如何設計有效的 B2C 數據分析流程

高效的數據分析流程使營銷團隊能夠正確衡量他們當前和歷史的績效，並做出可靠的預測並相應地優化策略。

這是亞馬遜、Netflix 和沃爾瑪等頂級 B2C 品牌成功的關鍵因素。 隨著消費者不斷探索滿足日常需求的數字途徑，所有行業的 B2C 營銷主管都認識到數據分析對於為客戶提供優質體驗和提高投資回報率的重要性。

本指南將討論數據分析設置的重要性，並引導您完成在您的公司設計和實施它的過程。

客戶旅程複雜性的上升

對全面數據分析設置的需求來自於客戶旅程的日益複雜以及客戶對個性化體驗的期望。

事實上，71% 的客戶將個性化交互視為標準，而 76% 的客戶在沒有得到個性化交互時會感到沮喪。 根據 Gartner 的一項研究，個性化失敗的品牌可能會失去 38% 的客戶。 讓我們進一步分解。

在美國和歐洲的許多地區，普通家庭至少可以使用 7 台聯網設備，其中許多設備可用於通過搜索、電子郵件和社交媒體等方式與品牌互動。 雖然這為 B2C 公司提供了接觸更多客戶的機會，但也使營銷和銷售變得更加耗時和具有挑戰性。

從發現階段到轉化，客戶走了很長一段路，通常平均有八個接觸點。 想像一下，92% 的客戶訪問在線商店時並沒有最初的購買意圖。 事實上，這些客戶中有 25% 訪問是為了比較競爭對手的價格和功能，而 45% 訪問是為了了解有關特定產品和服務的更多信息。 甚至在線商店之外的營銷活動仍在繼續——在社交媒體、比較網站、搜索引擎和其他平台上。 即使購買完成後，客戶旅程仍在繼續，這些人渴望個性化的推薦和優惠。

也就是說，跨多個接觸點向客戶營銷需要並產生大量數據。 該數據包含有關消費者在轉化過程不同階段的行為、他們的獨特需求以及如何創建最有可能吸引他們的個性化優惠的信息。

處理來自多個來源的大量數據可能非常耗時、昂貴且容易出錯。 公司最終往往會得到孤立和低質量的數據，這會降低他們為客戶提供的體驗質量。 這反過來又導致全球消費者銷售額損失約 4.7 萬億美元。

為了打破這個循環，公司需要利用現代技術和數據管理實踐。

數據驅動的操作：數據可訪問性和清潔數據

在 InfoTrust 和 Forrester 舉辦的網絡研討會上，高級分析師 Richard Joyce 表示：“對於一家典型的財富 1000 強公司來說，數據可訪問性僅增加 10% 就會帶來超過 6500 萬美元的額外淨收入。”

數據可訪問性是關於使數據可訪問以在組織內使用。 這意味著來自不同部門並在處理數據方面具有不同經驗的人員知道他們可以在何處或如何訪問或請求數據並將其置於可用狀態。

清潔數據的可訪問性是數據驅動的 B2C 公司的核心方面之一。 如上所述，它使面向客戶的部門能夠利用關鍵任務洞察力，從而提高轉化率並增加淨利潤。 數據可訪問性的許多好處還包括以下內容。

改進決策

當各個部門的高管可以訪問和使用數據時，每位領導者就更容易了解公司的整體業務績效以及他們團隊的活動如何為最終目標做出貢獻。

這些信息對於幫助他們做出決策和實施產生積極成果的戰略至關重要，同時使公司更接近其目標。 重要的是要強調決不能忽視決策中使用的數據質量。

根據 Gartner 的數據，由於基於低質量數據的決策，公司平均每年損失 1500 萬美元。

了解如何衡量和提高數據質量

增強的數據質量

筒倉是企業中低質量數據的罪魁禍首。 當數據在各個部門孤立時，必然會出現重複和不一致的情況，並且很難建立公司客戶、合作夥伴和產品的整體視圖。 根據麻省理工學院的說法，低質量的數據會使公司損失 15% 到 25% 的收入。

然而，當數據變得可訪問時，情況就發生了轉變。 團隊獲得更多最新數據，消除重複和不一致的信息，產生更好的洞察力，公司獲得更多利潤。

更有效的預算分配

當您可以訪問適當組織的數據時，就可以確定產生最佳結果的渠道和策略。 了解這一點將使您能夠證明每項費用的合理性並將更多預算分配給高績效領域。

更好的客戶體驗

面向客戶的團隊之間對消費者數據的交叉融合使各個部門能夠更深入地了解客戶在旅程的每一步中的行為方式及其獨特需求。 這有助於生成銷售支持內容、創建個性化優惠以及與客戶建立更好的關係。

