如果说在疫情之前，各行各业的数字化转型是马拉松，那么现在是就是百米冲刺了，原先可能以“3年”为单位来制定转型规划，现在变成了“3个月”。虽然突如其来的数字化百米冲刺让人倍感压力，但也让企业思变：在新常态下，通过技术更新来适应客户不断变化的需求。
在过去的一年中各行各业与公司合作的过程中，我最大的感受就是，数据真的很重要。在激烈的市场竞争中，数据现在已然成为企业实现增长——乃至保证最基本生存的关键。
约翰·斯卡利所言，其实涉及到定量分析和定性分析两种不同的统计分析思路：定量分析是依据统计数据，建立数学模型，从而计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法，而定性分析则是对对象性质特点的一种概括。对于商业分析来说，两种分析思路可没有高下之别，毕竟商业分析最终需要的是对行业的洞见。因此，结合两者才能最终得出合理的策略。
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那么，对营销团队来说，该如何做好数据分析呢？下面一些需要重点关注的问题。
一、统一数据池
现在企业能获取的数据已经是远超过往了。大家可以利用好数据这个富矿，为客户创造个性化的购物体验，塑造更强的消费者连接。
当然，这些数据可不会俨然自在，而要专业人员来处理。有人对此专门做过测算，当下营销人员在获取数据的时候，平均需要检索16个源——相较两年前，这个数值上涨了60%！
数据源数量的快速增长，很大程度是因为第二方数据提供商数量的增加。
可能有人会问“第二方数据提供商”是什么，在这里做一个简单的解答：依据收集的来源，数据可以分为第一方数据、第二方数据和第三方数据。第一方数据是指企业直接从受众（包括用户、网站和App使用者、社交媒体关注者等）那里收集的数据；第二方数据是企业从其他数据原始采集者那里通过购买、置换资源所获得的数据；第三方数据是企业从外部来源购买的数据，这些数据的提供商并非数据的原始采集者。
上面提到的第二方数据提供商，正是那些向品牌提供数据以补充和丰富品牌自身收集的数据的组织。
不同来源的数据带来了数据量的增长，而这也带来了一大问题：不同来源的数据需要进行整合，不然分析起来就会有很多的冗余信息。然而，整合数据实在是一件耗时耗力的事情，不少企业一听见它的大名就退避三舍，这也让它顺利成了不少公司开启数字化转型的头号障碍。更不用说挖掘数据价值了。
二、数据维度
对初入数据分析的菜鸟来说，浩如烟海的数据的确会让人感到不知所措。这就需要我们确定要关注的数据点。
这个切入的数据点据行业性质而异，就拿零售和消费品企业来说，最为重要的是了解消费者行为。从这个点出发，需要优先考虑的数据，便是那些能帮助你了解客户购买行为的数据——进一步细化，便是顾客购物习惯、趋势和偏好。围绕这些数据进行挖掘和分析，企业就能更科学地制定战略。在诸如优化产品线、规划新SKU等方面，能够更有节奏。
依然是零售和消费品企业的例子。在消费者行为之外，同样重要的是，要注意那些帮助你捕捉个体买家差异的数据。虽然很多企业都是服务于一个目标客户群，但即便在群体中，个体客户之间的差异依然不小。一个经验丰富的分析者在掌握充足的数据后，能够设计出个性化的营销方案，建立与个体用户具体而微的联系。
在选择数据点上，下面是三个通用的切入角度，它们能让你对客户的了解更为深入：
1、客户为什么购买：对客户购买习惯背后的动机了解得越多，就能更好地调整产品线和营销规划，从而满足客户的特定需求。
【后疫情时代，企业如何抓取数字化转型新机遇】2、客户会在什么时候购买：统计学意义上，当你掌握客户最有可能完成购买决策的时点，你就能提高客户最终下单的概率。
3、客户是如何购买的：关注购买方式，尽可能提供无缝的购物体验，让他们尽可能再次从你这里购买。
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三、擅长使用工具
数据何其重要，以至于有可能改变你的商业模式。掌握可靠的数据，可以说跟精准无误履约订单一样重要。
然而事实是，尽管品牌商获得了丰富的用户数据，但大多数的零售商并没有为数据驱动的商业模式做好准备。对那些已经启动数字化转型的企业来说，这可能是件好事儿：这至少意味着他们已经抢占了先机。
而那些还未启动数字化转型的企业，他们中的大多数可能都已知道数据收集的重要性，但却不知从何开始。下面是一个通用的任务流：1、确定你所有的数据源；2、将所有的数据源整合到一个集中的系统内；3、设置系统以定期捕获和合并数据。执行这三个步骤并非易事，但是依靠正确的工具就能够最终实现。
在后疫情时代的中国，非常多企业通过企业微信的使用实现了数字化转型的，不管你是做零售、教育、金融还是其它任何行业都可以结合微盛企微管家助力企业用好企业微信做增长，基于企业微信为客户提供SaaS、咨询、培训、技术开发、硬件等一站式服务，一起推动行业发展和企业客户的数智化增长 。
