营销人员收集大量数据，旨在将这些原始数字和信息转化为有价值的见解。
数据洞察力是了解如何衡量广告活动成功与否的基础。
为什么洞察力对于学习以及如何衡量广告活动的成功至关重要？
在广告和营销中，洞察力是当您发现与您的活动相关的新的、可操作的信息时。
这些线索可以帮助您衡量策略的成功，并发现提高绩效的新方法。
您挖掘数据以提取洞察力的次数越多，您将发现更多可能的线索来优化您的广告活动。
本次讨论将深入探讨营销见解以及如何衡量广告活动的成功。
让我们开始吧。
如何通过洞察力衡量广告活动成功与否的快速提示
您想充分利用您的数据。它可以成为有关如何优化您的工作的宝贵信息的宝库。
也就是说，数据分析很棘手。您需要收集、过滤、清理、处理、规范化和分析大量营销数据。所有这些信息的规模、速度和复杂性使得洞察力难以获得。
为了帮助您，请记住以下一些快速提示：
了解并非所有数据都是有价值的。
不要假设你比你的数据更了解。
通过利用多个数据源和渠道避免盲点。
实时跟踪您的数据以立即响应更改。
将注意力集中在与您的广告目标一致的数据上。
学习发现数据中的趋势、变化、异常值和其他模式。
利用智能工具和算法来自动化数据处理中繁琐的部分。
这些提示将有助于引导您的数据分析工作朝着正确的方向发展！
哪些类型的数据洞察是有利可图的？
洞察力，就像您的数据一样，有多种形式和大小。并非所有数据都是有价值的，这意味着您的所有见解也并非都是有用的。
为了使洞察力有利可图，它需要具有特定的属性。
可操作：洞察中包含的信息必须导致行动或计划。换句话说，你必须能够对发现做点什么。如果没有后续行动，则洞察力是不可操作的。
可衡量的：洞察中包含的数据和指标需要是可衡量的。否则，很难知道任何变化的意义。当您对洞察力采取行动时，结果也需要是可衡量的。
准确：您提取的任何见解都需要检查其真实性和准确性。否则，您可能会根据错误的结论或不正确的数据采取行动。理想情况下，您应该只依赖您知道经过验证的来源。数据也需要时间来成熟。如果数据是新数据并且您没有可用的历史基准，则洞察可能不准确。
相关：您提取的见解需要与您的业务和目标相关。学习那些不能帮助你实现关键目标的东西是没有价值的。如果您正在尝试查找前往商店的路线，那么了解天气与您的目标无关。
年龄：洞察力很快就会老化，因为您的营销数据在不断增长和变化。如果洞察力过时太久，信息就不再有价值。它已经过时了——旧消息。例如，如果您发现上周发生的指标性能趋势，则该数据不再具有可操作性。
分析过去、现在和未来以获得洞察力
营销分析发生在三个阶段：过去、现在和未来。每个时间框架对于从数据中获得最佳洞察力的过程至关重要。
分析过去
该过程从分析过去的表现开始。您的历史数据构成了您从广告系列中收集的大部分信息。
您过去的数据提供了“正常”的基准。使用这些基准，您可以在任何时候检测到您的活动表现异常。
您还可以使用过去的数据来识别过去蓬勃发展的策略与失败的策略。
这是一句经典的话，你需要了解你的过去才能了解现在。
与现在比较
过去会告诉您您当前的表现是高于还是低于平均水平。
通过将过去的表现与您当前的指标进行比较，您可以更好地了解当前市场的情况。你会知道哪些策略运作良好，哪些需要更多关注和更多。
也就是说，过去不能告诉你关于现在的一切。有时，客户会改变他们的行为，广告平台会改变他们的指导方针，新技术会影响市场等等。
这些转变发生得相当意外，需要快速响应。您需要分析广告环境的当前状态以进行适当的理解和调整。
预测未来
过去和现在的教训告诉你未来。您可以分析当前趋势的轨迹并预测未来几周的走势。
这种远见使您能够在变化之前主动采取行动，而不是对已经发生的变化做出反应。
在任何形式的营销中，速度都是必不可少的。您越快利用新兴机会或在问题升级为危机之前阻止问题，就越容易保持和改进绩效。
关于未来的数据驱动决策远比毫无根据的假设准确得多。当您可以分析未来会发生什么时，您实际上可以保证您的策略会努力。
是什么阻止您获得可操作的见解来衡量广告活动的成功？
数据和洞察力对您的广告活动的目标和成功的影响并不是新信息。每个数字营销人员都明白，在制定新计划或调整旧计划时需要查阅他们的数据。
然而，这些营销人员中的许多人未能始终如一地有效地从他们的数据中获得可操作的见解。
理解数据的重要性和知道如何获得洞察力之间存在很大的脱节。有几个因素导致了这种知识差距。
营销人员花费太多时间筛选数据，而不是分析数据
缺乏数据对营销人员来说从来都不是问题。您在数字环境中所做的几乎所有事情都会产生数据。总有可供分析的信息。
