營銷人員使用數據分析的5個誤區(qū)

1、營銷人員使用數據分析的5個誤區(qū)每一天我將分享全球最成功的咨詢。許多公司可能都在順應大數據發(fā)展的潮流，希望通過數據分析來指導營銷的發(fā)展方向，但是他們是否能在實際的營銷活動中實現(xiàn)數據的價值呢？數據分析《大數據時代》的作者Vict教授說，人們應該知道如何從大數據中發(fā)掘價值，對數據的第一次使用只實現(xiàn)了其價值的冰山一角。許多公司可能都在順應大數據發(fā)展的潮流，希望通過數據分析來指導營銷的發(fā)展方向，但是他們是否能在實際的營銷活動中實現(xiàn)數據的價值呢？借

2、由數據分析來達到營銷活動的成功對于沒有經驗的營銷團隊也許是個挑戰(zhàn)以下是常常導致企業(yè)未能充分利用數據的五個誤區(qū)。1未能充分利用人口統(tǒng)計信息提高品牌知名度，消費者對品牌的記憶度和參與度數據還是比網頁的瀏覽數量更具研究價值。3忽略線下活動傳統(tǒng)的prospectleadcustomer銷售漏斗模型已不再適用于當今顧客做出購買決定的方式。如今的營銷活動貫穿了多種渠道，這就使得企業(yè)正在收集一些他們不常追蹤或者分析的數據。由于現(xiàn)在企業(yè)都把關注的重點放

3、在新的數字化指標上，這樣很容易忽略或者誤判線下的活動，比如把顧客在實體店的購買行為歸功于線上廣告。根據Twitter的一項研究，在線上與品牌產生互動的消費者更有可能在實體商店進行購買（平均能帶來12%的銷售增長）。O2O營銷的未來發(fā)展趨勢應該是線上互動以促進線下購買。線上和線下的無縫轉換也需要通過數據庫來進行管理，并根據數據分析的結果作出優(yōu)化建議。如果沒有像NeustarAKClosedLoop這樣的數據分析工具，這些線下購買轉化的原因