使用數據和業務分析來改進數字營銷策略

數據是商業世界的強大力量。 長期以來，它一直被用作正面應對業務挑戰的一種方式，但在當今的數字環境中，有如此多的信息需要整理，問題就變成瞭如何有效地做到這一點。

本文將介紹您的企業可以使用哪些技術來開始捕獲數據而不會不知所措，然後討論您應該如何將這些數據轉化為可用於改進數字營銷策略的可行見解。

引入數據

沒有原始數據，您將無法獲得任何見解。 因此，您的業務的第一步通常是找出您需要什麼樣的數據並親自動手。

從廣義上講，營銷團隊感興趣的數據類型有以下三種：

• 客戶數據：關於客戶的直截了當、真實的信息。 他們的姓名、電子郵件地址、他們購買的東西以及他們在網上搜索的東西都屬於這一類。
• 財務數據：您可以將這些視為您的內部數據，例如營銷統計數據、營銷成本以及您的業務涉及的任何其他交易。這些指標將在評估您的業務績效時發揮作用。
• 運營數據：來自您的其他業務流程的數據，例如潛在客戶生成和客戶數據庫，屬於這一類。

如您所見，大量數據是內部生成的，因此您應該已經可以訪問它。

但是，您公司數據庫中還沒有的客戶數據呢？ 在某些情況下，您可以簡單地要求它。

主動數據收集策略涉及您直接向客戶詢問執行業務分析所需的信息。 最直接的方法是通過在線調查，您可能會讓客戶向您提供人口統計信息並回答有關他們的偏好、意見和消費者需求的問題。

由於您要求提供個人詳細信息，因此走這條路線可能會在客戶信任您的意圖方面帶來一些困難。 您可以通過預先告訴客戶您將如何使用您收集的數據，證明您的收集過程是安全的，並提供一些東西來換取上述信息來減輕這些擔憂。

如果您不希望客戶在您的收集工作中發揮積極作用，您可以選擇被動數據收集策略。 這些允許您利用網絡工具（例如 cookie）從訪問您網站的任何人那裡獲取信息。

它有助於了解與您的品牌互動的客戶的瀏覽器歷史和在線生活方式，讓您更好地了解您所吸引的對象。 同樣，許多社交媒體平台都有內置的分析工具，您可以使用它來了解更多關於您的關注者以及他們如何與您的品牌互動的信息。

許多企業發現主動和被動數據收集策略的某種組合可以很好地引入數據，但這只是等式的一部分。 您還必須將這些數據轉化為可以使用的可操作的東西，我們接下來會看到。

從數據到洞察

數據的價值主要在於您如何使用它。 這就是分析——清理和可視化數據的過程——發揮作用的地方。

分析就是將原始數據轉換為更易於理解的形式，以便您可以從中收集信息。 從那裡，您可以使用它得出結論並做出重要的營銷決策。

例如，數據挖掘通常是分析過程的第一步。 這個數據分析子集涉及在大數據集中尋找模式，使數據更有用。 從那裡你可能會得到像客戶分析這樣的東西，你開始組織和可視化你的數據。

這是一項艱鉅的任務，這就是為什麼您需要確保擁有適當的大數據軟件解決方案來幫助您整理所收集的任何內容。

隨著時間的推移，您將把您的數據帶到可以評估當前營銷工作績效的地步，並通過預測分析等方法，了解未來營銷工作的可能結果。

數據如何為營銷提供動力

一旦您能夠從數據中提取信息，就會有一個充滿可能性的世界等待著您。

通過從客戶那裡收集到正確的數據，您可以更好地描繪當前受眾。 然後，您可以圍繞您對他們的了解建立角色。

這使您可以更好地定位您的內容以獲得最大的共鳴。 它還應該可以幫助您提高營銷活動的參與度。

數據和分析可以幫助您準確衡量營銷工作的績效。 能夠顯示精確的投資回報率將幫助您向利益相關者證明您的行動是合理的。 它還將有助於解釋營銷行為如何直接影響利潤。

然後是分析的預測能力——使用過去的數據來確定未來的概率。 您可以根據過去的廣告系列成功優化未來的廣告系列。 然後，您只需進行細微的調整以適應更廣泛受眾中的不同人口統計數據。

關鍵要點

大數據可以為您的營銷策略帶來重大改進。 但是，您需要確保針對正確的數據以及可靠地收集和分析數據。

遵循該過程，您將獲得有助於您更好地衡量營銷績效的見解。 這些見解還將改善您的決策，以便您在未來享受更好的業務成果。

這些優勢對於希望在數字時代獲得競爭優勢的品牌至關重要。 請務必探索數據和分析如何應用於您的營銷策略。 這將幫助您開始進行所需的調整，以將這些技術付諸實踐。

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