营销分析的演变:您的企业在数据驱动方面表现如何?

摘要: 面对当今营销渠道拓展,技术更新的情况。营销人员必须调整改进分析策略、技能和解决方案,方能不被这个时代淘汰。9 月 21 日 Tableau 网络分享会将以实例分析,讲述如何打通数据连接,挖掘数据深层价值,将您的营销数据转化为真知灼见!

09-19 10:08 首页 Tableau社区

这是个数据纷繁的时代

如今,各种新的营销渠道和技术层出不穷,营销人员必须灵活调整和不断改进自己的分析策略、技能和解决方案,方能不被这个时代所淘汰。随着大数据在做出明智决策的过程中起到越来越关键的作用,营销人员及其组织将发现,自己在数据分析方面正在经历一个拾级而上的过程,并日趋成熟起来。想要了解更多? 9 月 21 日本周四 “Tableau 网络分享会:Tableau 营销分析 让故事更具真知灼见将以实例分析,讲述如何打通数据连接,挖掘数据深层价值,将您的营销数据转化为真知灼见。


2017 年的 CMO 调查结果显示,接下来的三年在营销分析上的支出预计将增加 376% 。因此,不论您的组织目前正在跨越哪一个成熟阶段 — 缓步探索、稳步前进还是高速冲刺,您都必须了解您的营销组织在数据分析方面的现状,才能有的放矢地做出后续改进,在未来几年蓬勃发展。

*数据新手 → 深谙数据之道 → 数据达人 → 数据创新者


数据新手


即使在今天,很多营销组织都还在数据分析最基础的阶段摸索。这也值得欣慰,毕竟他们已经动身启程了。尚处在数据新手阶段的组织具有数据意识,他们的人员已经在着手采取一些初步措施,直接在自己的渠道中获取和分析数据。这些营销人员掌握了入门级数据技能,会查看单个报告,并且通常需要处理大量的电子表格。他们正在以极其保守的方式调整营销战术和战略。接下来我们就剖析一下数据新手的特点:

以渠道驱动运营


如果您的营销团队目前主要将分析技术用于分析和衡量点击次数、页面浏览量、点赞量、电子邮件打开率和预算,您的组织可能处在数据分析成熟历程的第一个阶段。社交平台和客户关系管理 (CRM) 工具往往都内置了分析功能,在这种情况下,虽然营销人员直接在具体渠道中就可以查看已经发生的情况并做出应对,但并没有一种能够清楚显示来龙去脉的视图或集中化的途径,让他们可以了解所有渠道中当前发生的一切情况。


即使您的组织手动将数据导入到电子表格中,迥然不同的数据源仍然会成为您的头号障碍,并且可能会导致您的团队无法明确制定关键绩效指标 (KPI)。

营销方式极其保守


新手级别的营销人员侧重于灭火救场、解决问题,以及根据已经发生的情况采取最优的后续措施。这类营销人员在审视结果后通常可以很好地调整支出和宣传活动,但他们并不是根据数据来解决所有的重要问题。


此外,他们参考的数据通常已经过时。新手营销人员会局限于那些笼统地反映既往情况的报告,这类报告只能说明已经发生的情况,而不能实时地进行数据透视。由于存在这种细微的差别,往往在决策时,观点和直觉所带来的影响仍要比数据的影响更大。

业务策略未经深思熟虑


新手级别的营销组织所参考的只是其数据的一小部分,只了解大致情况而不能全面洞悉数据蕴藏的奥秘,因此营销人员将会对策略和业务决策缺乏信心。即使他们确实制定了业务策略,也只是在心血来潮时加以运用,这种“走一步看一步”的方法会导致他们无法充分了解投资回报 ( ROI ) 和预算分配情况。

仅掌握入门级数据技能


数据新手对于在他们的渠道内就能看到结果会感到兴奋不已,但除了制作基本的报告外,他们掌握的数据技能组合非常有限。很多时候,这一级别的营销人员只是报告数据的总体平均值,而没有能力计算分布情况或洞悉数据背后的推动因素。这可能会导致他们无法全面了解问题根源,甚至解读的数据内涵也很片面。


