为什么我们关心数据驱动的营销

数据是数字营销的命脉。 由于有如此多的 B2C 和 B2B 购买过程通过数字接触点，因此大规模收集客户数据的机会前所未有。 数据创造了优化和个性化客户旅程、推动转化和减少客户流失的机会。 但数据需要良好、干净、存储和管理，最重要的是，可以及时激活。 访问和管理高质量数据是当今营销组织面临的最大挑战。

营销不再是在报纸上发布普通广告，希望合适的人看到它们。 相反，通过数据驱动的营销，您可以使用有形数据，例如每次点击成本 (CPC)、每次潜在客户成本 (CPL)、客户获取成本 (CAC)、投资回报率 (ROI) 等来跟踪您的活动即时的。 此外，您可以将营销活动与网站流量和其他指标联系起来，以了解不同的策略和渠道如何影响客户行为。 虽然整理和分析营销数据需要付出努力，但这样做可以消除营销活动中的猜测。

简而言之，数据给你方向。 它使您可以提高营销活动的效率和影响力。 外部趋势和客户的性质都决定了使用哪些营销渠道。 数据可以帮助营销人员了解哪个渠道可以最大限度地提高他们接触预期目标受众的能力，从而相应地制作高质量的内容，并将支出重新分配给产生更多转化的渠道。 因此，数据驱动的营销是您营销工作的王牌。

在这篇文章中，我们将广泛了解使用数据如何为您的营销工作增加价值。 我们将介绍：

• 营销中的数据是什么？
• 为什么要利用数据？
• 数据驱动营销的最佳实践。
• 分析数据的流行工具。
• 用于了解更多关于数据驱动营销的资源。

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营销中的数据是什么？

营销数据和营销中的数据之间存在细微差别。 前者是一个较窄的类别，专门指有关您的营销策略的数据和开发活动所需的消费者级数据。 后者是一个更广泛的术语，指的是可能有助于您的一般营销工作的任何数据。 这可以包括客户、财务和运营数据——甚至是宏观经济数据。 您如何创造性地利用数据来帮助您的营销工作取决于您的营销团队、他们的方法和您的工具。

数据驱动营销的最终目标是收集、分析、预测和优化营销绩效以增加投资回报。 在其他一切保持不变的情况下，使用数据可以增加您在营销工作中投入的每一美元的回报。 数据驱动的营销还有助于改善客户沟通和参与，同时指出创新机会。

Gartner 最近的一项调查显示，大约 90% 的营销领导者表示营销职能需要“更适应客户需求的变化”。 然而，大多数人都在努力实现所需的适应性。 数据驱动的营销使营销人员能够更快、更有策略地对不断变化的客户需求做出反应。 这正是为什么 90% 的营销领导者将“营销技术、数据和分析、客户体验和忠诚度作为首要任务”。 麦肯锡的一份报告显示，有效使用数据分析来推动营销和销售的公司“实现高于平均增长率的可能性是竞争对手的 1.5 倍”。

为什么要利用数据？

这个问题最直接的答案是增加利润。 所有营销工作都旨在增加销售额并为企业创造价值。 利用数据可以提高定位客户的准确性，从而帮助您更快、更经济地实现这些目标。

1. 测量

任何数据驱动活动的目的都是量化和测量参数和变量。 首先，从数据收集开始。 收集数据后，需要根据其与您的项目或活动的相关性对其进行清理，然后适当地存储。 数据可以根据其类型（客户、财务、运营等）或收集方式（零方、第一方和第三方数据）进行分类。

第一步是将收集到的数据用于描述和分析目的。 这使您可以量化和衡量各种指标，以全面了解您的运营环境。 通常，指标有两种类型：面向品牌的指标和面向收入的指标。

以品牌为导向的指标衡量与品牌知名度、相关性和差异化相关的成功。 它包括网站流量、社交参与度、品牌搜索量和印象等参数。 从本质上讲，这可以帮助您衡量您的营销工作当前的成功和地位。

以收入为导向的指标，也称为转化指标，衡量您的目标受众在多大程度上转化为实际客户。 具体示例包括销售指标、客户获取成本、客户生命周期价值和其他人口统计数据。 这些高质量的数据被用来产生洞察力并优化营销工作。

2. 分析

您收集和测量的数据需要技术工具和人工干预的正确组合，以产生可实施的见解。 您可以通过多种方式分析数据，具体取决于您的方法。

分析您的营销数据，例如重要的营销活动 KPI，让您随时了解营销活动的绩效。 将这些指标与您的竞争和过去的表现进行基准比较，将使您能够调整当前的营销工作，以产生最高的投资回报。

技术的进步，尤其是人工智能，为营销人员提供了能够进行严格数据分析的工具。 它们使营销人员能够使用预测分析来更好地预测不断变化的客户行为，从而为营销渠道的使用提供信息。

3.优化

数据驱动营销的下一步是确保您的分析得到理解和实施，以优化您的营销工作。 通过数据分析产生的反馈和见解有助于营销人员更好地了解不断变化的外部环境，并相应地调整他们的活动以获得最大的影响。

