如果您还没有意识到数据在业务决策中的力量，那么您正走向灭绝。
这并不是要吓唬你，而是要让你明白数据在现代决策中的巨大重要性。
数据提供了决策背后的重要证据。它使您能够始终如一地做出准确的决策，从而使您的业务保持正确的方向。
当企业做出错误的决定时，他们就会走上错误的道路。它浪费了时间、金钱和其他宝贵的（而且通常是有限的）资源。
想象一下，在一片茂密的森林中航行，有许多路径，但只有一条正确的路线。每一个错误的方向，你都必须双退并重试。
在本次讨论中，我们将探讨数据驱动决策的好处以及如何确保您的业务和 PPC 策略始终保持在正确的道路上。
让我们开始吧。
展示数据驱动决策与非数据驱动方法的优势的示例
数据驱动决策与非数据驱动决策之间的区别很简单。
这就是说“我觉得……”或“我认为……”与“我知道”之间的区别。同样，如果您迷失在茂密的森林中，您想明确知道要走的正确道路，而不是简单地猜测。
在大数据繁荣之前，企业必须主要根据假设、猜测和直觉做出决策。几乎不能保证任何策略或决定是正确的，这会产生很多不确定性。
以下是一些数据驱动的决策示例，以展示数据驱动的决策如何以及为何优于意见或感觉驱动的决策。
示例 1：冠状病毒大流行
可以说，数据驱动的决策方法目前最相关的例子是世界领导人如何应对冠状病毒的爆发。COVID-19 大流行带来了现代世界从未面临过的前所未有的挑战。
使用数据驱动的方法：
管理这种病毒需要对数据进行持续管理和仔细监控。虽然世界仍在与冠状病毒作斗争，但数据驱动的方法在减少并最终阻止其传播方面具有里程碑意义。
数据使世界领导人和卫生官员能够就以下方面做出准确的决定：
- 衡量疫情的全球规模以及哪些地区的病例最多
- 准确预测死亡率
- 从病例数较低的地区学习，以帮助高优先级地区
- 限制国内和国际旅行以遏制传播
- 分配时间和资金来研究治愈方法
- 分发疫苗、呼吸机和其他医疗设备
- 传播有关如何保护人们免受病毒感染的信息和指导
- 识别病毒的新挑战和变种
通过使用全面的数据驱动方法，决策者和医疗保健提供者可以在速度和准确性意味着挽救生命的时候做出最佳决策。
数据有助于在宏观层面限制失控病毒的传播，以及在较小范围内寻找和完善治疗方法。
没有数据驱动的方法：
如果我们不利用数据，甚至想想会有多少人丧生，这令人恐惧。
冠状病毒的最初爆发是巨大的。这是数据有限的结果。医疗保健专业人员误诊了早期的 COVID-19 病例，因为他们没有将冠状病毒患者与普通感冒或流感症状患者区分开来的数据。
由于缺乏数据，他们认为这些病例是比致命且传播迅速的 COVID-19 病毒更轻微的疾病。
一旦数据、信息和研究进入方程式，医生就有可能将 COVID-19 病例与其他疾病区分开来。
示例 #2：购买新车
让我们看另一个数据驱动的决策示例：购买新车。这肯定比冠状病毒更轻松，但数据仍然在阻止消费者进行错误购买方面发挥着至关重要的作用。
每当您进行具有许多选项、功能和其他注意事项的大宗购买时，都会出现这种情况。
使用数据驱动的方法：
购买新车的数据驱动方法可确保您以负担得起的价格驾驶完美的车辆。
对于汽车，您必须考虑从价格、品牌、颜色、款式和里程到豪华功能（如加热座椅或蓝牙功能）的所有方面。
购买汽车包括定性和定量数据。某些特征，例如价格或里程，需要您比较数字数据。当您开始阅读消费者评论时，您将更多地依赖定性数据。
请记住，有数百种不同的车辆可供选择。您需要利用这些数据和研究来了解在哪里购物以及试驾哪些车辆。
没有数据驱动的方法
购买汽车的非数据驱动方法将从试驾阶段开始。对于要试用的品牌、款式或型号，您不会有任何预设标准或想法。
您可能必须访问几个不同的经销商并花费数小时的试驾时间。
更糟糕的是，您的整个决定都基于每个模型在您驾驶时的“感觉”。您没有考虑里程、附加功能或其他关键细节。
