什麼是數字分析？ 定義、示例和工具

數字分析是從多個數字來源收集和分析產品數據以告知產品和營銷策略的過程。 亞馬遜和 Netflix 以利用數字分析為新功能提供支持而聞名，但各種規模的公司都可以將數字分析用於各種用途，例如最大限度地減少客戶流失、鼓勵實驗以及增加現有客戶的價值。

關鍵要點

• 數字分析是收集、分析並最終對來自所有數字源的數據採取行動的過程。
• 公司使用數字分析來最大程度地減少客戶流失、鼓勵實驗並增加現有客戶的價值。
• 任何希望利用自己客戶數據的力量的公司都需要像 Amplitude 這樣功能強大的數字分析平台的幫助。
• 企業在落後於競爭對手之前採用分析優先方法的機會窗口正在縮小。

數字分析在哪裡使用？

有沒有想過 Netflix 或亞馬遜如何推薦內容或產品？ 他們的個性化引擎利用客戶數據和數字分析來提出最佳建議。

在大數據時代，不僅僅是科技巨頭能夠以這種方式利用客戶數據。 大多數公司現在都坐在客戶數據的金礦上，等待分析。 客戶每天都在記錄使用數字產品的時間，讓營銷和產品經理能夠直接了解哪些有效、哪些無效以及未來哪些可能有效。

在 MicroStrategy 最近調查的企業中，94% 的企業認為分析對增長和數字化轉型至關重要。 儘管如此，只有 30% 的企業保持明確定義的數據戰略。 與仍然堅持制定模擬策略的競爭對手相比，與各種數據流進行充分且有意義的互動的企業擁有優勢。

數字分析數據從何而來？

網站數據

網站數據可幫助公司識別訪問他們網站的人員以及他們在訪問網站後在做什麼。 評估這些數據有助於確定哪些人口群體最受某些產品和功能的吸引，或者哪些獲取渠道被證明是最有效的。

網站數據作為一種跟踪訪問者的手段也很有價值，因為他們從一個頁面跳到另一個頁面。 跟踪用戶旅程可讓您衡量從博客的功效到轉換效果最佳頁面的所有內容。

產品數據

當您閱讀本文時，您的客戶正在您的產品中生成行為數據。 他們使用您的產品的方式包含對其潛力和局限性的關鍵見解。 產品數據分析可以揭示：

• 您最受歡迎和最不受歡迎的功能
• 關鍵轉化事件
• 導致客戶流失的摩擦點
• 具有高生命週期價值的客戶之間的共同點

數字分析旨在消除產品策略中的猜測，產品數據幾乎沒有模棱兩可的餘地。 它是來自您現有客戶的數據，他們試圖按預期使用您的產品。 如果他們不是，仔細查看他們的行為將幫助您確定他們用戶旅程的缺點。

數字營銷數據

來自您的數字營銷活動的數據為您提供有關潛在客戶的基本信息。 例如：

• 關鍵字數據：對您的關鍵字的分析可以揭示一個以前未開發的市場的飆升趨勢。 您最成功和最不成功的 PPC 活動都包含有價值的信息，這些信息涉及潛在用戶的興趣以及最能代表他們興趣的消息。

• 社交媒體：據報導，82% 的美國人至少使用一個社交媒體賬戶。 不是每個人都跟隨你，而是那些以有意義的方式與你的內容互動的人。 您的社交媒體數據揭示了哪些內容類型、語音和消息可以促進潛在客戶和客戶的參與。

內部客戶數據

研究您的內部數據還有助於確定用戶群組的生命週期和價值。 您的分析揭示了客戶可能升級、降級和流失的趨勢。

可以通過激勵措施來針對低價值群體，以提高參與度。 或者，可以調整營銷活動以針對被認為具有內在高價值的客戶。

您可以在各種專有領域找到有用的數據，包括：

• 顧客投訴
• 帳戶詳細資料
• 交易記錄

數字分析對企業的好處

在採用數字分析工具之前，產品經理和營銷人員通常只能根據直覺或過去的經驗做出決策。 唯一可用於製定產品戰略的數據是過去的業績，這是一個提供有限客戶偏好圖片的數據集。 如果您想知道客戶對您的產品的看法，您必須通過訪談、調查和焦點小組直接詢問他們。

您的客戶現在比以往任何時候都更在線，讓您比以往任何時候都更深入地了解他們的思維過程和行為。 然而，直到這些不同的信息流匯集在一起，它們的真正價值才能被釋放。

統一來自多個來源的數據

將您的分析數據統一在一個保護傘下，您可以編譯包含整個用戶旅程的客戶檔案。 您的網站數據可以向您展示是什麼廣告吸引了客戶，您的產品數據可以揭示同一客戶為成功完成入職而採取的事件和行動。

