当涉及到Google Analytics（分析）你做得不够

我们都知道分析是很重要的，作为营销人员，我们需要花大量的时间在数据中分析，我们都希望自己能在许多方面做好分析师角色。在一个优秀的营销团队中， 有一个可靠的分析平台，提供可操作性的见解，是十分必要的。能够得到客观的、可参考性的数据，可以帮助我们解决很多问题，并作出准确的预测，这样我们就有 能力每天做出数据分析。

你或许有多个团队，有专人涉及分析工作，你就可以做自己能做的一切。也许你们团队当中有些全职分析师为你工作，你可以在工作中使用这些有效数据，这其实是很多人都希望的。

现在我们来谈论不同类型的分析和他们共通之处，如果营销团队没有有效数据作支撑的话，后果是相当可怕的。那么分析师必须具有全面的知识、高效的工作经验。

有哪些不同类型的分析?

所有数据分析的目的是给我们提供更多可参考的依据，我们可以在未来有计划的实施。听起来很简单，但做起来是相当麻烦的。营销人员一般都有一个常见的误 解，所有分析都是一样的，这是错误的。实际上分析有三种类型：预测性、指令性和描述性。大多数营销人员花费自己所有时间的大部分在描述性分析上。可以想 象，这会让很多高效的数据和创新的建议石沉大海。

接下来我来阐述这三个分析，并讨论他们的差异......

描述性分析：

描述性分析在我们进行数据挖掘时，是我们的历史业绩的真实体现。通常情况下，我们只是获取上下文或案例的数据。这是大多数营销人员每天做的最核心的东西，尤其是网络分析。我们来分析下如何进行描述性分析的。

典型的问题包括：“ 我们的活动有哪些?” “最后一个季度如何发展?” “网站停机时间影响哪些其他性能关键绩效指标?”

预测性分析：

预测性分析需要的不是问题而是要更多的建议。它涉及到用你的历史数据，来预测未来发展。当我们试图预测下个月将如何获得当月绩效，这就变的很容易。虽然它是预测分析，对我来说很重要，但它让我知道多少营销人员停留在描述性分析，没有进行预测分析阶段。

典型的陈述包括：“通过前几个月的数据和最近持续增长趋势，我们可以预计再增加25%”或“知道我们的季节性下降的趋势，在接下来的6周我们可以预期减缓了10%。”

指令性分析：

指令性分析需要更进一步的预测。指令性分析就是你要自动的收集整理数据，并应用业务规则更快地作出预测，并规定下一步措施。营销人员往往没有为别人思 考和解决的“责任” 。我认为这是一个非常危险的心态，也会影响公司的业务KPI。指令性分析是一个非常强大的的催化剂，可以给公司取得成功。

典型的问题包括：“如果我们可以预测当客户离开我们之前，他们需要什么，我们可以怎样改变他们的主意?” “如果我们可以预测，当他们进行第二次购买时，能不能建议再购买其他产品?” “如果我们能预测他们将与朋友分享，我们将如何做?”

你做到了吗?

很多营销人员都自认为，描述性分析是本职工作，“其他东西”是别人需要弄清楚的。其实每个团队工作时都应该具有三种类型的数据分析能力，你必须打破这些从落后的思维。

如果每个队员们都能通过案例对数据进行分析，作出预测，然后集思广益的方法来实施，一定可以获得很大的收获。

这就是作为一个分析师做的事情，我相信我们都变会得越来越像这个行业分析师并继续向前发展。使用这个平台工作会比以往更容易，比以前竞争更加激烈。为什么我们不立即实施?

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标签： Google Analytics 数据分析 

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