数据驱动营销：您的终极四步指南

如果做得好，数据驱动的营销是使营销流程高效、以绩效为导向和成功的最佳方式。 我们的终极指南分四个清晰的步骤解释了如何以正确的方式应对构建数据驱动战略的挑战，以及实现目标所需的工具。

希望了解数据驱动的方法可以为您的营销活动带来哪些优势？ 那么为什么不看看我们的数字策略小组如何为您提供帮助呢？

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本指南涵盖以下主题：

• 什么是数据驱动营销？
• 为什么数据驱动的营销会发展？
• 为什么数据驱动的营销很重要？
• 数据驱动的营销如何运作？
• 数据驱动营销需要哪些工具？

定义：什么是数据驱动营销？

数据驱动营销是一种在线营销方法，它使用数据来提高目标、个性化水平，并最终提高活动和沟通的成功率。 数据有助于创建精确满足用户需求的营销活动：更少的散弹枪，更多的狙击步枪。

数据驱动的营销策略是基于可靠数据分析的营销策略。 洞察力使数字营销人员真正了解其用户的行为和兴趣。 这使企业能够在正确的时间和客户旅程的每个特定点通过相关消息传递给潜在客户，从而为每个用户创造尽可能个性化的体验。

借助数据，营销从传统的大众市场方式转变为个性化方式。

假设：基于可靠数据分析做出的营销决策是好的决策。 数据洞察力以可衡量的方式增加覆盖面、品牌和用户参与度。

• 以更个性化的方式解决客户问题，从而改善客户体验。
• 更精确地测量性能并提高效率/投资回报率。
• 性能得到改善。

背景：为什么数据驱动的营销会发展？

数据驱动营销的演变是因为营销的三个核心方面发生了变化：用户、用户旅程和数据基础。

任何营销故事的中心人物都是用户——营销活动试图触及的人。 今天的用户比以往任何时候都更了解情况、更好的连接和更高的要求。 他们期望为他们创建的个性化消息，并且看起来与他们的特定需求相关。 为了使这成为可能，营销人员显然必须确切地知道他们的用户是谁。

了解您的用户！

如果他们希望接触到他们的用户，营销人员就不能再依赖传统的线性客户旅程结构。 今天，人们在各种设备和渠道上的众多接触点之间跳跃。 在每个接触点，营销人员的任务是提供有吸引力的信息。 只有营销人员知道他们的用户在哪里以及他们在那里寻找什么，这才能成功。

了解他们的旅程！

在每个接触点，用户都会留下可用于获得有价值见解的信息轨迹。 这些数据可用于创建分析和了解消费者行为的用户配置文件。 这向我们展示了：

• 他们是谁，他们的世界是什么样的，他们的需求是什么，他们在寻找什么。
• 他们目前处于用户旅程的哪个阶段，他们如何以及何时访问哪些类型的信息。

使用数据！

这使营销人员可以使用与每个接触点相关的消息和产品来定位用户。

“数据驱动的内容营销让我们能够与客户进行对话。 我们正在与他们互动。 我们希望他们重视我们的陪伴，并将我们视为他们可以随时与之交谈的人，以获得新的见解、灵感和相关信息。 ” – Searchmetrics Digital Strategies Group 内容服务团队主管 Michael Dziewior

为什么数据驱动的营销很重要？

因此，您可以有效且个性化地解决客户问题，这意味着您是正确的。 数据就是知识就是力量就是成功。 今天，数据是长期价值创造的基础。 它们使获得洞察力成为可能，从而使营销活动能够精确地适应消费者的需求。