您可以选择有已知问题或负面评论的模型。如果不参考消费者评论的数据，你就瞎了眼。
您可能会找到您喜欢的选项，但它不会是市场上满足您的需求和偏好的绝对最佳选择。
数据驱动决策的整体业务优势
在讨论 PPC 广告中的数据驱动决策示例之前，让我们看一下利用数据生成的证据来指导组织选择的业务层面的好处。
其中许多好处也会对您的 PPC 活动产生积极影响。
提高组织效率和一致性
企业不会通过最大化潜在客户、销售额等来取得成功。他们通过有效和一致地生成这些重要数据来取得成功。
有效地发展您的业务意味着使用最少的资源实现这些高数字。
例如，如果您进行 100 美元的销售，但创建该交易的成本为 99 美元，则它的价值低于只需 0.50 美元的 5 美元购买。
数据使您能够进行准确的成本效益分析，以确保您的所有销售和潜在客户都以合适的价格出现。
一旦您开始制定正确的策略和流程来创造有利可图的转化，您就需要尽可能频繁地进行这些努力。这是组织一致性。
如果您不能一遍又一遍地复制制胜策略，您的增长就会出现计划外的低迷。
数据可确保您不断发现要实施的正确策略，从而产生持续增长，即使有也很少出现下滑。
更好地了解客户
每个企业都必须考虑其客户。如果您不了解受众，就不可能进行营销或销售。
了解您的客户实际上是一个两步走的方法。首先，您必须确定细分普通受众的最佳方式。对于许多企业而言，您同时定位多个客户资料。
一旦您正确地细分了您的业务受众，您的第二个目标就是了解每个细分市场的行为、偏好和其他详细信息。
更多地了解您的客户意味着您可以为每一位客户提供高质量、相关的体验。
请记住，在数字时代购物时，客户拥有几乎无限的选择。如果您想从竞争对手中脱颖而出，您需要为每位客户提供个性化的体验。
数据允许您根据实时数据主动塑造每个买家角色。您将始终清楚地了解您的客户是谁。
启用准确的预测洞察力
数据驱动决策的好处不仅仅在当前提供价值。数据是一种强大的工具，它还使企业能够预测未来会发生什么。
当您可以根据过去与现在相比的表现检测趋势、变化和其他模式时，您可以战略性地预测即将发生的事情。
例如，如果您检测到特定潜在客户生成策略的成本上升趋势，您可以暂时暂停该策略。一旦您调查了增加背后的原因，或者您的成本再次正常化，您就可以恢复活动。
这是关于长期做出最佳决策。你不想今天获利，只想在明天失去一切，甚至更多。同样，你的成长需要是一致的，而不是零星的。
预测分析可帮助决策者选择最佳选项来驾驭现在并在未来繁荣发展。
消除决策中的组织摩擦
当您根据意见或感受而不是数据做出决定时，很难对自己的选择充满信心。总是有一些不确定因素，因为你不能 100% 保证你的直觉是正确的。
即使你对这个决定感觉非常强烈，其他人可能不会。另一位决策者可能非常强烈地认为相反的行动方案是最好的路线。
不同的意见是组织中摩擦和破坏的常见来源，特别是如果该过程涉及许多强大的个性。
有时，持反对意见的人不可能做出决定。这会减慢决策过程。你花在争论走哪条路的每一秒都是浪费时间。
另一方面，数据驱动的决策基于证据。只要您的数据准确且来自经过验证的来源，您就可以完全确定地做出决策。
数据是对立双方之间的重要均衡器。
没有争论或辩论的余地，因为您无法与原始事实和数据争论。数据驱动的企业花费更少的时间就意见发生冲突，而将更多的时间用于实际决策。
数据驱动决策的 PPC 优势
采用全组织范围内的数据驱动决策方法并不是一夜之间发生的变化。随着时间的推移，企业应该慢慢地测试和实施这种方法。
可以说，开始转型为数据驱动型公司的最佳方式是从您的 Google Ads 广告系列开始。
PPC 广告是企业基于数据的决策路径上的第一站，原因有很多。
随时了解广告系列的不断变化
PPC 广告会产生大量高度复杂的数据，这也是为什么它是您的数据驱动决策的良好开端的原因之一。
您拥有的数据越复杂，支持您决策的潜在证据就越多。