问题是数据太多。这就是“大数据”一词的由来。该术语描述了每天轰炸企业的大量信息。
这些信息的大部分是不相关的“东西”，不符合或促进您的营销/业务目标。
您必须筛选所有这些噪音才能获得重要的数据。如果没有适当的工具和结构，您将在此任务上花费比实际分析部分更多的时间。
时间是一种至关重要的资源，因为营销人员需要履行大量的责任和义务。当您浪费时间筛选数据时，您没有足够的剩余时间来分析和提取可操作的见解。
您不知道如何处理您的数据
一旦您能够有效地过滤数据海洋，您就需要知道如何处理剩下的好部分。
这里有两个问题。最明显的问题是你自己在数据科学方面的专业知识和知识。如果您没有统计头脑或没有强大的分析技能，那么使用您的数据来寻找洞察力可能具有挑战性并且比应有的时间更耗时。
数据分析的技能差距是许多公司聘请擅长将数据转化为可操作见解的专业营销分析师的原因。
第二个问题是访问。您不知道如何处理您的数据，因为它分布在不同的渠道和来源。
此外，Google Ads 和其他主要平台可能会保留一些数据，或者难以以您想要的方式与您的指标进行交互。
分析太慢，无法创建可操作的见解
这些不同的障碍——大数据问题、专业知识差距、广告平台限制——减慢了获得洞察力的过程。
如果您无法快速克服这些障碍，就会损害您获得的洞察力的价值。
换句话说，您可能会花费大量时间分析数据，以至于您得出的结果或结论不再有效或有用。
您正在检测已经发生和消失的趋势、变化和其他事件。
时机很关键！
例如，您注意到您的广告预算正在迅速耗尽。仅仅一周后，您就使用了每月广告预算的 50%。惊慌失措，你开始调查为什么会发生这种情况。
不幸的是，您的分析过程很慢，而且您的预算越来越快地消失。当您找到来源时，您已经因高价点击而损失了数百美元。
这就是为什么预测未来是洞察过程中如此重要的一部分。如果您可以预见到这种类型的负面趋势，您可以在预算被意外花费之前采取行动。
克服数据分析障碍以有效获得洞察力
随着世界对数据的依赖程度越来越高，洞察力是竞争的差异化因素。
能够有效地将大数据转化为可操作的相关见解的企业将获胜。这些公司将：
抓住宝贵机会的拳头
降低风险以避免可能的危机
更好地了解他们的客户
为客户提供最佳体验
管理支出以避免浪费并最大化回报
为未来可能带来的一切做好准备
要在自己的活动中体验这些深刻的优势，您需要学习如何克服数据分析的各种挑战和障碍。
您的营销数据大小、速度、复杂性和不可预测性都需要得到有效管理，才能有效地获得洞察力。
你是如何开始的？
停止更努力地工作，开始更聪明地工作
营销人员经常犯错误，即更加努力地尝试克服数据分析挑战。
理由很容易理解：“我花在分析上的时间越多，我可能获得的见解就越多。”
这种方法有几个缺陷。将更多资源投入到流程中效率不高，并且可能会使您和您的团队精疲力尽。
当您花费太多时间盯着电子表格或沉迷于指标的微小波动时，就会出现数据疲劳和分析瘫痪的真实情况。
这不仅会使团队士气低落，还会导致分析程序出现缺陷。当您感到疲倦或不知所措时，您会开始走捷径或依靠直觉和假设。
解决方案不是将更多的时间和资源投入到数据管理和分析中。真正的答案是找到正确的策略，让您的团队使用最少的资源提取洞察力。
在团队之外讨论和分享发现
损害你获得洞察力的有效方法是提出已经回答的问题。本质上，您正在执行已经进行的分析。
发生这种情况的原因很简单：缺乏沟通。
PPC 广告并不存在于真空中。它是您整体营销策略的一部分，直接影响您的销售、潜在客户生成、品牌知名度策略等。
贵公司中致力于这些不同领域的各个团队都在使用数据。他们通过数据分析提出和回答问题。
他们的见解可能对您自己的策略有用，反之亦然。
例如，您的产品开发团队可能会分析用户最感兴趣的功能。这些数据可以帮助您的广告活动和您定位的有利可图的关键字。
如果您没有在所有团队中积极报告和分享分析结果，那么您的企业文化就没有为数据驱动的数字时代做好准备。您正在将时间浪费在多余的分析项目上，并且未能作为一个团队团结起来。
用受人尊敬的香草冰的话来说，“停下来，合作并倾听。”
尽可能自动化
当您想提高效率时，自动化几乎总是答案。
通过自动化流程中的某些任务或步骤，您可以将资源保留用于可能具有更高优先级的其他职责。
理想情况下，您希望自动执行需要很少或不需要人工输入的资源密集型、低影响任务。这些类型的工作已经成熟的数据分析和管理。
例如，收集数据并过滤掉噪音对于管理数据的大小