但是，如果沒有統一的數字分析平台，您就無法將營銷客戶數據鏈接到同一客戶的產品數據。 您訪問整個客戶旅程的能力以多種方式使您的業務受益。 數字分析可幫助您：

最小化客戶流失

數字分析使您能夠通過營銷和產品的實際性能來調整對客戶的期望。 如果您承諾提供無縫的音樂流媒體體驗，但在下載第一首歌曲之前體驗到了流失，那麼查看您的分析將有助於查明過程中的哪些階段導致摩擦。

通信平台 8×8 使用 Amplitude 的數字分析來加強他們的保留工作。 對他們的分析的評估顯示，他們的應用程序缺乏使用。 通過研究他們的轉換驅動程序，他們發現許多用戶沒有下載必要的 Chrome 瀏覽器擴展程序以獲得適當的產品性能。 在齊心協力解決這個問題後，8×8 的第 7 天保留率翻了一番。

提高客戶流失率的一種前瞻性方法涉及使用您的數字分析來優化您的營銷活動目標。 您的數據將為您提供最高價值客戶的人口統計和行為構成。 一旦您知道哪些客戶花費最多並且停留時間最長，您應該針對這些相同的人口統計數據和行為創建營銷活動，以吸引最有可能為您的產品增加長期價值的客戶。

電源實驗

改進並不總是與解決產品問題有關——46% 的企業已經使用他們的數字分析來尋找新收入流的機會並創建新功能和策略。 對您的數據的分析可能會顯示您的播放列表構建功能實現了驚人的大量使用。 這種實現可以作為附加支持功能甚至全新產品的基礎。

實驗也延伸到產品營銷。 或許您注意到，建立播放列表的客戶在第一年內流失的可能性要低 10 倍。 您決定向當前未製作播放列表的客戶發送電子郵件，突出顯示並直接鏈接到功能本身。 Amplitude 等數字分析解決方案允許您對功能的多個變體進行 A/B 測試，以量化哪個版本提供最佳轉換率。

通過個性化提高客戶價值

個性化已迅速成為未來的營銷方法； 80% 的客戶更有可能從利用個性化通信和優惠的品牌購買。 這種偏好直接轉化為實際收入，80% 的企業報告說，使用個性化營銷內容帶來了銷售增長。

正確的分析平台可以根據之前的購買歷史、資料和行為的組合來預測客戶接下來想要什麼和需要什麼。 推薦不僅有助於個性化的客戶體驗； 它們還為追加銷售和交叉銷售提供了極好的機會。 亞馬遜現在將總銷售額的 35% 歸功於其頂級推薦引擎。

在數字分析平台中尋找什麼

您需要一個功能強大的數字分析平台來從您自己的數據中獲益。 從海量信息中製定可行的策略是一項艱鉅的任務。 像 Slack 這樣的巨頭每天與數百萬客戶打交道，每個客戶都生成自己獨特的數據資料。 即使是較小的公司也在努力理解數以千計的潛在客戶和客戶的數據。

在開始利用大量客戶數據之前，您需要找到一個解決方案來管理所有數據。 在數字分析解決方案中尋找的關鍵組件包括：

數據統一

您需要一個能夠連接每個數字源的分析解決方案。 可用的客戶數據已經超過了過時的“電子表格和數據庫”方法。

即使您能夠神奇地手動將所有相關數據記錄到電子表格或數據庫中，理解數據所需的排序和計算也可能需要數天甚至數週的時間。 雖然存在僅用於單獨分析您的網絡、產品和內部數據的工具，但分析的真正力量在於它對您的數據流的統一。

動態特徵

一個只保存信息的分析平台只是一個美化的數據庫。 您的數字分析平台應允許您：

• 執行實驗和 A/B 測試
• 跟踪客戶旅程
• 使用您的數據創建預測和建議
• 按過去和預測的行為對用戶進行細分
• 確定留存和價值建設工作的最佳時間

可擴展性和可訪問性

成長中的企業需要足夠強大的平台來處理不斷增加的數據負載。 您的分析平台處理數量和與新來源集成的能力對於創建最完整的客戶群圖至關重要。

隨著新特性和功能的增加以適應增長，數字系統通常會變得笨拙。 然而，您的公司越依賴分析洞察力，可能使用該平台的人數就越多。 擁有一個可擴展的數字分析解決方案非常重要，而且對於貴公司的大多數人來說也很容易使用。