如果不利用您的 PPC 数据，就不可能制定战略决策来扩大您的广告活动并帮助您实现营销目标。
即使您在不使用数据的情况下创建了成功的广告系列，其效果也会随着时间而改变。客户将改变他们的搜索模式，这会影响哪些关键字或定位设置是最佳的。
调整策略的竞争对手也会影响您的广告系列，以及 Google Ads 平台本身的变化。
然而，PPC 数据的复杂性可能是一个重大障碍。随着您的指标和关键字效果不断波动，它可能会减慢您的决策速度。
您需要复杂的 Google Ads 工具来有效地将原始 PPC 数据转化为可行的洞察。
识别 PPC 市场中的活跃机会和风险
隐藏在原始 PPC 数据中的是宝贵的机会和潜在的危险风险。这就是为什么将数据转化为可操作的见解如此重要的原因。
在 PPC 广告中，当新兴趋势和其他模式可以改善您的广告系列绩效时，机会就出现了。
例如，想象一个关键字意外地在流行度和搜索量中爆炸式增长。如果您是第一个发现这种转变的营销人员，您可以以微薄的投标成本利用增加的兴趣。
发现风险更为重要。如果您允许这些问题在您的广告系列中持续存在，它们可能会演变成更严重的问题，并降低您整个 Google Ads 帐户的效果。
您希望尽早发现风险，以减轻对您绩效的潜在损害。
当您掌握了数据驱动的方法时，这些风险和机遇将帮助指导您的决策。您将一直在寻找下一个机会来提高或保持您的 PPC 性能。
检测并了解您的广告系列中的异常情况
异常是一个奇怪的数据难题。这些意想不到的异常值很难理解，也更难预测。
在 PPC 中，有两种类型的异常：异常值和反相关。
异常值更常见。这些是显着且意外的性能峰值或下降。如果您的每周总点击次数为 3，但在一周内跃升至 11 次，则这是异常值异常的一个示例。
有时，这些异常值是随机发生的。其他时候，有一些潜在的原因可能不会立即显现出来。
更难检测的是逆相关异常。当数据发散而不是朝同一方向移动时，就会出现反相关。
PPC 广告中的许多指标彼此之间有着密切的关系。当这些相关性与您的预期相反时，这是一种反常现象。
例如，当您的广告点击次数增加时，预期转化率也会提高。当您的点击次数增加但转化次数减少时，就会出现反相关异常。
它与预期的相反。
数据驱动的企业学习如何正确管理和利用这些异常。由于异常情况很少见且出乎意料，因此许多竞争对手将无法获得相同的见解。
应用客户洞察力提供更好的广告体验
将您对客户的了解应用于业务层面，您可以应用这些知识来提供最佳和最相关的广告体验。
广告相关性是 PPC 性能的重要因素。Google 将广告相关性作为确定质量得分的主要因素之一。
如果您不熟悉 PPC 广告，质量得分是 Google 对您的广告体验进行评分的方式。高 Q 分数将授予您最高的广告排名，甚至降低您的最高出价。
您可以同时节省资金并获得更高的广告效果！
通过数据驱动的客户洞察和受众细分，您可以为每个群体提供高度相关的广告。数据向您显示客户想要和期望从您的广告信息中获得的确切产品、优惠和其他详细信息。
PPC 信号：在 PPC 中获取数据驱动决策优势的工具
虽然数据驱动的决策有很多好处，但要真正实现这种方法是一条充满挑战的道路，尤其是在 PPC 广告中。
谈论数据驱动决策的好处很容易，但要真正掌握这个过程，您必须成为数据向导。
请记住——您的 PPC 数据很大，不断增长和不断变化。更不用说，复杂的相关性、维度和其他因素使数据难以理解和利用。
即使是数据科学专家也难以跟上 PPC 数据的需求和复杂性。
如果您想采用数据驱动的 PPC 方法，您需要一个能够为您监控和分析数据的工具。
该工具是PPC Signal。
什么是 PPC 信号？
PPC Signal 是市场上最好的 PPC 优化工具之一。它利用人工智能和机器学习的力量自动检测 PPC 数据中的模式和异常。
