我們都知道分析是很重要的，作為營銷人員，我們需要花大量的時間在數據中分析，我們都希望自己能在許多方面做好分析師角色。在一個優秀的營銷團隊中， 有一個可靠的分析平台，提供可操作性的見解，是十分必要的。能夠得到客觀的、可參考性的數據，可以幫助我們解決很多問題，並作出准確的預測，這樣我們就有 能力每天做出數據分析。
你或許有多個團隊，有專人涉及分析工作，你就可以做自己能做的一切。也許你們團隊當中有些全職分析師為你工作，你可以在工作中使用這些有效數據，這其實是很多人都希望的。
現在我們來談論不同類型的分析和他們共通之處，如果營銷團隊沒有有效數據作支撐的話，後果是相當可怕的。那麼分析師必須具有全面的知識、高效的工作經驗。
有哪些不同類型的分析?
所有數據分析的目的是給我們提供更多可參考的依據，我們可以在未來有計劃的實施。聽起來很簡單，但做起來是相當麻煩的。營銷人員一般都有一個常見的誤 解，所有分析都是一樣的，這是錯誤的。實際上分析有三種類型：預測性、指令性和描述性。大多數營銷人員花費自己所有時間的大部分在描述性分析上。可以想 象，這會讓很多高效的數據和創新的建議石沉大海。
接下來我來闡述這三個分析，並討論他們的差異......
描述性分析：
描述性分析在我們進行數據挖掘時，是我們的歷史業績的真實體現。通常情況下，我們只是獲取上下文或案例的數據。這是大多數營銷人員每天做的最核心的東西，尤其是網絡分析。我們來分析下如何進行描述性分析的。
典型的問題包括：“ 我們的活動有哪些?” “最後一個季度如何發展?” “網站停機時間影響哪些其他性能關鍵績效指標?”
預測性分析：
預測性分析需要的不是問題而是要更多的建議。它涉及到用你的歷史數據，來預測未來發展。當我們試圖預測下個月將如何獲得當月績效，這就變的很容易。雖然它是預測分析，對我來說很重要，但它讓我知道多少營銷人員停留在描述性分析，沒有進行預測分析階段。
典型的陳述包括：“通過前幾個月的數據和最近持續增長趨勢，我們可以預計再增加25%”或“知道我們的季節性下降的趨勢，在接下來的6周我們可以預期減緩了10%。”
指令性分析：
指令性分析需要更進一步的預測。指令性分析就是你要自動的收集整理數據，並應用業務規則更快地作出預測，並規定下一步措施。營銷人員往往沒有為別人思 考和解決的“責任” 。我認為這是一個非常危險的心態，也會影響公司的業務KPI。指令性分析是一個非常強大的的催化劑，可以給公司取得成功。
典型的問題包括：“如果我們可以預測當客戶離開我們之前，他們需要什麼，我們可以怎樣改變他們的主意?” “如果我們可以預測，當他們進行第二次購買時，能不能建議再購買其他產品?” “如果我們能預測他們將與朋友分享，我們將如何做?”
你做到了嗎?
很多營銷人員都自認為，描述性分析是本職工作，“其他東西”是別人需要弄清楚的。其實每個團隊工作時都應該具有三種類型的數據分析能力，你必須打破這些從落後的思維。
如果每個隊員們都能通過案例對數據進行分析，作出預測，然後集思廣益的方法來實施，一定可以獲得很大的收獲。
這就是作為一個分析師做的事情，我相信我們都變會得越來越像這個行業分析師並繼續向前發展。使用這個平台工作會比以往更容易，比以前競爭更加激烈。為什麼我們不立即實施?
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