2022 年的數據驅動營銷：成功營銷策略的未來

在 2022 年，敏捷營銷人員正在重新考慮他們的策略，以在 Covid-19 之後加倍開展精準營銷。 著名的諮詢公司麥肯錫進行的研究發現，儘管對疫情大肆宣傳可能會令人厭煩，但發現在 2020 年 3 月至 2020 年 8 月期間，“五分之一的消費者更換了品牌，十分之七的消費者嘗試了新的數字購物渠道。”

在短短幾個月內，零售業經歷了驚人的增長，預計將在十年內發生。 如果組織想要抓住增長機會以獲得更大的投資回報率和彈性，那麼目標受眾行為的這種巨大轉變就應該採用數據驅動的營銷方式。 升級營銷工作的公司將更有效地創造收入並建立必要的敏捷性以適應未來的業務。

了解數據驅動的營銷如何幫助您在競爭中保持領先

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那麼，究竟什麼是數據驅動營銷？ 美國著名營銷軟件開發商 HubSpot 給出了這樣的定義：“數據驅動的營銷使用數據為所有營銷決策提供信息，從創意資產到活動。 它將客戶數據放在首位和中心，以確保所有營銷工作都與客戶的興趣和行為相關。”

如今，傳統營銷與數字營銷之間的比較更為普遍。 雖然雜誌印刷媒體或廣播節目等傳統營銷仍然有其用途，但與數字營銷活動相比，它的針對性和成本效益較低。 然而，儘管轉向在線零售，但兩種廣告方式可以協同工作。 例如，想想市中心一個巨大的 Netflix 節目廣告牌和一個宣傳同一節目的 Instagram 帖子。

數據驅動的營銷在網上得到了促進，並在社交媒體或搜索引擎上使用付費或有機廣告，以及電子郵件營銷、影響者營銷、視頻營銷等。 讓我們來看看基於客戶行為優化品牌傳播如何幫助開發具有最高投資回報的個性化營銷。

數據驅動營銷的好處

數據驅動的營銷不僅使組織能夠以智能和主動的方式與客戶交談，而且它也是所有行業業務成功的先決條件。 作為未來的道路，它提供了無數的好處。

節省營銷費用

數據驅動的數字營銷策略旨在提高質量而不是大量潛在客戶。 因為企業使用適當的營銷渠道直接瞄準理想客戶，所以他們實現了更高的轉化率。 對現有客戶瞭如指掌的營銷人員可以投入比傳統活動少一半的資金，但仍能取得更好的效果。

數據驅動的營銷解決了營銷人員確定預算浪費在哪裡的難題，從而促進了更好的支出優化歸因。 借助更高質量的細粒度數據，營銷人員可以將歸因模型提供的匯總數據和洞察力結合到一個整體測量中，稱為統一營銷測量或 UMM。

營銷人員使用歸因模型評估客戶旅程，檢查營銷漏斗中的多個接觸點，以全面了解每個目標細分市場的購買路徑。 一旦營銷團隊確定是什麼讓新客戶進入漏斗，他們就可以相應地分配營銷支出。

手術精度

潛在客戶面臨著選擇的轟炸，如果營銷信息與他們無關，他們只會去別處。 利用複雜的數據及其分析可以改善客戶對品牌的體驗，因為組織可以更好地了解客戶的需求，從而提供更好的客戶旅程個性化。 從本質上講，他們可以用相關的廣告系列代替通用廣告系列。

數據驅動的營銷策略可實現精確的目標受眾細分，進一步個性化體驗並推動新的客戶參與。 關於多樣化目標受眾群體如何行動的特定知識允許向上銷售興趣並針對不同的人口統計數據使用適當的多渠道溝通。

正確和詳細的數據收集還有助於更好地了解售後客戶的滿意度。 大多數公司部署調查以幫助改進產品和服務。 客戶體驗分析可以揭示很多關於目標客戶以及如何更好地為他們服務的信息。 事實上，據《哈佛商業評論》報導，80% 的公司使用客戶滿意度分數來分析客戶體驗並加以改進。

未雨綢繆

更具可操作性的消費者數據會帶來敏銳而集中的洞察力。 當數據驅動的營銷人員在個人層面了解客戶時，他們可以預測他們將如何與不同的活動互動，並根據提供的個性化消息來做出戰略決策，從而提供最佳體驗。

