生活在数字时代，用数据来指导营销已经成为业界的共识。目前，各种数据更容易访问。使用营销数据分析，号码营销人员可以准确了解用户的行为和偏好。但是，对于企业来说，数据中可能存在陷阱，这可能会消耗企业资源并降低营销效率。我们如何避免“数字陷阱”误导我们的决策？
选择正确的统计方法
在数字营销中，数据分析尤为重要，但如果收集的原始数据有偏差，后续的分析结论将丢失数千英里。
例如，在电视收视率的统计中，长期以来采用样本采集的方法，样本的选择容易人为操作，导致原始数据出现误差。
随着“三网络融合”的推进，电视逐渐成为数字化和网络。评级统计机构可以使用优化和更新统计方法。例如，双向交互式机顶盒用于收集用户观看信息。奥特互联网电视可以将点播数据和延迟观看数据纳入收视率统计。当数据丰富而真实时，它可以更好地为电视广告客户和制作人服务。
同样，在其他数据统计中，我们需要使用各种技术手段来避免数据源污染。
识别错误流量
起初，广告商的问题是，“我知道我一一半的广告费用被浪费了，但不幸的是，我不知道哪个一一半被浪费了。”precision 营销的出现似乎解决了这个问题，但面对大量机器人，情况可能会更糟。
各种“刷卷”工具和“假注册”工具不断出现，形成产业链。这种欺诈使企业越来越远离实际营销的情况。
增强数据分析能力
在数字时代营销，许多品牌已经建立了数字营销。企业已经开始建立自己的营销数据库，并要求营销各部门在其日常营销工作中收集营销各方面的数据。数据量立即以几何级数增长。
有了数据，更重要的是使用数据。企业应加强对营销专家的培训。
例如，当市场营销人员做出决策时，他们通常依赖单个一数量指标来做出决策。如果跳出率到达页面高，则认为网页设计可能有问题，但实际上在传输模式中可能有问题。
在数据处理过程中分析、营销人员不仅要综合考虑大量数据，还要进行定性研究，以真正理解和形成决策依据。
显性营销目的
目前，用户圈现象严重，各种渠道日益增多，使得广告主投放广告困难重重。此时，广告商需要澄清他们的营销目标，以便在众多数据的指导下选择合适的节目。