什么是数字分析？ 定义、示例和工具

数字分析是从多个数字来源收集和分析产品数据以告知产品和营销策略的过程。 亚马逊和 Netflix 以利用数字分析为新功能提供支持而闻名，但各种规模的公司都可以将数字分析用于各种用途，例如最大限度地减少客户流失、鼓励实验以及增加现有客户的价值。

关键要点

• 数字分析是收集、分析并最终对来自所有数字源的数据采取行动的过程。
• 公司使用数字分析来最大程度地减少客户流失、鼓励实验并增加现有客户的价值。
• 任何希望利用自己客户数据的力量的公司都需要像 Amplitude 这样功能强大的数字分析平台的帮助。
• 企业在落后于竞争对手之前采用分析优先方法的机会窗口正在缩小。

数字分析在哪里使用？

有没有想过 Netflix 或亚马逊如何推荐内容或产品？ 他们的个性化引擎利用客户数据和数字分析来提出最佳建议。

在大数据时代，不仅仅是科技巨头能够以这种方式利用客户数据。 大多数公司现在都坐在客户数据的金矿上，等待分析。 客户每天都在记录使用数字产品的时间，让营销和产品经理能够直接了解哪些有效、哪些无效以及未来哪些可能有效。

在 MicroStrategy 最近调查的企业中，94% 的企业认为分析对增长和数字化转型至关重要。 尽管如此，只有 30% 的企业保持明确定义的数据战略。 与仍然坚持制定模拟策略的竞争对手相比，与各种数据流进行充分且有意义的互动的企业拥有优势。

数字分析数据从何而来？

网站数据

网站数据可帮助公司识别访问他们网站的人员以及他们在访问网站后在做什么。 评估这些数据有助于确定哪些人口群体最受某些产品和功能的吸引，或者哪些获取渠道被证明是最有效的。

网站数据作为一种跟踪访问者的手段也很有价值，因为他们从一个页面跳到另一个页面。 跟踪用户旅程可让您衡量从博客的功效到转换效果最佳页面的所有内容。

产品数据

当您阅读本文时，您的客户正在您的产品中生成行为数据。 他们使用您的产品的方式包含对其潜力和局限性的关键见解。 产品数据分析可以揭示：

• 您最受欢迎和最不受欢迎的功能
• 关键转化事件
• 导致客户流失的摩擦点
• 具有高生命周期价值的客户之间的共同点

数字分析旨在消除产品策略中的猜测，产品数据几乎没有模棱两可的余地。 它是来自您现有客户的数据，他们试图按预期使用您的产品。 如果他们不是，仔细查看他们的行为将帮助您确定他们用户旅程的缺点。

数字营销数据

来自您的数字营销活动的数据为您提供有关潜在客户的基本信息。 例如：

• 关键字数据：对您的关键字的分析可以揭示一个以前未开发的市场的飙升趋势。 您最成功和最不成功的 PPC 活动都包含有价值的信息，这些信息涉及潜在用户的兴趣以及最能代表他们兴趣的消息。

• 社交媒体：据报道，82% 的美国人至少使用一个社交媒体账户。 不是每个人都跟随你，而是那些以有意义的方式与你的内容互动的人。 您的社交媒体数据揭示了哪些内容类型、语音和消息可以促进潜在客户和客户的参与。

内部客户数据

研究您的内部数据还有助于确定用户群组的生命周期和价值。 您的分析揭示了客户可能升级、降级和流失的趋势。

可以通过激励措施来针对低价值群体，以提高参与度。 或者，可以调整营销活动以针对被认为具有内在高价值的客户。

您可以在各种专有领域找到有用的数据，包括：

• 顾客投诉
• 帐户详细资料
• 交易记录

数字分析对企业的好处

在采用数字分析工具之前，产品经理和营销人员通常只能根据直觉或过去的经验做出决策。 唯一可用于制定产品战略的数据是过去的业绩，这是一个提供有限客户偏好图片的数据集。 如果您想知道客户对您的产品的看法，您必须通过访谈、调查和焦点小组直接询问他们。

您的客户现在比以往任何时候都更在线，让您比以往任何时候都更深入地了解他们的思维过程和行为。 然而，直到这些不同的信息流汇集在一起​​，它们的真正价值才能被释放。

统一来自多个来源的数据

将您的分析数据统一在一个保护伞下，您可以编译包含整个用户旅程的客户档案。 您的网站数据可以向您展示是什么广告吸引了客户，您的产品数据可以揭示同一客户为成功完成入职而采取的事件和行动。

