行銷數據分析這樣做!4步剖析關鍵數據,提升決策效益

行銷數據分析

大數據時代下,行銷不再依賴過去經驗和商業直覺來制定決策,為了規劃出更明智、精準的行銷策略,「行銷數據分析」的工作顯得日益重要。就是指透過量化目標、數據搜集與分析,匯集有效資料,才能將行銷成果可視化,以優化後續的行銷方向。本文將帶你深入了解行銷數據分析的目的與作法,善用分析工具,產出專業的行銷分析報告!

 

數據行銷的目的與重要性

面對日益上升的獲客成本、愈加激烈的競爭環境,數據行銷並非企業的一種選擇,而是必然。採用沒有數據支撐的行銷策略可能會產生決策誤導、浪費資源,而數據行銷則是從數據中優化行銷的投入與產出,引導策略,並從中洞察市場趨勢、掌握消費者行為甚至是挖掘潛在商機。還有以下品牌不可忽視的其他優點:

  1. 數據客觀,能如實反應市場現況與行銷效益
  2. 了解目標受眾的需求、行為、喜好,制定精準策略
  3. 實現個性化行銷,提升顧客黏性與忠誠度
  4. 更全面了解競品的經營現況與策略,以此作出應對
  5. 預測未來市場動態,降低營運風險
  6. 將資源做更合理分配,實現降本增效的行銷策略

 

行銷數據分析怎麼做?4步挖掘數據背後價值

行銷數據分析第一步:目標定義與設定

釐清行銷的目標任務或界定問題,以決定該追蹤探索的數據指標,如增加網站流量、品牌年輕化、強化品牌忠誠度、擴張品牌知名度、銷量提升等等。

 

行銷數據分析第二步:收集正確數據

根據目標確定採用數據後,為確保數據的可靠性與準確性,可以透過分析工具獲取,如Google Analytics、UTM、Facebook Pixel 等。接著將數據進行篩選、過濾、修正、整合,並刪除錯誤數據與統一數據格式,完成數據清洗。

如你想檢視數位廣告的推廣策略是否能推對業務增長,除了廣告後台的表現數據,如曝光數、點擊數、點閱率、cpc等等,也需要該時間段網站流量、流量來源、訪問者轉換率、商品銷售量、顧客滿意度等,做全盤性分析。

 

行銷數據分析第三步:數據分析

將數據進行統計分析和視覺化設計,再加上描述性的分析說明,解讀數據傳達的意義與背後價值,產出行銷報表。最後,根據歷史及現有數據結果建立模型,用以預測未來趨勢。

如數據中發現,過去幾個月網站流量提升30%,轉換率下降10%,可以得出該期間的廣告投放或 SEO 策略能幫助到網站曝光上升,再根據各個流量來源檢視成效,將預算投入在具高報酬率的管道,而轉換率下降則顯示網頁可能需要重新設計優化。

 

行銷數據分析第四步:數據應用

不斷變化的市場,策略也必須滾動式調整。依分析總結制定出後續行銷方案,如再行銷廣告、促銷活動、顧客關係管理、數據追蹤等,從改進到創新,品牌才會進步成長,實現更好的業務成果。

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行銷數據分析工具

善用工具可以簡化作業流程、提高工作效率,幫助你輕鬆挖掘數據,更好了解顧客需求與行為,並實時監測行銷成果。下面為你推薦幾個常見的行銷數據分析工具:

  1. Google Analytics

免費的網站分析工具,可用於收集和分析網站流量數據、入站行為,也可以透過安裝事件,追蹤相關活動成效。

  1. Ahrefs

用於SEO和競爭對手分析的工具,可以提供網站健康檢查、內容分析、關鍵字排名、反向鏈接和競爭對手分析等數據。

  1. HubSpot

是一個全方位的行銷自動化平台,可以用於描繪人物誌、知識庫、電子報、社群媒體管理、CRM等。

  1. Tableau

數據可視化工具,可以幫助用戶創建互動式報告和數據可視化圖表,十分方便。

 

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