大數據時代，作為數字營銷人如何運用數據的力量一直是人們津津樂道的話題。無論是產品、市場、運營還是管理者，你必須反思：數據本質的價值，究竟在哪裡？從這些數據中，你和你的團隊都可以學習到什麼？今天艾柏利智庫就和大家分享關於數據分析的戰略思維！
我們常常以商業回報比來定位數據分析的不同階段，因此我們將其分為四個階段。
階段 1：觀察數據當前發生了什麼？
首先，基本的數據展示，可以告訴我們發生了什麼。例如，公司上週投放了新的搜索引擎 A 的廣告，想要比對一週下來，新渠道A比現有渠道B情況如何，A、B 各自帶來了多少流量，轉化效果如何？
又比如，新上線的產品有多少用戶喜歡，新註冊流中註冊的人數有多少。這些都需要通過數據來展示結果，都是基於數據本身提供的“發生了什麼”。
階段 2：理解為什麼發生？
如果看到了渠道 A 為什麼比渠道 B 帶來更多的流量，這時候我們就要結合商業來進一步判斷這種現象的原因。這時候我們可以進一步通過數據信息進行深度拆分，也許某個關鍵字帶來的流量，也許是該渠道更多的獲取了移動端的用戶。這種數據深度分析判斷，成為了商業分析第二個進階，也同時能夠提供更多商業價值上的體現。
階段 3：預測未來會發生什麼？
而當我們理解了渠道 A、B 帶來流量的高低，就根據以往的知識預測未來會發生什麼。在投放渠道 C、D 的時候，猜測渠道 C 比渠道 D 好，當上線新的註冊流、新的優化，可以知道哪一個節點比較容易出問題；我們也可以通過數據挖掘的手段，自動預測判斷 C 和 D 渠道之間的差異，這就是數據分析的第三個進階，預測未來會發生的結果。
階段 4：商業決策
所有工作中最有意義的還是商業決策，通過數據來判斷應該做什麼。而商業數據分析的目的，就是商業結果。當數據分析的產出可以直接轉化為決策，或直接利用數據做出決策，那麼這才能直接體現出數據分析的價值。
數據分析的 EOI 框架
EOI 的架構是包括 LinkedIn、Google 在內的很多公司定義分析型項目的目標的基本方式，也是管理者在思考商業數據分析項目中一種基本的、必備的手段。
其中，我們可以把公司業務項目分為三類：核心任務，戰略任務，風險任務。數據分析項目對這三類任務的目標也不同，對核心任務來講，數據分析是助力（E），幫助公司更好的盈利，提高盈利效率； 對戰略任務來說是優化（O），如何能夠輔助戰略型任務找到方向和盈利點；對於風險任務，則是共同創業（I），努力驗證創新項目的重要性。管理者需要對公司業務及發展趨勢有著清晰的認識，合理分配數據分析資源、制定數據分析目標方向。
不知道今天的分享對大家在營銷中有沒有啟發呢？或者你有什麼新的看法想要告訴我們？快來評論裡分享吧！更多精彩內容請繼續關注艾柏利智庫！
