其实不然。营销人员普遍存在的一个误解是，所有分析都是平等的，但事实并非如此。实际上，分析分为三种类型：预测性、规范性和描述性。大多数营销人员将大部分（如果不是全部的话）时间都花在了其中一种分析上：描述性分析。你可以想象，这样会错过很多很棒的数据和创新。 让我们来了解一下这三种分析，并谈谈它们的区别…… 描述性分析： 描述性分析是指我们对历史表现进行数据挖掘，以获得洞察力。
通常我们只是想了解背景或用数据讲述
个故事。这无疑是大多数营销人 保加利亚号码 员日常工作的核心，尤其是在他们的网络分析中。我们观察自己的表现，并试图了解正在发生的事情以及这对其他一切的影响。 典型的问题包括：“该活动效果如何？”“上个季度我们的表现如何？”“该网站的宕机对其他绩效 KPI 有何影响？” 预测分析： 预测分析更进一步。
它不只是提出问题
而是提出建议。它涉及查看历 Wastequip 的 Kevin Creese：清洁数据如何助力成功的 B2B 电子商务战略史数据，并预测下一步会发生什么。在我们这个行业中，当我们试图根据本月的表现（月环比预测或 MoM）预测下个月的表现时，这种方法最容易使用。虽然这似乎是分析的明显下一步，但令我惊讶的是，有多少营销人员止步于描述，而未能进入预测分析领域。通常，这是因为这涉及预测建模，而这又可能非常令人生畏。
典型的说法包括
“根据过去几个月的数据和我们 比特币数据库美国 的持续增长，我们预计还会再增长 25%”，或者“了解我们的季节性下降趋势，我们预计未来 6 周内会放缓 10%”。 规范分析： 这就是事情变得有趣的地方。规范分析将预测和预报更进一步。通过规范分析，您可以自动挖掘数据集，并应用业务规则或机器学习，以便您可以更快地做出预测，随后规定下一步行动。
营销人员往往不认为这是“他们的责任
这是其他人去思考和解决的问题。我认为这是一种非常危险的心态，因为我们要为达到公司的业务 KPI 负责。规范分析可以成为公司成功的强大催化剂。 典型的问题包括：“如果我们能够在客户离开我们之前预测他们何时离开，我们可以在此之前提出什么来改变他们的想法？”“如果我们可以预测他们何时会第二次购买并与其他产品一起推荐它，会怎么样？”“如果我们可以预测他们最有可能与朋友分享什么，我们会如何提出这一点？” 那么，你做得够多了吗？ 我之所以问这个问题，是因为营销人员开始认为描述性分析是我们的工作，而“其他东西”则需要其他人去解决。