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法律研究資料分析與數字營銷哪個更好？
資料分析和數字營銷是商業世界中的兩大趨勢。企業正從基於經驗的決策轉向基於收集到的資料來了解消費者，並將營銷傳播從傳統渠道轉向數字營銷渠道。數字營銷使企業能夠輕鬆收集有關消費者行為和偏好的資料，而資料則使企業能夠輕鬆向消費者提供能夠擊中要害的營銷傳播。藉助資料分析和技術，企業現在可以在同一個社群中針對不同的家庭人口統計資料投放不同的廣告。例如，企業可以針對一個非常注重可持續性的單身人士家庭和一個需要便利設施的大家庭投放不同的廣告。
在本文中，我們將深入瞭解數字營銷和資料分析的概念，並進行分析以確定哪個更好：資料分析或數字營銷。
數字營銷與資料分析的比較
在數字營銷和資料分析之間找到最佳平衡點就像比較蘋果和橙子。這些方法有助於運營業務的不同方面。數字營銷幫助我們以數字方式推銷產品，而資料分析則為我們提供有關各種業務行為和引數的資料洞察。**與其關注哪個更好，不如關注如何整合這兩種技術，為公司帶來最佳結果。**公司可以將這兩種技術結合起來，以 -
縮小目標受眾範圍，使其更具相關性。
提高公司的轉化率。轉化率是銷售額與達到銷售目標的廣告展示次數的乘積。
它還可以幫助我們更好地做廣告。透過資料分析和數字營銷的融合，企業可以輕鬆縮小消費者的範圍，並擊中要害。
企業可以收集對其廣告的反饋，利用資料分析更好地理解這些反饋，或找到模式，然後利用數字營銷來改進這些反饋。
擁有資料分析能力的公司可以輕鬆瞭解哪些營銷渠道（Instagram、Twitter、Pinterest、Snapchat、Facebook、他們的網站、搜尋引擎營銷、PPC 或其他）對他們有效，以及哪種型別的內容也奏效。
數字營銷的深入概念
公司在數字平臺或網際網路上採取的任何旨在推廣或宣傳其產品、服務或品牌名稱的營銷舉措，都被稱為數字營銷或線上營銷。如今，企業正在利用消費者能夠訪問高速網際網路和智慧手機這一事實。數字營銷的各個分支包括 -
社交媒體營銷 − 它是透過 Facebook、Instagram、LinkedIn、Hike、WhatsApp、Telegram、YouTube 等各種社交媒體平臺進行的營銷。
聯盟營銷 − 它是社交媒體平臺或數字世界中的名人以及特定領域的專家進行的營銷。在這裡，影響者或聯盟營銷人員試圖說服消費者購買特定產品和品牌。
搜尋引擎營銷或付費營銷 − 技術：在這裡，公司向瀏覽網站付費，以在其搜尋結果頁面 (SERP) 的頂部推廣其內容，以便能夠擁有更多消費者和較高的網站流量。
搜尋引擎最佳化 − 在這裡，營銷人員專注於透過各種技巧和竅門提高頁面或網站在瀏覽網站上的排名。這是一種有機營銷形式。
電子郵件營銷 − 在這種型別的營銷中，企業會向客戶傳送有關產品、服務、價格優惠、折扣或在特殊場合和節假日傳送溫馨問候的電子郵件。
內容營銷 - 它是指公司產品產生影響並說服內容來銷售公司產品和服務的一種營銷型別。這個分支在其他形式的營銷中也發揮著重要作用，因為公司需要內容來宣傳其產品。
資料分析的深入概念
簡單來說，資料分析就是理解海量數字和資料。資料分析幫助企業從大量數字和資料中瞭解模式、關係和趨勢。資料分析並非手動完成，而是使用複雜的工具和技術來細分資料並從中得出解釋。資料分析將幫助企業 -
改進其流程、產品或服務。
更好地瞭解其消費者及其需求。
幫助企業做出資料驅動且有見地的決策。
這將幫助企業瞭解市場。
也將幫助企業做出未來的增長相關決策和其他決策。
資料分析可以按照以下簡單易行的步驟進行
資料收集 − 這是企業開始收集資料的過程。資料可能多種多樣且非常廣泛。例如，在線上世界中，企業可以從消費者使用的手機開始收集資料：他在每個網站上花費了多少時間，在滾動瀏覽網站時，每個部分的平均花費時間是多少，消費者在尋找哪些競爭對手的產品，消費者何時收集資訊，是什麼促使消費者收集資訊，他新增的資訊是否滿足他的實際偏好，等等。
資料儲存 − 在瞭解企業可以在數字世界中捕獲的資料量之後，企業必須擁有一個合適的儲存系統，以便可以儲存千兆位元組和太位元組的資料。這非常重要，因為任何人都可能弄亂資料，並且企業可能隨時需要參考點。他們應該在雲端至少保留兩個檔案的副本。
資料處理 − 這是企業開始對資料進行操作的階段。可以透過以下方式完成 -
集中式處理 − 這在過去被使用過，但在這裡，公司沒有將資料儲存在不同的區域，而是要求資料分析師開始處理中心資料。這是一種廉價且簡單的方法，但不建議使用。
分散式處理 - 資料儲存和處理在不同的伺服器上進行。
批處理 − 有時公司會批次收集資料；例如，藥物的副作用可能會影響人類，因此資料會批次收集並僅批次處理。
即時處理 − 在這裡，消費者無需等待資料收集過程完成，而是在獲得資料時就開始處理資料。這對於我們所處的動態且快節奏的工作環境來說很好，但也涉及巨大的成本。
資料清洗 − 在公司確定瞭如何處理資料之後，就該進行資料清洗了。這聽起來似乎很簡單，但當您處理數萬億條資料時，一切都變得毫無意義。在此階段，公司將刪除所有重複項以及可能阻礙分析的任何空格，使資料統一，刪除分析不需要的資料等。此步驟將確保分析師在執行程式碼時，程式碼能夠正常工作，不會出現錯誤。
資料分析 − 這是我們一直在等待的階段。此階段為我們提供了有意義的見解，這些見解將改變我們的世界。資料分析可以透過以下方式進行
描述性分析 − 這有助於公司瞭解過去發生了什麼以及目前正在發生什麼。
診斷性分析 − 在這種型別的分析中，分析師會回答諸如“是什麼導致這個數字下降？”或“為什麼去年發生了這樣的事情？”之類的問題。例如，如果今天的銷售額下降了 10%，診斷性分析將幫助公司瞭解導致下降的各種因素。它也稱為資料探勘、相關性分析、鑽取、資料發現等。
預測性分析 − 這有助於我們根據歷史資料或過去資料瞭解可能出現的問題。各種工具和技術，如機器學習、模式匹配、預測和預測建模，用於分析資料。
預測性分析 − 這有助於我們瞭解針對我們在預測性分析中識別出的問題的各種解決方案。
在當今瞬息萬變、不確定、模糊和複雜（VUCA）的商業世界中，數字營銷和資料分析是企業運營的關鍵因素。這兩種技術將幫助企業在與消費者互動中生存和發展。
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