如何设计有效的 B2C 数据分析流程

高效的数据分析流程使营销团队能够正确衡量他们当前和历史的绩效，并做出可靠的预测并相应地优化策略。

这是亚马逊、Netflix 和沃尔玛等顶级 B2C 品牌成功的关键因素。 随着消费者不断探索满足日常需求的数字途径，所有行业的 B2C 营销主管都认识到数据分析对于为客户提供优质体验和提高投资回报率的重要性。

本指南将讨论数据分析设置的重要性，并引导您完成在您的公司设计和实施它的过程。

客户旅程复杂性的上升

对全面数据分析设置的需求来自于客户旅程的日益复杂以及客户对个性化体验的期望。

事实上，71% 的客户将个性化交互视为标准，而 76% 的客户在没有得到个性化交互时会感到沮丧。 根据 Gartner 的一项研究，个性化失败的品牌可能会失去 38% 的客户。 让我们进一步分解。

在美国和欧洲的许多地区，普通家庭至少可以使用 7 台联网设备，其中许多设备可用于通过搜索、电子邮件和社交媒体等方式与品牌互动。 虽然这为 B2C 公司提供了接触更多客户的机会，但也使营销和销售变得更加耗时和具有挑战性。

从发现阶段到转化，客户走了很长一段路，通常平均有八个接触点。 想象一下，92% 的客户访问在线商店时并没有最初的购买意图。 事实上，这些客户中有 25% 访问是为了比较竞争对手的价格和功能，而 45% 访问是为了了解有关特定产品和服务的更多信息。 甚至在线商店之外的营销活动仍在继续——在社交媒体、比较网站、搜索引擎和其他平台上。 即使购买完成后，客户旅程仍在继续，这些人渴望个性化的推荐和优惠。

也就是说，跨多个接触点向客户营销需要并产生大量数据。 该数据包含有关消费者在转化过程不同阶段的行为、他们的独特需求以及如何创建最有可能吸引他们的个性化优惠的信息。

处理来自多个来源的大量数据可能非常耗时、昂贵且容易出错。 公司最终往往会得到孤立和低质量的数据，这会降低他们为客户提供的体验质量。 这反过来又导致全球消费者销售额损失约 4.7 万亿美元。

为了打破这个循环，公司需要利用现代技术和数据管理实践。

数据驱动的操作：数据可访问性和清洁数据

在 InfoTrust 和 Forrester 举办的网络研讨会上，高级分析师 Richard Joyce 表示：“对于一家典型的财富 1000 强公司来说，数据可访问性仅增加 10% 就会带来超过 6500 万美元的额外净收入。”

数据可访问性是关于使数据可访问以在组织内使用。 这意味着来自不同部门并在处理数据方面具有不同经验的人员知道他们可以在何处或如何访问或请求数据并将其置于可用状态。

清洁数据的可访问性是数据驱动的 B2C 公司的核心方面之一。 如上所述，它使面向客户的部门能够利用关键任务洞察力，从而提高转化率并增加净利润。 数据可访问性的许多好处还包括以下内容。

改进决策

当各个部门的高管可以访问和使用数据时，每位领导者就更容易了解公司的整体业务绩效以及他们团队的活动如何为最终目标做出贡献。

这些信息对于帮助他们做出决策和实施产生积极成果的战略至关重要，同时使公司更接近其目标。 重要的是要强调决不能忽视决策中使用的数据质量。

根据 Gartner 的数据，由于基于低质量数据的决策，公司平均每年损失 1500 万美元。

了解如何衡量和提高数据质量

增强的数据质量

筒仓是企业中低质量数据的罪魁祸首。 当数据在各个部门孤立时，必然会出现重复和不一致的情况，并且很难建立公司客户、合作伙伴和产品的整体视图。 根据麻省理工学院的说法，低质量的数据会使公司损失 15% 到 25% 的收入。

然而，当数据变得可访问时，情况就发生了转变。 团队获得更多最新数据，消除重复和不一致的信息，产生更好的洞察力，公司获得更多利润。

更有效的预算分配

当您可以访问适当组织的数据时，就可以确定产生最佳结果的渠道和策略。 了解这一点将使您能够证明每项费用的合理性并将更多预算分配给高绩效领域。

更好的客户体验

面向客户的团队之间对消费者数据的交叉融合使各个部门能够更深入地了解客户在旅程的每一步中的行为方式及其独特需求。 这有助于生成销售支持内容、创建个性化优惠以及与客户建立更好的关系。

