如何在营销中优化使用数据？

多年来，数据在营销策略中的作用并没有得到应有的最大化。 如此多的组织引用数据的唯一目的是衡量其影响。 然而，今天的情况已经完全改变。 互联网的广泛使用已经成功地改变了数据在营销中的作用。

目前，在线营销策略、数据挖掘和数据分析的组合足以衡量营销进度。 从网站、展示广告、搜索结果、社交媒体帖子等所有渠道涌入的数据极大地有助于做出重要决策。

从数据挖掘提取的大量数据中，有一个新的过程已经开始行动，这个过程被称为数据驱动的营销。 那么，什么是数据驱动营销以及如何以最佳方式使用数据驱动营销来简化营销过程。

什么是数据驱动营销？

顾名思义，数据驱动营销是一个使用客户数据做出合适且更明智的营销决策的过程。 有许多营销自动化和智能工具能够从各种来源收集数据并提供对客户行为和偏好的洞察。

营销人员使用数据来改进他们的在线营销策略。 这些数据有助于更深入地了解客户，以进行个性化和有针对性的外展。 它还有助于建立有意义的客户参与，并最大限度地提高投资回报的营销工作。

数据驱动营销与传统营销

传统营销长期以来一直被营销人员使用，但在很多方面都受到限制。 营销人员对受众的了解有限，这也意味着重要的决策是基于假设的。 很多时候，营销人员还采用试错法作为潜在客户生成技术。

过去，没有人能对营销活动的成功充满信心。 即使是数据来源，我们的意思是市场研究也不可靠。 对其有效性的衡量有限，传统的活动没有对目标市场及其受众产生可衡量的见解。 公司需要始终如一地制定更好的战略。

随着数据驱动营销的出现，所有的猜测都被一些确凿的事实所取代。 通过数据分析和数据挖掘等技术，营销人员可以提取数据并将其深入到人口统计、数字行为、购买模式、兴趣等的需求和偏好。

营销人员几乎可以在正确的时间和地点接触到他们的受众。 这可以通过能够增加转化率的个性化消息和优惠来完成。 因此，数据驱动的营销是获得更多潜在客户的最佳方法之一。

也就是说，数据驱动的营销并不是传统营销的终结。 这绝对是促进中底漏斗活动的最佳方法，但传统的营销技术非常适合提高知名度。 在进入新市场和细分受众的同时，组织应最大限度地扩大影响范围。

传统营销将永远是建立品牌知名度和大规模吸引新客户的好方法。 然而，公司需要数据驱动的在线营销策略来培养他们的受众并确保他们长期存在。

为什么要使用数据驱动的营销？

数据驱动的营销有很多好处。 这就是为什么一些领先的营销人员有72%的可能性投资于他们捕获的数据质量。

1.了解目标受众

数据挖掘和数据分析等数据驱动的营销技术是查看页面或博客访问、广告点击、视频浏览、添加到购物车的产品等指标的绝佳方式。

当营销人员战略性地使用这些技术时，很容易让他们参与到正确的渠道中，从而导致正确的对话。

2. 受众细分

数据是根据兴趣、人口统计、购买历史、地理位置等创建细分的绝佳方式。它可用于运行特定于每个细分的广告系列以提高转化率。

通过数据挖掘，营销人员可以创建他们知道无论如何都会吸引受众的活动。 细分使营销人员了解什么会吸引受众。

3.个性化消息

营销人员还可以使用数据来个性化他们的消息传递，并提供合适的产品、内容以及帮助决策制定的下一个最佳行动建议。

例如，假设电子商务网站上的访问者多次看到产品。 现在，可以衡量访问者看到该产品的次数，以了解客户上网并希望购买该产品的意图。

个性化消息能够将销售转化率提高 10-15%。 超过90%的营销人员表示，个性化可以提高业务盈利能力。

4.全渠道体验

使用数据驱动的营销技术可以轻松跟踪跨渠道数据。 营销人员可以追踪客户旅程，并提供从数字到实体的全渠道体验，反之亦然

跨所有渠道为其客户提供一致体验的组织看到了 5-15% 的收入增长，这在所有方面都是可观的。

5.有针对性的广告购买

数据分析是将客户数据与算法相结合的绝佳方法，可以找到合适的数字广告展示方法。

这些广告可以战略性地放置在正确的平台上，并且可以在其上进行推广以获取合适的结果。

6. 营销投资回报率

使用客户数据来推动营销活动有助于优化不同渠道的绩效并提高归因准确性。

营销人员可以轻松确定哪些渠道以名义支出回报最大的收入，同时进行投资以降低成本。 此外，它还有助于在优化预算和资源规划的同时做出更好的预测。

数据驱动的营销趋势

众所周知，数据是当今时代的新货币，甚至是最有价值的货币。 2020年全球遭受疫情重创后，数据成为至高无上的存在。 随着与大流行相关的限制增加，越来越多的人进入室内，向数字化迈进了一大步。

