数据是贵公司最有价值的资源之一，但前提是您知道如何将其与有形的业务价值联系起来。
为此，您需要利用分析技术将原始数据转化为可操作的见解，以改进您的策略。
数据和洞察力有什么区别？当我们查看业务中的数据分析示例时，我们将回答这个问题以及更多问题。
我们将从查看数据分析的一些基础知识开始。然后，我们将介绍数据分析的好处以及如何充分利用 PPC 活动指标。
让我们开始吧。
对业务中数据分析示例的基本理解
在我们开始查看特定的数据分析示例之前，我们需要先定义一些术语。这些定义将帮助您理解本讨论的后面部分。
这些条款包括：
- 数据
- 洞察力
- 知识
您应该熟悉所有这些术语。但是，它们在营销分析领域的定义可能略有不同。
数据
数据是您的企业创建和收集的原始数字、统计数据、指标和其他信息。它可以是定量的或定性的。
定量数据表示一个数量。例如，如果您的广告获得 100 次点击，这就是定量数据的示例。
定性数据用于衡量质量或特性。如果您正在分析客户反馈，您可能会寻找描述体验的定性词，例如好、好、坏或糟糕。
在某些情况下，数据既可以是定性的，也可以是定量的。例如，质量得分可以以 1-10 的等级衡量，也可以低于平均水平、平均水平或高于平均水平。
洞察力
原始数据本身是没有用的。如果你有 100 次点击，那又如何？
与前几个月相比，点击次数是多还是少？
这些点击的成本是多少？
这些点击产生了多少转化？
这些转化的商业价值是什么？
哪些关键字带来了大部分点击？
问题一直在继续。
原始数据缺乏的是洞察力。这是帮助您了解数据在理解大局中所起的作用的上下文。换句话说，上下文告诉你数据的意义是什么。
洞察力和上下文是通过将原始数据链接在一起来创建的。您可以正确链接的信息越多，上下文越深，洞察力就越可操作。
例如，如果您获取 100 次点击的初始数据，然后添加过去几个月的点击次数，您可以有效地确定 100 次点击是正常的、高于平均水平还是低于平均水平。
然后，您可以连接其他数据，例如每次点击费用、转化次数等，以开始回答上述问题列表。
知识
当你收集越来越多的见解时，它就变成了知识。知识是你所有信息的顶点。这是你对“大局”的集体理解。
您对原始数据背后发生的事情了解得越多，就越容易做出准确的决策并将您的知识应用于任何情况。如果您能够理解数据与信息与知识之间的区别，那么您将成为优秀的决策者。
以数据为指导的决策和行动远比基于意见或假设的决策和行动更准确、更有影响力。
你不想猜测最好的路线是什么。你想知道。
在您变得知识渊博之前，您需要遵循将数据转化为洞察力的过程。
您还需要知道如何将业务中的数据分析示例转化为行动的适当框架和公司文化。
什么使数据有价值？
并非所有数据都会带来洞察力和知识。企业必须对他们收集的数据具有战略意义。
主要是，您必须考虑这些数据的来源。您不想根据未经验证的来源的数据建立您的知识或决策。
本节将介绍良好数据所具有的各种特征。
上下文
在收集数据时，您必须考虑需要哪些信息才能获得洞察力。
背景通常是通过比较和基准测试创建的。例如，如果您的公司本月创建了 1,500 个潜在客户，那么如果您通常产生 1,350 个左右，那就是一个很好的表现。
也就是说，在开发 PPC 活动背景时，您需要从多个角度考虑。业绩上扬的原因是什么？
如果没有足够的背景，您的见解将产生比行动更多的问题。因此，请专注于为您的分析添加有用的详细信息和上下文的数据。
相关的
每个企业都有独特的目标和目的。这意味着对另一家公司的宝贵见解可能对您的公司不相关或无用。
这是业务中数据分析的挑战之一。您一直在产生大量数据，但实际上只有其中一些是相关的。
一些团队花费更多时间将相关数据与不相关数据分开，而不是实际分析信息以提取见解和获取知识。
您必须考虑您的目标以及与这些目标相关的数据和信息。
及时
对于数据分析示例，时间就是金钱。您希望尽快检测和使用洞察力。
如果您的见解不及时，它们可能太旧且陈旧而无法采取行动。您不想根据过时的知识做出决定。
在 PPC 营销中尤其如此，因为您的策略经常受到用户行为、竞争对手策略、广告平台变化等的影响。
要掌握策略的当前状态，您需要使用最新数据。
具体的
洞察力应该是具体而详细的。当您拥有特定的详细信息时，信息变得更具可操作性。
相反，当您的见解缺乏足够的细节时，就很难选择适当的反应。你还没有全图！
