使用数据和业务分析来改进数字营销策略

已发表: 2021-03-29

数据是商业世界的强大力量。长期以来，它一直被用作正面应对业务挑战的一种方式，但在当今的数字环境中，有如此多的信息需要整理，问题就变成了如何有效地做到这一点。

本文将介绍您的企业可以使用哪些技术来开始捕获数据而不会感到不知所措，然后讨论您应该如何将这些数据转化为可用于改进数字营销策略的可行见解。

引入数据

没有原始数据，您将无法获得任何见解。因此，您的业务的第一步通常是找出您需要什么样的数据并亲自动手。

从广义上讲，营销团队感兴趣的数据类型有以下三种：

如您所见，大量数据是内部生成的，因此您应该已经可以访问它。

但是，您公司数据库中还没有的客户数据呢？在某些情况下，您可以简单地要求它。

主动数据收集策略涉及您直接向客户询问执行业务分析所需的信息。 最直接的方法是通过在线调查，您可能会让客户向您提供人口统计信息并回答有关他们的偏好、意见和消费者需求的问题。

由于您要求提供个人详细信息，因此走这条路线可能会在客户信任您的意图方面带来一些困难。您可以通过预先告诉客户您将如何使用您收集的数据，证明您的收集过程是安全的，并提供一些东西来换取上述信息来减轻这些担忧。

如果您不希望客户在您的收集工作中发挥积极作用，您可以选择被动数据收集策略。 这些允许您利用网络工具（例如 cookie）从访问您网站的任何人那里获取信息。

它有助于了解与您的品牌互动的客户的浏览器历史和在线生活方式，让您更好地了解您所吸引的对象。同样，许多社交媒体平台都有内置的分析工具，您可以使用它来了解更多关于您的关注者以及他们如何与您的品牌互动的信息。

许多企业发现主动和被动数据收集策略的某种组合可以很好地引入数据，但这只是等式的一部分。您还必须将这些数据转化为可以使用的可操作的东西，我们接下来会看到。

数据的价值主要在于您如何使用它。这就是分析——清理和可视化数据的过程——发挥作用的地方。

分析就是将原始数据转换为更易于理解的形式，以便您可以从中收集信息。从那里，您可以使用它得出结论并做出重要的营销决策。

例如，数据挖掘通常是分析过程的第一步。这个数据分析子集涉及在大数据集中寻找模式，使数据更有用。从那里你可能会得到像客户分析这样的东西，你开始组织和可视化你的数据。

这是一项艰巨的任务，这就是为什么您需要确保拥有适当的大数据软件解决方案来帮助您整理所收集的任何内容。

随着时间的推移，您将把您的数据带到可以评估当前营销工作绩效的地步，并通过预测分析等方法，了解未来营销工作的可能结果。

一旦您能够从数据中提取信息，就会有一个充满可能性的世界等待着您。

通过从客户那里收集到正确的数据，您可以更好地描绘当前受众。然后，您可以围绕您对他们的了解建立角色。

这使您可以更好地定位您的内容以获得最大的共鸣。它还应该可以帮助您提高营销活动的参与度。

数据和分析可以帮助您准确衡量营销工作的绩效。能够显示精确的投资回报率将帮助您向利益相关者证明您的行动是合理的。它还将有助于解释营销行为如何直接影响利润。

然后是分析的预测能力——使用过去的数据来确定未来的概率。您可以根据过去的广告系列成功优化未来的广告系列。然后，您只需进行细微的调整以适应更广泛受众中的不同人口统计数据。

大数据可以为您的营销策略带来重大改进。但是，您需要确保针对正确的数据以及可靠地收集和分析数据。

遵循该过程，您将获得有助于您更好地衡量营销绩效的见解。这些见解还将改善您的决策，以便您在未来享受更好的业务成果。

这些优势对于希望在数字时代获得竞争优势的品牌至关重要。请务必探索数据和分析如何应用于您的营销策略。这将帮助您开始进行所需的调整，以将这些技术付诸实践。

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