解鎖新效能:市場營銷及銷售的數據分析

on October 15, 2020

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Peter Sondergaard 有一句至理名言:「資訊就是21世紀的石油,而數據分析就是內燃機 。」

這概念在市場和銷售過程中可見一斑 。數據分析可以用來制定策略、預測結果、分析客戶行為等等來加強市場營銷和銷售流程。 但您是否仍然好奇它實際上對企業來說有多有效?

數據科學是21世紀需求最大的領域之一,這要歸功於這個世代恆河沙數的數據。 市場上的龐大需求令數據科學家被評為「2019年最有前途的職業」。現有的數據就如金鑛, 可用於獲取實用的情報和改變業務戰略的方向。 這對各行各業、各種組織甚至各個部門的成功有著重大影響。

本文將會探討數據分析如何在銷售和市場營銷中具有長期價值:


數據分析對市場營銷和銷售的重要性 


什麼是數據分析?

「數據分析」涵蓋了各種過程,用於分析和辨別實用的情報和數據中的商業智慧。數據可以從多個來源蒐集,他們有不同的大小、複雜性和格式。 今時今日每個企業都在高速生產龐大的數據,因此對專業數據科學家的需求亦應運而生。

在初初起步的階段,數據分析似乎很容易上手,但在現實世界中,分析師必須處理大量而複雜的數據,而這些數據正在以驚人的速度增長。在浩蕩的數據世界中, 要可視化和分析如此高流量、速度、 準確性和多樣性的數據極為複雜。因此,有69%的企業認為要在這個數據主導的世代中轉型, 數據培訓和授能至為重要


有哪些工具可以用作數據分析?

市場對數據分析的需求不斷增長,為了萃取實用情報,五花八門的工具應運而生。以下是一些數據科學家使用的頂級工具:


  1. Power Bl:由微軟開發的業務數據分析方案使用戶透過連接其數據輸出,創建度身訂製的報告和可視化的報表。這工具非常適合將數據結集成情報和分析整體數據。
  2. Google Data Studio: Google 的儀表板和數據可視化工具讓用戶可以從其數據(電子表格或其他形式的原始數據)取得高級的分析和交互性的可視化報表。
  3. Qlick:其中一個最常用的商業智能工具之一。它提供了一個端到端平台, 用以集成並分析數據, 展現用戶驅動的商業智能。這個工具功能強大,因為它採用了複雜的AI來分析出更好的決策和匹配模式。
  4. SAS:它是一套被一些提供數據管理、高級分析、商業智能和預測分析的機構廣泛使用的統計及分析的工具。這個軟件擁有自己的語言,可以從常見的數據庫和電子表格中讀取數據並將其可視化,製成表格、圖表和報告。
  5. Tableau: 最近被Salesforce以157億美元的價格收購,是一套用於商業智能、功能強大而且增長速度最快的數據可視化工具。他將原始的數據整合成容易理解的格式, 並將其可視化成儀表板和工作表等等形式, 讓機構中任何級別的專業人員都可以輕鬆理解,非技術用戶亦可以創建自定義的儀表板。

銷售和市場營銷團隊該如使用這功能?


許多企業都會使用報表、研究報告、客戶關係管理(Customer Relationship Management-CRM)工具和Excel電子表格的組合來管理數據。市場營銷團隊和銷售團隊可以用以下方法讀取數據中的有用情報:

  1. 冗長的Excel報表: 將所有行動、研究和其他數據都儲存在Excel報表中,他們都擁有各自的格式、數據類型和訊息。 由於這些數據以不同的方式呈現,因此要洞察數據中的情報有相當難度。
  2. 試錯過程: 大多數收入驅動的過程往往都是試驗和錯誤的結合,原因是未能從複雜的數據源中取得足夠的情報。
  3. Cold Call以獲得情報:Cold Call 只有1%-3%的機會可以順利約成首次見面,這對客戶和銷售團隊而言均沒有實際效用;倘若有了正確的情報和具針對性的宣傳,成功率就會躍升至40%。

data analytics on a board


對於規模較小的企業而言,以上方法看似可行,但隨著營運規模的擴大,數據會變得更加複雜,導致管理和分析數據上的愈發困難。因此,想好好應用數據的企業都希望在市場營銷和銷售團隊中有一名數據分析師。


市場營銷和銷售團隊該如何應用數據分析?


