做出對結果有重大影響的正確決策是每個行銷經理都希望的。為了實現這一目標，數據分析技術必須是最有效的，使我們能夠詳細了解策略的效率並預測機會。
赫蘇斯·卡德納斯
4月27日、20日 | 10 分鐘閱讀
最佳數據分析技術
閱讀時間： 8 分鐘
如今，數位行銷團隊擁有許多技術來執行任務，特別是那些屬於數位轉型的技術，例如：
大數據：是分析網路上大量資訊的技術和流程的概要，以確定買家的行為及其在網路上的習慣等面向。
人工智慧：它是一種允許自身在工作時「學習」的技術。它用於根據模式進行預測、識別上下文並改善決策。
儀表板：這些介面以圖表的形式提供關鍵訊息，用於分析策略的進度和績效。
如果不先提到那些對數據分析中的任何團隊或個人都有益的基本技能，就進入本文的重點是不明智的。下面就來認識他們吧！
數據分析所需的技能
這部分我們不會太廣泛，我們只
會討論我們認為最重要的技能及其原因。
命令
分析過程的一部分需要組織所有乾淨的數據以確定模式和見解。
同樣，對於此任務中處理的資訊和工具 紐西蘭電話號碼資源 的數量，順序是最好的盟友，甚至可以避免分析大量不代表優先順序的數字的傾向。
統計知識
資料分析師的大部分工作是透過數學和統計模型來確定標準差、迴歸、算術平均值和其他決策公式。
批判性思維
客觀地分析問題、假設和獲得的結果是該領域的基本技能。這樣就得到了更多相關的數據，而且可以相互關聯。
故障排除
識別機會、發現問題和製定解決方案也是數據分析人員的任務。
至關重要的是，您甚至可以找到那些最複雜的問題，以便快速想出解決它們的方法並利用它。
現在，考慮到這一點，我們可以解釋哪些是目前最有效的數據分析技術。
數據分析的最佳技術
由於提供這些資訊的來源，數據分析得到了改進，其中團隊的創造性方法是利用和開發使用數據的新想法的基本價值。
現在，伴隨著某些技術，極大地促進了這個過程，其中最重要的是：
1. 行銷組合模型（MMM）
它是一種先進的數據分析技術，涉及大數據來衡量透過特定管道傳播的有效性。
為此，需要在透過其他銷售方法產生的行銷統計資料之間使用連結。
通常，包括季節性因素、競爭對手活動和促銷活動等變量，以確定細分市場和個人的互動效果和變化。
該機制可以用來了解每個媒體在給定時間內對新客戶生成的參與。
例如，假設您注意到您的公司透過剛剛在部落格上啟動的登陸
頁面獲得了更多的商機。
這些數據可能意味著該頁面表現良好，可以作為其他頁面的成功典範，這將使我們能夠解釋該頁面值得在該頻道上進行更多投資。
2. 範圍、成本和品質 (RCQ)
覆蓋範圍、成本和品質是一種使用結構化資料和判斷的方式，減少其組件的管道，例如：
參與質量，
達到的目標客戶數量，
以及每個接觸點或轉換的成本。
而且，說到數據分析技術，當幾乎所有其他方法都無法應用時，即當資訊有限時，當全年有一致的例行程序時，或者當投資的邊際效應難以衡量時，就會使用它。
3. 預測模型
這是尋找某些變數之間關係的現實表示。該技術需要資訊科技、數位轉型、大數據和管理技能的一部分。
借助此工具，您可以找到商機，了解市場份額，識別細分市場，簡而言之，提供大量信息，以便根據數據做出決策，從而為營銷和銷售策略產生最大的利潤和紅利。
4. 歸因模型
對於數位行銷的執行，歸因是最具創新性方法的一部分。
該模型允許您使用演算法和規則來有效 使電子郵件行銷活動更具共享性 地管理可用資源，以便進行轉換和銷售。例如，購買線上廣告、電子郵件活動等時。
此外，它還允許行銷和程式設計專業人員決定每個管道對於成功轉換的有用程度。
透過使用迴歸技術、先進演算法和統計模型，可以對策略的現實產生更廣闊的視角，並優化管道。
更容易理解這種分析的類比是足球。
當一名球員在接到一記精彩而不可思議的傳球 電話數據 後進球時，進球者和傳球者的參與百分比是多少？根據具體情況，它會更高或更低。
同樣的事情也發生在行銷領域。