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
