从2021年到2022年，全球在线流量增长了25%。这一增长既反映了互联网用户数量的显著增长，也反映了在线提供内容、产品和服务的公司数量的增加。
随着越来越多的业务发生在网上，商业领袖们认识到数据在制定更好的数字商业战略方面的力量和重要性。
2022年数据和人工智能领导力高管调查显示，91.7%的公司正在增加对数据和人工智能的投资，92%的公司已经实现了投资回报。这一趋势反映在关键词“数据”的搜索量上。与2022年相比，2018年全球月搜索量增加了35万。
然而，在接受调查的公司中，只有26%的公司表示他们已经实现了数据驱动的目标。剩下的公司仍在努力使数据成为其文化的基本组成部分。这一差距反映了企业在实施数据时面临的挑战。
在本文中，我们将从几个角度探讨数据策略的主题。为了提供最好的见解，我们将参考行业专家在最近的Semrush网络研讨会上提供的专家建议：“如何实施数据来加强您的营销策略。”
为什么数据分析策略对企业如此重要？
经营企业需要不断适应和改进。企业需要跟踪和分析各种重要的指标，以适应不断变化的市场条件并获得竞争优势。这些指标包括：
商业投资的结果
收入随时间的增长或损失
营销活动的影响
市场的新趋势
市场受众的演变
市场竞争者的活动
这个列表绝不是包罗万象的，但每个例子都需要数据来衡量。作为网络研讨会的嘉宾，SaaS企业家和增长顾问Natalie Luneva说：“得到衡量的东西会得到改进。”这个想法涉及到在业务上下文中处理数据的基本重要性。数据是理解的关键，理解有助于改进。
如何克服数据的最大挑战
虽然数据可以提供巨大的竞争优势，但构建数据战略框架并不容易。这就是为什么只有26%的受访公司表示他们已经成功地实现了数据驱动。其余的仍在克服挑战。让我们来看看企业在数据方面面临的一些困难，并听取专家的意见，找出克服它们的方法。
不断变化的数据环境
在过去十年中，企业从第三方数据提供商的定向营销中受益匪浅。但随着b谷歌和其他大数据提供商逐步淘汰第三方cookie，许多企业都在想，数据的未来会是什么样子。
这种变化也反映了一个更大的问题。新技术、消费者情绪和不断变化的法规将影响可用数据的种类以及您如何使用它。对于公司来说，这意味着密切关注不断变化的数据环境。
解决办法是什么？
在一个数据隐私程度越来越高的世界里，新的数据源和新的数据管理策略变得至关重要。作为一种解决方案，Expert Marketer的马丁?亨宁建议：“公司越早开始转向第一方数据策略越好。”
第一方数据是由公司直接从客户那里收集的。为了让第一方策略发挥作用，吸引访问者的高质量内容将变得越来越重要。Hennig继续说道：“如果内容足够好的话。“我相信客户会找到我们的。”
此外，在这个数据访问受限的新时代，细分、渠道意识和关注更广泛的趋势对于长期成功将变得越来越重要。
调整团队
公司经常努力找出如何帮助团队协作和使用数据来跟踪和实现共同目标的方法。不同的业务单位通常对不同的度量感兴趣。单独来看，销售团队专注于销售指标，营销团队专注于营销指标是没有问题的。但是当这些单元需要协同工作时会发生什么呢？混淆最重要的指标是一个常见的挑战。
一个可能的解决方案：
在合作时，Luneva建议，“把不同类型的数据放到一个共同的分母中。”她说，在不同的团队中，“我们经常使用不同的语言。但一旦我们能够将所有这些数据点和指标整合成一个公分母，一切都会变得更容易。”
同样，Hubspot的SEO团队负责人Jennifer Lapp也谈到了她跨团队合作的成功经验。“我们创造了共同的目标，”她说。“这些团队之间的努力一致帮助我们了解我们应该衡量什么。”
在跨部门工作之前，花时间讨论目标，定义关键指标，并考虑哪些关键绩效指标（kpi）最能揭示成功。
为利益相关者翻译数据
正如不同的业务单位对不同类型的数据感兴趣一样，涉众通常对数据的细节不感兴趣。他们最感兴趣的是对底线的影响。正如拉普所说，“我们要努力找到传递数据的方法，这样才能获得领导层的认同和支持。”不幸的是，不明确的沟通或对错误细节的关注可能会让涉众感到困惑，或者更糟的是，抵制对给定项目的进一步支持。
一个可能的解决方案：
为团队之外的个人翻译数据的技能是关键。以有效的方式转换数据不仅需要练习，还需要时间。同样，对于任何形式的演讲，理解听众是至关重要的。Semrush企业解决方案主管Marcus Tober建议：“你需要将数据与他们关心的业务指标联系起来，并将其翻译成利益相关者能够理解的语言。”
如何将数据转化为数据驱动的策略？
到目前为止，我们已经讨论了数据的重要性和一些挑战。现在，让我们来看看如何实际使用一些数据来产生战略强化的见解。
对于这些例子，我们将假设我们为一家小型自行车制造商工作，该制造商希望扩展到更广阔的美国自行车市场。我们将使用Semrush . trends来挖掘一些数据，以探索这些见解如何为我们的战略提供信息。
探索市场趋势
