一、建立指标和目标

在数字化营销的数据分析中，首先要明确公司的指标和目标。无论是销售额的增长、会员数量的提升还是品牌知名度的扩大，这些总是公司头等大事，同时在制定目标时应该也要注意细分。比如，对于销售额增长的目标，应该考虑指定具体的产品、服务、地理位置、时间等等变量，这有助于我们分析和监测数据。

二、调研和分析目标人群

了解自己的目标客户，是数字化营销的前提。了解目标人群的行为，消费习惯等性质则是为了更好的将目标用户转化为你的忠诚用户。优秀的数学模型需要大量的数据，因此，在数字化营销中，我们需要大量的数据来支持模型。同时，我们还需要知道如何通过调研和分析数据来清楚的了解目标客户的行为，以便更好的制定营销策略。

三、建立流程和跟踪系统

在数字化营销的数据分析中，不断跟踪和分析数据是必要的。不论是销售额、市场份额还是社交媒体的关注量，每种数据都需要分析。在分析过程中，我们需要明确数据来源，因为不同来源的数据存在差异，数据质量也不同。因此，需要建立客户信息库、营销数据中心以及数据验证检查程序来确保数据质量。

四、构建模型、分析数据和测试结论

数字化营销中的数据分析并不是简单地收集大量数据，还要根据这些数据构建相应的数学模型，进而为公司提出可行的策略和可验证的结论。构建数学模型要考虑数据的特点，从而选择不同的统计方法用以分析数据。同时，也需要结合行业经济、政策和消费者研究来对数据进行综合分析。在这个阶段，对数据进行测试是必要的，来确保数据的准确性和可靠性。

五、数据应用和维护

拥有了可行的策略后，数字化营销中的数据分析并不会停止。通过掌握营销方案中的每一个数据点，以及如何有效地采集、分析并呈现它们的方法，我们可以确保营销策略能够持续地发挥作用，同时也可以确定和优化营销和销售策略，从而不断提升销售额和客户忠诚度。

数字化营销数据分析需要时时刻刻关注数据，将公司的营销指标与目标、目标客户、工作流程和数据模型有机地结合在一起，这是一个相对完整的过程。通过以上的复杂阶段，数字化营销的数据分析可以帮助公司制定营销策略，减少不必要的成本，提升市场竞争力，实现利润最大化。

数字化营销数据分析常用工具

1.Google Analytics

Google Analytics是一个免费的网站分析工具，可以跟踪和分析网站流量、用户行为、转化率等数据，提供各种报表和分析工具，帮助数字化营销者了解网站的访问情况和效果。

2.百度统计

百度统计是一个免费的网站分析工具，类似于Google Analytics，可以跟踪和分析网站流量、用户行为、转化率等数据，提供各种报表和分析工具，帮助数字化营销者了解网站的访问情况和效果。

3.Excel

Excel是一个电子表格软件，可以用来分析和处理数字化营销数据，如制作表格、图表、数据筛选、排序等操作。

4.Tableau

Tableau是一款商业智能工具，可以将数字化营销数据可视化，呈现出各种图表和报表，帮助数字化营销者更加直观地了解数据。

以上工具都是常用的数字化营销数据分析工具，数字化营销者可以根据自己的需要选择合适的工具进行数据分析和处理。同时，数字化营销者需要了解不同工具的优缺点和使用方法，并根据实际情况灵活运用，才能有效地分析和利用数字化营销数据。