优势一览

数据驱动的营销有助于……

1. 更有效地接触客户
   • 了解在客户旅程的所有接触点与客户的互动
   • 在客户旅程的所有接触点个性化沟通
   • 使沟通适应当前和重要的趋势
   • 提高客户服务、满意度和忠诚度
   • 强化品牌，提升品牌形象
2. 提高效率
   • 精确衡量广告系列的成功与否
   • 显着提高活动的投资回报率 (ROI)
   • 通过以更集中的方式投资媒体预算来节省资源，针对具有更高转化可能性的高潜力受众
3. 提高性能
   • 显着提高活动的成功率
   • 通过创建个性化优惠来鼓励购买决策

根据福布斯一项调查的受访者中，有 57% 的人表示，他们以数据为导向的营销活动的投资回报率显着提高。

数据驱动的营销如何运作？

数据驱动营销的目的是找出有效的方法，然后做更多的事情。 为实现这一目标，从众多来源汇集数据并将其转化为可操作的见解。 这些构成了包括所有重要渠道的营销策略的基础：付费媒体、企业媒体和免费媒体。

该过程可以分为四个步骤：

1. 收集数据
2. 编译和分析数据
3. 将数据转化为战略
4. 衡量成功。

1. 收集数据

有无数可能的数据来源，数据量巨大。 企业与客户之间新的接触点不断涌现； 在客户旅程的每个阶段都会产生新的信息：在线和离线、移动和社交、本地和市场研究。

为了有效地收集客户数据，有两个问题需要回答：

1. 为了了解用户及其决策过程，需要哪些数据？
2. 哪些数据源可用且相关？

传统营销将用户分为粗略的目标群体。 数据驱动的方法更加精确：人物角色用于创建微目标，由于详细的数据，这些目标的定义非常明确。 通过这种方式，在线营销人员为精通技术的学生生成的内容与为热爱音乐的学生生成的内容不同。

目标组	角色
人口和社会经济类别： 年龄、性别、婚姻状况、居住地、家庭规模、教育程度、职业、收入。	其他心理因素，例如： 生活方式、价值观和观点、兴趣、爱好和购买行为。

数据源

用于生成角色的数据可以来自在线和离线来源。 这些是：

• 第一方
  • 公司自己的数据，例如 CRM 数据或来自公司网站跟踪的用户数据——网络浏览行为、网站导航或在线互动以及公司在线商店中的购买行为。
• 第二方
  • 公司数据，但使用非专有服务获得，例如来自营销合作伙伴的数据或使用 Google Analytics（分析）或 Google Search Console 测量的在线搜索行为数据。
• 第三者
  • 来自专业数据提供商的数据，使用各种方法收集并由公司购买。 可能包括搜索量、趋势、季节性、用户意图等数据。

2. 编译和分析数据

数据驱动营销的最大挑战是将大数据转化为智能数据——这意味着从从在线和离线来源收集的大量数据中过滤出相关信息，并将这些信息转化为可用于推动行动的洞察力。

大数据分析是一个神奇的词。 它用于商业智能领域以优化公司内部流程。 数据从各种来源中提取，以统一的格式集中和编译，以便对其进行有意义的分类。

对于以数据驱动为目标的营销，必须尽可能降低技术复杂性。 高效的分析需要能够相互无缝交互的正确工具。 此外，还需要建立以连接、集成的方式工作的组织结构，而不是各自为政。

3. 将数据转化为战略

从数据分析中获得的洞察力用于创建整合营销策略。 这应该包括对目标和 KPI 的明确定义，并确定最大的机会在哪里。 应该清楚（主要）目标是品牌知名度、潜在客户开发、销售还是网络流量。 从数据中应该清楚大多数流量来自哪里，哪些渠道和页面转换效果最好，以及大多数用户在客户旅程的哪个阶段退出销售渠道。

营销策略应以整体方式组成，以整合和整合不同的数字和模拟渠道。 这些可能包括电子邮件营销和 SEO、合作伙伴关系和活动，以及 SEA、展示广告、重新定位、影响者营销和离线广告。 数据驱动的内容也可以成为这种组合的一部分：用户有哪些问题，他们想要哪些功能，他们正在寻找哪些内容？

