通往成功和发展业务的道路始终存在，但也始终模糊不清。
它被您的数据隐藏。
数据分析和市场研究可以教会您需要了解的有关您的业务、客户、竞争对手、战略等的所有信息。
通过检测数据中的模式，您可以发现指标和维度之间令人兴奋的相关性和关系。
这些见解有很多好处，我们将在本文中介绍。您还将学习如何克服营销研究中数据分析的挑战。
毕竟，数据非常复杂，并且会产生许多障碍。如果您想进行成功的市场研究，您需要路线图来克服这些障碍。
让我们潜入水中。
了解营销数据分析期间的模式
数据分析早在计算机、电子表格、数据库等之前就已经存在，甚至古代的商人也在头脑中进行基本的数据分析。
例如，一家餐厅记住了您最喜欢的订单或您是星期二的常客，这就是数据分析的一个案例。
这是一个模式。
图案有不同的形状和大小。它们分为几类。
趋势
当您的数据稳定增加或减少时，就会出现趋势。每个数据点都比上一个略多或少。当您在折线图上绘制数据时，稳定的增加/减少显示线向上或向下攀升。
这是一个例子：
在这种情况下，趋势线正在攀升。然而，这并不一定意味着它是一种积极的模式。如果显示的数据是您浪费的支出，您当然不希望它增加。
这同样适用于下降趋势线。
如果此图表显示您的每次收购成本，那么它呈下降趋势是一件好事。
这就是为什么上下文对于衡量广告活动的成功如此重要的原因！
转移
当您的数据发生变化时，会出现几个数据点高于或低于正常值。这与趋势不同，因为它不是稳定的攀升，而是持续多个数据点的突然变化。
这是一个例子：
您会注意到从最后一个蓝色数据点到第一个红色数据点的大幅跳跃，这意味着转变的开始。
每日温度是展示趋势和转变之间差异的一个很好的例子。如果温度稳步上升（50 度、52 度、55 度、59 度等），这是趋势的一个例子。
如果每天的气温从五十年代开始，但有一股热浪导致气温飙升并一直持续到七十年代，这就是一个转变的例子。
异常值
有时，数据中会出现一个峰值，而类似的数据点并没有紧随其后，就像班次中的情况一样。当孤立点远低于或高于正常值时，它就是异常值。
换句话说，异常值是一次性的。他们一出现，就结束了。
这是异常值的示例：
您可以看到数据中的这种峰值与正常情况有很大的偏差。这是异常值的常见原因。
数据中的异常也可能出现，因为定义的模式与预期相反。这被称为逆相关。
这通常发生在 PPC 活动中。例如，如果您的点击次数增加，则预期您的转化次数也将开始攀升。如果发生相反的情况（点击次数增加，但转化次数减少），这是一种异常形式。
数据分析和市场研究的过程
您如何在自己的数据中检测到这些模式？数据分析和市场研究的过程可能是一个棘手的过程。这是一个多步骤的活动，充满了障碍和潜在的障碍，会使您的调查边缘化或产生乏善可陈的结果。
通过了解流程，您可以更好地检测这些潜在的障碍并克服它们，而不会中断您的数据分析或市场研究。
提出正确的问题
它从一个问题开始。您进行数据分析以回答特定问题。例如，您可能会问，“我最赚钱的 PPC 关键字是什么？”
这个问题将指导您的整个数据分析过程，包括您收集和分析的数据。
请记住，您的时间至关重要，市场研究和数据分析非常耗时。
如果您花太多时间问错误的问题，您将无法从数据分析中获得可操作的结果。
那么，什么是数据分析中错误或正确的问题？您需要考虑以下几点：
- 营销目标：您提出的问题应与您的主要营销目标相对应。
- 价值：您想提出有价值的问题。通常，企业通过投资回报率或利润等指标来定义价值。
- 相关性：您的营销或业务状态在不断变化。您想询问有关当前与您的表现和成功相关的问题。
收集您的数据
一旦您想到了分析问题，就该收集数据了。
再次，我想到了价值和相关性之类的东西。您的营销活动会产生大量数据，这意味着您必须战略性地决定选择哪些数据进行分析。
如果您收集的数据过多，则会混淆您的分析并在未来引发问题。但是，如果您收集的信息太少，您将难以从研究中获得可操作的结果。
营销活动涉及许多不同的指标和维度。您必须批判性地考虑哪些与回答您的分析问题最相关。
通常，这些是您的关键绩效指标 (KPI)，或与您的目标密切相关的指标。
您还必须考虑数据的来源。您不想利用来自不受信任或未经验证的来源的数据。这会损害分析结果的准确性。
清理数据
很有可能，您正在从多个来源收集数据。在开始流程的分析阶段之前，您必须准备好数据。
清理数据本身就是一个多步骤的过程。您必须过滤、规范化和验证您正在使用的信息。
- 过滤器：当您从各种来源收集数据时，您最终会得到重复信息。例如，如果您要分析 PPC 广告系列的点击次数和转化次数，您将从 Google Ads 仪表板和 Google Analytics（分析）帐户中提取数据。这会创建重复计数，在您开始分析之前需要对其进行纠正。