從本質上講，在線營銷工具有助於創建流暢、輕鬆的個性化。 舉個簡單的例子，如果您知道您的目標受眾是年輕母親，您可能不會製作吸引沒有孩子的女性的營銷信息。 營銷活動決策也可以快速跟踪，使組織能夠丟棄不成功的部分並優化成功的部分。

一組富有洞察力的消費者數據顯著降低了失敗的風險，因為用於產品開發和營銷活動的預算將自動滿足消費者的需求和期望。 此外，銷售數據可以揭示整個銷售漏斗中尚未開發的交叉銷售機會，而這些機會以前可能被忽視。

查找模式

自一開始，廣告就利用了消費者的行為模式，但現在這些可能更難辨別了。 要及時查明顯著的行為指標以採取行動，需要不斷刷新來自各種來源的細粒度數據。 在某些情況下，這可能與城市的各個社區一樣深入，或者與高檔郊區與相鄰上層郊區的購買習慣一樣深。

例如，借助正確的客戶數據，零售商可以評估不同細分市場可能會在感恩節購買哪些產品，並定制營銷信息以促進銷售。 強大的數據還為公司提供了更好的競爭對手洞察力。 通過將第三方數據（如銷售和促銷）與其指標進行比較，他們可以評估和改進他們的產品。

借助正確的客戶數據，零售商可以評估不同細分市場可能購買的產品。 強大的數據還為公司提供了更好的競爭對手洞察力。

例如，算法可能會了解到，參與陳列室的消費者傾向於在稍後階段以更便宜的在線價格購買他們看過的產品。 這些指標可以幫助企業觸發量身定制的報價，以便在“陳列室”進入商店時將其轉化為購買者，從而使營銷人員能夠在更有利可圖的細分市場上花錢。

關於陳列室的快速解釋：基本上，這是指在網上以較低的價格購買商品之前，訪問零售店以研究商品的做法。 這種消費者行為是高價商品的典型特徵。

建立連接

一個組織的營銷目標將決定它如何使用數據在銷售、客戶行為和有效渠道使用之間建立聯繫。 在評估營銷目標時，選擇的 KPI 與做出更好決策所需的數據之間通常存在重疊。 使用現代數據堆棧（客戶關係管理軟件）可以幫​​助獲得跨接觸點的關鍵見解，而不是處理具有更高錯誤率的手動數據集成。

數據驅動的營銷是營銷策略制定的寶貴工具。 例如，收集的客戶數據可能表明大多數目標市場購買智能手機。 這些信息可以為流行的移動應用程序中的付費廣告等移動策略提供信息。 建立這些類型的聯繫對於組織保持與新的忠誠客戶的相關性和相關性變得很重要。

出於這個原因，使用合適的客戶關係管理平台來集中數據對於防止信息和工作團隊獨奏至關重要。 從戰略家到內容創作者和銷售人員，一個好的營銷團隊是一個生態系統； 每個人都需要合作以帶來潛在客戶並提高收入。 通過數據和團隊合作建立消費者行為聯繫對成功至關重要。

數據驅動的營銷策略如何影響業務？

很容易宣布數據驅動的標記增加了收入。 當然，如果有效實施，它會增加潛在客戶和轉化率。 這僅僅是因為了解正確消費者數據的組織將準確地推銷產品和服務，從而產生有益的結果。 但數據驅動的方法不僅僅是一種即插即用的解決方案。 它提供了一種長期的方法來獲得可行的結果，前提是組織相應地進行調整。

那麼，除了提高底線之外，它對業務有何真正影響？ 首先，這意味著與相關員工一起使客戶數據民主化（根據法規遵從性）。 這是陳詞濫調，但知識就是力量； 授予團隊訪問相同信息的權限可以增強協同作用，並確保每個人都與當前的營銷活動和目標保持一致。

其次，組織可能需要升級或投資於營銷工具，如穀歌分析、客戶關係管理軟件、內容開發日曆等，以幫助獲取相關數據和自動化流程。 投資人工智能可以消除跨渠道的摩擦和不一致。

數據不會說謊。 在深刻的層面上，隨著企業努力跟上更多信息、聯繫和知識淵博的消費者，期望差距越來越大。 企業和消費者之間的權力轉移打亂了傳統的客戶旅程。 德勤最近的一份報告強調了“消費者如何通過探索其他消費者的社交媒體資料來尋找靈感，而不是期望品牌通過傳統廣告來激發他們的靈感。”

