身在網路資訊爆炸的現代，擁有判讀數據之素養已成為 B2B 企業不可或缺的技能之一，透過培養數據思維，才能讓企業能夠更有效地運用數據，提升決策品質、行銷成效及營運效率，在競爭激烈的市場中脫穎而出。反之若未能有效掌握數據，可能會面臨決策失準、無法精準掌握市場需求等困境。
什麼是數據思維？如何培養良好的數據思維？
透過有效地整理與運用數據資料，篩選、分析、解讀出對企業目標有用且有價值的資訊，客觀地解讀分析，可避免被海量的雜亂資訊淹沒。而數據思維不僅只是搜集數據，更是一種推動企業創新和競爭力的思維方式。
在日常工作當中如何培養良好的數據思維？大致分為以下幾個步驟：
- 準備相關數據資料：
不論是內部資料或是外部資料 ，首要步驟為備妥相關資料為啟動數據分析。而常見的內部資料有過往交易資料、潛在客戶名單、客戶合作紀錄；常見的外部資料有市場分析資料、競業行為追蹤、社群輿情討論。
- 數據分類與判斷適用場合：
如何有效管理眾多數據資料？可先將資料與特定情境連結起來，明確了解何時需要使用這些資料，並確認在何種場合下需要使用到何種程度的資料。這樣的情境化方法有助於將數據與企業目標對應起來，從而能夠有針對性地蒐集到所需的數據資料，並做出正確的分析。
- 中立地分析數據資料：
掌握「資料是中立的，只反映出客觀事實」之基本原則，並不帶有預設立場與結果的公正審閱與評估，避免從一開始就對結果有不正確的期待。若對結果已有預設立場，且以預設立場影響分析過程，可能會導致不客觀的結果，誤導出錯誤判斷。
在工作中發揮數據思維，以數據溝通提升說服力
在企業中不同的角色定位可採用不同面向的數據思維，創造不同價值。
尤其欲拓展市場之 B2B 企業，前期的市場調查與分析更需要透過數據，了解目標市場的規模、競爭格局、消費者的需求與喜好，為後續的市場策略奠定基礎。
以下為不同角色善用數據思維的案例：
- 行銷人員：透過數據分析可明訂具體的行銷目標，有效地追蹤成效並持續調整與優化。從實務上舉例如透過市場趨勢、使用者行為等分析，制定最佳廣告投放的策略與內容。
- 業務人員：透過過往數據與現在市場趨勢分析，以了解客戶的購買行為與需求，發掘潛在商機，針對不同客戶群制定差異化的銷售策略，利用數據加強說故事的力道，並從數據導向中找出最佳獲利模式。
- 決策者：企業高層透過已整理之有效數據，規劃出企業運營策略、提供團隊建議執行方法等。身為經理等高階管理職，擁有數據素養更是至關重要。
透過數據解構企業目標
若要評估企業目標的可行性，可透過 SMART 分析讓企業更清晰的定義目標與制定策略。舉例來說，一家企業可以這樣設立業務目標：「在下一季度，增加產品銷量20%，透過市場調查、推廣活動和銷售團隊的努力，提高每月的銷售額。」這個目標具體、可衡量，並且考慮到了現有的資源和能力，與企業的發展方向相關，同時有明確的時間限制。更可結合 KPI 或 OKR 等指標追蹤成效。
如何透過數據驅動 B2B 品牌行銷
對於 B2B 企業而言，數據思維不僅運用於行銷策略的規劃與執行，更可透過數據分析，深入了解目標客群的需求與喜好，建立與客戶的長期關係。以下提供幾個在 B2B 品牌行銷上的應用方式：
- 品牌資訊搜集
透過 Ahrefs、GA4、Google Search Console、Ranking SEO 工具等，蒐集與品牌相關的數據，包括網站流量、搜尋引擎排名、品牌高搜量字詞等，了解品牌的現有狀況與市場表現。
延伸閱讀：如何透過 Raking SEO 工具優化 SEO 操作流程
- 了解現在自有聲量及客群來源
分析網站流量來源、社群媒體互動狀況等數據，了解品牌的目標客群是誰、從哪些管道接觸到品牌，進而針對不同客群制定精準的行銷策略。
- 利用數據驅動行銷策略
透過監控和分析社群媒體數據指標，我們可以了解我們的社群行銷策略是否有效，並及時進行調整和優化。社群常見指標包括貼文的觸及率、互動率以及轉換率等關鍵指標，觸及率反映了我們的貼文在社群平台上被看到的程度，互動率則衡量了潛在受眾對貼文的參與程度，而轉換率則是指受眾從社群平台轉化為實際行動的比例。社群廣告中的CPC (每次點擊成本)、CPM (每千次廣告曝光成本)、CTR (廣告點閱率)等也是常見的量化指標。不同的行銷目標搭配不同的社群指標，從中推導出最有效的行銷方式。
- 透過數據衡量名單有效性
不論是從參展、廣告、白皮書等方式獲得的名單，也能透過數據衡量名單有效性。名單可透過 EDM 寄發洞察潛在客戶的開信率、點擊率等，依照不同等級區分為Leads、 MQL 或 SQL，後續為不同等級之名單採取不同的行銷策略。
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