大数据时代，作为数字营销人如何运用数据的力量一直是人们津津乐道的话题。无论是产品、市场、运营还是管理者，你必须反思：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，你和你的团队都可以学习到什么？今天艾柏利智库就和大家分享关于数据分析的战略思维！
我们常常以商业回报比来定位数据分析的不同阶段，因此我们将其分为四个阶段。
阶段 1：观察数据当前发生了什么？
首先，基本的数据展示，可以告诉我们发生了什么。例如，公司上周投放了新的搜索引擎 A 的广告，想要比对一周下来，新渠道A比现有渠道B情况如何，A、B 各自带来了多少流量，转化效果如何？
又比如，新上线的产品有多少用户喜欢，新注册流中注册的人数有多少。这些都需要通过数据来展示结果，都是基于数据本身提供的“发生了什么”。
阶段 2：理解为什么发生？
如果看到了渠道 A 为什么比渠道 B 带来更多的流量，这时候我们就要结合商业来进一步判断这种现象的原因。这时候我们可以进一步通过数据信息进行深度拆分，也许某个关键字带来的流量，也许是该渠道更多的获取了移动端的用户。这种数据深度分析判断，成为了商业分析第二个进阶，也同时能够提供更多商业价值上的体现。
阶段 3：预测未来会发生什么？
而当我们理解了渠道 A、B 带来流量的高低，就根据以往的知识预测未来会发生什么。在投放渠道 C、D 的时候，猜测渠道 C 比渠道 D 好，当上线新的注册流、新的优化，可以知道哪一个节点比较容易出问题；我们也可以通过数据挖掘的手段，自动预测判断 C 和 D 渠道之间的差异，这就是数据分析的第三个进阶，预测未来会发生的结果。
阶段 4：商业决策
所有工作中最有意义的还是商业决策，通过数据来判断应该做什么。而商业数据分析的目的，就是商业结果。当数据分析的产出可以直接转化为决策，或直接利用数据做出决策，那么这才能直接体现出数据分析的价值。
数据分析的 EOI 框架
EOI 的架构是包括 LinkedIn、Google 在内的很多公司定义分析型项目的目标的基本方式，也是管理者在思考商业数据分析项目中一种基本的、必备的手段。
其中，我们可以把公司业务项目分为三类：核心任务，战略任务，风险任务。数据分析项目对这三类任务的目标也不同，对核心任务来讲，数据分析是助力（E），帮助公司更好的盈利，提高盈利效率； 对战略任务来说是优化（O），如何能够辅助战略型任务找到方向和盈利点；对于风险任务，则是共同创业（I），努力验证创新项目的重要性。管理者需要对公司业务及发展趋势有着清晰的认识，合理分配数据分析资源、制定数据分析目标方向。
不知道今天的分享对大家在营销中有没有启发呢？或者你有什么新的看法想要告诉我们？快来评论里分享吧！更多精彩内容请继续关注艾柏利智库！
