在本节课中，我们将探讨
"数字分析"一词的确切含义
以及当今不断变化的客户行为
给企业衡量成效的方式
带来了哪些巨大变化
但在讨论衡量方式之前
我们先来看看几个主流趋势
企业不论规模大小都需在这些趋势的推动下做出改变
首先，互联网将全球资讯和媒体几乎带到每个角落
每个人只要点击一下按钮就可以获得海量信息
其次，在移动设备的帮助下
世界各地几乎所有用户
都能随时随地上网
最后，云计算给我们带来了
无限强大的计算能力，而且使用成本并不高
前两个趋势彻底改变了消费者行为历程
用户接触到的信息比以往多得多
包括产品评价
朋友或专家的建议
店内库存情况
以及竞争对手的价格
所有这些都唾手可得
同时，借助云计算带来的强大功能
企业能够分析比以往更多的业务数据
您必须具备收集和分发数据的坚实基础架构
以及分析和解读所得数据的技能
否则，要做出商业决策 确定应该通过哪些在线活动
来了解客户并与之建立联系就会非常棘手
您需要合适的人员、流程和技术
才能发掘与客户互动的各种方式
衡量这些互动是否有效
并确保您根据实际数据采取相应的措施
来改善公司获得的成效
这正是数字分析领域的用武之地！
那么"数字分析"到底是什么意思呢？
我们来看看知名数字营销宣讲师
Avinash Kaushik给出的定义
定义是这样的：
"数字分析"是指
对企业和竞争对手的
质化和量化数据进行分析
从而不断提升
客户和潜在客户的在线体验
以此实现您希望取得的成效
包括线上成效和线下成效
下面我们对这个定义进行剖析
探讨一下数字分析的几个关键要素
首先是最重要的部分：客户
长期以来，我们固有的营销概念是
由多个客户互动阶段构成的购买渠道
该渠道包括以下阶段：
培养认知度
引起兴趣
与潜在客户互动
促使潜在客户完成线上或线下转化
留住潜在客户，使其成为客户
随着客户拥有越来越多的控制权
线性的购买渠道不再适用
客户是宇宙的中心
选择权和控制权在客户手中
因此我们现在意识到，客户有可能
在决策路径的任何时间点开始购买历程
营销人员的职责是，设法把握这一新的动向
预测客户可能在何处出现
需要向他们展示怎样的信息
要实现此目的，您必须侧重于客户分析
而不是客户来自哪个渠道
或者客户通过何种设备 找到您的品牌或与您互动
客户具有更多主导权
能够掌控互动的速度和时机
因此，企业需要易得、可靠、全面
且近乎实时的客户分析数据
才能了解自己的成效
接下来，我们了解一下质化和量化数据的概念
传统的网络分析给我们提供了
关于网站的大量量化数据
通过量化数据可以了解许多信息
比如在线受众群体的规模
他们所处的位置
在线营销活动的效果
以及用户访问网站后做了些什么
多年来，Google Analytics（分析）
一类的工具只能收集网站的量化数据
而现在，随着新技术的不断发展
Google Analytics（分析）可以跟踪
移动应用、接入云的销售终端
CRM系统
视频游戏机手柄
以及冰箱等家电
这样，不同的客户互动点之间
就不再设有人为的数据隔阂
您可以更全面地了解消费者 可能会与企业发生互动的各类接触点
而不仅仅是网站的互动情况
另一方面，质化数据则可以解释背后的原因
比如说，您通过问卷调查收集的就是质化数据
您可以询问用户来访的原因
是否在网站上完成了想要执行的任务
完成/未完成该任务的原因
这些问题的答案可以 让您深入洞察用户体验
而仅凭量化衡量手段无法获取此类信息
下面我们来看看成效衡量
数字分析最重要的环节之一
就是确定最终业务目标，即成效
以及衡量成效的具体方法
您一定要确立明确的衡量策略
以此为指导来制定部署策略和开展数据分析
在网络世界中有五大常见业务目标
首先，对于电子商务网站来说
显而易见的目标就是销售产品或服务
第二，对于旨在获取潜在客户的网站
目标则是收集用户信息 供销售团队与潜在客户联系
第三，对于内容发布商
目标是鼓励互动和频繁访问
第四，对于在线信息类或支持网站
帮助用户及时找到所需信息
则是重中之重
最后，品牌推广网站的主要目标为
培养认知度、促进互动和建立忠诚度
用户在网站或移动应用中的一些关键操作
能够与企业的目标联系起来
用户完成此类操作即表明已达到特定目标
比如在电子商务网站上达成交易
我们将这些操作称为"宏观"转化
用户在网站上采取的某些操作也可能表示
客户行为尚未完全达到您的主要目标
但距离目标不远了，比如在电子商务网站上
注册并选择接收 电子邮件优惠券或新产品通知
我们将这些操作称为"微观"转化
您需要衡量微观转化和宏观转化
以便掌握更多行为方面的数据
从而了解哪些体验 能够给网站带来预期成效
最后，我们来谈一谈"持续改进"这一理念
数据能够促使您的业务持续改进
下面我们详细讲解一下"持续改进"流程
整个流程从"衡量"开始
多少用户完成了客户行为历程？
您在客户行为历程的 哪些时间点错失或留住了客户？
简而言之，"衡量"阶段的目标是
收集能够回答业务问题所需的数据
接下来，我们需要生成报告
来将数据整理成易于读懂的格式
然后将从报告中得出的信息提供给决策者
以便他们根据这些信息 作出正确的业务决策
上述目标一般通过开发和分发
预制报告或信息中心的方式实现
接下来就需要分析数据了
"分析"可能很简单 只需找出宏观趋势
也可能很复杂 需要深入细分数据，或者
将效果数据与行业基准比较 以此进行竞争力方面的分析
总体而言，"分析"的过程就是
建立能够体现您预期的假设
然后设法找出数据
达到/未达到预期的具体原因
当数据中出现意外事件时
分析工具能帮您找出原因
分析过程的下一个阶段是"测试"
在此阶段，针对您通过分析发现的问题
您可以尝试不同的解决办法
对于旨在发现改进机会的决策流程来说
"测试"是至关重要的一步
因为它能够排除主观意见的影响
最后，反复运用 通过整个流程获得的经验来不断改进
作为本节课的总结
我们再来看看"数字分析"的定义
首先我们探讨了飞速发展的互联网
以及越来越容易获取的信息和数据
给数据衡量带来了新的机遇
但同时也让我们衡量客户行为历程
以及衡量客户与企业进行 在线互动的方式变得更加复杂
由于产生了上述变化，数字分析从业人员
就必须思考，自己的业务基础架构
即工具、流程和人员
如何为包括衡量、报告、分析
测试和改进等环节的持续改进流程提供支持
"持续改进"流程应该包括
有关客户与企业互动方式的
质化和量化数据
并且最终应该体现，您的数字资源能否
促使客户达到您的线上和线下预期目标