数字营销和数据分析 当我们考虑进行数据驱动营销时，我们常常对大量可用数据感到不知所措，并陷入“分析瘫痪”。解决方案是明确分析可用数据的不同方式，并根据公司的需求逐步实施。下面您可以看到数据驱动营销中最常见的分析技术和工具的摘要。 文本分析 文本分析，也称为“文本挖掘”，包括使用计算机技术和算法从数据集中提取信息。通过使用软件在大批量数据中搜索模式，营销人员可以更多地了解客
户并制定更有效
的营销策略。 统计分析 营销人员可以更多地了 伊拉克 WhatsApp 号码数据 解他们的客户，以制定有效的营销策略，使用计算机程序在大数据集中寻找模式。 统计分析包括数据的收集、分析、解释、呈现和建模。重点是找出过去发生的事情并通过数据可视化面板进行解释。 描述性分析 描述性分析使用数据挖掘和聚合工具来获取有关过去的信息，以便解释已经发生的事情。描述性分析是解释市场以做出更好决策的一种方式。 描述性分析包括描述性或定量市场研究技术，用于回答特定问题，例如总结和报告数据的方法和百分比。 诊断分析 与
描述性分析不同
诊断分析不太关注已经发生的事情，而更多地关注活 传真营销 向为什么会发生事情。诊断分析检查过程和原因而不是结果。 预测分析 通过预测分析，我们从过去走向未来，因为您希望通过统计和建模技术来确定营销活动的未来结果。 预测分析使用统计模型和预测技术来了解未来可能发生的情况。为此，它会考虑电子邮件打开和回复、网络访问、交互数据、活动参与等指标。 规定性分析 规范性分析也着眼于未来，但它寻求的不是预测将会发生什么，而是指导我们采取最佳行动方式。 此类分析采用业务规则、算法和机器学习等技术和工具，并将其应用于各种数据，包括历史和交易数据、大数据或实时数据。
