分析有时被视为一个神奇的 8 球，可以回答有关您的 PPC 活动的任何问题。
“为什么我没有通过我的 PPC 广告获得更多客户？”
好问题; 让我们查阅分析。
“我是否充分利用了我的广告预算？”
另一个好问题！看看你的分析告诉你什么。
“我应该定位哪些关键字？”
您的分析也可以回答这个问题。
有数百个营销分析示例解决了 PPC 经理的常见问题和担忧。
不幸的是，分析并不像使用魔术 8 球那么容易。你不能摇晃水晶球，等它吐出答案。
分析是一个耗时且复杂的过程，给营销人员和 PPC 经理带来了许多挑战。最重要的障碍之一是需要定期重复这个复杂的分析过程。
本讨论将着眼于营销分析的示例以及在为您的 PPC 活动执行分析时可能出现的现实挑战。通过识别这些挑战，您可以更轻松地通过自己的努力克服它们。
营销分析示例：为什么数据分析在数字营销中很重要？
在深入了解营销分析的不同类型和挑战之前，首先要了解它的重要性。分析在数字营销中扮演什么角色？你能用这些信息做什么？
了解您的客户
营销的核心目的之一是更好地了解您的客户以及如何为他们服务。这甚至是您营销组合的基础。你想知道你的客户是谁，他们想要什么，他们不想要什么，他们什么时候想要等等。
每次交互都包含丰富的数据。这些数据将告诉您您需要了解的有关客户的所有信息。分析允许您从这些交互中获取所有数据并从中获得有用的意义。
做出基于数据的预测
营销是一个竞争激烈的领域，在这个领域中，第一个抓住机会的人会获得最大的回报。分析可以帮助您在竞争中领先一步。
通过检测趋势、变化和其他模式，您可以在这些机会发生之前或发生时识别它们。这些类型的预测可以帮助您首先对市场中有价值的变化采取行动。
优化您的结果
当您能够更好地了解您的客户和市场时，您就可以开始优化您的策略结果。
通过使用您从分析中学到的知识，您可以调整活动以满足客户的最新需求和整个市场。
您永远不必猜测下一步应该是什么，因为您有数据可以为您的决定提供信息！
使用您的数据，您将能够准确地决定投资哪些策略。这将显着提高营销投资回报率。
防止重复损失
优化结果的一部分也是识别风险或损失的领域。这些危险信号是策略、目标、渠道或其他组件，它们不再有回报，可能会花费您宝贵的资金。
当您在广告系列中发现损失或浪费的领域时，进行调查至关重要。进一步挖掘数据并找到证据表明为什么会发生这种损失。发生了什么变化？
监控性能
理想情况下，您希望避免在营销活动中出现意外。通过定期且持续地监控您的分析，您将能够在任何有问题的异常发展为更严重的危机之前很久就发现它们。
这种预警系统在 PPC 营销领域至关重要，因为活动数据变化如此频繁和迅速。您希望尽可能地领先于这些变化。
发现隐藏的机会
越来越多的营销人员正在使用配备智能 AI 的工具，因为它们提供了一种主动管理方法。这意味着这些工具不是对变化做出反应，而是提供了对变化采取行动并在变化发生时抓住机会的机会。
通常，这些机会是您通常不会自己发现的。营销人员往往会陷入熟悉的模式。探索新的数据集可能很困难，因为您并不总是知道自己在寻找什么。
在某种程度上，这些智能工具就像您的营销人员的另一个团队成员。它提供了新的角度来处理数据，最终产生更有趣和可操作的见解。
营销分析的例子
营销分析的重要性怎么强调都不为过。数字时代的顶级品牌并非偶然。像亚马逊这样的公司不遗余力地利用他们的分析来寻找新的方法来最大化他们的投资回报率、扩大他们的业务并在竞争中保持领先。
营销数据来自许多不同的来源，可以使用多种方法和模型进行分析。
例如，在分析品牌知名度时，您将使用不同的分析模型并衡量其他指标，而不是想知道您的 PPC 活动当月产生了多少收入。
本节将涵盖许多不同类型的营销分析选项。
当前和以前的数据分析
当前（现在）和以前（过去）分析是工作中最常见的营销分析示例之一。营销人员经常通过比较过去的时期和当前的时期来发现巨大的价值。
