需要避免的 6 個關鍵營銷分析陷阱以及修復它們的方法

每個營銷人員都知道跟踪分析對於隨著時間的推移改進並保持相關性的重要性。 但它也有挑戰，要克服這些挑戰可能非常棘手。

配備正確的數據，公司可以很好地了解他們的目標市場。 它使他們能夠定位他們的產品並個性化他們的服務以改善結果。

由於分析包括統計數據、預測建模和機器學習，因此企業可以清楚地了解消費者數據。 儘管有很多好處，但營銷分析仍然是該領域面臨的最大挑戰之一。

根據一份新聞稿，Gartner 預計60%的 CMO 將在 2023 年之前將營銷分析部門裁員一半，原因是“承諾的改進失敗”。 大多數營銷人員需要正確的策略和流程來克服常見的分析障礙。

需要避免的 6 個關鍵營銷分析陷阱以及修復它們的方法

1. 數據使用知識
2. 收集比必要更多的數據
3. 完全取決於收集的數據
4. 無法識別趨勢
5. 沒有透明度
6. 使用錯誤的工具

讓我們更詳細地回顧這 6 個營銷分析失誤，並討論如何管理它們。

• 數據使用知識

收集用戶數據只是第一步。 大多數組織需要準確讀取收集到的數據。 Qlik/埃森哲的一份報告強調，74% 的員工感到被數據淹沒了。

資料來源：信任半徑

缺乏剖析數據的知識阻礙了企業的增長潛力。 如果您的營銷團隊不了解這些數據集的含義，它們就無法帶來有價值的改變。

業務數據不僅僅是一組數字。 它們代表了品牌在營銷活動中的表現以及與競爭對手的對比。 隨著市場日益數字化，數據驅動的決策比以往任何時候都更加重要。

營銷人員完整記錄了有多少訪問者參與了他們的電子郵件營銷活動、觀看了營銷視頻、參與了他們的社交媒體活動並點擊了他們的橫幅廣告。

這些數據中的每一個對於衡量品牌的營銷實力都很有價值。 但是，未能掌握它們的確切價值以及它們如何為業務運營做出貢獻是組織面臨的陷阱之一。

解決方案：解決此問題的最佳方法是提升您的營銷團隊在數據分析方面的技能。 許多課程都可以在線獲得。 營銷主管可以向他們的隊友提供這些課程。

您還可以促進營銷團隊和 IT 團隊之間的協作。 它將幫助您的團隊掌握分析營銷數據的基礎知識。

• 收集太多數據

許多組織都有這種錯誤觀念，認為更多的數據代表更多的洞察力。 隨著數字化進程的不斷推進，每天的數據量也在不斷增長。 如此豐富的數據可能會導致您做出錯誤的決定。

收集廣泛的客戶數據對於了解市場至關重要。 但是，用大量數據集使系統過載並使分析操作混亂可能會適得其反。

您可能會收集不相關的數據集，並在上面浪費時間和資源。 它還可能導致您錯過重要的信息。

如果您從廣泛的領域收集更多的數據，您可以獲得的信息會過於多樣化而無濟於事。 它會在結果中造成差距，您將獲得不完整、不准確且令人困惑的見解。

數據過載將使您難以將它們轉化為可操作的見解。 您可能會得出很多關於客戶行為的困惑和疑慮，而不是一個明確的結論。 結果，你將無法做出適當的改變，所有的努力都會白費。

如果這還不夠，同一份 Qlik/Accenture 報告也指出，僅在美國，數據過載就導致了100+ 億美元的生產力成本。

資料來源：埃森哲

解決方案：在收集營銷數據之前，明智的做法是首先了解您的業務目標。 找到問題的答案，例如您想通過這些數據實現的目標。

了解您想要實現的目標將使您的營銷分析朝著正確的方向前進。 這樣，您就可以消除乾擾，識別高度相關的 KPI 並正確測量它們。

您還可以使用 AI 驅動的營銷工具，這些工具帶來對做出明智的業務決策至關重要的實時數據。

• 極度依賴數據

資料來源：瑞安法

數據驅動的方法對於開展滿足客戶需求的出色、增強的營銷活動是必要的。 但是有比過度依賴數據更好的方法。

營銷人員必須記住，根據數據做出每項決策而不考慮業務目標可能會導致大量營銷失敗。 那裡的數據可以支持您的選擇。 它不應該是每個操作的唯一驅動力。

對數據的極端依賴會使您對營銷策略過度自信，並使您看不到證據缺口。 它還會阻止您關注更大的圖景。

每個 KPI 都與其他重要指標重疊。 您必須在關註一個不太重要的指標同時忽略一個明顯的改進機會之間取得平衡。

解決方案：營銷直覺和實時洞察之間的智能平衡對於避免過度依賴數據是必要的。 在根據收集的數據做出決定時，請始終考慮您的未來目標。 檢查該決定將如何影響您的業務增長並相應地計劃您的營銷活動。

