数据分析营销之数据准备

数据分析并不是一种炒作，它确确实实解决了另一些企业头疼不已的难题：

营销预算超过销售增长的数字

工作安排耗时耗力，收效甚微

缺乏有影响力的个性化

无法准确衡量和预测某些营销活动的投资回报率

在深入探讨数据分析之前，让我们再回顾一下核心基础知识。

数据科学与数据分析之间的区别

数据科学的目的是将公司从“后见之明”转变为“洞察力”阶段。它有助于识别重复模式，并确定看似随机的数据点如何与以前未知的相关联。

例如，数据科学应用在社交媒体，并确定42%的客户讨论最新车型的燃油效率；29%的人在推特上抱怨经销商的困境，其他人积极谈论整体效率。由此可见，数据科学主要集中于初步观察、趋势和潜在见解。

数据科学指导以前没有意识到的问题。比如查询客户微观领域，确定了最有前途的潜在客户；或发现某广告在品牌从未出现过的领域获得了大量的展示。这样，你就会提出疑问三连：发生了什么？为什么会这样？我们如何从中获利？

而数据分析又是另外一码事，它可以根据现有数据将以上问题与最佳答案进行精准匹配。

举个例子，你现在开发了一个多渠道的营销活动，不仅仅了解到了客户对燃油效率的担忧，更为关键的是，你可以预测：对于客户群A进行针对性的电子邮件轰炸转化率至少达到5%，收入将增加3.5%......

数据分析可以把数据科学得出的见解转化为直接行动，并通过优化预测将来会发生什么，何时发生以及如何从中获利。下面回归正题：

如何为数据分析做好准备

无论是采用营销分析平台还是寻求咨询公司的帮助，如果没有合理的数据准备策略，从数据驱动营销的时间可能会变得更长。数据的不足，即使在AI头脑分析时，也难免产生偏差或误判。因此在这之前，还需要考虑过滤计划：

1、从结局开始考虑

你希望在采用后实现什么目标？更好的搜索营销知名度，设置动态价格的能力？优化你的PPC支出？了解你想要完成的任务将帮助你识别所有主要数据源，并定义你需要执行的清理数据类型。

2、考虑其他数据集

所需的数据量可能会超过支持决策的数据。例如，竞争对手的数据或者效果更好的营销活动信息可能会改变分析的游戏规则。

3、确保持续的数据流

大多数数据集是动态的、不断发展的。数据准备策略应该考虑新的可用见解，并确保这些见解随时有效。

4、数据整合

这是最后也是具挑战性的一步。在部署任何算法之前，你必须评估IT基础架构的限制（42%的公司将其列为数据分析项目实施的主要障碍）。数据整合涉及收集所有数据源并将其集合到一个目的地——数据湖。这样可以避免存储多个数据副本，能够更快的访问数据并从中获取有利信息。