这就是存在诸如季度报告之类的东西的原因。您需要知道您当前的绩效如何与过去的业务状况保持一致。你有改善还是拒绝？
当前和以前的数据分析可用于跟踪长期进展，例如逐年变化或短期变化。您甚至可以使用此分析来比较日常表现。
客户细分分析
客户细分可帮助您将整个客户群划分为具有相似属性的逻辑组。这种做法有很多好处。
一方面，它使您的营销更具针对性和个性化，从而可以带来更好的绩效。当您拥有非常多样化的细分受众群时，每个细分受众群都会对不同类型的消息和提议做出回应。
进行客户细分分析的另一个好处是它使您的数据更易于使用。想象一下，试图同时分析来自全国 1,000,000 名客户的数据——这是一件令人头疼的事情。
当这 100 万客户被分成更小的组时，数据更易于管理和分析。
调度分析
成功的营销和广告总是适时的。您希望您的营销信息和广告在客户活跃时出现。如果您没有达到这些关键时刻，那么您将错过与潜在客户的宝贵互动。
您还必须考虑您的受众何时最容易接受某些优惠和信息。您不想在不相关的时候推送消息。相反，您希望预测需求并在最佳时机通过相关优惠满足他们。
调度分析可帮助您回答这些“何时”问题。您还将确定客户不活跃或不接受广告的时间。避免这些时间将确保您的广告不会干扰他们的活动并损害您的客户体验。
工作流分析
数字营销是多方面的，通常需要一群人一起工作。工作流程与完成的内容、谁在做以及何时做有关。这保证了每个广告活动和营销策略都是有凝聚力的。
工作流程分析工具提供的功能可让您的团队按时完成任务，同时还分析活动数据以发现要添加到工作流程中的新目标。
从本质上讲，工作流分析可以帮助您的团队在 PPC 管理方面变得更有效率和生产力。
客户终身价值分析
通过使用销售和财务数据补充您的营销分析，您可以开始分析客户的生命周期价值。这是单个客户一生中将在您的业务上花费的金额。较高的生命周期价值表明经常购买的非常忠诚的客户。
当您比较不同细分受众群的客户生命周期价值数据时，您可以开始了解哪些类型的个人是您最有价值的目标。此信息将影响您的客户获取策略、活动定位等。
客户意图分析
意图是 PPC 营销的一个重要因素。每当潜在客户或潜在客户执行搜索时，都会有意图或目的。除了他们在搜索框中输入的关键字之外，这些搜索词背后还有一个意图。
例如，如果您搜索“参观大峡谷”，您的意图是前往自然地标。该地区的旅游景点可能会发现这个关键字很有价值。另一方面，如果您搜索：“大峡谷有多深？” 现在你的意图是严格地获取信息。
客户意图分析可帮助您选择具有与您的营销目标一致的客户意图的关键字。如果您的目标是增加收入，那么您需要选择具有转化意图的关键字。
PPCexpo 关键字规划师是为您的数字营销策略列出关键字的最佳工具。
表现最佳者分析
最佳表现者分析将帮助您确定哪些关键字、细分受众群、位置、时间、设备和其他组件提供了大部分结果。这些是您的上市策略的关键部分，您绝对需要在其余部分之前对其进行优化。
这也称为帕累托原则或 80-20 规则。它遵循一个简单的比率，表明大约 80% 的结果是由 20% 的努力创造的。
这不是一个精确的衡量标准，而是一种估计，表明一小部分努力会产生大部分结果。大约80% 的效果来自大约 20% 的关键字。
当您可以确定产生大部分结果的这一强大的少数活动时，您可以确保您的时间和精力花在您的 PPC 帐户中最有价值和最有利可图的领域。
资源分配和优先级分析
关于识别最佳绩效者的主题，类似的分析类型是资源分配和优先级划分方法。这是另一种分析类型，旨在优化资源的使用方式以实现最佳结果。
毕竟，您不想在不能产生最佳结果的策略上浪费时间、人员和金钱。
借助营销分析，您可以开始提出正确的问题，以帮助您的业务和战略发展。这是关于用数据和数字告知您的想法和想法。
与其说“我认为广告系列 A 听起来更好”，不如说“广告系列 A 的效果会更好，因为它与去年的这个时候我们运行的广告系列 Z 相似，并取得了不错的效果。”