- 标准化：不同的数据集将对相同的数据使用自己的标签和测量值。想象一下，如果您正在查看产品测量数据，它在某些情况下可能以英寸显示，而在其他情况下可能以厘米显示。规范化您的数据意味着将不同的数据结合在一起，以便您可以将信息作为一个有凝聚力的集合“读取”。
- 验证：准确性在数据分析中至关重要。如果您的数据未经验证或有错误，则会影响您的结果。因此，您必须对清理后的数据进行双重和三重检查，以确定是否存在任何错误、缺少输入、重复条目等。
清理数据是一个耗时的过程，几乎没有可用的捷径，但如果您想在分析和市场研究结束时获得最佳结果，则必须这样做。
分析数据
最后，您的数据已准备好进行分析。您会期望大部分工作都在您的后视镜中，但遗憾的是事实并非如此。
数据分析是将您现在清理和收集的数据转换为有价值且可操作的见解的过程。
为此，您需要从许多不同的角度和维度查看数据。您查看或操作数据的每一种新方式都会添加上下文。
数据中的上下文是什么？上下文为您提供了必要的背景和知识，以了解所有数字、指标和数字背后发生的事情。
分析不仅回答正在发生的事情，还回答为什么会发生以及这如何影响您的营销和业务。
提取和应用见解
在分析结束时，您应该对最初的问题有某种形式的解决方案，
在完全提取所有潜在的洞察力之前，您可能必须使用几种不同的方法和方法来分析数据。
有时，您的问题会引发新的查询，需要对这些查询进行分析以获得完整的解决方案。
也就是说，当您得出结论或结果时，您需要考虑如何应用该信息或发现。
您的洞察力应该引导您采取某种形式的行动或决策，以提高您的绩效或业务增长。
但是，将您的洞察力与定义的行动联系起来可能并不总是立即显而易见的。在某些情况下，您可能不确定如何根据洞察采取行动，需要咨询您的团队。
市场研究中数据分析的好处是什么？
如您所见，营销中的数据分析是一个严格的过程。市场研究非常有益，但您必须通过这些多个步骤才能获得这些好处。
那么，市场研究中数据分析的回报究竟是什么？数据分析以哪些方式增强您的业务？
为您的营销赋能
数据分析向您展示您的广告系列中发生了什么，以及如何通过防止损失或提高回报来提高绩效。
如前所述，数据包含大量有关您的策略、竞争对手、客户等的有价值信息。这些都是成功营销的重要基石。
通过识别营销分析中的模式，您可以发现营销活动中出现的机会和潜在风险。
营销中的数据分析使您能够迅速捕捉这些负面或正面事件，从而最大限度地提高您做出的每一个决定的价值。
尽早降低风险可减少潜在损害并尽早抓住机会意味着您可以比竞争对手更快地利用资本。
因此，您的分析速度就是一切！
创新以满足观众需求
成功的营销很大程度上取决于您发现和满足客户需求的能力。问题是这些兴趣经常变化。
通过数据分析和市场调查，客户的兴趣浮出水面。这有助于您根据最新的受众趋势调整您的策略、信息和产品。
从本质上讲，数据分析和市场研究可以让您积极“倾听”客户的意见，并回应他们对您的品牌和产品的需求。
这些受众洞察力不仅可以增强您的营销能力，还可以为您的产品开发提供信息。
通过了解您的受众，您可以生产出更相关和更有价值的产品和服务。
确保竞争差距和机会
您在数据分析期间发现的许多机会和绩效变化代表了市场的空白。
当受众想要的东西在市场上交付不足时，就会出现差距。
换句话说，差距是您的客户想要的东西，但他们无法轻易地从您或您的竞争对手那里找到。
它可能是产品功能、服务、位置、优惠或其他。通过市场研究和数据分析，您可以发现这些差距并相应地利用。
例如，当您为 PPC 广告系列进行关键字研究时，您可能会注意到受众正在搜索的某些以产品为中心的关键字。
诸如“具有准确报告的数据分析软件”之类的关键字表明用户正在寻找的产品（数据分析软件）和功能（准确报告）。
如果没有竞争对手积极提供或营销准确的报告功能，那就是市场空白。
提高您的投资回报率
这些好处的最终效果——更好的营销、以客户为中心的产品、竞争敏捷性、加速增长——是提高投资回报率。
由于投资回报率是您的成本与回报的比率，因此有两种方法可以提高它：降低成本或改善结果。
数据分析和市场研究可以同时处理。
当您利用市场中的机会和差距并向客户提供更多相关产品时，您的绩效就会提高。
同时，数据分析还将返回您的广告系列的问题区域。这些策略效果不佳，可能会浪费您的广告预算。
一旦您解决了这些浪费支出的来源，您就有更多的预算用于实际产生可观回报的策略。
这种预算优化方式对于提高您的 PPC 投资回报率至关重要。
使用 PPC Signal 最大限度地减少数据分析挑战并最大化收益
在追求优化营销策略的过程中，您还应该考虑数据分析和营销研究方法的效率。
您投入数据分析的时间与分析结果本身一样宝贵。如果您可以消除障碍并专注于奖励，它将大大提高您的结果。