消费者和企业采用数字方式开展工作，数据变得至高无上。 下面提到了一些继续改变数据驱动营销的常见趋势。

1.自动化和个性化

人工智能的独特之处在于在几秒钟内将大量原始数据转换为可理解的信息。 这显然是人类无法做到的。

此外，从各个方面考虑，人工智能对行业和职能的影响。 它继续帮助营销人员大规模进行个性化和实时参与。 高级数据挖掘算法的应用可以帮助营销人员从可用数据中学习系统并随着时间的推移对其进行改进。

自动化和个性化是利用正确数据并在正确时间采取行动的绝佳方式，无需任何人工干预。 它以简化的方式产生先进的结果。

2. 预测分析

数据驱动的营销技术导致预测分析，使营销人员更加灵活。 数据分析方法允许营销人员构建敏捷的数据模型，帮助跟上快速变化的客户行为。

人工智能驱动的预测分析可帮助营销人员在规划即将到来的营销策略时掌握现有客户行为。

3. 隐私和安全问题

随着全球数据泄露事件的增加，大多数客户都对他们的数据感到焦虑。 他们不知道他们的数据将如何、何时以及在何处受到损害。

有一些常见的数据隐私法规要求营销人员在他们如何使用客户数据方面变得更加透明。 世界各地的许多科技巨头已采取措施解决客户安全问题，指示从网站中删除第三方 cookie。

因此，营销人员必须找到一种方法来依赖他们自己的数据而不是第三方来源，因为隐私和安全法规正在变得更加严格。 这需要营销人员增强他们的技术堆栈并采用面向未来的数据驱动营销方法。

4. 数据孤岛的分解

除非数据是敏感或机密的，否则每个团队的大多数客户数据都应该可供所有人访问。 当数据共享得到改进时，客户旅程的可见性就会增加。

数据孤岛的分解有助于建立全面且相互关联的数据驱动战略，最终使所有利益相关者受益。

优化使用数据驱动的营销策略

使用数据来推动营销推广使大多数营销人员能够将客户置于他们所做和参与的一切的中心。数据驱动营销的完整理念通常是为了优化营销人员的利益并确保客户不必面对影响他们旅程的不相关和烦人的消息。

一些有助于提高和个性化客户参与度的数据驱动营销策略包括：

1. 数据整合

一种非常好的潜在客户生成技术是将所有数据和您的组织集中在一个地方。 这使您可以跨渠道和接触点创建一致的客户旅程。

此外，它还提供一致的上下文客户体验。 一旦开始进行数据整合，就可以轻松地将跨职能的品牌信息整合起来，而不仅仅是营销活动。

2. 改进的受众细分

数据分析是更好地了解目标受众的绝佳方法。 一旦您更好地了解您的细分受众群，就可以更轻松地以最佳方式定位它们。

由于目标是使营销更加相关，因此最好从创建明确定义的受众细分开始，以适合其特定需求和旅程的方式满足受众的需求。

包括人口统计细节、客户显示的数字行为、客户花费时间的首选平台等数据适合细分受众。 还可以根据参与程度细化细分市场。

3.内容优化

数据驱动的营销技术还有助于优化您在大多数平台上发布的内容。 您可以通过分析数据来完善您的内容，以揭示有关观众及其个性的发现者细微差别。

一旦您了解了受众的偏好，您就可以非常轻松地在所有平台上创建和完善您的内容，同时使其非常有用和引人入胜。 这是一种有用的潜在客户生成技术，品牌可以使用它来进行更好的推广。

4. 了解买家角色

以更好的方式了解买家角色的数据驱动营销技术。 您可以使用提取的数据来了解浏览历史、以前的购买、客户参与等，以创建进化的买家角色。

这些数据有助于在正确的时间和正确的平台上重新连接并提醒您的受众您的品牌，以便可以迅速采取行动。 您还可以在社交媒体上展示有针对性的广告，甚至发送废弃的购物车电子邮件，以便推动他们进行购买。

5.统一客户体验

客户旅程在本质上已经变得非常全面，同时对于公司而言，无论使用何种渠道，开发识别和吸引客户所需的能力都变得很重要。

使用基于来自各种渠道和团队的统一数据的全渠道策略可以帮助简化客户旅程，同时降低客户流失率。

6. 最佳促销时间

数据驱动的营销也是寻找促销最佳时机的绝佳方法。 历史数据有助于明确哪些日期、月份和年份适合获得最大参与度。

一旦您能够优化促销活动的时间和持续时间，观众很可能会敏锐地注意到您。 从长远来看，这反过来将导致品牌推广和广泛认可。

结论

确保有效营销计划的最佳方法之一是让客户觉得他们正在进行个人和一对一的对话。 客户不应该觉得他们是被推销的。 使用数据驱动的营销通过创造更有意义和定制的体验来做到这一点。

它导致适时和相关的个性化，同时引导客户进行购买并最终击退他们。 大数据和人工智能的持续和突破性发展必将使数据驱动的营销更加强大。

数据驱动的营销是未来，品牌应该采用与之同步实施的数字营销服务，以免为时已晚。 如果您也在寻找数据驱动的营销服务，请联系以了解更多信息。