为 B2C 公司设计数据分析流程

数据分析涉及六个主要阶段，被广泛称为数据分析生命周期。

本节将讨论如何使用数据分析生命周期的各个阶段来构建 B2C 分析流程。

发现与准备

发现阶段更多地关注您的业务需求，而不是数据本身。 在这里，您需要为您的团队设定明确的目标，并就如何实现这一目标制定战略。 您将需要检查您所在行业的趋势并评估可用资源和技术要求。

之后，您将确定贵公司的数据源是什么以及您希望数据讲述的故事。 这些数据通常通过假设检验，您可以根据当前的市场情况解决您的业务需求。

在发现阶段之后，接下来是准备阶段。 在这里，重点从业务目标转移到数据需求。 数据准备包括捕获、处理和清理从内部和外部来源入站的业务数据。 收集的数据可以是结构化的（具有定义的模式）、半结构化或非结构化的。

作为 B2C 品牌，您的数据源可能包括亚马逊广告、Facebook 广告和 Shopify。

模型规划与搭建

现在您已经捕获了所需的数据，下一步是加载和转换数据。 这就是模型规划阶段的全部内容。

您可以使用多种技术将数据加载到分析沙箱中。 两种主要类型是：

1. 提取、转换和加载 (ETL)：此过程在将数据加载到沙箱之前使用预定义的业务规则提取和转换数据。
2. 提取、加载和转换 (ELT)：在这里，您将原始数据加载到沙箱中，然后转换数据。

阅读我们的 ETL 流程初学者指南

在此阶段可以过滤或完全删除脏数据。 您可能使用的其他技术包括数据聚合、集成和清理。

构建阶段涉及开发用于培训和生产目的的数据集。 在这里，您将依赖决策树、逻辑回归和神经网络等技术。 这个阶段还包括设计模型的执行，并且定义和准备执行环境的性质，以便在需要更健壮的环境时更容易扩展。

结果沟通

此阶段涉及让公司内的利益相关者知道模型执行的结果。 利益相关者将仔细检查您的报告，以确定它是否符合发现阶段规定的业务标准。 这涉及从分析中识别关键发现，衡量与结果相关的业务目标，并为公司利益相关者生成易于理解的摘要。

运营化

此阶段涉及从沙箱中移动数据并在现实环境中实施模型。 不断监控和分析数据，以确保生成的模型返回预期结果。 如果结果不符合预期，您可以随时回来进行调整。

使用 Improvado 自动化数据分析

手动构建和管理数据管道可能是一个耗时、资源密集且容易出错的过程，尤其是对于拥有 PB 级数据的企业级公司而言。

平均而言，企业级公司的数据工程师每天花费 40% 的时间来修复不良数据和损坏的数据管道。

数据工程师检测管道内事件的缓慢速度加剧了手动 ETL 容易出错的性质。 根据韦克菲尔德的说法，工程师平均需要四个小时来检测错误，大约需要九个小时来修复它们。

这导致不良数据的频繁出现，进而影响这些公司 26% 的收入。 为了遏制不良数据的威胁，公司需要利用 Improvado 等自动化 ETL 平台。

Improvado 是一个收入数据平台，可大规模自动化全渠道营销分析和报告。 该平台可将贵公司数据分析生命周期的关键领域（聚合、转换和清理）自动化，将干净的、可分析的数据交付给您所需的仓库、BI、分析或可视化工具。

这可以节省多达 90% 的报告时间，让您更好地控制公司的数据，并最终提高您的投资回报率。

领先一步

随着消费者环境日益复杂，数据驱动的组织通过自动化全渠道收入平台加强其分析堆栈并将手动 ETL 抛在后面，继续保持领先地位。

这使他们能够集中现有数据，利用新数据源进行扩展，并专注于发现有影响力的、以增长为导向的洞察力。

如果您想进一步了解 Improvado 如何帮助您的公司建立强大且可扩展的数据分析流程，请随时与我们联系。 我们很乐意提供帮助！