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优化的能力数据科学 不

会带你走得太远当我写我的第二本书 数字分析入门 时,我想向人们介绍如何学习概念和执行价值创造分析的观点。我的两本书都阐明了一个名为 分析价值链 的概念,该概念解释了 进行分析 和从中 创造价值 的含义: 分析价值链 通过专注于分析价值链,公司可以了解如何控制、运营并从成功进行分析所需的所有技术要求和功能中获得最大收益。 这种心态或类似的心态对于帮助企业内的关键参与者了解数据科学和转化率优化如何对业务增长发挥作用是必要的的不衡量营销投资回报率。

依赖经理的判断虽然这看

来很明显但根据 调查该调查收集了财富 强、福布斯 强和其他高级营销人员的回复,发现即使在 年的现在,分析的状况也相当令人沮丧。 首席营销官调查 以下是亮点: 只有 的公司正在跟踪销售指标的潜在客户生成。 的公司不跟踪 投资回报率 每 多米尼加共和国手机号码列表 家公司中就有 家依靠 经理判断 做出决策。 的营销团队甚至不知道如何在决策过程中将数据纳入考虑范围。 分析为业务领导者带来了一定程度的透明度和问责制,这可能会让他们感到不舒服或出乎意料因为数据。

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可以显示真相如果每个企

业都像他们声称的那样 数据驱动 并且实际上对增加可量化指标负责 很多人都会失业。 为什么 数据 会被误解、忽视或不采取行动 但我在这工作的时间已经够长了,我知道数据可能会被错误地收集、报告和分析。 人们可能会失去对分析和分析团队的信心,这会导致 凭直觉 做出决策。毕竟,我总是说 除非数据支持普遍持有的信念或表现出积极的表现,否则它会受到质疑和挑战。 当认为数据不准确时,营销人员很容易忽略数据。 分析中的几个常见主 DW 引线 题很容易无法用数据充。

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