文：瑞安數位顧問／任苙萍(Anita Ren)
前兩天在一場討論社群媒體經營 vs. 數位行銷的商業交流活動上，席間有人一派輕鬆地說起：要觀測社群媒體績效並不難，管理後台都有數據可參考……
這話，其實只說對了一半，可謂是：只知其一，不知其二。
因為：任何數據都需經過比較才有意義！
即使手握一堆數據，若不知如何用對方法並梳理出分析比較基準，那也是白搭；而這其中的 Domain know-how，正是各家行銷顧問公司的獨門絕學。
數據分析，正是數位行銷的核心價值之一，關鍵在於：如何對資料進行檢查、清理、轉換和建模，以提取見解並支援決策。
搭配優質的問卷設計或田野調查，更能洞悉極具參考性的預示訊息，常見的數據分析方法有以下幾種：
迴歸分析
了解應變數與一個或多個自變數之間的關係，可以用來進行預測、分析因果關係並發現資料中的趨勢。
統計分析
涵蓋總結、解釋數據的廣泛技術，涉及描述性統計 (平均值、中位數、標準差)、推論統計 (假設檢定、信賴區間) 和多變量分析，有助於從樣本資料推斷總體、得出結論並評估結果的重要性。
群組分析
著重於了解特定群體或群組隨時間的行為，可以揭示模式、保留率和用戶價值，幫助制訂策略。
內容分析
質性資料分析方法，用於研究文字、視覺或多媒體資料的內容，可幫助研究人員從大量非結構化資料中獲得見解。
因素分析
揭示、解釋觀察變數的變異潛在因素，可簡化複雜的資料集，使其更易於解釋和分析。
蒙特卡羅法
使用隨機採樣來解決複雜問題並進行機率預測的模擬技術，旨在對不確定性和風險進行建模，使其成為決策的寶貴工具。
文本分析
也稱為文字探勘，涉及從文字資料中提取見解，藉由分析社交媒體貼文、客戶評論或文件等大量文本，以從中發掘情緒、主題和趨勢，進而了解輿情、客戶回饋並預見新出現的問題。
時間序列分析
隨著時間的推移定期收集的數據，對於預測、趨勢分析和理解時間模式至關重要，包括移動平均、指數平滑和自回歸積分移動平均 (ARIMA) 模型。
人們常說：江湖一點訣！但就是這麼一點……，往往就是締造輝煌的成功密碼，也是專業價值所在。內行人，當然得看門道！