无论您的 Google Ads 帐户增长到多大，PPC Signal 都会监控数据并为您提供有关变化的实时洞察以及如何改进您的 PPC 广告系列。
要了解 PPC Signal 的工作原理，让我们看一下该工具的主仪表板。
在此屏幕截图中，人工智能系统在 Google Ads 帐户中检测到 21 个活动信号。每个信号都代表了有关您的 PPC 性能发生重大变化的完整见解。
让我们看一些例子。
示例 1：
在此洞察中，CPC 值在过去几天内增长了 1,285.9%。您突然为每次转换支付了高达 798.30 美元，而您通常花费大约 57.60 美元。
这是一个完美的例子，说明为什么尽早降低风险至关重要。检测这种趋势所需的时间越长，您在高价转换上浪费的钱就越多。
PPC Signal 让您注意到这种浪费金钱的洞察力。您不必手动分析数据，因为该工具已经为您完成了。
示例 2：
并非所有信号都是负面的，就像示例 1 中的情况一样。PPC 信号还可以检测您的 Google Ads 广告系列中的机会。这些是趋势、转变和其他模式，快速行动将为绩效带来积极推动。
在此示例中，“Sports Watch Health Optimizer”广告组在移动设备上的展示次数增加了 480.7%。
可能有更多人在此广告组中搜索关键字，或者竞争对手已停止定位这些字词，并且您的展示次数份额已显着增加。
无论哪种情况，这都是提高您的 PPC 性能的机会。这种洞察力让您知道您应该利用的印象热潮！
示例 3：
早些时候，我们讨论了异常以及检测数据中这些奇怪事件的重要性。PPC 信号洞察警报系统可帮助您识别数据中的异常值和反向相关性。
这是一个完美的反相关异常检测示例。您可以清楚地看到可视化中的两条数据线是如何发散的，而不是遵循相同的路径。
您预计点击次数会随着展示次数的增加而增加。毕竟，看到您的广告信息的人越多，获得点击的机会就越多。
在这种异常情况下，情况正好相反。尽管展示次数有所增加，但点击次数正在减少。
这些示例信号有助于展示 PPC 信号系统在帮助您获得数据驱动决策的好处方面的效率。
通过自动检测和分析洞察力，您可以分配所有时间和资源来做出决策，而不是对数据大惊小怪。
常见问题解答：
什么是数据驱动的营销策略？
数据驱动的营销策略研究每个客户互动背后的指标和信息，以优化品牌、产品、消息传递等等。数据驱动的营销策略依赖于过去和现在的表现来调整策略和提高未来的表现。这种营销方法对于个性化体验和最大化您的投资回报率至关重要。
如何在营销中使用数据分析？
营销策略会产生大量数据。每次交互或非交互都会创建有用的信息，您可以使用这些信息来提高您的绩效。营销分析可帮助您理解这些大数据，并将原始数字和数据转化为可操作的线索，以优化您的活动和策略。
为什么监控营销活动很重要？
监控营销活动很重要，因为许多因素会影响这些策略。客户改变他们的行为和感受；竞争对手改变他们的策略来对抗你的策略；营销平台更改政策或更新以添加新功能；行业标准的变化。名单还在继续。如果您不监控您的营销活动，您将不知道策略是在改进还是步履蹒跚。
包起来
数据驱动决策的好处是深远的，而且影响深远。
我们的整个世界正变得越来越以数据为中心。我们需要证据、事实和见解来推动我们的决策，而不是松散的假设、直觉和其他不太准确的态度。
要真正成为一个数据驱动的组织，您需要非常熟悉您的数据和分析。
如果您没有适当的工具来利用大量可用数据，那么您实际上就是在忽略公司最宝贵的资源之一。
在 PPC 广告方面，PPC Signal 是目前最好的数据驱动优化工具。借助先进的 AI 技术，该系统会自动将您的数据转换为有关如何改进您的活动并消除任何潜在性能问题的可行见解。
这些见解直接转化为数据驱动的决策示例。
这就像为您的 Google Ads 帐户安装一个 GPS 系统，可以帮助您找到阻力最小的最佳路径。即使景观发生变化，PPC Signal 也会找到最佳路线。