数据驱动营销：2021 年终极指南

2021年，在全球在线运营一年多的时候，很难想象不使用大数据的旧方式营销。 现代营销专家非常清楚数据驱动策略的重要性和必要性。 客户的高要求、期望，当然还有即时结果，都需要基于特定数据的明智决策和行动。

正是这种方法可以帮助企业取得成功并接触目标受众。 让我们看看究竟什么是数据驱动营销，以及数据驱动营销策略如何帮助您的品牌实现其业务目标。

顾名思义，数据驱动的营销使用大量数据来获得有关用户行为的可行见解。 借助这些信息，专家可以预测客户行为、制定营销策略并在市场上推广新产品，同时考虑用户行为并考虑其他参数。

随着不断变化的数字环境、新技术的出现以及有关客户的可用信息量的不断增加，很难再想象没有数据分析的营销方式。 数据驱动的方法使营销人员能够创建有效的、个性化的消费者体验。

数据驱动营销的主要目标是提高营销部门的生产力和客户对您的品牌的体验。 换句话说，我们正在努力实现最珍视的最高投资回报率值。

事实上，营销中的数据驱动方法就像为最好的朋友的生日做准备。 在我们的案例中，我们的客户是我们最好的朋友。 为避免礼物出错，您不仅需要了解他的性别和年龄，还需要了解他的住所、喜好和爱好。 这些数据用于创建最有效的销售解决方案。

当然，我们不要忘记与大流行相关的用户行为的急剧变化。 限制和隔离加速了大多数流程（尤其是电子商务）向在线的过渡。 那些可能需要几十年的变化发生在一年之内，现在营销人员必须在新常态下生活和工作，在这种情况下，您离不开基于数据的解决方案。

正如您从 GlobalWebIndex 研究中看到的那样，这种新的消费观念已经出现。

我们已经发现数据是所有营销活动的燃料。 有了这个重要的成分，您就可以从简单的一般广告转变为针对每个客户的个性化方法。 让我们弄清楚您从使用基于数据的营销解决方案中获得的主要好处。

1. 了解您的客户是谁。 如今，人们同时使用多种设备，这不可避免地使营销人员的工作复杂化。 为了准确触达客户，营销人员需要考虑到客户在不同时间、不同设备上的行为是不同的。 当然，为了获得有效的业绩，营销人员必须了解公司的目标受众。
2. 了解客户的旅程是什么样的。 随着客户与品牌的每次互动，营销人员都会收到有价值的信息。 有了它，专家可以分析和了解用户行为，最重要的是，了解如何改善客户体验。 值得注意的是，您自己无法做到这一点——数据量太大，无法手动处理。 然而，许多martech工具可以解决这个问题。

使用数据驱动的营销不仅可以领先于竞争对手，还可以提高客户对品牌的忠诚度。 快乐的客户肯定会与朋友和同事分享经验，从而提高品牌知名度、用户参与度和对品牌的信任。

总而言之，基于定性数据的决策是帮助您的公司更快发展并增加收入的好决策。 纯粹的魔法和任何企业的终生梦想！

营销部门始终是任何公司的成本项目。 而主要的任务是了解预算的哪一部分进入了深渊，预算的哪一部分得到了正确的投资，帮助公司增加了利润。 具体来说，数据驱动的方法有助于评估哪些解决方案有效，测试各种假设，并提出有用的产品推广见解。

要配置数据驱动的方法，您必须经过 4 个步骤

1. 数据采集​​。
2. 数据处理和分析。
3. 数据使用（假设检验）。
4. 绩效评估。

新的接触点不断出现在品牌和买家之间，无论是线下还是线上（移动应用程序、社交网络等）。 新的详细信息出现在客户旅程的每个阶段，并允许营销人员为各种受众创建销售内容。

收集数据可以比作收集葡萄或苹果——同时从事收集的手越多越好。 但理想的选择是设置自动数据收集。 要开始此过程，您必须考虑以下事项：

• 定义数据源
• 设置数据收集

不要忘记最好的方法是收集数据并自动检查错误。 因此，您几乎可以实时且清晰地获得高质量的数据。 如果您想在一项服务中获得所有这些，您应该尝试使用 OWOX BI Pipeline 来收集、清理和合并原始未采样数据。

收集信息只是开始。 既然您拥有来自所有必要来源（广告服务、CRM、网站和移动应用程序）的数据，就必须对其进行处理并将其转化为非凡的东西。 葡萄被储存起来并加工成葡萄酒，原始的、未采样的数据被收集到一个数据存储中并进行分析。

