身為行銷人，你一定聽過 Data Driven 數據驅動，資深一點的人可能還知道 Data Mining 資料探勘，而 BI（Business Intelligent）商業智慧這個歷久彌新的詞彙，更是為人所熟知，但這些運用數據來找出洞察、發現商機、看見行為模式的方法，都與「數據分析」脫離不了關係。
在數位化浪潮席捲的當下，數據分析已成為企業決策和業務優化的核心要素。無論是電商、零售、還是 B2B 企業，數據分析都能幫助品牌深入了解顧客行為、預測市場趨勢，並提升營運績效。本文將帶你認識數據分析的重要性、分析方法，以及如何透過合適的工具來實現成功。
什麼是數據分析？數據分析為什麼重要？
簡單來說，數據分析就是將 Raw Data 原始資料，經過方法、公式、模型、工具，包含如熟知的數學、統計、演算法，或是以 BI、CRM、CDP 等資訊軟體系統，來發現其中共同或特定的規則現象，一方面發現問題、一方面解決問題，更能夠協助企業識別市場趨勢、顧客偏好，並優化各種商業決策，讓品牌在激烈的競爭中占得先機。
如商業智慧的經典案例「尿布與啤酒」即是從實體銷售數據得知銷售原因，是爸爸們為避免周末看足球賽被太太叫去買尿布，買啤酒時就順手帶上一組尿布。而線上電商業主若想進行數據分析，則可參考以下指標：
電商營運常見的 5 大數據指標
- 進站流量：可觀察到網站整體、特定活動頁面或商品頁面受歡迎程度，亦可藉由來源分析了解不同宣傳渠道的效用。
- 轉換率：消費者進站後從瀏覽、點擊加入購物車，到最後完成購買間的關鍵事件，都可以被定義為轉換行為，而最常見的就是購物車與結帳，品牌可以透過觀察每個階段的轉換率來優化顧客旅程，進而提升營收。
- 客單價：提高顧客每次購買的平均金額，有助於提升整體營收，可監測網站不同版位推薦商品的效用，在不使用戶煩躁的前提下給予精準的商品推薦。
- 顧客評價：從評價分數、客訴率、退貨率了解商品或品牌整體服務上需要優化之處。
- 回購率：觀察會員的消費節奏，把握時機推送相關產品優惠或回購補貼，再進一步找出參與度最⾼、付費最⾼且購買頻率更⾼的客⼾，訂定會員分群經營策略。
數據分析如何做？4 流程 x 4 種分析方式帶你看
然而，數據分析不是空有資料就如意，這也是許多企業切入數據領域的最大挑戰──缺乏有目的性的資料採集與應用。因而，進行數據分析可以從 GAPE（Goal 目標定義, Assembling 採集整理, Problem 挖掘問題, Exposition 展示說明）四個流程進行，確保資料是意義的採集與運用：
數據分析四步驟
STEP1. 目標定義（Goal Define）
分析數據時領域知識專家與數據專家必須同時存在，甚至最好都有彼此的專業認知，如應用在行銷上，就需要行銷人員來協助工程師定義資料採集的目的與功能（目的是整體數據想要帶來的影響；功能是各個數據的角色與用途），避免蒐集過多資料或漏蒐資料，兩者綜合起來，就是確保最後數據分析的結果如同期待。
STEP2. 採集整理（Assembling & Clean）
該步驟就是將所採集的資料，以一致性、邏輯性、整齊性的基本原則進行處理，以確保數據不會有缺失、遺漏、顛倒、答非所問或無法使用的狀況，本階段也幾乎影響了數據分析結果與呈現的品質。
STEP3. 挖掘問題（Problem Finding）
有價值的分析結果，通常來自於「問對問題」，而不僅是羅列問題，從行銷的角度來看，需要「階層式」的找出關鍵因素，如從目標、策略、方法等不同層面來探索所有影響因子，而在每一層之中，則可以運用如心智圖「關聯式」的思考方式來提出問題，這些問題即是數據分析的目的與答案。
STEP4. 展示說明（Exposition & Explain）
數據展現最常見的方式，就是資料視覺化與圖像化，讓企業管理階層與行銷人員能一目了然，從儀表板中看見數據的增長與變化。
四種數據分析類型
- 描述性分析：基礎分析「發生了什麼」。透過調研過去的數據來識別趨勢和模式，幫助企業了解過去的表現。例如，分析電商平台的銷售數據以了解哪個產品在特定時間內最受歡迎。
- 診斷性分析：進階探究「為什麼會發生」。當品牌發現某一段時間內轉換率下降，診斷性分析能幫助他們找出背後的原因，無論是由於網站體驗不佳還是行銷策略偏差。
