从数据中获得可行的见解是每个营销人员的梦想

困难的部分是了解如何生成和存储足够的正确数据，以便产生明智的见解，然后可以即时调整营销决策，对于想要从大数据中提取投资回报以改善客户体验并产生销售量的营销人员，以下是一些战略性实践：

介绍统计建模

对于正在开展电视广告活动的营销人员，现在有无数的数据点使他们能够构建广告活动效果的统计模型。例如，存在有关播出大小，人口统计的数据，以及有关实际电台和播出时间表的信息。为了建立准确的建模，您需要来自所有可用渠道的干净数据。

清理数据

“进进出出”的格言适用于企业的许多方面，大数据分析也不例外。为了找到相关性和洞察力，营销人员必须确定基础数据是干净且相关的，前端数据的组织将在以后派发红利。在将数据输入分析引擎和数据仓库之前，请确保已对其进行清理，并确保包括所有可能的信息渠道。数据应该到位，以便在制定营销决策之前就提供依据，而不是仅仅依靠活动后审查。

追踪行为和行动

移动站点主站点登录页面和社交媒体页面都可以用来吸引和转化客户，但它们也被视为丰富的数据源而被忽略，营销人员和IT人员应确保其每个数字渠道都使用跟踪像素来跟踪每个访问者的行为，然后可以对这些数据的总和进行分析，以为每个消费者开发一个“剧本”，然后可以将他们分组在一起并以独特的方式进行处理，跟踪还应该包括设备信息，以便营销人员可以了解他们的移动用户与网络客户的习惯以及如何相应地调整广告系列的内容。

仔细看看零售反应

查找行动与活动之间的相关性是大数据分析的核心。营销人员应关注各种渠道之间的零售反应，以建立相关性，然后进行必要的改进，一个例子可能是某个产品的数字视频广告正在增加视频中未提及的相关产品的销量，营销人员可以使用分析来找出造成这种行为的原因，然后调整内容和渠道组合以推动两种产品的销售，这将直接影响投资回报率，因为分析超出了简单的广告系列指标，而是具有许多层次，营销人员应该对大数据分析采取谨慎的方法，以产生可衡量的收益，设置正确数据的前端工作是必不可少的，每个新活动都需要添加新的数据流。