此外,数据技能可能只有少数人员掌握,而未能在整个营销组织内全面推广。在这个级别,掌握数据技能的营销人员主要存在于一个或寥寥数个团队中。如果数据分析缺乏高管支持,可能就意味着您的组织尚处在第一阶段。

各行其是的数据文化


您的整个营销组织内的人员都在谈论数据吗?还是说只有少数几个主要的相关人员在小范围内讨论?数据新手会发现,他们的各个数据源常常互不相干,团队内部或团队之间也不分享分析洞见。第一阶段的营销人员通常需要获得批准才能获得所需的信息。

作为数据新手的营销组织应采取的后续步骤

如果您的组织认为自己处于第一阶段,这是个值得高兴的事情。这说明您组织内的人员已经开始与更多人讨论数据分析、探索后续步骤,这有助于传播数据文化。如果您的团队已经准备好在数据分析方面更进一步,那么您的组织接下来要采取的一大措施就是融合来自多个来源的数据。不妨观看这段简短视频,详细了解数据融合。

复制下方链接至浏览器观看段视频:

https://www.tableau.com/zh-cn/learn/tutorials/on-demand/data-blending

深谙数据之道


目前的绝大多数营销团队都徘徊在数据分析成熟度模型的第二阶段。深谙数据之道的营销组织会使用很多数据源,而且他们可能有多个数据库。这类单位负责跟踪整个营销漏斗内的各项指标。更重要的是,这类团队会尝试更深入地挖掘数据内涵以洞悉事物背后的原因,并且会大刀阔斧地采取一些措施,为依据这些分析洞见做出决策而扫除障碍。下面来概述一下谙熟数据的营销组织:

依托多个数据源运营


谙熟数据的营销人员会深入挖掘诸如 Google Analytics (GA) 、Omniture、DoubleClick For Advertisers (DFA)、Commission Junction (CJ) 等多个数据源,他们可能还采用了其他七个在线数据源,以获得更为全面的报告视图。虽然处在这一阶段的营销人员仍使用一些内部开发的基本运营系统,但他们会汇总整理并融合来自多个数据源的所有数据,因而在数据分析方面达到了新的水平。


有些渠道网站(例如 GA)允许营销人员将数据下载为 Excel 或 CSV 文件,但在其他一些网站上,则可能需要手动复制/粘贴才能实现。通过在一个通用平台上汇总、整理并融合数据,营销人员可以获得更全面、更完整的数据视图,从而让他们能够提出和解答更多问题。


虽然在第二阶段有更多机会获得分析洞见,但定期手动更新、项目管理以及数据准备和清理工作仍然极为耗时。而且,由于手动汇总整理的数据源随着时间的推移会越来越大,营销人员不得不着手将电子表格拆分成月度或季度文档,这就又额外增加了一道流程。

依据信息开展营销


知其然,接下来就要知其所以然 — 更加全面、经过融合的数据视图可以帮助营销人员更加细致地发掘数据内涵。在第二阶段,营销人员侧重于 KPI,也就是他们为了衡量既定目标的完成进度而需要跟踪的具体数字指标。


所用的营销战术应有助于业务进展,而跟踪购物次数、对话率、感兴趣的访问次数、销售线索数量、单个销售线索的成本、销售收入等指标对于做出预算开支方面的决策至关重要。


营销人员可以根据 KPI 来判断应如何调整开支。因此,营销领导者会抱着乐观的心态做出相应的调整决定,等到下周发布下一次报告时再次查看 KPI。在这一阶段的营销决策更富有周期性和节奏感。

通过反复试验确定业务策略


谙熟数据的营销组织正处于积极参与“在试验中学习”的阶段。在此阶段,营销人员能够认识到数据在确定 ROI 等指标方面的价值,但得出的分析结论和做出的决策仍然带有试验的色彩。处于这一阶段的营销人员会使用各种仪表板来跟踪市场营销战术,并且可以在这些仪表板中进行更加细致的深入分析,因此得出的结果和洞见也更具可行性。


