為什麼我們關心數據驅動的營銷

數據是數字營銷的命脈。 由於有如此多的 B2C 和 B2B 購買過程通過數字接觸點，因此大規模收集客戶數據的機會前所未有。 數據創造了優化和個性化客戶旅程、推動轉化和減少客戶流失的機會。 但數據需要良好、乾淨、存儲和管理，最重要的是，可以及時激活。 訪問和管理高質量數據是當今營銷組織面臨的最大挑戰。

營銷不再是在報紙上發布普通廣告，希望合適的人看到它們。 相反，通過數據驅動的營銷，您可以使用有形數據，例如每次點擊成本 (CPC)、每次潛在客戶成本 (CPL)、客戶獲取成本 (CAC)、投資回報率 (ROI) 等來跟踪您的活動即時的。 此外，您可以將營銷活動與網站流量和其他指標聯繫起來，以了解不同的策略和渠道如何影響客戶行為。 雖然整理和分析營銷數據需要付出努力，但這樣做可以消除營銷活動中的猜測。

簡而言之，數據給你方向。 它使您可以提高營銷活動的效率和影響力。 外部趨勢和客戶的性質都決定了使用哪些營銷渠道。 數據可以幫助營銷人員了解哪個渠道可以最大限度地提高他們接觸預期目標受眾的能力，從而相應地製作高質量的內容，並將支出重新分配給產生更多轉化的渠道。 因此，數據驅動的營銷是您營銷工作的王牌。

在這篇文章中，我們將廣泛了解使用數據如何為您的營銷工作增加價值。 我們將介紹：

• 營銷中的數據是什麼？
• 為什麼要利用數據？
• 數據驅動營銷的最佳實踐。
• 分析數據的流行工具。
• 用於了解更多關於數據驅動營銷的資源。

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營銷中的數據是什麼？

營銷數據和營銷中的數據之間存在細微差別。 前者是一個較窄的類別，專門指有關您的營銷策略的數據和開發活動所需的消費者級數據。 後者是一個更廣泛的術語，指的是可能有助於您的一般營銷工作的任何數據。 這可以包括客戶、財務和運營數據——甚至是宏觀經濟數據。 您如何創造性地利用數據來幫助您的營銷工作取決於您的營銷團隊、他們的方法和您的工具。

數據驅動營銷的最終目標是收集、分析、預測和優化營銷績效以增加投資回報。 在其他一切保持不變的情況下，使用數據可以增加您在營銷工作中投入的每一美元的回報。 數據驅動的營銷還有助於改善客戶溝通和參與，同時指出創新機會。

Gartner 最近的一項調查顯示，大約 90% 的營銷領導者表示營銷職能需要“更適應客戶需求的變化”。 然而，大多數人都在努力實現所需的適應性。 數據驅動的營銷使營銷人員能夠更快、更有策略地對不斷變化的客戶需求做出反應。 這正是為什麼 90% 的營銷領導者將“營銷技術、數據和分析、客戶體驗和忠誠度作為首要任務”。 麥肯錫的一份報告顯示，有效使用數據分析來推動營銷和銷售的公司“實現高於平均增長率的可能性是競爭對手的 1.5 倍”。

為什麼要利用數據？

這個問題最直接的答案是增加利潤。 所有營銷工作都旨在增加銷售額並為企業創造價值。 利用數據可以提高定位客戶的準確性，從而幫助您更快、更經濟地實現這些目標。

1. 測量

任何數據驅動活動的目的都是量化和測量參數和變量。 首先，從數據收集開始。 收集數據後，需要根據其與您的項目或活動的相關性對其進行清理，然後適當地存儲。 數據可以根據其類型（客戶、財務、運營等）或收集方式（零方、第一方和第三方數據）進行分類。

第一步是將收集到的數據用於描述和分析目的。 這使您可以量化和衡量各種指標，以全面了解您的運營環境。 通常，指標有兩種類型：面向品牌的指標和麵向收入的指標。

以品牌為導向的指標衡量與品牌知名度、相關性和差異化相關的成功。 它包括網站流量、社交參與度、品牌搜索量和印像等參數。 從本質上講，這可以幫助您衡量您的營銷工作當前的成功和地位。

以收入為導向的指標，也稱為轉化指標，衡量您的目標受眾在多大程度上轉化為實際客戶。 具體示例包括銷售指標、客戶獲取成本、客戶生命週期價值和其他人口統計數據。 這些高質量的數據被用來產生洞察力並優化營銷工作。

2. 分析

您收集和測量的數據需要技術工具和人工干預的正確組合，以產生可實施的見解。 您可以通過多種方式分析數據，具體取決於您的方法。

分析您的營銷數據，例如重要的營銷活動 KPI，讓您隨時了解營銷活動的績效。 將這些指標與您的競爭和過去的表現進行基準比較，將使您能夠調整當前的營銷工作，以產生最高的投資回報。

技術的進步，尤其是人工智能，為營銷人員提供了能夠進行嚴格數據分析的工具。 它們使營銷人員能夠使用預測分析來更好地預測不斷變化的客戶行為，從而為營銷渠道的使用提供信息。

3.優化

數據驅動營銷的下一步是確保您的分析得到理解和實施，以優化您的營銷工作。 通過數據分析產生的反饋和見解有助於營銷人員更好地了解不斷變化的外部環境，並相應地調整他們的活動以獲得最大的影響。