3 數字分析工具示例

有許多數字分析解決方案可用於幫助企業處理他們的客戶數據。 哪種解決方案最適合您的公司取決於您計劃如何使用客戶數據。 幾個突出的例子包括：

振幅

Amplitude 是數字優化系統，非常適合希望充分利用數據的企業。 Amplitude 的產品套件（Amplitude Analytics、Amplitude Experiment 和 Amplitude Recommend）使團隊能夠：

• 在單個產品中統一和分析來自多個渠道和平台的數據
• A/B 測試和實驗，同時實時分析結果
• 做出和測試預測以建立建議
• 為整個用戶旅程中的客戶行為提供微觀層面的洞察

Amplitude 建立在這樣一種理解的基礎上，即即使對於經驗豐富的人來說，從大量數據中收集見解也會令人困惑。 數字優化系統的構建考慮了所有數字優先團隊（如產品和營銷），使團隊能夠無縫地獲得洞察力、採取行動並推動產生客戶終身價值的成果。

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谷歌分析

Google Analytics 是許多公司的默認網絡分析解決方案。 它的免費服務允許團隊跟踪他們公司網站上的流量和活動。 它包括許多有用的功能，包括：

• 跟踪網頁性能
• 監控受眾群體
• 計算轉化率以符合營銷目標

谷歌分析在其數字工具帶中有很多工具，但它並不適合所有人。 它對產品團隊的主要缺點是它主要是為 Web 開發人員和營銷人員構建的。 如果您想與您的數字產品數據互動，您將需要尋找其他地方。

彭多

Pendo 是另一種流行的數字分析產品。 它專注於收集和分析產品數據，作為增強客戶體驗的一種手段。 使用 Pendo，您可以：

• 跟踪和分析客戶行為
• 收集客戶反饋，為產品開發和新功能提供信息
• 構建應用內指南和產品導覽

Pendo 非常適合優先考慮 UX 改進的團隊，但可能缺乏更深入的分析功能，例如影響分析和轉換驅動程序。

如何實施新的數字分析策略

在能夠充分利用寶貴的數字數據之前，您必須採取幾個關鍵步驟。

1.確定您當前的限制

如果您的企業目前採用數字分析策略，那麼您必須有理由想要升級。 也許您的舊系統不允許您進行計算預測和構建建議。 也許 A/B 測試功能還有一些不足之處。 一些企業可能第一次考慮收集和分析他們的數據。

2. 確定你的目標

通過採用數字化戰略，完整說明您希望作為團隊和公司實現的目標。 共同目標包括：

• 推動產品創新和功能開發
• 個性化客戶旅程
• 識別摩擦以最大程度地減少客戶流失
• 優化入職流程

3. 選擇正確的解決方案

並非市場上的每個產品都能夠提供您在目標中概述的結果。 大多數數字分析產品都提供演示、網絡研討會或免費試用，以突出他們的產品如何幫助您取得成功。

例如，Amplitude 舉辦了 AmpliTour，這是一個 60 分鐘的互動研討會，讓感興趣的各方可以直接深入了解產品。 鑑於數字分析對您的業務成功的重要性，在做出最終決定之前花時間研究可用的解決方案是值得的。

趕上數字分析（或落伍）

企業在數字分析方面處於獨特的十字路口。 數據驅動的洞察力的好處是有據可查且無可爭議的。 然而，許多公司在將現有基礎設施調整為以分析為中心的方法方面進展緩慢。 執行團隊在何時以及如何將其流程轉變為新規範方面爭論不休。 與此同時，更多敏捷的競爭對手正在與他們擦肩而過，這在很大程度上是由他們的數據驅動戰略引導的。

很快，使用數字分析的企業與不使用數字分析的企業之間的差距將完全縮小。 持有者要么適應分析驅動的運營模式，要么被已經擁有的企業所取代。 成為每個人都在追趕的人總是比追趕的人更好。 使用正確的數字分析平台讓自己領先一步。

參考

• 諮詢： 2018 年優化報告
• Epsilon：新的 Epsilon 研究表明，當品牌提供個性化體驗時，80% 的消費者更有可能進行購買
• 麥肯錫：零售商如何跟上消費者的步伐
• MicroStrategy： 2020 年全球企業分析狀況：關注數據驅動的差距
• NewVantage 合作夥伴： 2021 年大數據和人工智能高管調查
• Triton Digital：無限錶盤 2021