对于有意提高在线销售额的营销人员,他们所使用的仪表板中可能融合了来自其 Web 分析平台和媒体平台中的数据,因此他们可以通过并排比较的方式查看哪些媒体来源带来的收入最多。通过将所有这些信息集于一处,营销人员可以快速进行比较,做出影响现行策略的决策。

数据技能不断完善



谙熟数据的营销组织本身就是一个“数据管道”。组织内的人员会从各种平台收集数据,使用自助式可视化工具来分析融合的数据,然后根据这些分析洞见做出广泛的决策。整个过程周而复始,不断循环。营销人员会尝试找到一些新方法来在团队间分享仪表板和分析洞见,高层领导者则会增配一两名专职分析师来帮助整个营销组织不断成长。


为数不多的专职分析师会开始着手使用结构化查询语言 (SQL) 创建数据联接,以将迥然各异的数据源融合在一起。他们可能会开始尝试实施一些筛选器功能,并对各种数值进行聚合,以帮助营销人员更好地获得海量数据集的摘要视图。

在团队范围内营造数据文化


虽然第二阶段的营销组织能够根据分析洞见做出一些决策,但各个营销团队的精通程度不尽相同,彼此之间也没有明确的协调机制。不同的团队会相互分享仪表板和一些分析洞见,但他们无法在整个营销组织内做到高度透明。高层领导者开始重视数据分析,并着手绘制推动整个组织进入下一阶段的指南。在这一阶段,领导者意识到数据治理是十分关键的下一步行动。

谙熟数据的营销组织应采取的后续步骤

如果您的营销组织处在第二阶段,此时应开始重视数据模型的规划工作和数据治理机制的实施工作。若要成功部署自助式分析技术,与 IT 部门的合作则至关重要。在理想的情况下,IT 部门将负责和管理运营中心,保护和治理数据,并提供维护和供给服务。 这样,营销人员随时都可以获取自己所需的数据,并依据整洁、安全且准确的数据做出决策。不妨参阅这篇指南——

复制下方链接至浏览器可了解 IT 部门合作拓展自助式分析文化的相关信息:

https://www.tableau.com/zh-cn/learn/whitepapers/road-forward-practical-roadmap-scaling-your-analytic-culture


数据达人


与前两个阶段相比,数据分析的重要性到了第三阶段已不可同日而语:您的营销组织以数据为驱动,精选数据与试验性数据搭配合理、有序融合,而且每个团队都有很多数据达人坐镇。大多数领域的数据都已实现了整合,您组织的 IT 领导者正在实施和管理数据治理机制。营销人员实时做出决策,并且已开始采用预测性分析技术预判未来形势。下面来概述一下已达到数据达人级别的营销组织:


运营实现了一体化且管控有度


尽管数据迥然各异且数量庞大,但业务和运营团队依然能与 IT 部门协调一致。因此,营销人员无需再每天担心数据仓库、数据清理和准备、整合以及集成方面的问题。数据模型已定义完毕,但整理和修改这些模型需要一定的时间和多轮迭代。


很可能有一个营销运营团队负责为整个组织管理基础架构和跨多个数据源实现标准化。达人级别的营销团队不论大小都能获得安全且准确的数据,通常这通过自助式门户就可以实现,而且他们可以在这种门户中顺畅地找到答案并分享结果。

数据驱动型营销


达人级别的营销人员有更多时间从战略角度思考数据分析背后的细节,因为需要手动进行的数据收集和清理工作较少。管控有度的自助服务模式使营销人员能够更快、实时地优化宣传活动。