营销渠道分析
今天的营销涉及越来越多的渠道。即使您单独查看 PPC 营销，仍然需要考虑多种渠道类型、广告网络和平台。
营销渠道分析查看来自付费、自然和社交媒体渠道的数据，以确定哪些渠道为您的品牌带来了最多的客户，并为实现您的营销目标提供了最大的进展。
一旦您了解了最佳渠道，您就可以将注意力和精力集中在这些战略位置上。
做出基于数据的决策
这些不同分析类型的目标都保持不变。
这是为了让您从各个角度了解您的营销绩效。您消除了猜测，并将其替换为基于数据的决策。
这并不意味着让数据主导这场秀。相反，这意味着使用您的专业知识、经验和专业知识来做出决定。然后，使用您的数据来证明这些选择的合理性。
这是您作为营销人员的直觉与您的数据证据之间的结合。
您对营销分析的深入研究越多，就越容易做出以数据为依据的决策。您开始认识到您的策略在什么时间最有效、哪些渠道产生的转化次数最多、何时预期某些产品或类别的性能会提高或降低等等。
您将承担更少的风险并做出更好的整体决策，因为您拥有数据和经验来了解哪些路径是实现最佳结果的正确路径。
数据分析步骤
在进行自己的分析工作时，您需要遵循一些基本步骤。本节将简要介绍这些步骤。您可以将此信息应用于您的分析项目。
第 1 步：确定数据要求
您的第一项工作是设置数据要求。换句话说，您需要哪些数据来构建模型或分析？
此步骤的一部分涉及设置分析目标。您希望在流程结束时达到什么目标？你打算回答一个关键问题吗？或者，你是否努力发现一种新的方法？
您的数据需求充当其余步骤的框架。您可能会发现您需要在后期阶段添加这些要求。没关系！
第 2 步：收集数据
现在您已经设置了数据要求，您必须收集符合这些参数的数据。
这是一个相当简单的过程，具体取决于您执行的分析类型。大多数数据应该很容易获得。
但是，在某些情况下，您可能必须从外部来源请求信息或克服意想不到的障碍才能提取所需的数据。
如果您不能完全确定哪些数据符合您的要求，那么数据收集过程也可能是一个挑战。
您可能会收集到比您需要的更多的信息，但后来才意识到其中一些与分析无关。这就是为什么在步骤 1中设置非常具体的数据要求至关重要的原因。
第 3 步：组织数据
您在此阶段收集了大量数据，但需要在开始分析之前对其进行组织。
从本质上讲，您已经收集了数据分析配方的所有成分。现在您需要准备和组织每个项目以准备好它们。
电子表格是营销人员用来组织数据的主要方法。但是，除了电子表格之外，您还可以使用其他形式的软件和分析工具。
第 4 步：清理数据
在组织数据并将其全部集中到一个位置之后，您的下一个目标是过滤和清理数据。
此处的目标是消除与分析准确性发生冲突的任何错误或其他问题，同时确保每组单独的数据可以在电子表格中有效地相互“对话”。
在这个阶段有几个目标。首先，您需要删除可能出现在不同来源的重复数据。
例如，您可能有两个数据表跟踪数据。你只需要一个计数。否则，您可能会重复计算点击次数并扭曲分析结果。
接下来，看看如何在电子表格中测量数据。您希望单位和标签统一。您不希望点击成本一半用美元表示，另一半用欧元表示。您需要选择一个单位并转换您的数据，使其全部遵循这种格式。
最后，检查所有电子表格数据是否存在任何其他错误，例如拼写错误、输入错误等。查看电子表格的整体结构并查看数据是否以最清晰的逻辑顺序排列也是一个好主意。
提示：数据分析是分析数据以得出有关该信息的结论的科学。但是，数据需要相关、收集、清理和组织，然后才能得出正确的结论。
数据分析的挑战
上面概述的步骤作为典型分析的框架。但是，一些挑战可能会破坏此过程并阻止您的分析。
上一节简要提到了其中一些挑战，例如从外部来源收集数据时出现的问题，或者对于哪些数据实际上与您的分析相关的混淆。
本讨论的下一部分将着眼于 PPC 营销人员面临的特定数据分析挑战以及如何克服这些挑战。