在考虑将我们的小型自行车制造公司推向全国更广泛的受众时，我们可能要做的第一件事就是把整个市场看一看。我们可以从广泛的角度入手，看一些行业报告，阅读业内顶尖企业的相关信息。然后，我们可以使用市场探索者概述报告来做一些关于数字景观的研究。
以下是2022年10月我国自行车市场六个顶级领域的市场摘要。
看屏幕左侧，我们发现市场整合程度较低，Trek以47%的市场份额成为市场领导者。Specialized和Giant紧随其后，市场份额分别为25%和11%。对于新进入者来说，进入这个市场可能有点挑战，但绝不是不可能的。
我们也可以看到这个月的市场流量上升了15%，市场规模很大，还有一定的增长空间。这些都是我们公司的好兆头。
但是，正如任何企业主或营销人员所知道的那样，跨时间查看数据非常重要。看看去年的市场会发生什么？
看看屏幕右侧，我们发现了一些不那么令人鼓舞的迹象。虽然10月份看起来很强劲，但在过去的一年里，市场客流量下降了近24%。同样，我们可以看到市场规模的增长和下降。这可能是由于季节性，因为市场规模的高峰集中在春季和夏季。
从数据转向战略：
Trek已经巩固了几乎一半的市场——我们可能会寻找Trek不那么强大的细分市场。这样我们就能在扩张的过程中获得立足点。
在过去的一年里，市场流量有所下降——我们可能会先把我们的自行车投放到实体店。
6月份是市场扩张的一个高峰，这可能表明我们的市场具有很强的季节性——我们可能会在春季推出网站，并在初夏的季节性高峰期间努力提高流量。
分析市场受众
现在，让我们把注意力转向市场受众。市场探索者中的受众报告可以提供一些关于人口统计、社会经济和就业状况的数据。让我们来看看人口统计数据。
对于自行车市场来说，近80%的受众是男性，大多数是千禧一代（25-44岁）。有趣的是，从图表的右侧可以看出，市场中18-24岁和65岁以上年龄段的女性比例更高。
通过研究我们市场的社会经济学，我们发现了一些额外的见解。我们的受众主要是全职工作的人（52%），拥有大学学位的人（48%），低收入或中等收入的人（49%低收入，30%中等收入），和3-4人住在一起的人（38%）。
从数据转向战略：
我们的市场主要是30多岁的男性，尽管市场上更可能存在年轻和年长的女性——考虑到年轻和年长女性的趋势，我们不应该在制造和营销策略中忽视为女性设计的自行车。
我们的用户是全职工作的，但他们的收入并不高。我们需要制造人们负担得起的自行车。我们不应该牺牲质量，但我们需要考虑价格因素。
我们的大多数客户可能都有孩子——我们应该为每个家庭成员制造自行车，并确保在我们的营销中包含以家庭为中心的形象和语言。
剖析竞争对手策略
了解竞争对手是如何向他们的受众推销产品的，可以让你洞察到什么是有效的，并揭示出机会。利用市场探索者基准报告，让我们比较自行车市场主要参与者的策略。
下面是流量生成策略和社交媒体分发策略的图表。
检查异常值通常可以带来有趣的见解。例如，在右边，我们发现巨人自行车有最大的流量百分比来自搜索。在右边，我们发现GT自行车有近80%的社交媒体流量来自Youtube。同样，似乎只有Specialized和Giant在使用instagram。
从数据转向战略：
巨人自行车63%的流量来自搜索引擎——巨人的SEO策略起作用了。我们可能会分析他们的内容，弄清楚他们在做什么。然后，我们可能会尝试利用他们排名的一些关键字。
GT自行车有近80%的流量来自youtube——我们可以看看GT的youtube频道。谈到自行车，高质量和高动作的视频内容可能会吸引客户，所以我们可能会投资视频内容。
只有Specialized和Giant使用Instagram，他们来自该平台的流量低于3%——Instagram似乎是一个错失的机会。我们或许可以在Instagram上打败Specialized和Giant的策略，获得一些额外的流量。
全局：你的企业需要数据治理策略吗？
现在您已经了解了数据的重要性，其中的一些挑战，以及如何从数据中获得见解，您可能会想要立即投入其中！首先，我们要讨论数据治理，这个概念将帮助您制定一些指导方针，以便在组织内部处理数据。
数据治理是一个很大的主题，可以很快变得相当复杂。为了本文的目的，我们不需要太深入。简单地说，数据治理是收集、组织和管理跨业务数据的总体实践。数据治理的策略组件与企业围绕组织内的数据实施的特定流程、过程和指导方针相关。
以下是一些可能在数据治理策略中解决的问题示例：
我们如何收集数据？
我们收集哪些数据，避免使用哪些数据？
我们如何访问和共享数据？
我们如何确保数据质量和数据安全？
我们如何存储、组织、记录和丢弃数据？
谁负责哪些数据？共享数据的过程是怎样的？
作为一组指导方针，数据治理程序可确保数据的可访问性、安全性和高质量。随着业务的增长，您可以重新审视数据治理实践，并根据需要进行调整。最后，对于任何企业来说，最重要的事情是避免对数据使用随意的方法。在处理数据时，清晰是关键。