消費者參與必須超越營銷。 公司必須真正傾聽、啟發和與消費者共同創造。 整個行業的客戶數據始終指向圍繞可持續性和緩和消費者懷疑的主題。 比以往任何時候都更需要企業以目標為導向，並意識到他們在社會中的角色和責任。

您如何獲取客戶數據？

客戶關係管理 (CRM) 軟件、移動和網絡分析、來自網站訪問的 cookie、社交媒體和客戶反饋調查都提供了有價值的目標受眾數據。 雖然大多數營銷人員都遵循行業標準，但確定所需的第一方和第三方數據取決於公司的營銷目標。

此外，除了辨別哪些數據有用之外，最大的挑戰是保持數據衛生。 這是一種消除過時、不正確、重複或放錯位置的數據的持續實踐，以確保做出的決策基於準確的指標。 投資世界一流的營銷團隊和 MarTech 堆棧可以防止數據管理不善和隨後的錯誤決策。

您需要什麼類型的數據？

營銷人員對三種類型的大數據感興趣：客戶、財務和運營。 一些數據驅動的營銷 KPI 將明顯屬於這些類別，而另一些則重疊。 來自客戶的對營銷有用的數據分為四類：身份數據、定性數據、描述性數據和定量數據。

可用於收集和分析的數據量之大令人震驚。 例如，有大量可用的指標可以更多地揭示在線客戶行為、營銷活動績效和社交媒體渠道的有效性。

自然，在不了解如何使用這些有價值的見解來改善業務的情況下，很容易過度解讀虛榮指標或迷失在數字中。 數據驅動的廣告應始終與組織的整體營銷目標保持一致。 一般來說，營銷數據是在內部或通過第三方收集的。

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讓我給你示範如何做

內部數據

這是企業在其客戶群中收集的數據，例如； 社交媒體互動、電子郵件列表註冊、購買交易、客戶在購買前訪問網站的次數、內容營銷互動以及他們的在線購買歷史。 此類數據可幫助公司改進其網站、營銷活動和內容營銷。

第三方數據

內部數據並沒有透露太多關於消費者在與公司直接互動之外的情況。 第三方數據揭示了受眾不與企業交流時的興趣所在。 例如，他們喜歡旅行嗎？ 他們是房主嗎？ 他們有家庭嗎？ 如果收集的信息符合隱私法，這些廣泛的筆觸可以為未來的營銷活動和產品開發提供信息。

可以使用哪些工具來收集數據？

數字營銷行業利用稱為 MarTech 堆棧的軟件和技術工具來計劃、執行和衡量活動。 這些堆棧經過獨特配置以滿足公司的需求。 大多數套件包括用於以下營銷學科的軟件工具：

• 搜索引擎優化 (SEO)：在開發網站和活動副本時幫助識別關鍵字。
• 內容營銷：幫助規劃和創建內容的內容管理平台。
• 社交媒體營銷：一種用於安排、創建和跟踪帖子的發布工具。
• 搜索引擎營銷：管理和監控廣告的 Google Ads 和 Analytics 之類的東西。
• 客戶關係管理：在整個購買週期中跟踪客戶旅程和管理關係的軟件。

構成堆棧一部分的軟件應始終有助於整體營銷成功。 滿負荷工作的 MarTech 堆棧支持組織的目標，並使其能夠專注於更具創造性和創新性的營銷元素。

數據驅動的營銷策略示例

根據谷歌的說法，“領先的營銷人員同意數據支持的決策優於基於直覺和經驗的決策的可能性要高出 56%。” 強大的數據驅動營銷策略和專有基礎架構可以帶來無拘無束的成功。 就是這樣：

#1。 知情的廣告定位

假設您是一家寵物美容服務公司，希望專門向您的企業 5 英里半徑範圍內的忙碌家庭投放廣告。 這完全可以通過數據驅動的廣告來實現。 當潛在客戶訪問公司網站時，知情的廣告定位會以 cookie 的形式記錄和存儲信息。

它收集的數據包括用戶位置、在網站上花費的時間、查看的頁面和在線搜索。 使用此信息，營銷人員可以確定潛在客戶對特定服務或產品的興趣程度，並投放具有以下性質的廣告以吸引消費者的興趣：