但是，如果没有统一的数字分析平台，您就无法将营销客户数据链接到同一客户的产品数据。 您访问整个客户旅程的能力以多种方式使您的业务受益。 数字分析可帮助您：

最小化客户流失

数字分析使您能够通过营销和产品的实际性能来调整对客户的期望。 如果您承诺提供无缝的音乐流媒体体验，但在下载第一首歌曲之前体验到了流失，那么查看您的分析将有助于查明过程中的哪些阶段导致摩擦。

通信平台 8×8 使用 Amplitude 的数字分析来加强他们的保留工作。 对他们的分析的评估显示，他们的应用程序缺乏使用。 通过研究他们的转换驱动程序，他们发现许多用户没有下载必要的 Chrome 浏览器扩展程序以获得适当的产品性能。 在齐心协力解决这个问题后，8×8 的第 7 天保留率翻了一番。

提高客户流失率的一种前瞻性方法涉及使用您的数字分析来优化您的营销活动目标。 您的数据将为您提供最高价值客户的人口统计和行为构成。 一旦您知道哪些客户花费最多并且停留时间最长，您应该针对这些相同的人口统计数据和行为创建营销活动，以吸引最有可能为您的产品增加长期价值的客户。

电源实验

改进并不总是与解决产品问题有关——46% 的企业已经使用他们的数字分析来寻找新收入流的机会并创建新功能和策略。 对您的数据的分析可能会显示您的播放列表构建功能实现了惊人的大量使用。 这种实现可以作为附加支持功能甚至全新产品的基础。

实验也延伸到产品营销。 或许您注意到，建立播放列表的客户在第一年内流失的可能性要低 10 倍。 您决定向当前未制作播放列表的客户发送电子邮件，突出显示并直接链接到功能本身。 Amplitude 等数字分析解决方案允许您对功能的多个变体进行 A/B 测试，以量化哪个版本提供最佳转换率。

通过个性化提高客户价值

个性化已迅速成为未来的营销方法； 80% 的客户更有可能从利用个性化通信和优惠的品牌购买。 这种偏好直接转化为实际收入，80% 的企业报告说，使用个性化营销内容带来了销售增长。

正确的分析平台可以根据之前的购买历史、资料和行为的组合来预测客户接下来想要什么和需要什么。 推荐不仅有助于个性化的客户体验； 它们还为追加销售和交叉销售提供了极好的机会。 亚马逊现在将总销售额的 35% 归功于其顶级推荐引擎。

在数字分析平台中寻找什么

您需要一个功能强大的数字分析平台来从您自己的数据中获益。 从海量信息中制定可行的策略是一项艰巨的任务。 像 Slack 这样的巨头每天与数百万客户打交道，每个客户都生成自己独特的数据资料。 即使是较小的公司也在努力理解数以千计的潜在客户和客户的数据。

在开始利用大量客户数据之前，您需要找到一个解决方案来管理所有数据。 在数字分析解决方案中寻找的关键组件包括：

数据统一

您需要一个能够连接每个数字源的分析解决方案。 可用的客户数据已经超过了过时的“电子表格和数据库”方法。

即使您能够神奇地手动将所有相关数据记录到电子表格或数据库中，理解数据所需的排序和计算也可能需要数天甚至数周的时间。 虽然存在仅用于单独分析您的网络、产品和内部数据的工具，但分析的真正力量在于它对您的数据流的统一。

动态特征

一个只保存信息的分析平台只是一个美化的数据库。 您的数字分析平台应允许您：

• 执行实验和 A/B 测试
• 跟踪客户旅程
• 使用您的数据创建预测和建议
• 按过去和预测的行为对用户进行细分
• 确定留存和价值建设工作的最佳时间

可扩展性和可访问性

成长中的企业需要足够强大的平台来处理不断增加的数据负载。 您的分析平台处理数量和与新来源集成的能力对于创建最完整的客户群图至关重要。

随着新特性和功能的增加以适应增长，数字系统通常会变得笨拙。 然而，您的公司越依赖分析洞察力，可能使用该平台的人数就越多。 拥有一个可扩展的数字分析解决方案非常重要，而且对于贵公司的大多数人来说也很容易使用。

