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大数据让位于更大的灵活性

已发表: 2022-01-12

客户永远是第一位的。 这句谚语已被无数次使用。 然而,它在今天仍然和以前一样重要。 消费者继续以前所未有的速度转向数字优先的生活方式。 为了站在这些观众面前,品牌开始意识到他们需要表现出他们的关心。 消费者应该根据自己的兴趣获得一对一的体验。 他们值得个性化。

解决这个问题似乎很简单。 更多数据。 越大越好。 虽然在与消费者互动方面,这种大数据的力量和可扩展性是不可否认的,但它也提出了以前无法预见的问题,如可访问性和可操作性。 有了所有这些新数据,品牌将如何跨解决方案协调和跟踪接触点,以形成可行的见解并产生有形的收入? 力量是存在的,但利用它仍然是一个未知数。

大数据困境

数字优先文化的加速无疑提高了我们的敏捷能力。 但在这种追求中,我们也培养了复杂性。 多个项目管理应用程序、电子邮件供应商、登录页面主机、直接邮件解决方案,不胜枚举。 今天,营销团队使用数十种不同的工具来让他们的生活更轻松。 但随着每种解决方案的采用,科技网络变得更难导航。 数据触手可及,但其代价是不同系统之间的清洁度和有效协调。

对于许多人来说,问题在于拥有太多的应用程序——正如许多 CTO 会告诉你的那样。 但是,如果是这样的话,您的智能手机和笔记本电脑之类的东西将几乎无法导航。 真正的问题在于品牌使用的营销工具之间的连接性。 在消费者的转化路径中个性化信息和营销推广已经够难的了。 但是,当工具、解决方案和数据不相互交流时,它会呈指数级增长。 目标不应该是减轻重量,而是创建一个集成的、动态的、可访问的客户数据视图。

这种对更好、更可行的洞察力的渴望导致了客户数据平台 (CDP) 的出现,其旨在将客户和潜在客户数据统一在一个生态系统中。 它提供了一个单一的“数据仓库”来简化我们接触客户的方式,但它并不能完全解决所有问题。 下一步是获取这些数据并将其投入使用。 使其易于访问和可操作。 使用它来为更多经过计算的业务决策提供信息,并制定更个性化的营销活动。

大数据应该流动

聚合数据是一大步。 事实上,如此之大,以至于许多营销人员都止步于此。 但这只是成功的一半。 在这个阶段,数据本质上是一个黑匣子,只有少数人可以看到或理解。 为了释放其真正的力量,让数据随处可访问和可操作非常重要。 解锁这些数据不仅可以让团队更轻松地共享、协作和根据洞察采取行动,还可以揭开流程的神秘面纱。 这有助于营销人员在弄清楚如何优化他们的工作时学会提出正确的问题。

为了实现这一点,与能够很好地使用现有系统的合作伙伴合作非常重要。 如果 CDP 不能识别当前正在使用的解决方案,那么 CDP 的所有好处和有效意义都将丢失。 CDP 的目的是扩展和改进内部团队已经在做的事情,同时为他们提供对所有客户数据的统一查看。


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如何释放数据的价值

我们已经讨论了大数据可能引发的一些问题以及为什么它仍然很重要。 考虑到这一点,营销人员可以通过以下几种方式使用当前的营销技术和策略来充分利用他们的数据。

确保低代码或无代码功能

数据管理更令人费力的方面之一就是:管理本身。 导出和导入数据、创建图表、提取特定帐户。 这可能令人生畏。 使用使营销人员能够拖放和自动填充其中许多元素的工具,使他们能够更轻松地挖掘数据。

将第一方数据与意图配对

第一方和第三方数据都可以有效地吸引和转换目标受众。 但是依赖一个数据集而不是另一个数据集是错误的。 第一方数据是一种令人惊叹的方式,可以帮助您了解消费者访问您的网站后最感兴趣的产品或服务,但仅此而已。 通过第三方丰富您的第一方数据,以更深入地了解消费者的整体在线行为、行为和兴趣。

投资于无 cookie 身份解析实践

cookie 的弃用还没有完全到来,但这是苹果和谷歌去年宣布的必然结果。 因此,对于营销人员来说,开发一种多方面的方法来识别所有营销渠道和销售漏斗每个阶段的客户并与之互动非常重要。 最有效的方法是使用丰富的第三方数据持续自动增强您的第一方数据,这些数据可以实时告诉您消费者态度如何变化。

不要将学习与行动分开

换句话说,不要把事情弄得太复杂。 CDP 非常擅长连接数据,但下一步是将其交到实际使用它的人手中。 分析工具非常适合那些每天深入研究它们的人。 但真正的力量来自于获取在 CDP 中收集的数据,并通过他们最常使用的应用程序和工具使网络中的所有用户都可以访问这些数据。

结论

数据可以而且应该成为营销团队的伟大民主化者。 营销人员常常觉得数据无法访问或令人困惑。 随着向数字化的转变不断加剧,营销团队也需要发生转变。 营销自动化和洞察工具可以“揭开”数据实际揭示的真相的帷幕。 借助这种可访问性,可以快速独立地获得洞察力,使营销人员能够比以往更有效地进行调整和优化。

要阅读有关此主题的更多信息,您可以下载 Zeta 编写的 The Business Case for Data Usability。


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