您可以购买的是统计分析，从而获得“统计上可接受的”广告活动结果。 根据谚语的描述（显然出自罗马诗人和作家特里卢萨之手），统计数据是一种科学，根据这种科学，如果我吃一整只鸡，而你什么都不吃，我们就每人吃了半只鸡。也就是说，考虑到我们正在处理的事实的真实性，您的分析最好基于第一方数据，即由公司直接收集的数据。 那么回到我们的问题，如果我买不到数据，到哪里去找数据呢？答案很简单，也很累：我自己收集。来源可以有很多，从分析到 CRM，从导航数据到电子邮件营销，从移动应用程序到会员卡，从营销自动化到人工智能。如何分析大数据和收集统计数据的话题仍然存在，正如前面提到的，这在战略、公司部门之间的协调、所有接触点之间的连贯和整合、数据质量的控制方面不完全是一个笑话，因此，关闭，成本。
理论上不应该，你是对的。然而，做法是不同的：缺乏认真的初步分析、明确的战略，或者更简单地说，缺乏能够明确定义战略的合作伙伴，导致绝大多数公司年复一年地对软件进行分层。 结果是形成了一个没人满意的企业软件 科威特电话营销数据 生态系统：所有权花费了越来越多的钱，管理层努力组织工作，而用户发现自己由于手动步骤、集成、不同的仪表板和不同的登录而管理着高度复杂的情况。 因此，聚合的主题是真实且双重的： 必须管理不同软件之间的数据流以获得独特的信息（仅举一个简单的例子，将发送新闻通讯的软件与 CRM 保持一致）。
您需要知道如何标准化来自不同外部来源的数据（例如，集成导航数据、社交媒体行为数据和销售部门电话数据）。 技术因素是数据聚合的基础。首先是因为否则这将是一件（无用的）苦差事，其次是因为迄今为止，我们收集的所有数据都直接来自我们每个人每天使用的平台（社交媒体、移动应用程序、谷歌搜索等）。 分析收集的数据和大数据 一旦数据被聚合和标准化，它就必须能够被读取，以便深入了解他们的行为（什么是消费者洞察？）。这是最后阶段，如果我们在这里，这意味着： 我们在公司内部建立了有效的内部软件生态系统 我们正在收集与客户或潜在客户的行为相关的统计数据 我们有一个知道如何阅读统计数据的人（数据科学家） 当然，我们必须确保阅读和解释数据会导致某种类型的行动：显然阅读和了解是不够的，数据必须是新的或纠正行动的起点，然而，这些行动不是“凭直觉”采取的“但要有充分的认识。