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数字营销需要创造性和技术技能的结合，例如：

内容创作、SEO 和 SEM，
社交媒体策略，
活动管理，
并熟悉工具（例如 Google Analytics、HubSpot 和 SEMrush）。
营销人员经常需要在创造力和数据驱动的决策之间取得平衡。

另一方面，数据分析需要高级的数据处理和分析技术技能，包括以下知识：

编程语言（SQL、Python、R），
统计建模，
数据可视化工具，例如 Tableau 或 Power BI。
报告软件。
了解机器学习或人工智能对于高级职位也大有裨益。

3. 主要职责
数字营销包括规划、执行和优化数字营销活动、创建引人入 印度赌博数据 胜的内容、管理社交媒体平台、进行 SEO 审核以及开展付费广告活动。数字营销人员不断监控绩效指标以改进他们的策略。

数据分析通过解释来自各种来源的数据、创建预测模型、执行统计分析和生成帮助企业了解趋势的报告来改进决策过程。分析师还提供可应用于所有部门（而不仅仅是营销部门）的见解。

4. 使用的工具
数字营销专业人士依赖数字营销平台和工具，例如：

Google 广告（用于付费搜索广告系列），
Facebook 广告管理器（用于社交媒体广告），
HubSpot（用于客户关系管理和营销自动化）
SEMrush（用于 SEO 和竞争对手研究），
Hootsuite（用于社交媒体管理）
开展活动、管理客户互动并跟踪活动绩效。这些工具是一种营销软件，其用途严格限于商业目的。

相比之下，数据分析师使用以数据为中心的工具和平台，例如：

Python（用于数据分析和自动化）
R（用于统计计算和数据可视化），
SQL（用于数据库查询和管理），
Excel（用于数据组织和分析），
Google Data Studio（用于创建交互式仪表板），
和 Tableau（用于数据可视化和商业智能）。
这些工具有助于处理大型数据集、构建模型并创建数据可视化以呈现可操作的见解。

5.工作成果
数字营销人员创造：

营销活动，
网站内容，
博客文章，
电子通讯，
以及社交媒体广告
旨在提高品牌知名度、增加流量和促进转化。

对于44%的营销人员来说，社交媒体是关键的数字营销渠道，超过了36%的营销人员提到的网站/博客，以及35%的受访者提到的电子邮件营销（Statista，2022 年）。