最好的数据分析类型是获取数据并将其从可操作的见解中转化为价值。但介于两者之间的道路绝不是一条直线路径，并且有几个可能会破坏最终价值的进站。 在我在 Seer 进行的 1,389 小时数据分析中（几乎连续 2 个月 – 14%，Gladwell！），我发现达到那个有价值的目的地的分析具有一些共同特征。通过强调如何避免常见的进站，我们可以确保您的数据分析更有可能产生价值。 我将重点介绍您应该如何分析数据的五个主要主题，并在此过程中展示为什么每种方法与其他方法相比都如此有效。让我们开始吧！ 1) 有价值的数据分析是可操作的并讲述一个故事 如此多的公司充斥着数据“报告”。报告是业务数据的死亡！ “报告”本身意味着一份静态文件，其目的只有一个：让您知道发生了什么。
可悲的是我们已经看到很多公司就此止步
而失去了分析其业务数据的价值。 自然流量增加了 15%，太棒了！ 博客流量飙升 75%，我们的内容很有效！ 我们的活动在上个月推动了 4K 会议，我们是营销摇滚明星！*举手击掌* 虽然这种方法可以阻止一些渴望数据的利 电话号码列表 益相关者的浪潮，但它只是浩瀚数据海洋中的一个小插曲。同时，出色的数据分析可以扭转整个潮流。因此，将纯数据更新委托给自动检查报告。你永远不应该有一个分析点不能回答“我能用这些数据做什么？”这个问题。 自然流量增加了 15%，太棒了！ 我们的内容营销奏效了，所以让我们将这种方法扩展到其他相关文章类型。 博客流量飙升 75%，我们的内容很有效！ 这是由于一个强大的新帖子和积压的常青内容，让我们将这个新帖子重新营销给老用户，并找到在其他营销渠道中利用常青内容的新方法。
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我们是营销摇滚明星！*高五* 此活动之所以成功，是因为我们针对正确的区域市场进行了地理定位，让我们以较少的流量曝光扩展到我们的二级市场，看看这种趋势是否会持续下去。 2) 有价值的数据分析将洞 带线索 察转化为美元赢/输 尽管这种观点有时可能模糊不清，但所有企业做出的大多数决策都会以某种形式回归到金钱（它们在很大程度上应该如此，从长远来看，赚钱是大多数企业的工作！）。如果是这样，为什么大多数数据分析不与金钱挂钩？ 好吧，有几个原因： 许多公司没有为数字营销工作设定相关的收入目标（您会感到惊讶……）也很难将特定的用户行为与估计值联系起来。因此，大多数人不会努力完成这项任务。 这对大多数人来说似乎很难，但通过设定界限和缩小价值观，你可以靠得更近。
