Аналіз маркетингових даних є одним із найважливіших інструментів, на який маркетологи покладаються в сучасну епоху, щоб приймати рішення на основі точних фактів і цифр, а не покладатися на припущення чи ненадійні експерименти. Мій досвід аналізу маркетингових даних був багатим і складним, оскільки я переходив між різними етапами навчання та застосування.Я детально поділюся з вами подробицями цієї поїздки.
1. Початок роботи: розуміння доступних даних. Коли я вперше почав працювати з маркетинговими даними, першим завданням було дізнатися, які типи даних доступні та як їх можна використовувати. Маркетингові дані надходять із кількох джерел, наприклад:
- Соціальні медіа: кількість взаємодій, коментарів, лайків і поширень.
- Веб-сайти: трафік відвідувачів, найбільш відвідувані сторінки, час, проведений на сторінці.
- Електронна пошта: коефіцієнти відкриття, показники кліків, коефіцієнти конверсії.
- Продажі: дані про покупки, купівельна поведінка клієнтів, повернення інвестицій.
Спочатку необхідно було знати природу та класифікацію даних, чи це були кількісні дані (такі як кількість відвідувачів або дохід) чи якісні дані (такі як коментарі чи огляди).
2. Збір даних: інструменти та методи: спочатку я використовував прості інструменти, такі як Excel, для збору та аналізу первинних даних, але зі збільшенням обсягу та складності даних я перейшов до більш складних інструментів, таких як:
- Google Analytics для аналізу відвідуваності веб-сайту.
- HubSpot і Mailchimp для аналізу ефективності електронних кампаній.
- Facebook Insights і Twitter Analytics для аналізу ефективності соціальних мереж.
Ці інструменти допомогли мені отримати початкове уявлення про ефективність кампанії, наприклад, які публікації отримали найбільше залучення або які електронні листи мали найвищий коефіцієнт конверсії.
3. Очищення даних: необхідний етап перед аналізом, і один із найважливіших кроків, про який я дізнався, це очищення даних. Необроблені дані часто містять неточну або зайву інформацію, як-от:
- Відсутні значення.
- Дубльовані дані.
- Викиди, які впливають на результати аналізу.
На цьому етапі я почав використовувати Python з такими бібліотеками, як Pandas, для ефективного очищення даних. Ці інструменти були важливими для організації даних і підготовки їх до аналізу.
4. Аналіз: пошук закономірностей і розуміння: після очищення даних розпочався етап аналізу даних, оскільки головною метою цього етапу було виявити приховані закономірності та зрозуміти поведінку клієнтів. Було використано багато методів, зокрема:
- Описовий аналіз: щоб отримати основну інформацію про середні взаємодії або продажі.
- Дослідницький аналіз: щоб зрозуміти взаємозв’язки між змінними, наприклад вплив часу на коефіцієнт конверсії.
- Аналіз тенденцій. Переглядаючи графіки за допомогою Matplotlib і Seaborn, я зміг побачити довгострокові тенденції в поведінці клієнтів, наприклад збільшення продажів у певні періоди року.
5. Застосуйте прогнозні моделі: тепер, коли ви навчилися аналізувати метадані, дивіться вперед
і дослідження, я перейшов до прогнозних моделей, використовуючи такі методи, як:
- Регресійний аналіз: для визначення зв'язку між певними змінними, такими як рекламний бюджет і продажі.
- Класифікація: знати, який тип клієнтів, швидше за все, придбає певний продукт.
- Сегментація: поділ клієнтів на групи на основі їх купівельної поведінки.
Використання прогнозних алгоритмів допомогло мені покращити майбутні кампанії, точніше прогнозуючи поведінку клієнтів, що призвело до підвищення рентабельності інвестицій.
6. Вимірювання ефективності: порівняння результатів із цілями Після застосування аналізу та прогнозних моделей настає роль вимірювання ефективності в оцінці успіху маркетингових кампаній, таких як:
-  CTR.
- Швидкість конвертації.
- Вартість залучення клієнта.
- Повернення інвестицій.
Ці показники продемонстрували ефективність мого аналізу та допомогли мені покращити стратегії моїх маркетингових кампаній.
7. Здобуті уроки та поточні виклики через цей досвід:
Дані – це ще не все: без стратегічного розуміння та глибокого аналізу дані не будуть ефективними.
- Безперервне навчання: Аналіз даних є сферою, що постійно розвивається, і їй потрібно йти в ногу з новітніми технологіями, такими як штучний інтелект і машинне навчання.
- Орієнтація на клієнта: дані допомагають зрозуміти поведінку клієнтів, але ви завжди повинні дивитися на ширшу картину та розуміти психологічні та соціальні фактори, які впливають на їхні рішення.

Аналіз маркетингових даних є одним із найважливіших інструментів, на який маркетологи покладаються в сучасну епоху, щоб приймати рішення на основі точних фактів і цифр, а не покладатися на припущення чи ненадійні експерименти.

Написано студентом електронного маркетингу
Тамер Анас Джозеф Овайс