破解 5 個行銷人最常見的「數據迷思」

當數字變得唾手可得，你真的了解它嗎？

各位行銷同仁，在 AI 與數據分析工具的普及下，我們現在能夠輕鬆獲得海量的數據。但這也帶來了一個新的挑戰：我們是否真的了解這些數字的意義？

數據的價值，不在於它的多寡，而在於我們如何「解讀」與「運用」。如果你的思維還停留在過去，這些數據不僅無法幫助你，反而會讓你陷入迷思。作為一個在行銷數據中打滾多年的老兵，我將帶你一起破解這 5 個最常見的「數據迷思」。

迷思一：流量越高越好？

破解： 這是最常見的迷思。事實上，高流量不等於高價值。如果你的流量來自不精準的受眾，那這些流量只會徒增你的跳出率，並浪費你的時間與資源。

正確做法： 你應該追求的是「高質量流量」。利用 AI 工具，分析你的流量來源，並將資源集中在那些能為你帶來更高轉換率的流量來源上。

迷思二：只要做 A/B 測試，就能找到最佳方案？

破解： 許多人將 A/B 測試視為萬靈丹。但如果你的測試假設本身就是錯的，那無論你測試多少次，都無法得到正確的答案。

正確做法： 在進行 A/B 測試前，先利用 AI 進行用戶行為分析。例如，AI 可以分析用戶在頁面上的熱點圖、點擊路徑，幫助你找到真正的「用戶痛點」，然後再針對這些痛點進行假設與測試。

迷思三：所有數據都值得被追蹤？

破解： 在 GA4 普及後，我們有能力追蹤用戶在網站上的每一個行為。但這並不代表我們需要追蹤所有東西。過量的數據，只會讓你陷入「數據分析癱瘓」的困境。

正確做法： 你需要設定清晰的「行銷目標」，然後只追蹤與這個目標最相關的「關鍵指標」。例如，如果你的目標是提升產品銷售，那你應該關注的是「產品頁面瀏覽數」、「加入購物車次數」與「購買轉換率」。

迷思四：AI 能告訴我所有答案？

破解： AI 確實能提供許多驚人的洞察與預測，但它並不能回答所有問題。AI 只能從歷史數據中學習，它無法理解那些「未發生」的趨勢，也無法捕捉到人們的情感與文化。

正確做法： 將 AI 視為你的「數據解讀夥伴」。讓 AI 處理數據，然後利用你對市場、對人性的理解，去解讀 AI 的洞察，並制定更具創意的策略。

迷思五：數據分析只需要行銷部門負責？

破解： 這是一個非常危險的迷思。行銷數據不僅僅屬於行銷部門，它應該被分享給公司的所有部門。

正確做法： 建立一個跨部門的「數據共享平台」。讓產品部門了解用戶最喜歡哪些功能；讓銷售部門了解潛在客戶的痛點。當所有人都用數據做決策時，公司的效率與成長速度將會大幅提升。這也正是我們的專案管理服務的核心理念之一。