數據驅動是什麼？

數據驅動（Data-Driven）是根據企業累積的數據進行商業決策的方法。通過分析從行銷活動中累積的銷售及顧客行為等數據，以提取見解和改進點，進而連接到具體的商業策略。

數據驅動廣泛應用於經營和行銷領域，各自形成了「數據驅動經營」與「數據驅動行銷」的概念和技術知識。此外，數據驅動還可應用於人力資源、製造、客戶服務等領域，藉由分析數據改善業務。數據驅動是一種在企業活動中非常有效的手法。

為什麼數據驅動會受到矚目？

雖然數據在商業中的應用一直存在，但數據驅動為什麼在現今特別被強調呢？主要有以下三個原因。

1. 顧客行為和價值觀多樣化

隨著網際網路的發展，現代社會充滿了各種商品和服務，顧客的行為和價值觀愈加多樣化。例如，在選擇相同類別產品時，有些人重視設計，有些人重視重量，有些人則以品牌為基準。這種多樣化的行為使得依賴傳統經驗和直覺分析顧客行為越來越困難，增加了數據應用的必要性。

2. 應對變化迅速的商業環境

現代商業環境變化迅速，今天受顧客歡迎的產品和服務來年未必能保持熱度。為了在激烈的市場競爭中生存，企業必須分析顧客相關數據，並以先一步滿足顧客需求的方式推動商業發展。數據驅動成為在這種環境下取得成功的關鍵手法。

3. 數位技術的進步

自2000年IT革命以來，數位技術迅速發展，網際網路、搜尋引擎和人工智慧等技術陸續登場。這些技術的出現，使得過往難以解釋的銷售原因可以通過數據具體分析。領先運用數位技術的企業通過數據驅動的理念和技術，提高了業績，並吸引其他企業跟隨。

數據驅動的三大優點

1. 基於數據的可靠決策

數據驅動通過數據而非經驗和直覺進行決策，可以進行更多客觀判斷，並有助於失敗後原因的追究。數據驅動使得結果與原因的關係更加明確，便於積累改進經驗。

2. 發現問題和改善策略

數據驅動收集並累積商業策略效果的數據，能夠高效發現問題和制定改進策略。比如通過Web網站的訪問分析，可以理解頁面瀏覽數、瀏覽時間、跳出頁面等數據，進而高效改進。

3. 實施高效益策

數據驅動有助於集中資源在高效益的策略上，避免將預算浪費在低效益的措施上。通過掌握各項策略的效果，企業可以迅速調整資源，從而提高投資回報率（ROI）。

實現數據驅動的步驟

STEP1. 數據收集

首先需要明確目標，再進行數據收集。比如改進Web廣告時，主要收集點擊率、展示次數和轉換率等數據。常見數據收集工具包括Web分析工具、DMP（數據管理平臺）等。

STEP2. 數據可視化

數據收集後，將其轉化為表格或圖表，提高分析效率。借助Excel、表計算工具或BI（商業智慧）工具進行數據可視化。

STEP3. 數據分析

可視化後對數據進行分析，利用分析工具挖掘有用資訊。如果需要更高精度的分析，建議尋求數據專家的協助。

STEP4. 決策與實施

根據數據分析得出的見解進行決策，並落實具體行動。例如，根據分析調整網站文章的行動號召要素，優化導流至其他內容或詢問頁面。

數據驅動實施要點

1. 確保數據分析人才

利用數據分析工具進行基礎分析很容易，但對更高層次的數據分析需要專業人才，如數據科學家和數據分析師。

2. 培養數據應用文化

僅憑特定部門的努力，數據驅動難以實現。需在全公司推廣數據利用的意義和優點，實現數據文化。

3. 促進各部門協作

數據驅動需各部門緊密合作，共享資訊。通過導入統一管理工具，打造資訊共用環境。

4. 引入必要工具

借助不同的工具提升數據收集和分析效率，提高數據驅動的實施效果。

實施數據驅動應用的六大工具

1. DMP（數據管理平臺）

DMP分為公共和私有兩類，可整合內外部數據進行管理和分析。

2. Web 解析工具

Web 解析工具可以掌握訪問者資訊，包括流入途徑、關鍵字等。代表工具為Google分析。

3. MA（行銷自動化工具）

MA工具實現行銷活動的自動化和效率化，包括顧客管理、郵件發送等功能。

4. SFA（銷售支援工具）

SFA工具支援銷售活動，管理顧客資訊、商談內容等。

5. CRM（客戶關係管理工具）

CRM工具管理顧客資訊，改善客戶關係。特別適用於客戶支持部門。

6. BI（商業智慧工具）

BI工具支援經營決策，透過整合和分析大量數據獲取有用資訊。

總結

本文探討了數據驅動的概念、優點及其實施要點。在現今變化快速的商業環境中，企業若能善用數據驅動，將能有效提升業績。希望本文能為您的企業帶來幫助。