3 数字分析工具示例

有许多数字分析解决方案可用于帮助企业处理他们的客户数据。 哪种解决方案最适合您的公司取决于您计划如何使用客户数据。 几个突出的例子包括：

振幅

Amplitude 是数字优化系统，非常适合希望充分利用数据的企业。 Amplitude 的产品套件（Amplitude Analytics、Amplitude Experiment 和 Amplitude Recommend）使团队能够：

• 在单个产品中统一和分析来自多个渠道和平台的数据
• A/B 测试和实验，同时实时分析结果
• 做出和测试预测以建立建议
• 为整个用户旅程中的客户行为提供微观层面的洞察

Amplitude 建立在这样一种理解的基础上，即即使对于经验丰富的人来说，从大量数据中收集见解也会令人困惑。 数字优化系统的构建考虑了所有数字优先团队（如产品和营销），使团队能够无缝地获得洞察力、采取行动并推动产生客户终身价值的成果。

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谷歌分析

Google Analytics 是许多公司的默认网络分析解决方案。 它的免费服务允许团队跟踪他们公司网站上的流量和活动。 它包括许多有用的功能，包括：

• 跟踪网页性能
• 监控受众群体
• 计算转化率以符合营销目标

谷歌分析在其数字工具带中有很多工具，但它并不适合所有人。 它对产品团队的主要缺点是它主要是为 Web 开发人员和营销人员构建的。 如果您想与您的数字产品数据互动，您将需要寻找其他地方。

彭多

Pendo 是另一种流行的数字分析产品。 它专注于收集和分析产品数据，作为增强客户体验的一种手段。 使用 Pendo，您可以：

• 跟踪和分析客户行为
• 收集客户反馈，为产品开发和新功能提供信息
• 构建应用内指南和产品导览

Pendo 非常适合优先考虑 UX 改进的团队，但可能缺乏更深入的分析功能，例如影响分析和转换驱动程序。

如何实施新的数字分析策略

在能够充分利用宝贵的数字数据之前，您必须采取几个关键步骤。

1.确定您当前的限制

如果您的企业目前采用数字分析策略，那么您必须有理由想要升级。 也许您的旧系统不允许您进行计算预测和构建建议。 也许 A/B 测试功能还有一些不足之处。 一些企业可能第一次考虑收集和分析他们的数据。

2. 确定你的目标

通过采用数字化战略，完整说明您希望作为团队和公司实现的目标。 共同目标包括：

• 推动产品创新和功能开发
• 个性化客户旅程
• 识别摩擦以最大程度地减少客户流失
• 优化入职流程

3. 选择正确的解决方案

并非市场上的每个产品都能够提供您在目标中概述的结果。 大多数数字分析产品都提供演示、网络研讨会或免费试用，以突出他们的产品如何帮助您取得成功。

例如，Amplitude 举办了 AmpliTour，这是一个 60 分钟的互动研讨会，让感兴趣的各方可以直接深入了解产品。 鉴于数字分析对您的业务成功的重要性，在做出最终决定之前花时间研究可用的解决方案是值得的。

赶上数字分析（或落伍）

企业在数字分析方面处于独特的十字路口。 数据驱动的洞察力的好处是有据可查且无可争议的。 然而，许多公司在将现有基础设施调整为以分析为中心的方法方面进展缓慢。 执行团队在何时以及如何将其流程转变为新规范方面争论不休。 与此同时，更多敏捷的竞争对手正在与他们擦肩而过，这在很大程度上是由他们的数据驱动战略引导的。

很快，使用数字分析的企业与不使用数字分析的企业之间的差距将完全缩小。 持有者要么适应分析驱动的运营模式，要么被已经拥有的企业所取代。 成为每个人都在追赶的人总是比追赶的人更好。 使用正确的数字分析平台让自己领先一步。

参考

• 咨询： 2018 年优化报告
• Epsilon：新的 Epsilon 研究表明，当品牌提供个性化体验时，80% 的消费者更有可能进行购买
• 麦肯锡：零售商如何跟上消费者的步伐
• MicroStrategy： 2020 年全球企业分析状况：关注数据驱动的差距
• NewVantage 合作伙伴： 2021 年大数据和人工智能高管调查
• Triton Digital：无限表盘 2021