诊断分析:数据驱动问题解决的艺术与科学
真实犯罪播客和诊断分析有什么共同之处?
我保证这不是一个坏笑话的开始。
如果你像我一样是一个纸上谈兵的侦探，那么你就会知道一个好的真实犯罪故事的力量和吸引力。听录音的时候，你很容易迷失在细节中，因为你要赶在叙述者之前破案。你可以考虑不同的角度、证据或理论。
如果有办法解决我们最大的业务痛点....就好了
进入:诊断分析!
真实犯罪播客和诊断分析都是从不同的角度切入问题，使用不同的方法和工具。真实犯罪播客使用故事和新闻来探索证据，而诊断分析则使用统计模型和算法来分析数据，并发现提高业务绩效的见解。
诊断分析正在改变企业的运作方式。
根据麦肯锡在美国，广泛使用数据分析的公司获得新客户的可能性要高出23倍，保留客户的可能性要高出6倍。谈谈“点赞+关注”的理由吧!
让我们深入挖掘，发现诊断分析的秘密!
什么是诊断分析?
诊断分析是数据分析的一个分支，侧重于检查过去的数据，以确定特定事件的原因。它包括分析数据来理解为什么发生了一些事情，或者找到可能有助于解释特定结果的模式和关系。
换句话说，诊断分析是关于检查数据以了解已经发生的事情，而不是预测分析，是关于使用数据对未来做出明智的预测。
诊断分析可用于各种行业和环境，例如医疗保健、金融和营销。通过了解导致结果的因素，企业可以采取有针对性的行动来提高绩效，并在未来取得更好的结果。
为什么诊断分析很重要?
诊断分析在市场营销中至关重要，因为它允许企业识别和理解他们的营销策略中的问题。通过分析数据，企业可以洞察到消费者的行为和偏好、活动的有效性以及不同营销渠道的表现。
有了这些信息，营销人员可以就如何优化策略和提高投资回报率做出明智的决定。此外，诊断分析可以帮助企业识别和解决可能影响其营销工作的任何数据质量问题或偏见。总的来说，诊断分析是数据驱动营销的关键。
诊断分析的例子:
一家零售商店分析其销售数据，以确定最近销售额下降背后的原因。
业务问题诊断分析帮助:
- 哪些产品卖得不好?
- 在客户人口统计或购买模式方面有什么趋势吗?
- 商店的布局或商品有什么问题吗?
- 是否有任何外部因素，如经济变化或竞争加剧，可能会影响销售?
通过分析销售数据并回答这些问题，商店可以更深入地了解导致销售下降的因素，并制定策略来解决这些问题。
例如，商店可能决定调整其产品组合，重新设计其商店布局，或针对特定客户群发起新的营销活动。如果没有诊断分析，商店将无法清楚地了解问题的根本原因，并且可能无法有效地解决问题。
诊断分析和营销归因是一回事吗?
有点，但不是。
诊断分析只看过去的数据来理解结果。它非常注重因果关系。另一方面，营销归因是一种工具，被用作诊断分析的一部分。营销归因是识别导致结果的营销渠道和接触点的过程。
诊断分析与预测分析有何不同?
诊断分析和预测分析的主要区别在于，诊断分析侧重于了解过去发生的事情，而预测分析侧重于预测未来。诊断分析和预测分析最终是服务于不同目的的两种不同类型的分析。
例如，诊断分析可以用来确定为什么销售额在特定时期下降，或者为什么网站流量在网站重新设计后下降，预测分析可以用来预测未来的销售或客户行为。
虽然诊断分析对于识别问题及其原因很有用，但预测分析可以帮助组织预测未来的事件并采取主动措施来解决这些问题。
如何整合诊断分析和预测分析?
简短的回答:先知!
集成诊断分析和预测分析可以帮助组织更全面地了解他们的数据，并对未来做出更明智的决策。以下是整合这两种分析方法的一些方法:
- 使用诊断分析来识别可用于通知预测模型的历史数据中的模式和关系。
- 使用预测分析来确定可以使用诊断分析进行测试的未来场景。
- 结合使用诊断和预测分析来监控性能并进行持续调整。
不知道从哪里开始，也不知道现在该怎么做——别担心，我们已经帮你搞定了!
诊断分析+预测分析的例子:
在市场营销中使用诊断分析和预测分析的一个例子是分析营销活动的表现，并使用所获得的见解来预测未来的活动成功。
首先，诊断分析可以用来分析最近的营销活动的表现。这可能涉及到查看诸如点击率，转换率和销售数据等参数，以确定哪些有效，哪些无效。目标是了解哪些因素导致了活动的成功或失败。
一旦对这些数据进行了分析，预测分析就可以用来预测未来的活动表现。例如，识别客户行为和偏好的模式。这可能涉及到分析数据，如客户人口统计，购买历史和参与以前的活动。
利用这些见解，你可以预测哪些营销活动可能在未来最有效．例如，如果数据表明某一特定人群的客户更有可能对某一特定类型的广告活动做出反应，公司就可以在未来用类似的广告活动来瞄准这些客户。
Seer如何使用数据分析?
