数据分析与数字营销哪个更好？

数据分析和数字营销是商业世界中的两大趋势。企业正从基于经验的决策转向基于收集到的数据来了解消费者，并将营销传播从传统渠道转向数字营销渠道。数字营销使企业能够轻松收集有关消费者行为和偏好的数据，而数据则使企业能够轻松向消费者提供能够击中要害的营销传播。借助数据分析和技术，企业现在可以在同一个社区中针对不同的家庭人口统计数据投放不同的广告。例如，企业可以针对一个非常注重可持续性的单身人士家庭和一个需要便利设施的大家庭投放不同的广告。

在本文中，我们将深入了解数字营销和数据分析的概念，并进行分析以确定哪个更好：数据分析或数字营销。

数字营销与数据分析的比较

在数字营销和数据分析之间找到最佳平衡点就像比较苹果和橙子。这些方法有助于运营业务的不同方面。数字营销帮助我们以数字方式推销产品，而数据分析则为我们提供有关各种业务行为和参数的数据洞察。**与其关注哪个更好，不如关注如何整合这两种技术，为公司带来最佳结果。**公司可以将这两种技术结合起来，以 -

  • 缩小目标受众范围，使其更具相关性。

  • 提高公司的转化率。转化率是销售额与达到销售目标的广告展示次数的乘积。

  • 它还可以帮助我们更好地做广告。通过数据分析和数字营销的融合，企业可以轻松缩小消费者的范围，并击中要害。

  • 企业可以收集对其广告的反馈，利用数据分析更好地理解这些反馈，或找到模式，然后利用数字营销来改进这些反馈。

  • 拥有数据分析能力的公司可以轻松了解哪些营销渠道（Instagram、Twitter、Pinterest、Snapchat、Facebook、他们的网站、搜索引擎营销、PPC 或其他）对他们有效，以及哪种类型的內容也奏效。

数字营销的深入概念

公司在数字平台或互联网上采取的任何旨在推广或宣传其产品、服务或品牌名称的营销举措，都被称为数字营销或在线营销。如今，企业正在利用消费者能够访问高速互联网和智能手机这一事实。数字营销的各个分支包括 -

  • 社交媒体营销 − 它是通过 Facebook、Instagram、LinkedIn、Hike、WhatsApp、Telegram、YouTube 等各种社交媒体平台进行的营销。

  • 联盟营销 − 它是社交媒体平台或数字世界中的名人以及特定领域的专家进行的营销。在这里，影响者或联盟营销人员试图说服消费者购买特定产品和品牌。

  • 搜索引擎营销或付费营销 − 技术：在这里，公司向浏览网站付费，以在其搜索结果页面 (SERP) 的顶部推广其内容，以便能够拥有更多消费者和较高的网站流量。

  • 搜索引擎优化 − 在这里，营销人员专注于通过各种技巧和窍门提高页面或网站在浏览网站上的排名。这是一种有机营销形式。

  • 电子邮件营销 − 在这种类型的营销中，企业会向客户发送有关产品、服务、价格优惠、折扣或在特殊场合和节假日发送温馨问候的电子邮件。

  • 内容营销 - 它是指公司产品产生影响并说服内容来销售公司产品和服务的一种营销类型。这个分支在其他形式的营销中也发挥着重要作用，因为公司需要内容来宣传其产品。

数据分析的深入概念

简单来说，数据分析就是理解海量数字和数据。数据分析帮助企业从大量数字和数据中了解模式、关系和趋势。数据分析并非手动完成，而是使用复杂的工具和技术来细分数据并从中得出解释。数据分析将帮助企业 -

  • 改进其流程、产品或服务。

  • 更好地了解其消费者及其需求。

  • 帮助企业做出数据驱动且有见地的决策。

  • 这将帮助企业了解市场。

  • 也将帮助企业做出未来的增长相关决策和其他决策。

数据分析可以按照以下简单易行的步骤进行

  • 数据收集 − 这是企业开始收集数据的过程。数据可能多种多样且非常广泛。例如，在在线世界中，企业可以从消费者使用的手机开始收集数据：他在每个网站上花费了多少时间，在滚动浏览网站时，每个部分的平均花费时间是多少，消费者在寻找哪些竞争对手的产品，消费者何时收集信息，是什么促使消费者收集信息，他添加的信息是否满足他的实际偏好，等等。

  • 数据存储 − 在了解企业可以在数字世界中捕获的数据量之后，企业必须拥有一个合适的存储系统，以便可以存储千兆字节和太字节的数据。这非常重要，因为任何人都可能弄乱数据，并且企业可能随时需要参考点。他们应该在云端至少保留两个文件的副本。

  • 数据处理 − 这是企业开始对数据进行操作的阶段。可以通过以下方式完成 -

    • 集中式处理 − 这在过去被使用过，但在这里，公司没有将数据存储在不同的区域，而是要求数据分析师开始处理中心数据。这是一种廉价且简单的方法，但不建议使用。

    • 分布式处理 - 数据存储和处理在不同的服务器上进行。

    • 批处理 − 有时公司会批量收集数据；例如，药物的副作用可能会影响人类，因此数据会批量收集并仅批量处理。

    • 实时处理 − 在这里，消费者无需等待数据收集过程完成，而是在获得数据时就开始处理数据。这对于我们所处的动态且快节奏的工作环境来说很好，但也涉及巨大的成本。

  • 数据清洗 − 在公司确定了如何处理数据之后，就该进行数据清洗了。这听起来似乎很简单，但当您处理数万亿条数据时，一切都变得毫无意义。在此阶段，公司将删除所有重复项以及可能阻碍分析的任何空格，使数据统一，删除分析不需要的数据等。此步骤将确保分析师在运行代码时，代码能够正常工作，不会出现错误。

  • 数据分析 − 这是我们一直在等待的阶段。此阶段为我们提供了有意义的见解，这些见解将改变我们的世界。数据分析可以通过以下方式进行

    • 描述性分析 − 这有助于公司了解过去发生了什么以及目前正在发生什么。

    • 诊断性分析 − 在这种类型的分析中，分析师会回答诸如“是什么导致这个数字下降？”或“为什么去年发生了这样的事情？”之类的问题。例如，如果今天的销售额下降了 10%，诊断性分析将帮助公司了解导致下降的各种因素。它也称为数据挖掘、相关性分析、钻取、数据发现等。

    • 预测性分析 − 这有助于我们根据历史数据或过去数据了解可能出现的问题。各种工具和技术，如机器学习、模式匹配、预测和预测建模，用于分析数据。

    • 预测性分析 − 这有助于我们了解针对我们在预测性分析中识别出的问题的各种解决方案。

在当今瞬息万变、不确定、模糊和复杂（VUCA）的商业世界中，数字营销和数据分析是企业运营的关键因素。这两种技术将帮助企业在与消费者互动中生存和发展。

更新于： 2023年4月6日

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