作為一個廣告營銷人學會收集分析數據至關重要，但不能本著“數據越多越好”的理念，錯誤的解讀營銷數據將對業務產生不利，包括：失去營收機會，降低營銷效率，以及引發糟糕的客戶體驗。

今天這篇文章將向你說明該如何分析營銷數據。

信息獲取成本增加，尋找專業平臺幫助

如今的消費者都很精明，對品牌的期望值比以往任何時候都要高。消費者知道品牌正在收集他們的個人信息，但他們也認為這些信息將被用于所有渠道上，從而為他們提供更多相關的內容。

因此，收集數據和使用數據是品牌的責任，目的是通過每個渠道、每個設備，與目標受眾和客戶建立更加緊密的聯系。

當營銷團隊使用多個平臺投放廣告時，他們需要切換不同的界面，從而收集不同渠道的數據。隨后，他們必須把不同平臺的數據與消費者的消費行為建立聯系。

舉個例子，假設你為品牌方在B站、抖音、快手等平臺都投了廣告，那么整個廣告團隊需要分析不同平臺用戶的購買數據，找尋消費者之間的共性，知曉消費者的購買路徑，洞察消費者的購買行為。

如果無法洞察是什么促使客戶引發進一步的參與或購買行為，營銷人就無法做出明智的選擇來改進營銷策略。如果你不了解你的客戶，你就不能提供一個關于內容、信息和交易的積極客戶體驗，來激勵客戶采取進一步的行動。

簡而言之，脫節的數據導致脫節的客戶體驗。

充分集成所有營銷渠道數據的最好方法是：找專業的數據分析平臺。

通過分析數據建立和客服的持久關系

對于那些試圖滿足并超越消費者期望的品牌來說，數據將繼續成為越來越重要的資產。但是，這不值得引發焦慮不安。

你知道你的客戶想要什么，你的客戶需要什么。借助專業的數據分析平臺，在營銷工具和流程上投資，這將有助于與客戶建立忠誠、持久的關系。

所有的數據量能夠支撐你做出正確的決策。例如，競爭對手的數據或者效果更好的營銷活動信息可能會改變分析的游戲規則。

要知道大多數數據集是動態的、不斷發展的，數據的動態化變動，數據準備策略應該考慮新的可用見解，并確保這些見解隨時有效。

有了數據之后當然最后一步是整合數據，這是最后也是具挑戰性的一步。數據整合涉及收集所有數據源并將其集合到一個目的地——數據湖。這樣可以避免存儲多個數據副本，能夠更快的訪問數據并從中獲取有利信息。