这正是 PPC Signal 旨在为营销人员做的事情。它会自动生成完整的洞察力，为您的行动做好准备。
通过人工智能技术，PPC Signal 就像您的广告活动的 24/7 看门狗。这使您可以毫不费力地掌握广告效果的每一个显着变化。
让我们来看看。
PPC 信号仪表板
与其解释 PPC Signal 的工作原理，不如更容易地看到它的实际效果。
在此示例 Google Ads 帐户中，存在 21 个有效信号。您可以从 PPC Signal 仪表板查看这些信号的完整列表。您还将看到带有书签和操作信号的部分。
已添加书签的信号是您留出供将来查看的信号。已采取行动的信号是您过去解决的见解。
多亏了 PPC Signal 的系统，您操作的信号可以作为您过去对帐户所做更改的历史帐户。
您可以使用左侧的选项过滤信号。
这使您可以删除任何不符合您标准的信号，只留下最重要的几个信号。
您可以按特定营销指标、广告系列、广告组甚至特定关键字进行过滤。您还可以选择按维度过滤，包括地理位置、一天中的小时、设备类型等。
当您发现一个引起您兴趣的活跃信号时，您可以选择进一步探索。
探索和处理信号
选择进一步探索信号后，您将看到更深入的数据视图和洞察力。
特别是，您将看到更详细的数据图表。您甚至可以将其他指标添加到图表中，这是查看此性能变化如何影响您帐户的其他区域的背景的绝佳方式。
例如，通过示例信号，我们可以比较点击如何与转化一起移动。
您还可以放大数据并查看您的指标每天如何变化。
此页面的另一个显着功能是“采取行动”选项。
通过点击此按钮，PPC Signal 会建议采取后续行动，以帮助防止负面绩效变化或最大化正面绩效的价值。
通过建议的操作，您始终知道下一步以及如何直接更改您的 Google Ads 帐户以提高效果。
使用 PPC 信号的优势
PPC Signal 不是唯一可用的营销数据工具，那么是什么让它成为最好的 PPC 优化工具？
这实际上归结为该工具对完整、经过验证的见解的承诺。
可以说，洞察力是市场研究中数据分析背后的全部目的。完整的洞察力为您提供数据背后的全貌，让您更轻松地采取行动并做出更明智的决策。
许多工具承诺提供自动化的数据洞察力，但它们只能实现一半。当性能发生变化时，它们会让您知道，但提供的背景信息很少可以帮助您了解转变、趋势或其他模式。
PPC Signal仅提供完整的见解。您需要了解并针对更改采取行动的所有数据都以简单明了的方式打包和呈现。
您永远不必去挖掘额外的细节，也不必自己分析数据；PPC Signal 负责所有这一切。
您唯一的责任是选择首先追求的信号以及如何处理您探索的见解。
常见问题解答：
为什么数据很重要？
数据是现代企业最重要的资源之一。您的企业与其受众之间的每次互动都会产生数据。每一次成功、失败或中间过程都被编目并存储为数据。虽然一次交互并不能告诉您太多有关您的业务的信息，但将所有这些数据串在一起可以完整地描绘出您的业务在不断变化的市场中的赢利情况。
数据分析的方法有哪些？
有许多不同类型的数据分析，包括情绪、文本、诊断、预测、规范和许多其他类型。尽管有这些不同的方法，但过程保持不变：提出问题、收集数据、清理数据、分析数据并提取洞察力。
也就是说，数据分析的两种主要方法是手动和自动化。
在手动分析中，每个步骤都由一个人（或一组人）完成。这是一种非常耗时的方法，可能不会产生最佳结果。
在自动化方面，人工智能和机器学习算法完成了大部分繁重的工作，而需要人工干预才能将分析结果付诸实践。
您如何在数据中显示模式？
在数据集中查找模式的最佳方法是绘制图表或将信息可视化。与原始数字或文本相比，人类大脑对视觉信号的接受能力要高得多（实际上是数千倍以上）。
当您看到图表时，模式和相关性几乎跳出页面。您可以立即看到数据的可视化描述，并且非常准确地了解所有这些数字背后发生的事情。当您只有数据的表格视图时，情况并非如此。
包起来
营销研究中的数据分析在当今竞争激烈的商业世界中至关重要。
许多公司凭借其收集、处理、分析和处理数据的能力，为每位客户提供经过微调的个性化体验。
这意味着今天的消费者对与他们的兴趣、偏好、信仰等直接匹配的活动、产品、优惠和品牌的期望越来越高。
为了保持竞争力，您需要能够高效地管理数据并与之交互。
简而言之，您需要将实时数据转化为可操作的见解，以帮助您每天改善业务。
PPC Signal 是排名第一的 Google Ads 管理解决方案，因为它可以根据您当前和历史的表现提供可供采取行动的洞察。
如果您发现自己难以摆脱令人作呕的电子表格和广告系列指标的持续波动，PPC Signal 就是您一直在等待的解决方案。
简化数据分析过程并放大您的结果！