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如果说在疫情之前，各行各业的数字化转型是马拉松，那么当初是就是百米冲刺了，原先可能以“3 年”为单位来制订转型布局，当初变成了“3 个月”。尽管从天而降的数字化百米冲刺让人倍感压力，但也让企业思变：在新常态下，通过技术更新来适应客户一直变动的需要。
在过来的一年中各行各业与公司单干的过程中，我最大的感触就是，数据真的很重要。在强烈的市场竞争中，数据当初未然成为企业实现增长——乃至保障最根本生存的要害。
约翰·斯卡利所言，其实波及到定量分析和定性分析两种不同的统计分析思路：定量分析是根据统计数据，建设数学模型，从而计算出剖析对象的各项指标及其数值的一种办法，而定性分析则是对对象性质特点的一种概括。对于商业剖析来说，两种剖析思路可没有高下之别，毕竟商业剖析最终须要的是对行业的洞见。因而，联合两者能力最终得出正当的策略。
那么，对营销团队来说，该如何做好数据分析呢？上面一些须要重点关注的问题。
一、对立数据池
当初企业能获取的数据曾经是远超过往了。大家能够利用好数据这个富矿，为客户发明个性化的购物体验，塑造更强的消费者连贯。
当然，这些数据可不会俨然自在，而要业余人员来解决。有人对此专门做过测算，当下营销人员在获取数据的时候，均匀须要检索 16 个源——相较两年前，这个数值上涨了 60%！
数据源数量的快速增长，很大水平是因为第二方数据提供商数量的减少。
可能有人会问“第二方数据提供商”是什么，在这里做一个简略的解答：根据收集的起源，数据能够分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。第一方数据是指企业间接从受众（包含用户、网站和 App 使用者、社交媒体关注者等）那里收集的数据；第二方数据是企业从其余数据原始采集者那里通过购买、置换资源所取得的数据；第三方数据是企业从内部起源购买的数据，这些数据的提供商并非数据的原始采集者。
下面提到的第二方数据提供商，正是那些向品牌提供数据以补充和丰盛品牌本身收集的数据的组织。
不同起源的数据带来了数据量的增长，而这也带来了一大问题：不同起源的数据须要进行整合，不然剖析起来就会有很多的冗余信息。然而，整合数据切实是一件耗时耗力的事件，不少企业一听见它的小名就退避三舍，这也让它顺利成了不少公司开启数字化转型的头等阻碍。更不用说开掘数据价值了。
二、数据维度
对初入数据分析的菜鸟来说，浩如烟海的数据确实会让人感到手足无措。这就须要咱们确定要关注的数据点。
这个切入的数据点据行业性质而异，就拿批发和消费品企业来说，最为重要的是理解消费者行为。从这个点登程，须要优先思考的数据，便是那些能帮忙你理解客户购买行为的数据——进一步细化，便是顾客购物习惯、趋势和偏好。围绕这些数据进行开掘和剖析，企业就能更迷信地制订策略。在诸如优化产品线、布局新 SKU 等方面，可能更有节奏。
仍然是批发和消费品企业的例子。在消费者行为之外，同样重要的是，要留神那些帮忙你捕获个体买家差别的数据。尽管很多企业都是服务于一个指标客户群，但即使在群体中，个体客户之间的差别仍然不小。一个经验丰富的剖析者在把握短缺的数据后，可能设计出个性化的营销计划，建设与个体用户具体而微的分割。
在抉择数据点上，上面是三个通用的切入角度，它们能让你对客户的理解更为深刻：
1、客户为什么购买：对客户购买习惯背地的动机理解得越多，就能更好地调整产品线和营销布局，从而满足客户的特定需要。
2、客户会在什么时候购买：统计学意义上，当你把握客户最有可能实现购买决策的时点，你就能进步客户最终下单的概率。
3、客户是如何购买的：关注购买形式，尽可能提供无缝的购物体验，让他们尽可能再次从你这里购买。
三、善于应用工具
数据何其重要，以至于有可能扭转你的商业模式。把握牢靠的数据，能够说跟精准无误履约订单一样重要。
然而事实是，只管品牌商取得了丰盛的用户数据，但大多数的零售商并没有为数据驱动的商业模式做好筹备。对那些曾经启动数字化转型的企业来说，这可能是件好事儿：这至多意味着他们曾经抢占了先机。
而那些还未启动数字化转型的企业，他们中的大多数可能都已晓得数据收集的重要性，但却不知从何开始。上面是一个通用的工作流：1、确定你所有的数据源；2、将所有的数据源整合到一个集中的零碎内；3、设置零碎以定期捕捉和合并数据。执行这三个步骤并非易事，然而依附正确的工具就可能最终实现。
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