行銷人員必學的商業分析應用
商業分析結合了人員、專案流程和科技技術，由於工作內容會牽涉到不同部門，因此在許多方面可以進行應用，例如：行銷、業務和財務等。以行銷部門來說，行銷人員為了提升目標客群的社群參與度、購買轉換率以及忠誠度，他們需要找到顧客在消費流程中所留下的各種資料，取出合適的資訊進一步分析、提出洞見。
全球疫情加速數位轉型，代表數據會變得更加重要。為了取得更好的成效，行銷人員需要從消費者端進行分析，也需要不斷優化消費流程、知道該如何分配資源到各個行銷活動中。即使不同的行銷活動可能會有不同的資料蒐集和分析方法，共同的目標都是透過過去的資訊，去預測和規劃更加精確的行銷決策。
可用於行銷方面的三大類資料分析方法
- 敘述性分析（Descriptive Analysis）
敘述性分析簡單來說，就是從數據中找出最直觀的見解，以了解在過程中發生了什麼。
例如：藉由行銷部門的相關數據報表，我們能找出行銷投資預算和進入銷售環節的消費者人數，我們也能區分出不同行銷管道底下的數據，進而算出投資報酬率。
一家汽車銷售公司的報表可能會列出一年中某型號所售出的汽車數量、行銷管道和銷售地點。為了對報表中的數據進行初步的理解，分析師會在匯總數據後，分析這三者之間的關係，例如：各銷售地點所售的汽車數、各銷售地點的相關行銷預算等。然後把這些資訊用最簡單的方式視覺化，轉化成讓人容易理解的圖表和摘要，好進行下一步的規劃。
- 預測性分析（Predictive Analysis）
預測性分析顧名思義，就是借助目前的數據資料去預測接下來的商業策略該如何做，才能達到更好的成效。
例如：我們能透過顧客在社群媒體上和自家粉絲專頁的互動率預估有多少人會參加接下來的行銷活動、制定下一季度的相關預算。另外，行銷漏斗（Marketing Funnel）中的各項轉換率（如：由造訪購物網頁轉換到將商品加入購物車的人數）也能協助行銷人員進行不同階段的改善和流程優化。
梅西百貨（Macy’s）的行銷團隊是這樣利用預測性分析的：他們分析了三個月內的 “產品類別用戶瀏覽相關數據” 和 “行銷漏斗中不同階段的顧客特徵”，找出能夠吸引他們購買的商品，並發送 “客製化電子郵件” 給不同顧客群，成功使銷售額從8％增加到12％。
- 建議性分析（Prescriptive Analysis）
建議性分析相較預測性分析會更加全面，重點在於如何將現況與未來預測納入決策考量，並找出最佳解決方案。
在行銷上，我們常常看到這種分析方法用於各種優化中（如：社群媒體營運優化、顧客線上購物流程優化、行銷預算重分配等）。
舉個例子，行銷人員在進行現況分析與預測後，發現有許多潛在顧客造訪官網卻沒有下單，若團隊改善顧客使用網頁進行購物的流程，便有機會能使潛在顧客的購物率提升，藉由建議性分析考量可行的各種方案，可以幫助團隊做出最好的決策。
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為甚麼我需要進行行銷分析？
- 優化行銷活動
藉由數位行銷的發展，我們能夠清楚知道消費者從哪些管道進入公司網站，並更進一步了解消費者。進行行銷分析可以使公司更清楚行銷流程的各個績效、確定需要改進的地方，更好去優化部門在行銷活動上的支出。
2. 持續衡量行銷成效
我們需要一個基準來衡量銷售和行銷活動的成效。行銷分析可以幫助團隊對潛在顧客與最終顧客之間的轉換率有所概念，有了分析的結果，行銷人員能夠不斷測試和優化新的行銷方法，也可以集中火力在帶來最佳投資報酬率的行銷策略上。
3. 從消費者反饋中學習
我們有很多行銷管道可以得到消費者的即時反饋，例如社群媒體除了能有助於行銷人員了解市場趨勢，當顧客提出一些購物流程或產品相關問題時，也能協助改善公司的行銷流程與商業決策。
行銷面的商業分析集中在實時的市場反饋，屬於比較細節的分析，若要評估總體營銷績效，則需要將其他面向列入考量。商業分析在行銷上的應用還有很多，這邊只是提到一部份而已。建立在商業分析的概念上，行銷分析能夠幫助企業做更好的決策，並著重在消費者的流程體驗和反饋，於有限的預算下發揮更大的效益。
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