為 B2C 公司設計數據分析流程

數據分析涉及六個主要階段，被廣泛稱為數據分析生命週期。

本節將討論如何使用數據分析生命週期的各個階段來構建 B2C 分析流程。

發現與準備

發現階段更多地關注您的業務需求，而不是數據本身。 在這裡，您需要為您的團隊設定明確的目標，並就如何實現這一目標制定戰略。 您將需要檢查您所在行業的趨勢並評估可用資源和技術要求。

之後，您將確定貴公司的數據源是什麼以及您希望數據講述的故事。 這些數據通常通過假設檢驗，您可以根據當前的市場情況解決您的業務需求。

在發現階段之後，接下來是準備階段。 在這裡，重點從業務目標轉移到數據需求。 數據準備包括捕獲、處理和清理從內部和外部來源入站的業務數據。 收集的數據可以是結構化的（具有定義的模式）、半結構化或非結構化的。

作為 B2C 品牌，您的數據源可能包括亞馬遜廣告、Facebook 廣告和 Shopify。

模型規劃與搭建

現在您已經捕獲了所需的數據，下一步是加載和轉換數據。 這就是模型規劃階段的全部內容。

您可以使用多種技術將數據加載到分析沙箱中。 兩種主要類型是：

1. 提取、轉換和加載 (ETL)：此過程在將數據加載到沙箱之前使用預定義的業務規則提取和轉換數據。
2. 提取、加載和轉換 (ELT)：在這裡，您將原始數據加載到沙箱中，然後轉換數據。

閱讀我們的 ETL 流程初學者指南

在此階段可以過濾或完全刪除臟數據。 您可能使用的其他技術包括數據聚合、集成和清理。

構建階段涉及開髮用於培訓和生產目的的數據集。 在這裡，您將依賴決策樹、邏輯回歸和神經網絡等技術。 這個階段還包括設計模型的執行，並且定義和準備執行環境的性質，以便在需要更健壯的環境時更容易擴展。

結果溝通

此階段涉及讓公司內的利益相關者知道模型執行的結果。 利益相關者將仔細檢查您的報告，以確定它是否符合發現階段規定的業務標準。 這涉及從分析中識別關鍵發現，衡量與結果相關的業務目標，並為公司利益相關者生成易於理解的摘要。

運營化

此階段涉及從沙箱中移動數據並在現實環境中實施模型。 不斷監控和分析數據，以確保生成的模型返回預期結果。 如果結果不符合預期，您可以隨時回來進行調整。

使用 Improvado 自動化數據分析

手動構建和管理數據管道可能是一個耗時、資源密集且容易出錯的過程，尤其是對於擁有 PB​​ 級數據的企業級公司而言。

平均而言，企業級公司的數據工程師每天花費 40% 的時間來修復不良數據和損壞的數據管道。

數據工程師檢測管道內事件的緩慢速度加劇了手動 ETL 容易出錯的性質。 根據韋克菲爾德的說法，工程師平均需要四個小時來檢測錯誤，大約需要九個小時來修復它們。

這導致不良數據的頻繁出現，進而影響這些公司 26% 的收入。 為了遏制不良數據的威脅，公司需要利用 Improvado 等自動化 ETL 平台。

Improvado 是一個收入數據平台，可大規模自動化全渠道營銷分析和報告。 該平台可將貴公司數據分析生命週期的關鍵領域（聚合、轉換和清理）自動化，將乾淨的、可分析的數據交付給您所需的倉庫、BI、分析或可視化工具。

這可以節省多達 90% 的報告時間，讓您更好地控制公司的數據，並最終提高您的投資回報率。

領先一步

隨著消費者環境日益複雜，數據驅動的組織通過自動化全渠道收入平台加強其分析堆棧並將手動 ETL 拋在後面，繼續保持領先地位。

這使他們能夠集中現有數據，利用新數據源進行擴展，並專注於發現有影響力的、以增長為導向的洞察力。

如果您想進一步了解 Improvado 如何幫助您的公司建立強大且可擴展的數據分析流程，請隨時與我們聯繫。 我們很樂意提供幫助！