我们建议使用云数据存储，尤其是 Google BigQuery。 为什么？ 所有营销人员都使用 Google 产品，因此使用属于基础架构一部分并与服务具有原生集成的产品是合乎逻辑的。 此外，BigQuery 还有很多其他优势——不会对公司的服务器造成额外负担、根据 Google 标准保护数据、控制对数据的访问等等。

对于营销部门来说，有两件事非常重要：

• 获取分析的定性数据以获得有价值的见解
• 避免复杂的技术解决方案

第一点是可以理解的——数据应该为你工作，借助高质量的数据，你可以构建报表来提高工作效率。

至于第二个——数据越多，系统越复杂，就越难发现和纠正错误。 为各种系统和服务提供服务可能需要大量资源和不同的专家。 理想的场景是提供您需要的一切的平台或服务：处理数据、构建报告等。

在处理和分析数据之后，下一步是使用收到的信息来改变和/或改进营销策略。 在数据的帮助下，营销人员可以了解大部分流量来自哪里，哪些渠道和活动效果最好，以及漏斗最窄的部分在哪里。 而且，最重要的是，通过数据跟踪和分析，营销人员可以测试各种假设，以提高转化率并增加收入。

假设检验的示例包括：

• 改进细分：通过转化概率、盈利能力、行为等，以及出价调整

• 推广可能对特定客户感兴趣的产品
• 由于客户在网站或移动应用程序中的某些操作，根据触发器发送自动电子邮件

任何企业的目标都是创造收入并持续增长。 当然，评估公司的业绩需要持续监控。 如果没有质量数据和定期报告，就无法正确完成。

需要注意的是，绩效评估取决于公司的目标以及哪些参数是关键因素。 跟踪这些指标变化的最方便的方法是使用自动化仪表板。 在这种情况下，您可以清楚地看到销售计划实施的成功程度，并在必要时快速调整您的营销策略。

营销跟踪中最重要的 KPI 包括：

• 盈利能力（投资回报率、转化率等）
• 网站性能（流量、会话等）
• 流量质量（试用和演示注册、注册和下载等）
• 客户满意度和忠诚度（点击率、跳出率等）
• 品牌知名度（印象、社交媒体上的提及等）

如果您想促进数据驱动的营销并投入更多时间和精力来优化广告活动、寻找增长区域和测试假设，那么您应该使用可以帮助您节省时间和金钱资源的服务。 例如，您可以使用 OWOX 服务在同一仪表板上分析来自 Google Ads、Facebook 和其他广告服务的活动的有效性。

选择正确的工作工具非常重要，因为在他们的帮助下，营销人员才能成功地履行职责。 今天，市场提供了越来越多的服务，可用于不同的任务，例如数据收集、合并、处理和分析，不要忘记数据可视化。

选择营销工具时，您不应该忘记的第一件事是它们对业务的适用性和适用性。 您应该考虑您的业务发展阶段（初创企业、中型企业或大型公司）以及您的业务运营所在的利基市场。

您可以评估特定服务对业务的适用程度的标准包括：

1. 集成。 要构建一个正常运行的生态系统，您必须首先确保您的所有工具都可以在同一个基础架构中工作。 换句话说，连接器越多越好。
2. 数据收集和处理。 理想的服务跟踪数据质量、报告错误并自动合并、传输、更新数据。
3. 限制。 为避免将来出现不愉快的意外，请不要忘记检查服务的文档以了解任何限制。
4. 成本。 比较不同服务的价格和功能，以确保您选择最好的服务。

让我们根据两个主要工作阶段对最流行的营销工具进行排序：

1. 数据收集和分析。 Google Analytics、OWOX BI、Funnel.io、Improvado、Stitch、Supermetrics、CRM 系统（例如 Salesforce、HubSpot、Oracle）、SEMrush、Kissmetrics、Weborama、Datorama、AppsFlyer、Adobe Analytics 等。
2. 数据可视化。 Google Data Studio、Tableau、Smart Data、Looker、Power BI、Qlik 等。

笔记！ 许多提到的服务都是一体化平台，可以同时执行和组合多种功能。

20 大数据分析工具

10 种用于更好决策的最佳报告工具和软件

电子商务营销人员的数据洞察模板

使所有营销流程高效且以绩效为导向的最佳和最有效的方法是使用数据驱动的营销。 通过数据驱动的营销，您可以改善与客户的对话和互动。

此外，不要忘记，为了实现这一目标，公司应该使用高质量、经过验证的数据来改进他们的决策。 此外，为了方便工作，将其收集在一个地方，例如云数据存储。 因此，所有员工都可以使用这些数据，无论他们身在何处。

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