如果您不知道为什么会发生某些事情以及如何做出适当的响应，那么数据就无法操作。这也意味着数据不够具体。
你需要深入挖掘你的分析！
明晰
洞察力旨在使您的数据更易于访问和理解。因此，广告洞察力本身应该是清晰的。
需要立即明白为什么洞察力很重要，以及如何使用它来改进业务战略。
请记住，您可能必须向其他人（例如经理、客户或利益相关者）展示您的数据分析结果。他们可能不像您那样熟悉数据，这意味着您必须更加努力地工作以确保理解这些见解。
您不希望沟通不畅或数据不清晰，以阻止您的企业采取正确的行动！
数据分析示例在业务中的好处是什么？
将数据转化为洞察力和知识是一个艰巨的过程。商业中有很多数据分析示例以冲突而不是成功告终。
是否值得在业务中分析您的数据？绝对地！
当您可以有效地将原始指标转化为可操作的见解时，它会带来许多显着的好处。
做出明智的决定
正如我们已经建立的那样，基于数据的知识可以帮助您做出更好的决策。
通过数据分析，您可以开发无可争辩的证据，以选择始终如一的正确路径。
您不再需要依赖过去的经验、假设或未经证实的观察。这提高了您决策的准确性和敏捷性。
同样，时机在 PPC 营销中至关重要。如果您不能立即采取行动，那么获得最新数据也无济于事。
简而言之，业务中的数据分析可帮助您在更短的时间内做出明智的决策。
停止猜谜游戏
借助数据为您的决策提供信息并始终引导您走上正确的道路，您可以有效地阻止许多企业中普遍存在的猜谜游戏。
与仅依靠直觉和猜测相比，您将更准确、更有信心地做出决定——不再为做出正确的选择而感到压力。
这使得克服仍然让直觉和假设指导他们的决策过程的竞争对手变得容易。
另外，您消除了未知数。每当您根据猜测做出决定时，您都不会 100% 知道结果。另一方面，数据驱动的策略有充分的证据来预测决策的结果。
数据驱动的决策方法还使您更容易为客户和利益相关者合理化您的选择。你的一举一动都有具体的证据支持！
阻止 Molehills 变成山脉
数据可以帮助您发现问题的早期预警信号。因此，您可以将数据流用作危机预警系统。
越早发现可能的问题，就越容易降低风险。您可以在鼹鼠山变成山之前解决问题。
如果您能够始终如一地监控您的数据并迅速检测到这些问题，那么您将成为一个积极主动的营销人员，而不是被动的。
这意味着您将在潜在风险开始造成任何重大损害之前就将其消除。
这是一种出色的质量监控手段，使您能够创建更好的产品，无论是营销材料还是产品。
为您的问题找到解决方案
业务中的数据分析示例不只是检测问题。Analytics 还会告知您问题开始的原因以及如何纠正它。
通过研究不同数据集之间的关系，您可以跟踪一项更改如何影响您的其他策略、部门、系统等。
这在 PPC 营销中尤为常见。您有多个具有密切相关性的指标。对广告系列的一项细微更改可能会意外影响您的整个帐户。
通过适当的数据分析技术，您将全面了解每种潜在风险如何影响您的业务。
您不必等待找到问题的答案。它就在您的数据中！
达到你想要的结果
您的业务数据非常庞大。如前所述，并非所有这些都对您和您的组织的目标有用。
由于数据过滤，您可以将不相关的数据放在一边，专注于最关键的信息。
这使您能够获得您想要的结果。如果您的企业没有发现跟踪展示份额百分比的价值，您不必这样做。
是你的数据！
一旦您可以从方程式中消除噪音（即不相关的数据集），您就可以完全专注于最重要的见解。
知道你做得好（和不好）
随着您越来越多地使用数据，您开始深入了解什么有效，什么无效。您将确定哪些方面做得好以及哪些领域仍需改进。
这就是为什么存在业务中的数据分析示例的核心。
一旦您了解了最大的赢家（和最大的输家），您就可以相应地优化您的时间、精力和其他资源。
您将能够暂停效果不佳和浪费广告预算的策略，同时利用为您带来最大回报的策略。
您的产品和服务也是如此。数据分析向您展示客户最关心的商品、功能、优惠和其他详细信息。这些见解将提高您的整体营销成功率。
跟踪“大局”
虽然数据分析示例可以让您放大查看有效或无效的个别策略，但它还可以让您查看更完整的“大图”。
通过这种俯视图，您可以衡量广告活动的成功与否。您将设定更好的目标、建立可靠的基准、了解您的绩效标准等等。
全面了解您的业务可以轻松为客户提供有凝聚力的体验，即使涉及多个不同的部门或团队也是如此。
数据将向您展示每个团队的努力之间的相关性以及它们如何相互影响。这些知识将帮助您创建一个整体上更加高效和高效的公司。
