一分钟听懂一个营销方法 | 数字化营销背后的数据能力

任何数字化包含的内容都离不开数据,数据的处理是数字化营销的前提。

所以,数字化营销或运营,都需要具备数据能力。

你可能会问:

什么是数据能力?

单个的数据基本上是没有价值的,价值都是被赋予的,而数据能力能够把数据价值体现出来,并获得收益。

从数字化营销的角度来讲,数据能力包括4种:

1、对数据本身的认知能力;

2、将业务问题转化为数据问题的能力;

3、数据模型和分析的能力;

4、掌握数据分析工具和数据应用工具的能力;

下面我们一个一个展开。

首先,数据纷乱复杂,哪些属于营销需要的数据,哪些不是?这些数据分别证明什么?相互之间有什么联系?能够明白数据证明的意义,就是对数据本身的认知能力。

在对数据有了认知之后,企业需要梳理出业务问题背后的数据逻辑,将业务问题转化为数据问题。

要做到这一点需要先挖掘业务含义,比如我们用短视频进行营销,浏览量、互动量、转化量都是我们从不同维度去评价这条视频的指标,但留资询盘类的数据更为重要。那就以留资询盘为关键转化点,分配一定的资源进行流量测试,梳理用户从看到视频到私域询盘的行为路径,观察对比引流数量及转化结果,并进一步判断渠道质量。

到这一步就需要用到第三种数据能力:数据模型和分析的能力。通过建立合适的数据模型,我们才能得出各个渠道的引流效果、落地页跳出率、视频浏览深度等类型的数据,然后运用数据的分析能力,进行数据洞察,制定渠道策略。

在这个过程中,数据产生的速度会远远大于人工分析处理的速度。所以,营销人员就需要具备掌握数据分析工具和数据应用工具的能力,也就是我们所说的第四种能力。

好的营销工具,能够帮助企业挖掘业务所需的数据逻辑,并且具备强大的数据模型和运算能力,高效分析,助力制定营销决策。

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