从您的数据分析中获得的预测性见解可以帮助您制定有效的营销策略。 您可以进一步使用基于各种来源数据的规范模型来为您的营销工作提供信息。 例如，您应该针对哪些客户群？ 哪个渠道在提高目​​标受众的覆盖面方面最有效？ 您的客户最有可能对哪种内容做出反应？

您还可以在各种变量和事件之间进行因果推断。 例如，自从您推出新的营销活动以来，利润增加了多少？ 广告支出和整体利润之间有关系吗？ 即使这些推论不完全是因果关系，了解任何强相关性也可以帮助您优化活动以发挥其真正潜力。

数据驱动营销的最佳实践

虽然数据可以为营销人员解锁多种见解，但确保您遵循最佳实践以从数据中获取最大信息至关重要。 这包括从收集相关数据到执行正确分析的所有内容。

收集新的更好的数据。 对于任何数据驱动的活动，最关键的因素是数据本身。 无论您的方法多么严谨或您的技术多么创新，输入旧的、不相关的和非结构化数据总是会产生不准确的结果。 此外，您的方法论对于任何类型的分析都至关重要——样本量小和样本有偏差等问题可能会扭曲您的结果，从而导致无效的活动。

企业领导者应该采取“广角方法”来收集数据，不仅要收集行为趋势和基于位置的见解，还要收集对其业务、客户和竞争对手的第三方分析，以补充他们的内部客户数据。” 从各种来源收集数据增加了分析的丰富性，为您提供消费者的整体视图。

利用人工智能模型。 由不断变化的消费者偏好驱动的动荡环境使得营销人员迅速做出反应至关重要。 快速连续地开发和测试假设并相应地更新数据是关键。 敏捷的运营模式与大规模学习的技术相结合，可以帮助营销人员实施如此快速的响应。 人工智能模型可以快速处理大量数据，了解导致波动的不断变化的消费者偏好，并快速评估在充满挑战的环境中哪些有效，哪些无效。 此外，输入这些模型的数据越多，它们通过机器学习进行自我增强的能力就越好。

人工智能模型还可以指导营销人员决定哪些细分市场适合转换，并且最容易获得客户，包括在什么时间和通过哪些渠道。 这些信息使营销人员能够制定精确的目标营销活动。

分析数据的流行工具

使用正确的工具来收集和分析数据对于成功的数据驱动营销至关重要。 不同的工具有不同的用途——一些汇总网站数据，而另一些则管理活动或实施人工智能软件。 这些是成功进行数据驱动营销的一些最受欢迎的工具：

网站分析。 Adobe Analytics 和 Mixpanel 等工具可跟踪您网站上的用户活动，让营销人员能够衡量其营销活动对网站流量和转化的影响。

最受欢迎的网站分析工具之一是 Google Analytics。 更新版本 Google Analytics 4 使营销人员能够更好地了解不断变化的客户行为。 客户拥有唯一的 ID，让您可以单独跟踪他们的行为，从获取到保留。 谷歌分析也是有针对性的营销和搜索引擎优化 (SEO) 的理想选择。

社交媒体分析。 随着数字营销的快速发展和新兴社交媒体平台的采用，跟踪您的数字营销活动至关重要。 虽然 Instagram、Facebook 和 YouTube 等个人社交媒体平台提供了重要的分析，但外部工具允许您通过一个工具监控多个社交媒体平台来集中您的方法。

CRM 分析。 CRM 工具允许您分析客户与您的业务的互动。 CRM 工具跟踪客户流失率、净推荐值、保留成本、续订率等指标。 收集这些数据提供了您在实施营销策略时可以使用的见解。 营销 CRM 还收集消费者数据，使营销人员能够定制活动。

数据聚合工具。 鉴于各种工具之间的重叠，营销人员通常会使用多种工具或平台。 但是，将这些多种工具集成到一个集中式平台以改进分析是理想的选择。

数据驱动的营销直接影响您的底线

营销技术随着数据驱动的方法发生了巨大变化，减少了营销工作中历来存在的猜测。 数据经历了从收集到测量、分析和优化的各个步骤，以形成严谨的洞察力。 使用正确的营销工具组合可以为您的业务产生有价值的见解。 遵循最佳实践，例如使用当前数据和利用 AI，确保您的见解具有相关性。

通过快速、经济高效和数据驱动的方法，您可以专注于较少数量的有针对性的活动，同时仍确保您的营销工作为您的投资带来高回报并为您的公司增加利润。

用于了解更多关于数据驱动营销的资源

可操作的数据是任何成功的营销组织的核心。 没有它，营销人员将难以瞄准正确的受众并与理想的客户互动。

以下是一些可帮助您的团队改进数据驱动营销的资源：

• 数据优先营销：停止浪费 30% 预算的策略：专注于​​基本面，确保我们的营销工作产生的联系人和客户数据合规、适销、知情、关联和可操作。 这一承诺使我们的员工、项目和成果变得更好。
• 营销人员如何构建数据驱动的技术堆栈：尽管当今平台提供了大量数据，但碎片化和其他问题的可能性很高。 优化的技术堆栈可以提供帮助。
• 身份和归属可以为您的第一方数据策略提供动力：如果不准确衡量广告系列的效果，您就无法提高投资回报率。 为此，您需要可靠的数据和身份。
• 优化第一方数据收集的 3 种方法：在数字优先的世界中，第一方数据比以往任何时候都更加重要。