数据分析师课|新公布的2个营销行业数据分析流程，这些内容你真的很清楚吗

究竟数据分析这块应该怎么来做呢?

简单来说分四步： 第一步明确目标，第二步数据获取，第三步数据洞察 ，最后结果输出。我想强调一下明确目标这步，因为我们在拿到客户的brief之后，首先需要去理解和转化brief的内容，然后再进行后续的工作。明确目标对大家而言不仅仅是需要去理解brief本身的内容，更重要的是要知道背后的background information。第二数据获取，就是告诉大家目前在营销行业对数据的一些常规分类方法。第三和第四步会结合具体的案例来讲。

1、营销行业数据分析流程——明确目标

好的问题使我们离答案更近一步，同理，坏的问题可以使我们离答案更远一步，甚至不止一步。来看一下有哪些值得我们去了解的背景信息。首先你要知道客户所处的行业以及行业趋势是什么，面临的主要问题和挑战是什么。第二是和你对接的客户属于企业当中的什么角色，是市场部还是公关部?还是其他部门?KPI是什么?第三，过去的一段时间你帮助这个客户解决过什么样的问题，以此试图了解他产生这次需求的动机。

除了我们要知道需求的背景之外，我们自己还需要培养数字化的思维方法，说白了就是你需要对数据有敏感性。

举个例子，比如说客户要做一轮传播，需要找一些自媒体。我们拿到这个需求之后，在脑子当中就需要有意识去想我可以获取什么样的数据，需要从什么方向和维度去结构化这些数据，以及最后想达到的效果是什么。比如说这个case，就需要知道我们要reach什么样的受众，这些受众有什么特点，以及我通过什么样的数据可以判断受众最关注的自媒体帐号是什么，最后还要思考筛选的机制大概是什么样的。这个过程要求大家的左脑和右脑同时运转，一边是发散性的思维，一边是结构化的逻辑思维过程。

刚刚说的都是从自身出发的，再换一个角度来看一下从客户角度怎么看问题。客户的角色不同，他们对数据的理解以及价值的发现也是不一样的。比如说市场、销售、CRM部门，他们更多的可能是对用户画像，对用户细分更感兴趣;研究部门或者是产品部门对用户的口碑，用户的UGC内容更感兴趣，因为他们通常想要去了解用户对品牌、对活动、以及对产品和服务的真实反馈是什么;最后对于公关或者是媒介部门来说，更多的需要去了解媒介的情况：用什么媒体什么渠道可以获得最好的效果等等。

2、营销行业数据分析流程——数据获取

首先我们认识一下用户标识。用户标识也叫用户ID，相当于数据分析的一把钥匙。通过用户标识可以进行用户数据匹配和数据打通。目前平台碎片化和渠道碎片化，用户标识在不同平台和不同渠道上都是不一样的。目前业内采用比较多的方式，PC端是使用cookies，移动端使用手机唯一识别码，在苹果手机上称为IDMA，在安卓机上叫IMEI号，这个号是唯一不变的。不论你的手机有什么样的操作更新或者安装了什么APP都不影响设备号。所以可以通过这个设备号去精准地定位到我们的用户。对APP的识别有另外一个方法就是SDK。除了这些还有用户的其他身份，比如说用户的手机号，电子邮箱，社交ID，比如说微博号微信号，这些都是作为用户标识的方法。

刚刚说了用户标识，接下来我们来看一下用户数据这块。用户数据的分类方法有很多种，一种方式可以从静态数据和动态数据两个概念来分。静态数据是指在一段时间内不会轻易发生改变的数据，动态数据是会实时改变的。我们对用户的分类大概可以分为自然特性、社会特性、偏好特性和消费特征。其中自然和社会特性数据是静态数据，偏好和消费特征是动态数据。

除了用户数据另外还有渠道数据，包括信息的渠道和购买渠道。信息就是包括了社交媒体平台，新闻资讯平台的数据。购买就是指购买渠道的数据，比如电商、官网、卖场数据等。

数据按照所有者和来源又可以分为两大块：一方面是我们说的一手数据，就是企业和品牌所拥有的数据。最典型的体现为CRM数据。另一方面是第三方数据，大部分的第三方数据都是开放和公开数据，当然也有一些数据交换和数据合作得到的加密数据。

以上就是有关于营销行业数据分析流程的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。