品牌营销攻略来袭，如何通过数据思维为品牌加分

身在网络信息爆炸的现代，拥有判读数据之素养已成为B2B企业不可或缺的技能之一，通过培养数据思维，才能让企业能够更有效地运用数据，提升决策质量、行销成效及营运效率，在竞争激烈的市场中脱颖而出。 反之若未能有效掌握数据，可能会面临决策失准、无法精准掌握市场需求等困境。

什么是数据思维？ 如何培养良好的数据思维？

通过有效地整理与运用数据资料，筛选、分析、解读出对企业目标有用且有价值的信息，客观地解读分析，可避免被海量的杂乱信息淹没。 而数据思维不仅只是搜集数据，更是一种推动企业创新和竞争力的思维方式。

在日常工作当中如何培养良好的数据思维？ 大致分为以下几个步骤：

1.准备相关数据资料：

不论是内部资料或是外部资料 ，首要步骤为备妥相关资料为启动数据分析。 而常见的内部数据有过往交易资料、潜在客户名单、客户合作纪录; 常见的外部数据有市场分析数据、竞业行为追踪、社群舆情讨论。

2.数据分类与判断适用场合：

如何有效管理众多数据资料？ 可先将资料与特定情境连结起来，明确了解何时需要使用这些资料，并确认在何种场合下需要使用到何种程度的资料。 这样的情境化方法有助于将数据与企业目标对应起来，从而能够有针对性地搜集到所需的数据资料，并做出正确的分析。

3.中立地分析数据资料：

掌握「资料是中立的，只反映出客观事实」之基本原则，并不带有预设立场与结果的公正审阅与评估，避免从一开始就对结果有不正确的期待。 若对结果已有预设立场，且以预设立场影响分析过程，可能会导致不客观的结果，误导出错误判断。

在工作中发挥数据思维，以数据沟通提升说服力

在企业中不同的角色定位可采用不同面向的数据思维，创造不同价值。

尤其欲拓展市场之B2B企业，前期的市场调查与分析更需要通过数据，了解目标市场的规模、竞争格局、消费者的需求与喜好，为后续的市场策略奠定基础。

以下为不同角色善用数据思维的案例：

营销人员：

通过数据分析可明订具体的营销目标，有效地追踪成效并持续调整与优化。 从实务上举例如通过市场趋势、用户行为等分析，制定最佳广告投放的策略与内容。

业务人员：

通过过往数据与现在市场趋势分析，以了解客户的购买行为与需求，发掘潜在商机，针对不同客户群制定差异化的销售策略，利用数据加强说故事的力道，并从数据导向中找出最佳获利模式。

决策者：

企业高层通过已整理之有效数据，规划出企业运营策略、提供团队建议执行方法等。 身为经理等高阶管理职，拥有数据素养更是至关重要。

通过数据解构企业目标

若要评估企业目标的可行性，可通过SMART分析让企业更清晰的定义目标与制定策略。 举例来说，一家企业可以这样设立业务目标：「在下一季度，增加产品销量20%，通过市场调查、推广活动和销售团队的努力，提高每月的销售额。」这个目标具体、可衡量，并且考虑到了现有的资源和能力，与企业的发展方向相关，同时有明确的时间限制。 更可结合 KPI 或 OKR 等指标追踪成效。

如何通过数据驱动B2B品牌营销

对于B2B企业而言，数据思维不仅运用于营销策略的规划与执行，更可透过数据分析，深入了解目标客群的需求与喜好，建立与客户的长期关系。 以下提供几个在 B2B 品牌营销上的应用方式：

1.品牌资讯搜集

通过 Ahrefs、GA4、Google Search Console、Ranking SEO 工具等，搜集与品牌相关的数据，包括网站流量、搜索引擎排名、品牌高搜量字词等，了解品牌的现有状况与市场表现。

2.了解现在自有声量及客群来源

分析网站流量来源、社群媒体互动状况等数据，了解品牌的目标客群是谁、从哪些渠道接触到品牌，进而针对不同客群制定精准的营销策略。

3.利用数据驱动营销策略

通过监控和分析社交媒体数据指标，我们可以了解我们的社交营销策略是否有效，并及时进行调整和优化。 社群常见指标包括贴文的触及率、互动率以及转换率等关键指标，触及率反映了我们的贴文在社群平台上被看到的程度，互动率则衡量了潜在受众对贴文的参与程度，而转换率则是指受众从社群平台转化为实际行动的比例。

社群广告中的CPC （每次点击成本）、CPM （每千次广告曝光成本）、CTR （广告点阅率）等也是常见的量化指标。 不同的营销目标搭配不同的社群指标，从中推导出最有效的营销方式。

4.通过数据衡量名单有效性

不论是从参展、广告、白皮书等方式获得的名单，也能通过数据衡量名单有效性。 名单可通过EDM寄发洞察潜在客户的开信率、点击率等，依照不同等级区分为Leads、MQL或SQL，后续为不同等级之名单采取不同的营销策略。