• 程序化廣告購買
• 電視廣告，或 YouTube 和 Instagram 廣告
• 重新定位
• 付費搜索
• 電子郵件營銷

無論廣告類型如何，目標都是在正確的時間向正確的消費者發送正確的信息，而這只有通過數據驅動的營銷獲得複雜的消費者數據洞察力才能實現。

#2。 個性化的客戶體驗

在過度飽和的在線市場中，獲得消費者註意力的唯一方法是直接吸引他們的興趣。 使用人口統計數據來了解目標市場的地理位置、過去的互動、在線互動和消費習慣有助於開發與客戶產生共鳴的個性化標記活動。 事實上，75% 的消費者更喜歡零售商使用個人數據來改善他們的購物體驗。 個性化體驗讓客戶感到被重視，從而最終提高轉化率和銷售額。

數據驅動的方法有助於細分受眾，為特定的客戶群體創建個性化的信息。

#3。 改善您的銷售團隊

在銷售中使用數據可以提高生產力，因為團隊只追求有希望的潛在客戶。 數據驅動的銷售方法涉及收集和使用特定指標來為所有銷售決策提供信息。 這包括從潛在客戶勘探到客戶流失減少和定價的所有內容。 分析工具可以揭示潛在客戶的來源、銷售代表聯繫他們的原因以及他們是如何联系的。

有關一種產品或服務相對於另一種產品或服務的表現如何、哪些客戶互動導致購買以及誰在購買與企業的目標受眾的數據提供了洞察力，這些數據可提供有關定位、定價和目標角色的明智決策的見解。

銷售團隊還可以跟踪特定潛在客戶的銷售週期，以及該業務失去了哪些競爭對手。 從每個潛在客戶那裡收集人口統計和心理信息進一步有助於開發客戶檔案或買家角色。

#4。 創建理想的客戶檔案

數據驅動的角色使用收集到的可用數據來更好地了解目標受眾，而不會有偏見和願望假設影響營銷決策。 實時網絡分析、數字客戶反饋服務和社交媒體洞察可幫助企業加快開發和更新客戶檔案。 第一方和第三方數據的組合創建了品牌客戶的 360 度視圖。

了解在客戶旅程的每個階段使用哪些設備、消費者發佈內容的渠道、他們在談論什麼、他們如何研究產品以及他們的一般態度，可以深入了解動機和購買行為。 通過人工智能進行的高級角色建模用真正準確的目標營銷代替了猜測。

德勤的白皮書進一步強調了數據支持營銷的驚人效率。 個人在線行為可用於進一步對消費者進行分類。 例如，訪問網站上“70% 折扣”頁面的客戶可以被歸類為“討價還價者”，並向他們展示符合其價格點的產品。

#5。 優化您的內容

受眾細分還可用於為特定客戶提供個性化的網站體驗。 例如，假設一家運動器材店有幾種類型的顧客：青少年、年輕的專業人士、認真的運動員以及從事各種運動的老年男女。 在這種情況下，營銷人員不會向老年人展示兒童訓練鞋，因為該產品與他們無關。

因此，目標市場數據可以幫助企業根據訪問者實時定制他們的網站。 例如，公司可能能夠通過與第三方數據提供商的協議來識別客戶是先行者。 當此人到達該網站時，營銷人員可以展示與越野跑相關的流行產品。

或者，如果用戶點擊瑜伽設備，網站可以在他們下次訪問在線商店時為他們提供瑜伽產品的時效優惠。 數據驅動營銷之所以如此強大，是因為公司能夠在網絡上的其他地方重新定位瑜伽產品提供的目標，即在社交​​媒體、電子郵件和搜索引擎結果頁面 (SERP) 上。

每次用戶訪問網站或登錄頁面時，他們都會留下更多關於他們的偏好和意圖的信息，這些信息可以存儲在客戶關係管理平台上。 這支持繪製客戶旅程的努力，以改善體驗管理和成功機會。 能夠更快、更準確地預測客戶需求、市場挑戰和新機遇的品牌將獲得競爭優勢。

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結論

數字營銷是一種敏捷實踐，隨著新技術的推出和消費者行為的變化而不斷變化和優化。 這是一個持續的、絕不是靜態的過程，如果企業想要利用數據驅動決策的全部力量，這一點很重要。

麥肯錫進行的研究發現，數據驅動的組織獲得客戶的可能性高出 23 倍，留住客戶的可能性高出 6 倍，盈利的可能性高出 19 倍。 優先考慮精準營銷的組織可以抓住細粒度增長的機會，並顯著提高彈性和投資回報率。

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