- 預測性分析：基於歷史數據來預測未來趨勢。電商品牌可以運用這種分析來預測下一季最可能受歡迎的商品，並相應地調整庫存和行銷策略。
- 指示性分析：進一步幫助企業制定決策，提供具體的建議。例如，根據預測性分析結果，指示性分析會告訴企業應該增加哪些產品的庫存，或在某些時間點加大促銷力度，甚至是給予開發新產品的方向。
常見數據分析工具 x 成功案例
掌握了數據分析基礎概念與思維，接著就需要挑選適合的工具來實際應用。數據分析工具必須具備儲存、讀取、統計分析生成報表圖表等功能，常見數據分析工具如下：
- Excel：是最基礎也最普遍的數據分析工具，運用樞紐分析和基本的圖表繪製功能，能夠幫助中小企業快速整理和分析資料。
- Google Analytics：是專用於網站流量和行為分析的基礎工具，能幫助品牌分析網站流量來源、轉換歸因等。
- Tableau：強大的數據可視化工具，能夠將複雜數據轉換成易於理解的圖表，適合用於深入的數據洞察。
- Python：是需要程式設計的資料分析工具，可進行文本挖掘等高級資料擷取與分析，以及數據清洗、數據建模等強大的數據處理功能，適合擁有海量數據的大型企業。
實際應用如全球網路巨擘 Google，曾在 MarTech 上協助知名食品企業雀巢——利用數據歸因技術來了解潛在受眾、洞察數位消費歷程、提高轉換成長，透過數據驅動歸因模式與機器學習的幫助下，深入了解消費者點擊（或搜尋）多個關鍵字之間的關聯行為。
如「先搜尋『媽媽孕哺』，再點擊『雀巢媽媽膠囊』者」，註冊轉換率為2%，然而若再增加「搜尋『懷孕吃什麼』者」，註冊轉換率提升至3%，因此我們就能從中看出，「懷孕吃什麼」更適合做為行銷活動的關鍵字。
（資料與圖片來源：Think with Google）
台灣的行銷科技公司也不遑多讓，如屢獲美國矽谷投資人青睞的台灣 MarTech 領導品牌—— awoo 阿物科技，研發推出的 awoo AMP 一站式行銷平台（awoo AI Marketing Platform），運用人工智慧自動偵測商品特徵，自動比對含上億關鍵字字組之 awoo 獨家詞彙字組資料庫，相對人工更快速且精準的找到消費者最有感的關鍵字組，再自動生成多個商品主題集合頁，協助日藥本舖在 Google 搜尋引擎中收錄網頁數成長超過273%，為其導入大量人流後，AI 識別消費意圖、精準比對商品數據下推送的商品推薦，更因而帶動全站客單價成長215%。
awoo AMP 商品數據分析秘訣：不用 Cookie，也能讓你的營收翻升級
什麼？不用個資、會員資料、第三方 Cookie，也能知道對方在找什麼商品？
當市場一窩蜂追求取得消費者資料，卻又面臨隱私政策越來越嚴格的同時，awoo 阿物科技反其道而行，從「商品數據」來下手，與其只留意消費者會買什麼東西，不如同時掌握商品為何會被消費者知曉、關注、瀏覽、購買，其中的關鍵就是「數據分析」。
前述提及 awoo AMP 的核心「AI 商品標籤」，來自於 awoo Product Discovery Platform（awoo PDP）商品智慧探勘平台，其運用 NLP 自然語言處理，來自動萃取商品資訊，除了本身的商品規格、特徵外，還能抓取站外社群、論壇、新聞對該商品的敘述／討論內容，找到最能描繪該商品的關鍵字來做為標籤，包含了使用情境、購買動機、口語稱號、競品提及…等。
後續，再根據顧客點擊，即時運算該商品與其他商品的關聯度，根據消費者每次點擊的商品品項或標籤，提供更符合消費者購物意圖的貼心推薦。
awoo AMP 包含三大引擎：流量成長引擎、商品推薦引擎、再行銷引擎，能分別針對電商行銷三大階段「導流、導購、會員經營」提供 AI 人工智慧的數據分析與自動化的協助，包含日本歐舒丹、日藥本鋪、良興購物網、MIUSTAR、TAKRA TOMY…等台日知名品牌，均已運用 awoo AMP 創造絕佳的入站流量、商品推薦、再行銷回購與會員滿意度，給予消費者更好的顧客體驗。
企業與行銷人員若能善用 MarTech 平台，選擇人工智慧與自動化行銷的數據分析工具，來減少數據分析流程上的人力，不但省力、省時，更能超前預見商業智慧，讓企業行銷方針更加具體，進而提升整體營收與轉換。
若想進一步了解 awoo PDP、awoo AMP 電商行銷解決方案及 OMO 解決方案，歡迎立即諮詢，將有 awoo 專業顧問為您服務。
