在數位時代，數據分析已成為行銷人員的必備技能之一。但「行銷數據分析」究竟是什麼？又該怎麼做？本篇就要來帶你深入探討這個熱門關鍵字，從定義、指標、工具到應用案例，全面解密行銷數據分析的祕密，助你在競爭激烈的市場中脫穎而出。
什麼是行銷數據分析？為什麼大家都在談？
定義與核心概念
行銷數據分析（Data-Driven Marketing）是指透過蒐集、整理、分析各種行銷活動或接觸點（例如：網站、社群廣告、電子郵件等）所產生的數據，進而了解消費者的偏好、行為模式，以及行銷活動的成效，並據此提出優化、精進作法的過程。
生活中，你是否會發現明明才剛在網路上搜尋過某項商品，社群媒體居然就推播該商品的廣告？這正是透過數據的蒐集、分析，讓品牌能更精準地將廣告推送給潛在顧客。
⚠️ 注意！雖然中文上都翻譯為「數據」，但在行銷領域中，Data（數據）是指可以進行計算的「資料」，而Information（資訊）才是經過分析後有意義的「結果」，兩者略有不同，建議讀者在查詢相關資料時多加留意。
數位行銷 vs. 行銷數據分析：有什麼不一樣？
事實上，數位行銷與行銷數據分析是兩個相輔相成的領域。數位行銷著重在如何「接觸」到消費者，並引導其採取行動。而行銷數據分析則是透過量化的方式來評估這些行銷活動的成效。
簡單來說，數位行銷著重在創造和執行行銷活動；而行銷數據分析則是評估和優化這些活動的過程。兩者共同合作，可以幫助品牌建立更具影響力和更精準的行銷策略！
行銷數據分析的三大衡量指標：怎麼看才有感？
常見三大指標一次搞懂
常見的行銷數據分析指標可分為3大類：
- 曝光
曝光是指廣告（或行銷活動）被看見的次數。如果你是想要打造知名度的品牌，曝光就是你的首要目標。例如：可以透過Google廣告來衡量廣告被看見的次數。
- 互動
互動是指廣告或行銷活動與消費者之間的互動次數。對於想要提高與潛在客戶互動的品牌來說，互動指標是重要的衡量標準。例如：可以透過Facebook像素來衡量消費者對於廣告的互動次數。
- 轉換
轉換則是指消費者完成了品牌希望他們進行的動作（例如：購買）。對於想要提高銷售額的品牌來說，轉換率是重要的衡量標準。例如：透過Google Analytics可以衡量網站的轉換率。
還有哪些不能忽略的KPI？
除了以上的衡量指標外，根據不同的商業模式或行銷活動，還可能會有不同的KPI（關鍵績效指標），例如：
| 指標 | 說明 |
|---|---|
| LTV（Life Time Value） | 顧客終身價值，指顧客在品牌的消費總額 |
| CPA（Cost Per Acquisition） | 每次轉換的成本 |
| CAC（Customer Acquisition Cost） | 客戶取得成本 |
| NPS（Net Promoter Score） | 淨推薦值，常用來衡量顧客對品牌的忠誠度 |
| 客戶留存率 | 追蹤平台在特定期間內的使用者行為 |
數據分析怎麼做？從蒐集、整合到洞察全拆解
步驟一：數據蒐集，哪些數據值得你花時間？
既然行銷數據分析是要透過數據來協助判斷行銷活動的成效，那麼首先就要先有「數據」才行。而這些數據又分為零方數據（zero-party data）和第一方數據（first-party data），是品牌可以直接從消費者那裡取得的資訊，通常會透過以下方式蒐集：
- 網站、部落格
- 社群媒體
- CRM 系統
- 問卷、調查
- Google Analytics
- Facebook 像素
等方式，來蒐集消費者的基本資料、購買紀錄、瀏覽紀錄等。但要注意的是，蒐集資料時需要尊重消費者的個人資料，且要遵循個資法的規範喔！
步驟二：數據整合，讓資訊不再分散
蒐集完資料後，就要進行數據的整合與分析。然而，數據出處可能來自於不同平台：自家網站、Google、Facebook、CRM系統等，這樣資料分散在各個地方，想要進行分析還得花上大把時間整理，才能進行後續的分析，無形中浪費了許多行銷人的時間。
因此，將數據整合在一起，是進行數據分析的重要步驟之一。常見的整合方式有：
