數據驅動營銷：2021 年終極指南

2021年，在全球在線運營一年多的時候，很難想像不使用大數據的舊方式營銷。 現代營銷專家非常清楚數據驅動策略的重要性和必要性。 客戶的高要求、期望，當然還有即時結果，都需要基於特定數據的明智決策和行動。

正是這種方法可以幫助企業取得成功並接觸目標受眾。 讓我們看看究竟什麼是數據驅動營銷，以及數據驅動營銷策略如何幫助您的品牌實現其業務目標。

顧名思義，數據驅動的營銷使用大量數據來獲得有關用戶行為的可行見解。 借助這些信息，專家可以預測客戶行為、制定營銷策略並在市場上推廣新產品，同時考慮用戶行為並考慮其他參數。

隨著不斷變化的數字環境、新技術的出現以及有關客戶的可用信息量的不斷增加，很難再想像沒有數據分析的營銷方式。 數據驅動的方法使營銷人員能夠創建有效的、個性化的消費者體驗。

數據驅動營銷的主要目標是提高營銷部門的生產力和客戶對您的品牌的體驗。 換句話說，我們正在努力實現最珍視的最高投資回報率值。

事實上，營銷中的數據驅動方法就像為最好的朋友的生日做準備。 在我們的案例中，我們的客戶是我們最好的朋友。 為避免禮物出錯，您不僅需要了解他的性別和年齡，還需要了解他的住所、喜好和愛好。 這些數據用於創建最有效的銷售解決方案。

當然，我們不要忘記與大流行相關的用戶行為的急劇變化。 限制和隔離加速了大多數流程（尤其是電子商務）向在線的過渡。 那些可能需要幾十年的變化發生在一年之內，現在營銷人員必須在新常態下生活和工作，在這種情況下，您離不開基於數據的解決方案。

正如您從 GlobalWebIndex 研究中看到的那樣，這種新的消費觀念已經出現。

我們已經發現數據是所有營銷活動的燃料。 有了這個重要的成分，您就可以從簡單的一般廣告轉變為針對每個客戶的個性化方法。 讓我們弄清楚您從使用基於數據的營銷解決方案中獲得的主要好處。

1. 了解您的客戶是誰。 如今，人們同時使用多種設備，這不可避免地使營銷人員的工作複雜化。 為了準確觸達客戶，營銷人員需要考慮到客戶在不同時間、不同設備上的行為是不同的。 當然，為了獲得有效的業績，營銷人員必須了解公司的目標受眾。
2. 了解客戶的旅程是什麼樣的。 隨著客戶與品牌的每次互動，營銷人員都會收到有價值的信息。 有了它，專家可以分析和了解用戶行為，最重要的是，了解如何改善客戶體驗。 值得注意的是，您自己無法做到這一點——數據量太大，無法手動處理。 然而，許多martech工具可以解決這個問題。

使用數據驅動的營銷不僅可以領先於競爭對手，還可以提高客戶對品牌的忠誠度。 快樂的客戶肯定會與朋友和同事分享經驗，從而提高品牌知名度、用戶參與度和對品牌的信任。

總而言之，基於定性數據的決策是幫助您的公司更快發展並增加收入的好決策。 純粹的魔法和任何企業的終生夢想！

營銷部門始終是任何公司的成本項目。 而主要的任務是了解預算的哪一部分進入了深淵，預算的哪一部分得到了正確的投資，幫助公司增加了利潤。 具體來說，數據驅動的方法有助於評估哪些解決方案有效，測試各種假設，並提出有用的產品推廣見解。

要配置數據驅動的方法，您必須經過 4 個步驟

1. 數據採集。
2. 數據處理和分析。
3. 數據使用（假設檢驗）。
4. 績效評估。

新的接觸點不斷出現在品牌和買家之間，無論是線下還是線上（移動應用程序、社交網絡等）。 新的詳細信息出現在客戶旅程的每個階段，並允許營銷人員為各種受眾創建銷售內容。

收集數據可以比作收集葡萄或蘋果——同時從事收集的手越多越好。 但理想的選擇是設置自動數據收集。 要開始此過程，您必須考慮以下事項：

• 定義數據源
• 設置數據收集

不要忘記最好的方法是收集數據並自動檢查錯誤。 因此，您幾乎可以實時且清晰地獲得高質量的數據。 如果您想在一項服務中獲得所有這些，您應該嘗試使用 OWOX BI Pipeline 來收集、清理和合併原始未採樣數據。

收集信息只是開始。 既然您擁有來自所有必要來源（廣告服務、CRM、網站和移動應用程序）的數據，就必須對其進行處理並將其轉化為非凡的東西。 葡萄被儲存起來並加工成葡萄酒，原始的、未採樣的數據被收集到一個數據存儲中並進行分析。