每項業務的核心都應該是以客為本,企業需要根據客戶的需求來調整業務目標。為了實現這些目標,公司需要真正地了解客戶、他們的行為、他們的喜惡,並以此建立信任。在這個時代,「沒有數據去支援的營銷就如閉眼開車」。

現代企業都在使用一種數據主導的方法來實現這些目標,指數據分析在市場營銷和銷售當中變得至為重要。一項調查指出,近73%的企業正在利用數據來促進業務發展,數據主導的營銷策略能為公司帶來更多商機、增加回報、預測市場動向以及優化當前的營運工作。


data graph


為什麼在市場營銷中應用數據分析對公司有利?


  1. 整合數據:市場營銷通常會用到不同來源的數據,其中可能包括行業研究、CRM、報告等等。營銷數據分析師可以幫助公司從各種來源的數據中獲得實用的情報,整合營銷方案的想法。
  2. 協助制定明智的決策: 在一項調查中, 有65%的營銷主管認為以數據主導制定方向的銷售策略對成功來說至為重要。 營銷數據分析可以幫助公司做出明智的抉擇,亦可幫助辨別有效的營銷和無效的方法。營銷團隊可以強化有效的方案,並重新檢視其餘的方案。
  3. 更了解您的目標受眾 :數據分析可以通過追蹤活動、購買模式和偏好來理解客戶的行為。這有助於創建具針對性的廣告系列,以獲取更有效的成果。

銷售數據分析如何幫助提高業務流程效率?


數據自然是可以用於定位廣告,但是如何有效地增加收入呢?成功銷售的關鍵是確保銷售團隊可以與合適的客戶互動,並提供符合客戶預算的個性化解決方案。 若沒有數據的指引,您便只能從錯誤與試驗中找答案。

銷售數據分析可以為團隊取得有用的客戶情報:


  1. 整合客戶數據以獲得情報: 通過跟蹤各種銷售指標(例如產品性能、區域銷售分析、平均購買價值、平均成交時間等等)來了解客戶的需求。這些指標和特定用戶的資訊可以協助提升銷售的成功率。
  2. 了解銷售情況:根據市場營銷指標, 企業向現有客戶行銷的成功率更高,達60%-70%,反之向新客戶行銷的可能性僅為5%-20%。利用數據分析,您將可以向這兩個目標群體銷售商品, 亦可提供針對每位客人的情報從而改善決策過程。
  3. 分析整體銷售過程:在提升成功率的同時,分析銷售數據還有助於監控企業的銷售流程。銷售增長、 轉換率、 售罄率等等指標有助於追蹤銷售業績, 亦可協助分析哪一個方面需要關注以及需要採取哪些措施才能獲得最大的成功。

數據的存在驅使企業優化他們的市場營銷和銷售能力。儘管如此,要徹底轉型至以客戶為中心的方向仍然非常複雜,而且需要長期的關注。 為了執行從數據中獲得的情報,企業需要一個組織良好的數據專家團隊,這樣才能從數據分析中獲得正確的情報。


為了市場營銷和銷售而學習數據分析

那些令人驚訝的洞見令許多人感到疑惑:「為什麼它沒有成為主流過程的一部分呢?」 缺乏對數據科學的理解、厭惡科技和術語以及抗拒改變既定程序和基礎架構都構成了重大障礙,我們可以通過以下方法解決:


創建數據主導的文化


令人詫異的是,我們分析及使用過的數據只有0.5%,而主要原因是缺乏資源、技術以及獲得正確洞見所涉及的複雜性。

專注於數據並不是一朝一夕能締造的營運模式。但是開展以數據為中心的文化代表著企業轉型為數據主導的第一步。


管理人才缺口


對於希望轉型以數據主導的公司而言,找到合適的人才並不是一件易事。雖然市面上對這類人才的需求很高,但人們對數據科學仍然相對陌生。要解決這個難題,公司可以通過內部培訓來提升員工的數據分析能力,使公司有能力採取新計劃,好好利用現有的數據。要關注企業的長期發展,使您的員工精通數據分析是明智之舉。


數據分析在市場營銷和銷售層面上的角色


儘管團隊內可能已有數據科學家,但因為他們的角色未曾定位,許多企業仍然未有可行的具體方案。 為了確保市場營銷和銷售團隊以及數據分析師具有明確的目標, 您應在收入部門中製定明確指標。

這樣做可以確保數據分析能提高市場營銷和銷售的職能,並將對現有流程的干擾減到最少。


sales analytics


結論


數據科學並不只能應用在特定行業或領域,它的應用相當廣泛,涉獵著每一個市場、每一項業務。隨著現有企業愈來愈受到數據主導,這是磨練您的技能、加入數據科學家團隊的理想時機。

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