应用实例：

• 识别角色
• 使用季节性和趋势来创建编辑和付费媒体日历
• 使用季节性和趋势来创建相关的网站内容
• 运行针对客户特定偏好的个性化电子邮件活动
• 通过预测客户会感兴趣的产品，在正确的营销渠道上推广正确的产品
• 根据用户在公司网站上执行的特定操作设置自动触发的电子邮件
• 提高广告购买效率

阅读 Casper 的数据驱动内容策略

3. 衡量成功

由于公司的主要目标之一是提高效率，因此衡量绩效显然至关重要。 要衡量的因素取决于公司的目标。

以下是在线营销最重要的绩效 KPI​​ 的摘要：

• 目标：客户忠诚度和流量质量
  • 跳出率
  • 平均会话长度
  • 每个会话的平均页面浏览量
  • 保留率：今天的活跃客户/定义的时间之前的活跃客户
• 目标：客户满意度
  • 跳出率
  • 点击率 (CTR)
• 目标：盈利能力
  • 每次购买成本 (ROI)：利润 / 投资总成本
  • 每个渠道和每个页面的转化率，基于目标转化，例如
    • 通讯注册
    • 白皮书下载
    • 试用版注册
• 目标：获得新客户
  • 每次收购成本
  • 获取率
• 目标：强化品牌
  • 展示次数
  • 排名
  • 社交媒体渠道上的提及
• 目标：网站访问
  • 交通
  • 会话

数据驱动营销需要哪些工具？

正确任务的正确工具

只有从整体上着手，数据驱动的营销才能成功。 为了实现这一目标，市场提供了大量可用于不同目的的工具，例如收集、编译、分析、准备、可视化和利用数据。 这些工具可以分为七个主要应用领域：

1. 网络分析：例如 Google Analytics、Google Search Console、Searchmetrics Suite
2. 社交媒体收听：例如 Buzzsumo、Brandwatch、Sysomos、Meltwater、Vico、Buffer、Oktopost
3. 营销自动化平台：例如 Oracle Eloqua、Marketo、Hubspot、Silverpop
4. 客户关系管理 (CRM)：例如 Salesforce、Sugar
5. 报告和分析：例如 DataHero、DataStudio、Tableau、Domo、Qlik
6. 潜在客户生成：例如 LeadFuze、LinkedIn Lead Gen Forms、Rapportive
7. 内容策略和创建：例如 Searchmetrics Research Cloud and Content Experience、Atomic Reach、Grammarly、Hemingway Editor、Curata、Canva

DMP：解开网络并连接数据点

随着大量可用工具的出现，对中央平台的需求正在增长。 公司希望摆脱孤岛，实现跨部门合作——营销、IT、业务分析和产品开发协同工作。 这个想法是，不同的数据不应再局限于不同的区域，而是所有系统都应该可以访问所有数据。

数据管理平台或 DMP（也称为营销数据仓库）提供了应对这一挑战的解决方案。 这些技术充当“数据总部”，帮助公司从不同来源提取信息，然后对其进行整合、组织和分析。 DMP 包含一个数据库和一组用于数据处理的功能。 DMP 的主要特点是：

• 收集、保存和分类来自不同数据源的数据
• 数据分析，创建报告和数据可视化
• 数据分割，例如沿着目标组线
• 数据激活
• 数据优化以不断微调目标标准

相关工具包括 Neustar 的 The Adex、Adobe Audience Manager、Lotame、Mediamath 和 OneID。

包起来

数据驱动的营销人员可以在正确的时间、正确的地点通过正确的营销信息接触到他们的高潜力客户。 与其实施单独的措施，不如创建以客户为中心的整体生态系统。 这使活动更有效、更成功且更可衡量。

如果您想亲自了解数据驱动的方法可以为您的营销活动带来哪些好处，那么您可以安排与我们的数字策略小组的约会，看看我们的顾问可以如何为您提供帮助。

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