京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何将数据转化为收益:3步激活数据法!
虽然我们身处数字化时代,可作为营销者,稍稍审视一下,我们也不得不承认,数据分析仍是一个朝阳产业。
如果你像大多数机构一样,这意味着尽管你要收集比以前更多的数据,但你也会面临着藏于数据中的挑战,如何激活那些数据以及如何从中获得重大的影响或价值。
我之前写过一篇文章,关于成功的数据分析的三个层次 (three layers of data and analyticssuccess)接下来我就直入主题,谈一些十分切实可行的处理数据的方法,相信很多从业者都能受益匪浅。
这是非常简单的三步法则:
1)运用数据分析过去发生的事情,看看能从中吸取哪些成功的经验和失败的教训。
2)透过数据观测时下的情况,想想我们可以做什么来优化当下的数字化体验。
3)我们能运用一些新的数据和分析工具以及分析方法,帮助我们预测未来的趋势。
认识过去
这可能是这三步中最直接最轻松的一步了,因为你可能做这个工作已经做了很多年了。想想每周一早上堆在你桌上的报表,详细地展示了销售/营销/执行/财务等等以及任何你所关心的数字,而这些数据都是过去一段时间的。
这些报告,让我们具备了非凡的理解力和洞察力,也帮助我们更好地做出决定。可是,我们也要小心,避免陷入“报表依赖症“哦。
新工具和新技术让我们能将之前无法收集到的海量数据系统化并且可以查询,不断增强自动处理的计算能力,能提供及时的价值,这些要么会优化你那“信得过”的报告,要么会给它们带来翻天覆地的变化。
1 .运用数据可视化让有趣的东西跳出来
过去的几年里,为了不让人们淹没在数据海洋中,大量新的工具涌现出来,帮助人们直观地理解他们所需要的数据,也因此在数据可视化领域里掀起了一阵浪潮。
当我们需要分析一个包含着25栏和150,000行未经处理数据的Excel表时,只能用一声叹息来抵制无声的挑战,而我们最先要做的事也就是看图表选项。
好消息是过去那种简单的图表报告形式已经过去了,你可不要误导我说,那些传统的数据可视化方法仍是相当高效地理解庞大数据的方式啊!
其实,一些更为现代的可视化方法能分析这些数据,并让你更为直观地看到你感兴趣的地方。
回到刚才说的150,000行有代表性的关键词,这些词都是你在一场复杂的搜索引擎营销策略里投下的。如果能快速地将其按层级(比如campaign)分组,并在如下图所示的一个树状图里将其可视化,那么它会很快地告诉你:1)你的收入从哪来(最大的部分) 2)你最大的利润从哪来(最绿的部分)
还有很多很多数据可视化,从简单到复杂,关键是要找到给你讲你感兴趣的故事的那一个。
2. 探索并开采报表要求之外的数据
千万别满足于你那静态的周/月度报表,今日的数据可视化工具是想鼓励我们探索,潜在的科技和运算能力也使之成为了可能。
所以点击它,拖动它,看看会发现些什么吧。几乎实时地把不同的数据集放在一起,层层过滤,用尽可能多的你能运用的可视化工具来看这些数据。
以上图为例,像这样的一个可视化只需要你点击那些小方格,一旦你这么做了,你会层层深入,甚至更好的理解数据。
点击这些大的,红的方格几次后,你会精确地发现有哪些关键词的投标你应该停止,以及有哪些是你需要追加的。改变你的一级和二级维度,能根据用户参与,收入以及别的你跟踪的行为数据,让你更清晰地认识你的广告效果。
3. 把数据放到情境中去并赋予意义
记住,无论你什么时候分析过去的数据,你都需要为这些数字赋予意义。比如说,我告诉你你有10,000美元的销售额,那这个数字对你而言意味着什么呢?
当你开始添加情境的时候,你会问我的第一个问题就是:在什么时候呢?好问题!让我们以四月的第二个星期(复活节前后)为例吧。
接下来你会自然而然地想到,为了理解那一周的数据是好还是坏,就得将它和其他的星期的数据做比较了,也就是提供前后的情境。如果四月第一个星期的销售额是200,000美元,你往往会说10,000美元这个销售额太糟了;可如果前一周的是10美元,你可能会说10,000美元的销售额太棒了。
这些都很基础,当然你可能一直都是这么做的,周复一周,月复一月,年复一年……然而这仅仅是一个开始。
坚持对销售额按时间维度来比较,那么像季节性这样的因素,就会对很多产业产生巨大的影响。
所以,如果前一周你真的靠卖复活节彩蛋创造了200,000美元的销售额,那会怎么样呢?事实是复活节过后的那个星期,你仍有10,000美元的销售额,这个数值就会是非常好的了。但为了一探究竟,你可能还是想看看往年的同期数据,以获得更多的对照。
除了时间之外,宏观经济条件,国内的商业决策,市场转移,甚至是天气都会影响到你的数据。
如果你好奇为什么会得到这样的数据,这种好奇心就会帮助你更好地理解并且学到数字之外更多的东西。
4 .让数据告诉你一个清晰的解决方案
我们知道分析过去数据的最终目的是,为了更好地做出将来的决策。事实是这并不像看起来得那么简单。公司结构,缺乏统治和低效的沟通机制每一个小点,都像组织政治一样强大。
可通过数据来说话,对于抓住注意力和刺激行动是很有效的做法。正因如此,如今很多行业领先的数据可视化和报表工具的厂商都在这方面大做文章。
回到我们之前讲过的有150,000行Excel表的例子,你需要去影响的决策者完全没有时间或者欲望去浏览你当前或者陈旧的报表机制。
所以,首先要用一些像PPT这么简单的工具来展示发生了什么事;然后提出一些解决方案,并通过相关的可视化呈现的正确的数据予以支持。这将是一种高效的方式,确保你的数据发现确确实实能推动决策,并使之在组织里产生积极的影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-07-13【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07