- 透過Google Sheets的API串接，將各平台的資料串接在一起
- 使用Metabase等BI工具分析
- 使用CDP（客戶數據管理平台）
步驟三：數據洞察，怎麼轉成行動方案？
數據整合後，接下來就是從中找出有用的資訊，以作為後續行銷活動的參考。例如：透過分析潛在顧客的行為模式，可以進一步瞭解其偏好，並據此調整廣告內容或投放策略；或是分析既有顧客的消費行為，來制定更符合其需求的會員制度等。
過去，行銷人員需要花費大量的時間在數據的整理與分析上，才能從中找出有用的資訊。如今，隨著AI技術的進步，這些數據洞察的過程可以交由AI來完成，大大減少行銷人員在數據整理上的時間。
行銷數據分析的熱門工具推薦
行銷數據分析工具多元，根據不同的需求與複雜度，可分為下列情況：
新手必備工具大集合
- Google Analytics: 無須程式語言基礎即可使用，適合需要追蹤網站數據的使用者。
- Excel： 操作介面簡單，適合用來進行大量數據的整理。
- Power BI: 無程式語言基礎即可使用，適合需要進行報表視覺化的使用者。
- Tableau: 無須程式語言基礎即可使用，適合需要進行數據視覺化的使用者。
進階分析師的秘密武器
- Google BigQuery: 需要程式語言基礎，適合進階數據分析師。
- Metabase: 需要程式語言基礎，適合進階數據分析師。
- ChatGPT: 無程式語言基礎即可使用，適合需要進行數據整理的使用者。
行銷策略分析大揭密：方法、模型和實戰案例
常見分析模型一次看懂
- AARRR漏斗
透過AARRR漏斗模型，可以從「獲取、啟用、留存、變現、推薦」的角度來分析消費者在不同階段的行為，並根據分析結果來制定相應的行銷策略。
- RFM分析
RFM分析是一種常用的行銷數據分析模型，特別適合用來分析顧客的價值與忠誠度。
- 聚類分析
聚類分析是一種常見的數據分析方法，透過將相似的數據分群，可以幫助品牌更了解其顧客的特性與偏好，進而制定更精準的行銷策略。
- Kano模型
Kano模型是一種用來分析顧客需求的方法，透過將產品的特性分為「必須、有一點用、無用」3個維度，可以幫助品牌了解顧客對於產品的期望與滿意度。
- 關聯式規則挖掘
關聯式規則挖掘是一種常用的數據挖掘技術，特別適合用來分析顧客的購買行為。例如：透過分析顧客的購買紀錄，可以發現哪些商品常被同時購買，進而制定相應的行銷策略。
- 斜坡分析
斜坡分析是一種用來分析顧客購買行為的模型，透過分析顧客在首次購買後的行為變化，可以幫助品牌了解顧客的忠誠度與價值。
想入門行銷數據分析？必備技能與學習建議
如果想要成為一位行銷數據分析師，需要哪些技能呢？接下來就讓我們來一一解答你的疑問！
數據分析師都在學什麼？
- 程式語言：SQL、Python
- 數據視覺化：Tableau、Power BI
- 邏輯思考與問題解決能力
- 溝通能力
學習資源與入門路線懶人包
如果你想要入門行銷數據分析，可依下列順序學習：
- 先學會使用Excel進行數據分析
- 學習Python或SQL
- 學習數據視覺化工具，如：Tableau或Power BI
行銷數據分析Q&A
ChatGPT可以幫忙分析數據嗎？
市面上很多文章說ChatGPT可以幫忙分析數據，然而以筆者實際經驗，截至2025/06月為止，目前尚未測試出一個良好的流程，讓ChatGPT可以完成數據分析，在過往參加AI年會中，許多標榜AI工具的廠商，在交談中也無法完整回答ChatGPT如何協助行銷分析。
因此在現階段，筆者認為尚無一個完善的流程，可以讓ChatGPT立即完成行銷數據的分析。
數據分析師要讀什麼科系？
相關科系如：資管系、資工系、數學系、統計系、財務金融系等，但有許多人也會透過自學或參加訓練營來學習數據分析喔！
數據分析，品牌成長的秘密武器
數據分析是現今行銷的趨勢，也是一種科學化的行銷方式，可以協助品牌優化行銷策略，進而提升品牌的營收。想要了解更多行銷數據分析的資訊嗎？歡迎參考己見室數位行銷部落格，讓我們帶你深入了解行銷數據分析！
Last Updated on 10 6 月, 2025 by 己見室