設定具體的短期和長期目標並規劃清晰的路徑。 專注於您工作中最關鍵的方面——受眾和潛在客戶。

你必須確保你對信息所做的任何事情都與你想要完成的事情直接一致。

例如，如果您的直接營銷目標是增加您的關注者群，您可以識別參與度和影響力等數據並採取措施優化它們。

對於增加網站流量等長期目標，您可以衡量 CTA 和在線橫幅廣告的效果，以改進您的策略。

• 無法預測未來趨勢

資料來源：亞洲營銷

客戶需求千變萬化，市場競爭激烈。 要開展有效的營銷活動，提前了解客戶的偏好和需求至關重要。

數據對於增強您的營銷活動和解釋您的營銷投資回報率至關重要。 因此，不斷變化的客戶需求幾乎不可能理解和預測未來趨勢。

每一種趨勢都是擴大影響力的機會。 你必須趕上哪怕是一種相關趨勢，以防止競爭對手超越你。

您的策略必須適應受眾需求的變化。 否則，您將無法做出任何有形或積極的改變。

解決方案：要跟上每個相關趨勢，您必須定期跟踪數據。 確定符合您的業務目標的明確定義的指標。

您可以利用 AI 和自定義通知進行相關在線對話，使流程無縫銜接。 它將幫助您實時識別趨勢，衡量它們的受歡迎程度，並得出有關目標受眾的有意義的見解。

Cribbage Online的創始人 Neal Taparia 解釋說：“我們的營銷分析工具為我們提供了 KPI 每周和每年趨勢的每日報告。 它使我們能夠快速識別我們的團隊可以解決的新趨勢或令人擔憂的趨勢。”

• 缺乏透明度

營銷人員面臨的另一個明顯挑戰是由於數據不一致而需要提高透明度。

許多營銷人員需要清楚地了解其數據源的來源。 這使他們無法對驅動客戶洞察力的數據和分析充滿信心。 這個問題非常重要，甚至誕生了像 Beacon 這樣的新公司。

資料來源：燈塔

為了推動可衡量的結果，透明度和數據所有權是任何營銷策略的基本要素。 雖然發掘新客戶和潛在潛在客戶應該是任何數據集最重要的質量，但要極大地改進流程，需要的不僅僅是糟糕的採購。

如果營銷人員不確定他們的數據是否來自有購買意向的消費者並提供正確的見解，他們就無法積極改變投資回報率。

解決方案：當談到數據透明度時，您的團隊、流程和數據源需要明確對齊。 作為營銷團隊的負責人，您必須確保所有團隊成員都具有數據驅動的思維方式。 確保您擁有適當的工具、人員和流程，以隨著時間的推移保持客戶數據的可靠性和透明度。

• 使用錯誤的工具

資料來源：埃森哲

隨著對營銷工作的日益關注，可以使用多種營銷和分析工具。 營銷人員面臨的最突出挑戰之一是為他們的業務選擇合適的產品。

您的業務發展得越多，營銷改進就越重要。 營銷領導者通常會在眾多可用選項中選擇一種具有更有價值和可擴展功能的工具。

造成這種混淆的最明顯原因是需要對不同工具的業務需求、特性和成功率進行更徹底的研究。 錯誤的營銷工具選擇可能會產生額外的成本，甚至是一個額外的問題。

解決方案：要選擇正確的分析工具，首先要清楚了解您的業務目標。 制定預算。 查看您可以騰出多少空間來支付適當且相關的 SaaS 訂閱費用。

清楚地了解預算和需求將縮小您的搜索範圍。 考慮您的營銷和銷售能力，並選擇適合您的團隊和業務可擴展性的工具。

結論

營銷分析很重要，因為它可以幫助營銷團隊制定數據驅動的營銷策略。 運行精確的分析可以向您展示您的計劃的哪些部分正在發揮作用以及哪些領域需要改進。

但要使其發揮作用，您必須採取戰略措施來克服常見但非常有影響力的營銷分析挑戰。

與其抓住收集到的數據的每一個小塊，不如找出能夠產生可量化差異的數據。 提高您的員工技能並讓他們熟悉數據分析的概念。

使用正確的工具來收集和破譯數據並實踐數據透明度。 通過積極關注上述所有解決方案，您的營銷策略將彌合差距，並為您的投資回報率帶來積極和切實的改善。

Alain Glaeser 是一名軟件開發人員、增長營銷人員和無代碼 SaaS 愛好者。 在 BrowseDev，他分享了他在技術和初創公司方面的經驗，以賦予非技術初創公司創始人建立和發展在線業務的知識。