值之間存在差異。 “發生在正常漲落幅度之外的數據可能表明有必要立即對賬戶採取行動。 營銷人員也不應假設用戶行為將始終保持一致，因此了解基準性能非常重要，這樣可以檢測到異常的用戶（或活動）行為，”她說。

深入挖掘：營銷分析：它是什麼以及為什麼營銷人員應該關心

營銷人員可以做什麼？

營銷人員必須同時具有分析能力、思想開放和謙遜。 當總有一些人過於自信，或者專注於瑣碎而忽視實質內容時，僅此一項就可能是一個挑戰。 儘管如此，還是有一些方法可以在錯誤發生之前對其進行檢查。

Magnotto 專注於了解數據、客戶和承認現實。 她為代理商提供了這份清單，但其中的要點也適用於品牌：

1. 了解基本的 excel/sheets 原則以及如何透視從任何平台下載的大量數據。

2. 了解基本的比較公式和查看數據趨勢的默認方法（月環比、年環比、期間環比、周環比）。

3. 與客戶就主要KPI和次要KPI達成一致。

4. 始終使用客戶的語言並將客戶的真實數據來源納入報告。 這將確保更富有成效的對話，並幫助營銷人員避免犯錯誤或誤讀績效。

5) 知道什麼時候在競選策略中認輸。 如果一個“好主意”行不通，那麼請放心地讓數據說明一切並改變策略。

6) 總是 QA 報告。 將 QA 應用於公式、時間框架、數字等。如果在分析數據時某些東西看起來好得令人難以置信，那它可能就是真的。 對可能導致該異常的錯誤進行質量檢查。

Stouse 強調要避免固定的心態。 “對分析現實視而不見就是選擇不去看，因為那裡的事物會挑戰你的信念。” 他說。 “分析的反面是你選擇和證明的確定性，除了你自己的利益之外沒有任何真正的基礎。 以確定性的名義犯下的錯誤比我能想到的任何其他事情都要多。”

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