我們建議使用雲數據存儲，尤其是 Google BigQuery。 為什麼？ 所有營銷人員都使用 Google 產品，因此使用屬於基礎架構一部分並與服務具有原生集成的產品是合乎邏輯的。 此外，BigQuery 還有很多其他優勢——不會對公司的服務器造成額外負擔、根據 Google 標准保護數據、控制對數據的訪問等等。

對於營銷部門來說，有兩件事非常重要：

• 獲取分析的定性數據以獲得有價值的見解
• 避免複雜的技術解決方案

第一點是可以理解的——數據應該為你工作，借助高質量的數據，你可以構建報表來提高工作效率。

至於第二個——數據越多，系統越複雜，就越難發現和糾正錯誤。 為各種系統和服務提供服務可能需要大量資源和不同的專家。 理想的場景是提供您需要的一切的平台或服務：處理數據、構建報告等。

在處理和分析數據之後，下一步是使用收到的信息來改變和/或改進營銷策略。 在數據的幫助下，營銷人員可以了解大部分流量來自哪裡，哪些渠道和活動效果最好，以及漏斗最窄的部分在哪裡。 而且，最重要的是，通過數據跟踪和分析，營銷人員可以測試各種假設，以提高轉化率並增加收入。

假設檢驗的示例包括：

• 改進細分：通過轉化概率、盈利能力、行為等，以及出價調整

• 推廣可能對特定客戶感興趣的產品
• 由於客戶在網站或移動應用程序中的某些操作，根據觸發器發送自動電子郵件

任何企業的目標都是創造收入並持續增長。 當然，評估公司的業績需要持續監控。 如果沒有質量數據和定期報告，就無法正確完成。

需要注意的是，績效評估取決於公司的目標以及哪些參數是關鍵因素。 跟踪這些指標變化的最方便的方法是使用自動化儀表板。 在這種情況下，您可以清楚地看到銷售計劃實施的成功程度，並在必要時快速調整您的營銷策略。

營銷跟踪中最重要的 KPI 包括：

• 盈利能力（投資回報率、轉化率等）
• 網站性能（流量、會話等）
• 流量質量（試用和演示註冊、註冊和下載等）
• 客戶滿意度和忠誠度（點擊率、跳出率等）
• 品牌知名度（印象、社交媒體上的提及等）

如果您想促進數據驅動的營銷並投入更多時間和精力來優化廣告活動、尋找增長區域和測試假設，那麼您應該使用可以幫助您節省時間和金錢資源的服務。 例如，您可以使用 OWOX 服務在同一儀表板上分析來自 Google Ads、Facebook 和其他廣告服務的活動的有效性。

選擇正確的工作工具非常重要，因為在他們的幫助下，營銷人員才能成功地履行職責。 今天，市場提供了越來越多的服務，可用於不同的任務，例如數據收集、合併、處理和分析，不要忘記數據可視化。

選擇營銷工具時，您不應該忘記的第一件事是它們對業務的適用性和適用性。 您應該考慮您的業務發展階段（初創企業、中型企業或大型公司）以及您的業務運營所在的利基市場。

您可以評估特定服務對業務的適用程度的標準包括：

1. 集成。 要構建一個正常運行的生態系統，您必須首先確保您的所有工具都可以在同一個基礎架構中工作。 換句話說，連接器越多越好。
2. 數據收集和處理。 理想的服務跟踪數據質量、報告錯誤並自動合併、傳輸、更新數據。
3. 限制。 為避免將來出現不愉快的意外，請不要忘記檢查服務的文檔以了解任何限制。
4. 成本。 比較不同服務的價格和功能，以確保您選擇最好的服務。

讓我們根據兩個主要工作階段對最流行的營銷工具進行排序：

1. 數據收集和分析。 Google Analytics、OWOX BI、Funnel.io、Improvado、Stitch、Supermetrics、CRM 系統（例如 Salesforce、HubSpot、Oracle）、SEMrush、Kissmetrics、Weborama、Datorama、AppsFlyer、Adobe Analytics 等。
2. 數據可視化。 Google Data Studio、Tableau、Smart Data、Looker、Power BI、Qlik 等。

筆記！ 許多提到的服務都是一體化平台，可以同時執行和組合多種功能。

20 大數據分析工具

10 種用於更好決策的最佳報告工具和軟件

電子商務營銷人員的數據洞察模板

使所有營銷流程高效且以績效為導向的最佳和最有效的方法是使用數據驅動的營銷。 通過數據驅動的營銷，您可以改善與客戶的對話和互動。

此外，不要忘記，為了實現這一目標，公司應該使用高質量、經過驗證的數據來改進他們的決策。 此外，為了方便工作，將其收集在一個地方，例如雲數據存儲。 因此，所有員工都可以使用這些數據，無論他們身在何處。

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