挑战 #1：正在收集的数据量
当今的组织并没有忘记数据的重要性。大多数企业会尽可能多地收集数据，因为他们了解这些信息的价值。
不幸的是，收集所有东西会产生大量需要组织、过滤、清理和分析的东西。
每天产生的数据量就是“大数据”一词的由来。您的客户与您的企业之间的每一次事件或互动都会增加有价值的数据点，这些数据点可以被跟踪、分析和比较。
即使是小型企业也会在很短的时间内产生数千个互锁的数据集。
解决方案：您需要一个能够自动收集和组织您的业务产生的大量数据的数据系统。如果您必须手动执行此过程，那么以当今数据的速度和大小是不可能的。
自动化系统使您可以将时间集中在分析和跟进见解上，而不是收集。
挑战#2：实时收集有意义的数据
在与产生的海量数据作斗争时，出现了第二个挑战：识别什么是有意义的，什么是没有意义的。更糟糕的是，这种区分必须实时进行。
您挖掘数据所隐藏的机会和洞察力的时间越长，信息的价值就越低。
如果你不能足够快地采取行动，你就会把潜在价值降到最低。
您最终可能会依赖过时的数据来做出决定，这可能会产生重大的负面影响。
解决方案：同样，自动化是您最好的朋友。
如果您尝试手动管理数据，您将永远落后。跟上实时变化的步伐是不可能的。您需要人工智能和机器学习的强大和即时分析能力。
当您拥有能够实时检测有意义的见解的数据系统时，您会收到有关影响您的营销和 PPC 活动的最新变化的报告和警报。这使您可以保持领先地位。
挑战#3：数据的可视化表示
单独分析原始数字对人脑来说是一个具有挑战性的前景。大多数人只是不熟悉处理大量数字。他们很难从电子表格的数字墙中提取有价值的信息。
你需要将这些数据转换成你的大脑可以理解和分析的东西。数据可视化是使数据和见解更易于访问的关键步骤。
电子表格会告诉您有关数据的信息，但 PPC 图表和可视化会向您展示，这更有价值。一眼就能看懂数据。
解决方案：需要直观地呈现数据，以确保快速、全面地理解数据。这意味着使用图表、图形和其他可视化来显示您的 PPC 数据。
您需要一个可以帮助您将原始数据转换为富有表现力的视觉效果的工具，让您能够看到这些复杂电子表格背后的大局。
不幸的是，像 Google Sheets 或 Microsoft Excel 这样的电子表格程序的图表选项有限。完全缺乏为营销人员和 PPC 经理明确构建的图表。这就是 ChartExpo 介入的地方。
ChartExpo 是一个适用于 Excel 或 Google 表格的插件。它有多个可视化图表库，包含超过 80 个总选项（并且还在不断增加）来显示您的数据。
ChartExpo 构建了许多此类图表时考虑到了数字营销。您将始终拥有多种选项，旨在帮助您立即查看洞察力。
挑战#4：来自多个来源的数据
如前所述，您将从多个来源和平台获取数据。这带来了一些不同的挑战。
最明显的是，从不同位置获取数据并将它们集中到一个地方需要更多的时间和精力。
此外，您可能需要进行大量的清理和过滤才能将这些数据集组合在一起而不会出现复杂情况。手动执行此操作可能很乏味，并且会占用更重要的任务时间。
解决方案：您需要开发一个集中式系统。否则，您和您的团队将始终需要联系每个单独的来源以收集数据。集中式系统还将更容易交叉比较不同的渠道和平台。
挑战 #5：无法访问的数据
将数据转移到一个集中式系统只是成功的一半。您还需要确保最需要的人可以访问所有这些数据。PPC 经理和营销分析师需要访问大量数据。
在数据访问受到高度限制的大型组织中，这可能很困难。如果 PPC 经理或营销人员在异地工作，挑战只会增加，因为在将数据传输到远程位置时可能会出现额外的安全问题。
解决方案：您希望在不影响安全性的情况下尽可能不受限制地访问数据。有效的数据库将解决可访问性问题，同时确保只有授权的团队成员才能访问敏感信息。
挑战#6：质量差的数据
