为了提高性能，优化支出并增强消费者体验，营销人员必须在其营销和广告流程的每个阶段中注入数据和分析数据。而且由于数字设备类型，平台和技术的不断发展，营销人员现在可以访问比以往更多的受众和绩效数据，因此他们可以做出更明智的决策，从而获得有意义的业务成果。

尽管肯定会在加号列中显示更多数据，但它可能给优化营销和广告效果带来挑战：要指导决策，必须正确合并，处理和解释数据；在此过程中，错误很常见。

陷阱1：未定义清晰的业务目标和关键绩效指标（KPI）
在启动营销或广告活动之前，必须定义成功的模样。对于某些品牌，该目标可能是增加销量或提高媒体效率。对于其他人，可能是要增加新客户或现有客户之间的参与度。

一旦设定了总体目标，就必须确定正确的KPI，以便可以衡量和量化进度。根据营销预算的大小和媒体的复杂程度，定义宏观和微观KPI可能会有所帮助。例如，宏观KPI可能专注于整体营销和广告生态系统的综合绩效，而微观KPI可能专注于特定渠道或策略的战术绩效。

陷阱2：在不考虑内部和外部因素的情况下建立基准
设置KPI的关键部分与现有基准有关。无论这些基准是从您自己的数据，竞争对手的数据还是从供应商的数据中得出的，如果它们要针对KPI度量生成最明智的基准，则必须将它们进行上下文关联。

误区三：期望完美
营销人员面临着以下挑战：尝试预测人们对营销和广告刺激的情感反应，然后准确衡量哪些渠道和策略最有效地推动了每个期望的结果。

营销人员都梦想拥有完美的数据集，以便他们可以按受众群体准确地量化效果，并从那里快速进行优化。但是，实际上，很少有完美的数据集。测量和决策的速度对于在正确的时间和地点向正确的人传递正确的消息至关重要，而等待太长时间进行优化的风险往往超过了对可用数据的作用。

尽管降低风险很重要，但是它可以理解，没有关于人类行为的精确预测科学，即使数据只是定向的，也可能会迫使您快速进行优化。

陷阱4：相信相关性暗示因果关系
营销人员经常使用相关性来了解其营销和广告工作如何促成线索，转化，销售或其他特定业务成果。但是，相关性并不意味着因果关系，因此在确定真正推动结果的营销人员时，它可能会使他们误入歧途。

营销人员可以通过考虑客户在转化过程中接触到的所有接触点，从而避免混淆相关性和因果关系。只有这样的整体视图才能将因果关系与关联隔离开来，并揭示转化和其他所需业务成果的真正驱动因素。