PPC 信号：适用于您的业务的自动化数据分析示例
无论您查看什么数据分析示例，开发数据驱动方法的价值和好处都是显而易见的。
问题是如何让 PPC 中的数据分析更高效。有没有办法稳定而迅速地将原始数据转化为洞察力？
是的！答案是 PPC 信号。
什么是 PPC 信号？
PPC Signal 是一种利用人工智能和机器学习的力量来简化数据分析过程的工具。
PPC 信号系统会自动监控您的 PPC 帐户数据并发现性能的重大变化。该工具将每个重大变化都显示为一个信号。
从本质上讲，每次您的 PPC 元素之一出现异常时，PPC Signal 都会提醒您，无论它的表现优于平均水平还是更差。
每个活动信号都是等待探索和解决的完整见解。
它是将人类行为与机器自动化相结合的最佳 PPC 优化工具之一。AI 收集和分析您的数据，让您决定要调查哪些信号以及如何解决每个信号。
在大数据时代，原始数据和洞察力之间的差距显着扩大。企业现在会产生大量需要及时分析的信息。
同样，时间是一个关键因素。等待的时间越长，数据和洞察力就越不可行。
多亏了 PPC Signal，您可以在部分时间内抓住所有数据分析优势。该系统负责处理最耗时和最令人头疼的任务。
这将您所有的时间和注意力留给真正重要的分析步骤：根据从 PPC 数据中提取的见解对您的策略进行有意义的更改。
您的数据，您的结果
相关性是最令人不安的数据挑战之一。在业务中存在数据分析示例，其中需要大量过滤以删除不相关的数据。有时，这只会导致一个简单的见解。
这是很多工作，却很少得到回报。
PPC Signal 通过自动提供有关您的广告活动效果的每日见解来减轻这种麻烦。
该系统不区分它呈现的洞察力。任何显着的性能变化都会被分析并交付给您。
但是，过滤选项可确保您深入了解与您的目标一致的见解。
假设您想提高陷入困境的广告系列的效果。您可以为有风险的活动应用过滤器。这将删除仪表板中的所有其他信号，因此您只查看影响指定广告系列的信号。
您还可以按指标类型进行过滤，这使得查找 KPI 的更改变得轻而易举。其他过滤器包括设备类型、位置、一天中的时间、信号类型等。
过滤器使您能够去除任何多余的噪音，因此只保留最有价值的见解。
无与伦比的竞争优势
PPC 信号是一个盒子的竞争优势。
通过自动化洞察力的检测和分析，企业实现了功效和效率。
事实是，无论您的统计或数据科学背景有多深，AI 都比您更擅长数据分析。
机器学习算法甚至可以快速轻松地将庞大的电子表格转换为可操作的见解，从而帮助您立即开始改进您的策略。
PPC Signal 检测和分析洞察的速度成为您业务的重要竞争优势。
借助即时洞察，您将比竞争对手更快地响应新出现的机会。您将主动调整策略以适应当前环境，而不是在一周后对变化做出反应。
常见问题解答：
为什么数据分析在业务中很重要？
您的企业是一个创造数据的怪物。从最初的问候到最终的销售，每一次客户互动都会产生有用的数据。数据分析使您能够理解大数据并确定您的业务正在发生什么。您将发现问题、利用成功并找到有意义的方法来整体改善您的公司。
如何在营销中使用数据？
数据可以让您清楚地了解您的目标受众、营销工作、产品以及介于两者之间的所有内容。您将能够在变化发生之前预测变化，更有效地做出准确的决策，提高您的定位等等。简而言之，营销人员使用数据来改进他们的营销并取得更实质性的成果。
如何将数据转换为可操作的见解？
将数据转换为可操作的见解的过程包括许多步骤。它从一个问题开始：你想找出什么？然后，您必须从有助于解决这一难题的各种来源收集数据。收集到的数据需要进行过滤，以去除不相关或无用的信息。接下来，您需要查看该数据并消除错误或差异。这为您提供了一个已清理、过滤的数据集，可供分析。使用图表、算法和其他工具，您可以与数据互动，直到您获得洞察力，或者更深入地了解您的初始问题/问题。
包起来
历史告诉我们，知识就是力量。商业中的数据分析完美地体现了这句格言。
如果您可以有效地将原始业务数据转化为可操作的见解，那么您将获得显着的收益。
多年来，数据分析的复杂性和繁琐性使您难以获得洞察力和扩展知识。
PPC Signal 通过其自动监控和分析系统解决了这个问题。
通过实时接收完整的见解，您可以比任何竞争对手更快地响应 PPC 变化。
这是一个显着的优势，使您能够做出迅速、准确的决策，以最大限度地降低风险和最大化机会。
您使用 PPC 信号的次数越多，您的竞争优势就越大！