如果您让低质量和不准确的数据混入其中，您很容易破坏您的分析过程。
这是分析的致命弱点。
如果您将不良数据用于分析，那么从另一端得出的任何见解或结论都将同样糟糕。
低质量数据可能只是时间问题。同样，您不想对过时的信息做出当前决定。
如果这些不准确或过时的见解和结论被用来影响决策，可能会导致灾难性的后果。
解决方案：实施中央数据系统将保护您免受低质量数据的影响。只有可信的、经过验证的来源才会将数据汇集到您的系统中。任何新信息都会在创建后立即添加。
因此，您永远不必担心进入分析的过时或未经验证的数据。
挑战#7：来自高层的压力
每个营销团队都面临来自利益相关者和高层管理人员的压力。人们想知道正在做什么并看到他们的营销预算的结果。
这在流程中增加了一个步骤：将这些结果报告给其他人，这说起来容易做起来难。
重要的是要记住，虽然您可能非常熟悉数据和您的日常营销策略，但您的利益相关者并不喜欢在这些水域游泳。
您需要在报告中格外小心，以确保可以赶上这些不熟悉的各方并从数据中得出相同的结论。
解决方案：这是您可以使用有效的 PPC 图表工具（例如 ChartExpo）克服的另一个挑战。通过为图表赋予有效的视觉效果，您可以更好地保证利益相关者和高层管理人员理解信息。
挑战#8：专业知识短缺
利益相关者并不是唯一不熟悉数据分析的人。由于缺乏经验和人才，一些营销人员也难以进行分析。您的团队可能缺乏成功运行详细数据分析的知识或能力。
拥有强大的数据科学和分析专业知识直到最近才成为营销人员的基本要求。许多组织将其视为一项受欢迎的技能，但不是强制性的。
因此，许多营销人员对分析只有基本的了解。
解决方案：有两种方法可以解决此问题。首先是通过您的招聘过程；您可以考虑招聘具有强大分析能力的营销人员。
这并不总是可行的，因为聘请这样的专家可能会很昂贵。您的工资单中可能没有足够的空间来雇用全新的员工。
另一种解决方案是投资于非常易于使用的分析软件。使用正确的 PPC 分析解决方案，您自己只需要很少的专业知识。
人工智能系统通过机器学习算法处理所有棘手、复杂的部分。您唯一的工作是决定分析什么以及如何使用由此产生的可操作的见解！
挑战#9：自动化焦虑
许多这些挑战的经常性解决方案之一是实施自动化解决方案。在纸面上，自动化似乎是一件轻而易举的事。然而，许多营销人员对此表示担忧。
将数据和分析的控制权交给人工智能系统很容易感到焦虑。这感觉就像您将策略和活动绩效的未来置于机器手中。
不是这种情况。通常，这种焦虑是对自动化的真正含义感到困惑的结果。
自动化 PPC 工具的重点不是接管您的广告系列。相反，他们的目标是消除经常使营销人员陷入困境的耗时、乏味的任务的负担。分析过程充满了这些类型的活动。
解决方案：在选择合适的分析软件来帮助您改善 PPC 营销时，PPC Signal 是最佳答案。
该系统易于使用，并允许营销人员将所有注意力集中在改进活动和取得进展上。
您不必为复杂的电子表格和每小时都在变化的原始数据而烦恼。
PPC Signal 监控您的活动并发现值得更深入研究的值得注意的变化。您可以完全控制您选择调查的信号以及接下来要采取的行动。
如果您不确定下一步是什么，PPC Signal 还为它呈现的每个信号推荐一个解决方案。
包起来
数据在营销和 PPC 管理中无处不在。考虑到数据和分析的价值，这应该是个好消息。然而，哪里有数据，哪里就有挑战。
了解营销分析的不同示例是不够的。您还需要认识到与执行每种类型的分析相关的挑战以及如何克服这些挑战。
最重要的是，您需要知道哪些工具最有利于帮助您解决这些不同的障碍。
PPC Signal 和 ChartExpo 都应该在您的列表的顶部 – 处理事物的分析方面 (PPC Signal) 以及数据的报告和可视化 (ChartExpo) 的一对二。
在您的工具箱中使用这两种解决方案，您将毫无问题地克服改善 PPC 活动的现实挑战。