就在几年前，数据分析还只是最精通技术的营销部门的专利。然而，今天，即使是最小的企业也要依靠数据驱动的营销决策来跟上竞争。

随着高级分析功能的扩展和使用变得更简单，进入门槛也降低了。各种规模的企业和缺乏或没有数据经验的营销人员现在都能够利用高级分析来实现营销目的。尽管这种发展为无数可能性打开了大门，但它也增加了仅依靠这些信息进行业务决策时出错的可能性。

在营销中有一个常见的误解，您拥有的数据越多，您的决定就越准确，但这并不一定是真的。营销人员越来越多地呼吁认识到大数据的陷阱，但是，对于许多营销人员来说，识别对许多营销人员来说难题：如果我无法保证我的数据100％准确，我如何对我的决定感到充满信心？

误解

避免成为下一个谷歌流感趋势，营销人员需要意识到云数据分析的常见误解。

误解1：原始数据永远不会有缺陷。数字永远不会撒谎，但确实存在数据质量五个决定因素：完整性，一致性，准确性，有效性和及时性。如果数据失败了任何这些资格，营销人员都处于倾斜他或她的解释并制定错误的组织决策和不良投资的危险。

误解2:原始数据必须来自单一的地方、部门或公司。实际上，情况往往并非如此。相反，大多数原始数据来自数据分析“链”中的许多不同“环节”。数据从客户到市场调研公司再到企业营销人员，为错误和沟通错误留下了足够的空间。通常，每个数据源都有一个用于“清理”数据的不同系统，其中一些系统可能不如其他系统。这样一个不受监管的数据分析链往往会在链下产生整合和整合问题。

误解3：数据分析中几乎没有人为错误的潜力。数据分析不当上升，因为数据分析知识有限的营销人员可以访问Google Analytics等简单的工具。分析数据的少量经验的人可能会对数据的背景混淆，因此放置更高的重点是变量或微不足道的方面。或者营销人员可能会在重大上依赖于数据分析的“无谬误”，并在进行重要的业务决策时忽略常识。

负责任的决定

如今，在市场营销中，对数据分析的误解十分猖獗。然而，对于今天的营销人员来说，准确地汇编、理解和应用相关数据的能力是一项关键技能，因此企业需要确保其整个营销团队理解这些过程。

使用数据分析的好处，包括快速分析大量数据的能力，仍然有效。因此，营销人员应该继续使用大数据。但他们也应该仔细评估每一个分析，以确定是否有有价值的见解，对业务有意义。

以下是营销人员可以在分析数据时制定负责任，知情决策的三种方式：

1.确保数据被充分清理。在运行任何流程或分析之前，确保原始数据通过前面提到的所有五个条件。提出正确的问题，并删除任何不完整或不一致的数据，这些数据将在后续过程中限制搜索功能。自动化数据收集过程，确保有效性和及时性。在开始分析数据之前，采取必要步骤确保数据具有最高的质量，这将节省时间并提高结果分析的质量。

2.标准化数据分析链。当营销人员的数据来自许多来源 - 客户，市场研究公司，竞争对手 - 竞争对手 - 始终存在不一致的潜力。因此，营销人员需要在数据分析链中规范每个演员之间的关系：创建所有来源应遵守的规定;自动化数据输入流程以确保与数据供应商的统一集成;最终，最终可以清楚地传达这些标准，以创建一个可以尽可能减少错误的过程。

3.培训营销人员和商业决策者如何正确阅读数据。要保证你的营销人员有强大的决策能力，首先要招聘和留住最合格的人才。培训这些员工，使他们了解数据收集过程、数据的上下文和数据的内在缺陷，这在使用数据进行业务决策时是至关重要的。营销人员必须认识到，虽然数据可以为决策提供一个良好的起点，但最好的结果出现在他们能够平衡定量调查结果和良好发展的商业头脑。

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数据分析正在推动营销创新浪潮，这可能会在未来几年中增长。但是，虽然高级分析为营销人员提供了无数的营销机会，但更好地了解他们的观众并提高客户体验，但数据只是一块拼图。仅在制定业务决策时完全依赖分析工具可能导致误导的目标，对组织的底线造成重大后果。

商业决策应该包括数据和直觉的健康平衡，这是多年在一家公司的经验所带来的。如果市场营销人员能够做到这一点，从长远来看，他们将能够做出更明智的决定。