数字营销人员如何在数据发现过程中结合艺术与科学，转化为可操作的见解？
在数据分析过程中，既是一门艺术形式，也是一门科学。 对于一些数字营销人员来说，这并不是一个容易理解的概念。数字运算和发现相关性有什么艺术性？不只是统计和数据科学吗？ 这些营销人员并非完全错误，但他们的观点是短视的。如果您只依赖数学和数据科学，您将无法始终如一地将您的数据转化为可操作的见解。 您在向其他人 （例如利益相关者或客户） 传达和报告您的数据发现时也会遇到问题。 那么，艺术在数据分析过程中的作用是什么？您的数据包含您改进策略所需的有价值的故事和见解。这些见解被数据本身的规模和复杂性所掩盖。 当所有实际的、观察的、系统的和其他依赖于科学的活动都完成后，艺术将原始数字转化为可操作和可见的见解。 换句话说，艺术将您的数据转换为大众可以快速轻松地理解的格式。这种图表化和可视化数据的行为在数据分析过程中至关重要，不应忘记。 在本次讨论中，我们将探讨艺术与科学之间的十字路口在数据分析中的位置。您将学习如何有效地将这两个学科整合到您的分析中，并获得可供使用的可操作且完整的见解。 了解艺术与数据科学之间的关系 「眼见为实。」 这句格言是艺术在数据分析过程中发挥作用的核心。数据告诉你正在发生什么，但巧妙的可视化显示你的数据正在发生什么。这是一个显着的区别。 您是否曾经因为没有可用的图片而不得不解释某物的外观？这不仅比仅向某人展示图片要慢，而且准确性也较低。 假设您想向某人描述您的房子。无论您在此活动上花费多少时间，无论您提供多少细节，听众的脑海中都不会有完美的画面。 只需一张图片，他们就可以全面了解您的房子是什么样子。他们可以在微秒内看到您描述的每一个细节。您的数据也是如此。 您花了几秒钟的时间才能比较五种颜色并对其受欢迎程度进行排名。 现在，让我们看一下反映为条形图的相同数据。您会立即看到每种颜色的排名。 这是一个简单的例子。分析具有数百行和列、多个维度和跨不同时期的电子表格要困难得多。 这就是营销人员面临的挑战，这就是为什么艺术在您的分析中发挥重要作用的原因。否则，很难及时获得可操作的见解。 什么是可行的见解 在整个讨论的开始过程中，「可操作的见解」 这个短语已经重复了很多次。什么是可操作的洞察力？ 洞察力被定义为 「对人或事物获得准确而深刻的直观理解的能力」。洞察力对营销人员很有价值，因为它们可以更深入地了解营销的基本方面，例如受众行为、市场趋势和其他细节。 这些线索对于了解如何改进策略以及您最新的营销工作是否奏效至关重要。 也就是说，并非所有见解都是平等创造的。有些肯定比其他的更有价值。许多见解提供了关键问题的答案。另一方面，可操作的见解会导致行动。他们帮助您重新考虑情况并找到新的解决方案。 有几种方法可以衡量您的见解的重要性： 相关性：您拥有大量数据，但并非所有数据都与您的营销目标相关。您必须批判性地思考哪些类型的决策会推动您的目标，然后专注于帮助您做出这些选择并导致相关行动的洞察力。