從您的數據分析中獲得的預測性見解可以幫助您制定有效的營銷策略。 您可以進一步使用基於各種來源數據的規範模型來為您的營銷工作提供信息。 例如，您應該針對哪些客戶群？ 哪個渠道在提高目​​標受眾的覆蓋面方面最有效？ 您的客戶最有可能對哪種內容做出反應？

您還可以在各種變量和事件之間進行因果推斷。 例如，自從您推出新的營銷活動以來，利潤增加了多少？ 廣告支出和整體利潤之間有關係嗎？ 即使這些推論不完全是因果關係，了解任何強相關性也可以幫助您優化活動以發揮其真正潛力。

數據驅動營銷的最佳實踐

雖然數據可以為營銷人員解鎖多種見解，但確保您遵循最佳實踐以從數據中獲取最大信息至關重要。 這包括從收集相關數據到執行正確分析的所有內容。

收集新的更好的數據。 對於任何數據驅動的活動，最關鍵的因素是數據本身。 無論您的方法多麼嚴謹或您的技術多麼創新，輸入舊的、不相關的和非結構化數據總是會產生不准確的結果。 此外，您的方法論對於任何類型的分析都至關重要——樣本量小和样本有偏差等問題可能會扭曲您的結果，從而導致無效的活動。

企業領導者應該採取“廣角方法”來收集數據，不僅要收集行為趨勢和基於位置的見解，還要收集對其業務、客戶和競爭對手的第三方分析，以補充他們的內部客戶數據。” 從各種來源收集數據增加了分析的豐富性，為您提供消費者的整體視圖。

利用人工智能模型。 由不斷變化的消費者偏好驅動的動盪環境使得營銷人員迅速做出反應至關重要。 快速連續地開發和測試假設並相應地更新數據是關鍵。 敏捷的運營模式與大規模學習的技術相結合，可以幫助營銷人員實施如此快速的響應。 人工智能模型可以快速處理大量數據，了解導致波動的不斷變化的消費者偏好，并快速評估在充滿挑戰的環境中哪些有效，哪些無效。 此外，輸入這些模型的數據越多，它們通過機器學習進行自我增強的能力就越好。

人工智能模型還可以指導營銷人員決定哪些細分市場適合轉換，並且最容易獲得客戶，包括在什麼時間和通過哪些渠道。 這些信息使營銷人員能夠制定精確的目標營銷活動。

分析數據的流行工具

使用正確的工具來收集和分析數據對於成功的數據驅動營銷至關重要。 不同的工具有不同的用途——一些匯總網站數據，而另一些則管理活動或實施人工智能軟件。 這些是成功進行數據驅動營銷的一些最受歡迎的工具：

網站分析。 Adobe Analytics 和 Mixpanel 等工具可跟踪您網站上的用戶活動，讓營銷人員能夠衡量其營銷活動對網站流量和轉化的影響。

最受歡迎的網站分析工具之一是 Google Analytics。 更新版本 Google Analytics 4 使營銷人員能夠更好地了解不斷變化的客戶行為。 客戶擁有唯一的 ID，讓您可以單獨跟踪他們的行為，從獲取到保留。 谷歌分析也是有針對性的營銷和搜索引擎優化 (SEO) 的理想選擇。

社交媒體分析。 隨著數字營銷的快速發展和新興社交媒體平台的採用，跟踪您的數字營銷活動至關重要。 雖然 Instagram、Facebook 和 YouTube 等個人社交媒體平台提供了重要的分析，但外部工具允許您通過一個工具監控多個社交媒體平台來集中您的方法。

CRM 分析。 CRM 工具允許您分析客戶與您的業務的互動。 CRM 工具跟踪客戶流失率、淨推薦值、保留成本、續訂率等指標。 收集這些數據提供了您在實施營銷策略時可以使用的見解。 營銷 CRM 還收集消費者數據，使營銷人員能夠定制活動。

數據聚合工具。 鑑於各種工具之間的重疊，營銷人員通常會使用多種工具或平台。 但是，將這些多種工具集成到一個集中式平台以改進分析是理想的選擇。

數據驅動的營銷直接影響您的底線

營銷技術隨著數據驅動的方法發生了巨大變化，減少了營銷工作中歷來存在的猜測。 數據經歷了從收集到測量、分析和優化的各個步驟，以形成嚴謹的洞察力。 使用正確的營銷工具組合可以為您的業務產生有價值的見解。 遵循最佳實踐，例如使用當前數據和利用 AI，確保您的見解具有相關性。

通過快速、經濟高效和數據驅動的方法，您可以專注於較少數量的有針對性的活動，同時仍確保您的營銷工作為您的投資帶來高回報並為您的公司增加利潤。

用於了解更多關於數據驅動營銷的資源

可操作的數據是任何成功的營銷組織的核心。 沒有它，營銷人員將難以瞄準正確的受眾並與理想的客戶互動。

以下是一些可幫助您的團隊改進數據驅動營銷的資源：

• 數據優先營銷：停止浪費 30% 預算的策略：專注於基本面，確保我們的營銷工作產生的聯繫人和客戶數據合規、適銷、知情、關聯和可操作。 這一承諾使我們的員工、項目和成果變得更好。
• 營銷人員如何構建數據驅動的技術堆棧：儘管當今平台提供了大量數據，但碎片化和其他問題的可能性很高。 優化的技術堆棧可以提供幫助。
• 身份和歸屬可以為您的第一方數據策略提供動力：如果不准確衡量廣告系列的效果，您就無法提高投資回報率。 為此，您需要可靠的數據和身份。
• 優化第一方數據收集的 3 種方法：在數字優先的世界中，第一方數據比以往任何時候都更加重要。