Seer的分析与洞察团队使用诊断分析和预测分析来优化客户的营销工作。
分析与洞察团队使用诊断分析进行全面的网站审计，并确定需要改进的领域。他们分析网站数据，以确定哪些页面表现良好，哪些需要优化。然后，Seer的团队与他们的客户一起实施可以改善网站性能和增加转换的更改。
但是等等!还有更多!
Analytics & Insights团队还使用预测分析，通过分析大型数据集和识别可用于预测客户行为和活动成功的模式，帮助客户制定数据驱动的营销策略决策。
诊断分析流程
诊断分析是一个涉及识别和分析数据以诊断问题和提高性能的过程。这是Seer分析数据时所做的一个非常简化的版本。
以下是诊断分析过程中的步骤:
- 识别问题:诊断分析的第一步是确定需要解决的问题。这可能是销售额下降，网站流量低，或客户满意度下降。定义问题至关重要，因为它决定了需要收集和分析哪些数据。
- 定义问题是至关重要的，因为它有助于确保分析的重点和相关性。如果对问题没有清晰的认识，收集和分析的数据可能就没有用了。
- 收集数据:收集与正在处理的问题相关的数据。这可能包括销售数据、网站流量数据、客户反馈等等。
- 清洗和准备数据:一旦收集到数据，就需要对其进行清理并准备分析。这包括删除任何不相关或重复的数据，并格式化数据以供分析。
- 通过Tools运行数据:在Seer，我们使用bigquery、powerbi和超新星将它们填充到仪表板和可视化中，以便我们找到见解。这些工具使用统计分析、数据可视化、脚本和算法来识别模式或趋势。
- 分析数据诊断分析过程的最后一步，也是最神奇的一步，就是分析数据!
通过遵循收集、清理和分析数据的结构化流程，我们能够大规模地分析数据，以制定数据驱动的营销策略，从而提高绩效。
用于诊断分析的业务应用程序
Seer的分析与洞察团队已经成功地实施了集成分析，为我们的客户解决了各种业务问题。整合营销分析解决商业问题的一些例子有:
- 提高电子商务转换率:我们使用诊断分析来识别阻碍电子商务客户将访问者转化为客户的障碍。通过分析用户行为数据，他们能够识别问题并提供建议客户转化率提升168%．
- 提高付费搜索性能:一个客户正在努力从他们的付费搜索活动中看到期望的结果。通过使用整合营销分析来识别表现不佳的广告渠道，并提出改变的建议点击率(CTR)提高8%，转化率提高69%．
- 改善自然流量:一个客户的网站正在经历自然流量的下降。Analytics & Insights团队使用诊断分析和预测分析来确定是什么触发了客户的购买行为，以及驱动这些转换的内容类型。通过创建正确的内容，他们能够增加264%的自然流量．
诊断分析对企业的好处包括:
- 改进的决策:诊断分析为企业的运营提供了有价值的见解，使他们能够做出明智的决策。
- 节约成本通过识别和解决问题，企业可以节省资金并提高效率。
- 增加收入:诊断分析可以帮助企业识别增长的机会，并优化他们的战略，以产生更多的收入。
诊断分析的挑战和局限性
以下是诊断分析的一些主要挑战和局限性:
- 数据质量问题:如果数据不完整或不准确，就可能导致有缺陷的结论和糟糕的决策。
- 资料私隐及保安问题:对于企业来说，采取措施保护客户数据并遵守数据保护法规非常重要。
- 法律及道德考虑:诊断分析的另一个挑战是确保分析和最终决定是合法和道德的。
- 人类的局限性:虽然诊断和预测分析都依赖于先进的算法和技术，但它需要正确分析和解释的技能。
- 数据分析中的偏见和主观性在分析的不同阶段，人的偏见可能会被引入，并可能导致不准确的结果和有缺陷的结论。
这就是像Seer的分析与洞察团队这样的团队发挥作用的地方!让我们聊天。
诊断分析的未来
随着技术和数据的不断发展，诊断分析的未来看起来很有希望。
根据…MarketsandMarkets的报告到2025年，诊断分析市场预计将从2020年的78亿美元增长到187亿美元，复合年增长率(CAGR)为19.8%。这一增长是由对数据驱动决策的需求不断增长、大数据和高级分析工具的日益普及以及解决数据质量和治理问题的日益增长的需求所驱动的。
诊断分析的未来可能会涉及更多的自动化和与其他数据分析过程的集成，如预测分析和规范分析。(Seer在这方面走在了前面:眨眨眼:)这种整合将允许对数据分析和决策采取更全面的方法，从而提高效率。
最后，随着人工智能和机器学习的兴起，诊断分析可能会变得更加复杂和准确，使企业能够获得更深入的见解，并根据数据做出更好的决策。
结论
根据麦肯锡的说法，“通过诊断分析分析和改进流程，可以在运营流程中节省高达30%的成本，并在营销和销售流程中增加高达20%的收入。”
采用数据驱动的营销策略比以往任何时候都更加重要。这就是我们的切入点。我们的团队热衷于使用诊断和预测分析来帮助像您这样的企业推动增长并保持竞争优势。
通过利用数据的力量，我们可以帮助您做出明智的决策，发现新的机会，并优化您的营销工作，以获得最大的投资回报率。
那么，为什么还要等待呢?今天就联系我们的团队让我们共同努力，驾驭大数据，比以往任何时候都更加强大。