例如,在对展示广告的标题进行 A/B 测试的简单任务中,随着测试结果开始朝着明显偏向某一方的趋势发展,营销人员可以随时随地进行分析并对广告标题进行相应的更新。达人级别的营销人员会关注每一项宣传活动的每一处细节,并持续不断地进行监控和优化,而不必等到下一周或下一月再做出更改。几乎每一项营销决策的背后都有数据支撑。通过部署这种管控有度的解决方案,可以将相关人员解放出来,使他们有时间进行营销战略方面的前瞻性思考,而不是将大部分时间都花在处理报告上。


此外,随着营销团队开始探索用户个人资料中的受众特征、预测性销售线索评分以及归因模型,更高级的分析技术也开始隆重登场。

业务策略协调一致


这一阶段的业务策略鼓励利用数据分析出能据以完善和调整业务流程的洞见。例如,营销团队会根据分析得出的绩效洞见甚至是预测性分析结果,以便在 ROI、销售线索渠道、客户生命周期价值 (CLV) 和可预测的收入贡献等方面更好地与销售团队开展合作。


随着达人级别的营销组织提供的分析洞见开始将整个曾经各行其是的部门团结起来,赞誉也会随之而来。通过营销分析,将能够发现起主要作用的业务激励因素,因而可以据此激励员工与整个企业步调一致,协同工作。

掌握多样化的数据技能


处在第三阶段的营销组织掌握了多样化的数据技能,而且技能水平也在不断提升。虽然达人级别的组织内掌握了所需技能的自助式营销人员比比皆是,但组织内部的团队都配备了专职的分析师,甚至还有数据科学家。在这一阶段,有些组织甚至可以扩展成独立的营销分析团队。


自助式用户可以更快、更熟练地使用可视化工具探索自己的数据,并且能获得更多令人兴奋不已、具有重大影响力的分析洞见。领导层则会开设一些内部培训和补充课程,以此为日常营销人员提供数据技能方面的支持。


专职分析师则十分精通行业领先的技术和方法。他们努力使用 SQL 进行优化,以不断改进性能,同时有效管理数量日益增长的营销数据。

在组织范围内营造数据文化


对于达人级营销组织来说,数据分析已经成了稀松平常的事情。营销人员不仅会在日常工作中创建和发布仪表板来满足自己的需要,他们还会在整个营销组织范围内分享视图和关键的分析洞见。


分析洞见在领导层心目中占据头等重要的地位,他们不但会想方设法创造更多机会让员工及时了解最新的业务情况,还会不停地激励员工与数据不断互动。


当营销组织让每个人都能获得数据时,每个人都可以更清楚地了解目前的进展情况,以及组织如何跟踪成功指标。营销人员在工作中更加投入,切实体会到自己对现状的改观做出了贡献。

数据达人级别的营销组织应采取的后续步骤

坦率地说,这类组织基本上已经能够驾驭数据了。当然,营销团队总是会发现自己扮演着灭火救场的角色,但当他们的数据分析技能达到第三阶段后,他们就能更快地采取行动。不过,即使经过有序整合且管控有度的数据都已准备就绪,只等营销人员发掘其中的奥秘,依然有很多营销人员只在不得已的情况下才会参与分析。为了确保您的团队不断进步,可以说营造一种分析文化至关重要。欢迎阅读此白皮书,详细了解组织如何才能更好地培养分析文化。

复制下方链接可查看此白皮书:

https://www.tableau.com/zh-cn/learn/whitepapers/how-build-culture-self-service-analytics?ref=wc&signin=07f86ac71ba2b0a9d2bdd2485372c376&reg-delay=TRUE

数据创新者


第四阶段意味着在营销分析方面已经登峰造极,目前这类营销组织只有寥寥数家,可谓凤毛麟角。这些富有创造力的营销组织已经超越了以数据为驱动的境界,因为他们的系统和流程似乎已经“刀枪不入”。他们不仅仅在数据分析方面做到了出类拔萃,更要进一步让数据发挥出前所未有的功用。下面来概述一下数据创新者级别的营销组织:

运营已实现自动化且适应力强


对于在数据分析成熟度方面已处于最高阶段的营销组织来说,他们不仅做到了营销数据管控有度、整合有序,而且数据的提取、变换和加载 (ETL) 工作也得到了全方位的管理并且已经完全自动化。不管面对的是结构化数据还是非结构化数据,对于这些创新者来说都无关紧要;他们的数据管道对变化有很强的适应能力,可以自我修复或自动提醒合适的人员进行修复。再也不会出现等到周一早上来到公司,才发现整个周末都未捕获到数据的情况。


富于创新的营销组织还会运用机器学习 (ML) 技术来了解数据的结构,然后根据了解到的情况采取措施,为消费者提供个性化的体验。销售线索评分、生命周期价值 (LTV) 分析、订阅流失率预测指标以及购物篮建议都是可以运用 ML 让您的客户和组织受益的领域。

采用现代化营销手段


当不同的数据系统实现了有序整合并顺畅运行时,营销人员就有了更多的时间进行创新,发挥他们的集体创造力进军更多未知领域。现代营销组织会利用整个企业范围内的更多数据(例如产品使用、销售规划和支持案例数据),为制定内容宣传和市场营销策略提供更充分的依据。


当组织达到这一级别时,他们能够自如开展火爆的宣传活动,并探索以前从未采取过的新型营销战术。最重要的是,他们能够综合运用既往数据与预测性数据,从而为这种创新奠定了基础,因此他们投入人力物力开展的新型营销活动极有可能取得成功。

业务策略突破常规


对于在数据分析方面达到这一级别的企业来说,客户自始至终的完整行为历程是一个十分重要的概念,因为这类企业能够通过数据洞悉整个历程。营销人员将制定矩阵式目标,矩阵中的各个目标直接与购买周期中的每个环节相对应;企业也会将这样的真知灼见视作重要的战略资产。


由于很少有组织可以获得如此深入可靠的洞见,因此这样的企业在战略和战术上就能够取得突破,从而在竞争中脱颖而出。例如,他们在开发开创性的产品时,可能从一开始就考虑到了数据,而不是事后为之。

掌握专业的数据技能


除了由营销用户和分析师组成的多元化团队之外,在营销部门之外可能还有完全由数据科学家组成的大型团队负责为大规模企业分析解决方案提供支持。这种混合模式使得分析师/科学家能够参与到营销和业务领域中,同时还能够与整个组织内的其他分析师展开协作。


专业化的团队会运用最尖端的工具,有时甚至会发明一些新方式,来大规模地为其所有业务用户部署分析解决方案。在营销组织内部,依然有一些岗位专门负责数据和工作流程,以确保各种系统不断优化并始终顺畅运行。


营销人员及其他业务用户都将可以获得实时的分析支持,而提供这些支持的专家也不必值守在 IT 帮助台。达到这一级别的大多数组织还会安排专门的专家在办公时间为分析支持提供补充。

在企业范围内营造数据文化


在企业数据文化中,组织会重点打造一个让所有员工都能探索数据和运用数据找到答案的环境,一方面既可以满足他们的好奇心,另一方面也可以推动业务发展。这类企业已经采用并扩展了用于管理数据源、工作簿和用户权限的系统。这些组织会明文制定审核使用数据和优化元数据的流程,并且会有条不紊地解决可能会影响其分析计划发展的任何缺口或障碍。


领导者则会注重在整个企业中找出并提拔数据拥护者 — 他们需要这类人员带领团队开拓新的数据前沿。

量体裁衣才合身


您的营销组织在某些方面可能是新手,而在另外一些方面则是达人级别。新的技术、数据和分析方法总是层出不穷,因此这个营销分析成熟度模型本身也会继续完善。如今的专业级技术将来也势必变得稀松平常。即使无法确定自己的现状或所达到的级别,也不妨即刻开始培养一种鼓励对数据产生好奇心以及探索、学习和发现数据的文化,这将为您的组织取得成功打下坚实的基础。



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时间: 2017 年 9 月 21 日 周四下午 2:00 – 3:00


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