數據驅動營銷：您的終極四步指南

如果做得好，數據驅動的營銷是使營銷流程高效、以績效為導向和成功的最佳方式。 我們的終極指南通過四個清晰的步驟解釋瞭如何以正確的方式應對構建數據驅動戰略的挑戰，以及實現目標所需的工具。

希望了解數據驅動的方法可以為您的營銷活動帶來哪些優勢？ 那麼為什麼不看看我們的數字策略小組如何為您提供幫助呢？

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本指南涵蓋以下主題：

• 什麼是數據驅動營銷？
• 為什麼數據驅動的營銷會發展？
• 為什麼數據驅動的營銷很重要？
• 數據驅動的營銷如何運作？
• 數據驅動營銷需要哪些工具？

定義：什麼是數據驅動營銷？

數據驅動營銷是一種在線營銷方法，它使用數據來提高目標、個性化水平，並最終提高活動和溝通的成功率。 數據有助於創建精確滿足用戶需求的營銷活動：更少的散彈槍，更多的狙擊步槍。

數據驅動的營銷策略是基於可靠數據分析的營銷策略。 洞察力使數字營銷人員真正了解其用戶的行為和興趣。 這使企業能夠在正確的時間和客戶旅程的每個特定點通過相關消息傳遞給潛在客戶，從而為每個用戶創造盡可能個性化的體驗。

借助數據，營銷從傳統的大眾市場方式轉變為個性化方式。

假設：基於可靠數據分析做出的營銷決策是好的決策。 數據洞察力以可衡量的方式增加覆蓋面、品牌和用戶參與度。

• 以更個性化的方式解決客戶問題，從而改善客戶體驗。
• 更精確地測量性能並提高效率/投資回報率。
• 性能得到改善。

背景：為什麼數據驅動的營銷會發展？

數據驅動營銷之所以發展，是因為營銷的三個核心方面發生了變化：用戶、用戶旅程和數據基礎。

任何營銷故事的中心人物都是用戶——營銷活動試圖觸及的人。 今天的用戶比以往任何時候都更了解情況、更好的連接和更高的要求。 他們期望為他們創建的個性化消息，並且看起來與他們的特定需求相關。 為了使這成為可能，營銷人員顯然必須確切地知道他們的用戶是誰。

了解您的用戶！

如果他們希望接觸到他們的用戶，營銷人員就不能再依賴傳統的線性客戶旅程結構。 今天，人們在各種設備和渠道上的眾多接觸點之間跳躍。 在每個接觸點，營銷人員的任務是提供有吸引力的信息。 只有營銷人員知道他們的用戶在哪里以及他們在那裡尋找什麼，這才能成功。

了解他們的旅程！

在每個接觸點，用戶都會留下可用於獲得有價值見解的信息軌跡。 這些數據可用於創建分析和了解消費者行為的用戶配置文件。 這向我們展示了：

• 他們是誰，他們的世界是什麼樣的，他們的需求是什麼，他們在尋找什麼。
• 他們目前處於用戶旅程的哪個階段，他們如何以及何時訪問哪些類型的信息。

使用數據！

這使營銷人員可以使用與每個接觸點相關的消息和產品來定位用戶。

“數據驅動的內容營銷讓我們能夠與客戶進行對話。 我們正在與他們互動。 我們希望他們重視我們的陪伴，並將我們視為他們可以隨時與之交談的人，以獲得新的見解、靈感和相關信息。 ” – Searchmetrics Digital Strategies Group 內容服務團隊主管 Michael Dziewior

為什麼數據驅動的營銷很重要？

因此，您可以有效且個性化地解決客戶問題，這意味著您是正確的。 數據就是知識就是力量就是成功。 今天，數據是長期價值創造的基礎。 它們使獲得洞察力成為可能，從而使營銷活動能夠精確地適應消費者的需求。

優勢一覽

數據驅動的營銷有助於……

1. 更有效地接觸客戶
   • 了解在客戶旅程的所有接觸點與客戶的互動
   • 在客戶旅程的所有接觸點個性化溝通
   • 使溝通適應當前和重要的趨勢
   • 提高客戶服務、滿意度和忠誠度
   • 強化品牌，提升品牌形象
2. 提高效率
   • 精確衡量廣告系列的成功與否
   • 顯著提高活動的投資回報率 (ROI)
   • 通過以更集中的方式投資媒體預算來節省資源，針對具有更高轉化可能性的高潛力受眾
3. 提高性能
   • 顯著提高活動的成功率
   • 通過創建個性化優惠來鼓勵購買決策

根據福布斯一項調查的受訪者中，有 57% 的人表示，他們以數據為導向的營銷活動的投資回報率顯著提高。

數據驅動的營銷如何運作？

數據驅動營銷的目的是找出有效的方法，然後做更多的事情。 為實現這一目標，從眾多來源匯集數據並將其轉化為可操作的見解。 這些構成了包括所有重要渠道的營銷策略的基礎：付費媒體、企業媒體和免費媒體。

該過程可以分為四個步驟：

1. 收集數據
2. 編譯和分析數據
3. 將數據轉化為戰略
4. 衡量成功。

1. 收集數據

有無數可能的數據來源，數據量巨大。 企業與客戶之間新的接觸點不斷湧現； 在客戶旅程的每個階段都會產生新的信息：在線和離線、移動和社交、本地和市場研究。

為了有效地收集客戶數據，有兩個問題需要回答：

1. 為了了解用戶及其決策過程，需要哪些數據？
2. 哪些數據源可用且相關？

傳統營銷將用戶分為粗略的目標群體。 數據驅動的方法更加精確：人物角色用於創建微目標，由於詳細的數據，這些目標的定義非常明確。 通過這種方式，在線營銷人員為精通技術的學生生成的內容與為熱愛音樂的學生生成的內容不同。

目標組	角色
人口和社會經濟類別： 年齡、性別、婚姻狀況、居住地、家庭規模、教育程度、職業、收入。	其他心理因素，例如： 生活方式、價值觀和觀點、興趣、愛好和購買行為。

數據源

用於生成角色的數據可以來自在線和離線來源。 這些是：

• 第一方
  • 公司自己的數據，例如 CRM 數據或來自公司網站跟踪的用戶數據——網絡瀏覽行為、網站導航或在線交互以及公司在線商店中的購買行為。
• 第二方
  • 公司數據，但使用非專有服務獲得，例如來自營銷合作夥伴的數據或使用 Google Analytics（分析）或 Google Search Console 測量的在線搜索行為數據。
• 第三者
  • 來自專業數據提供商的數據，使用各種方法收集並由公司購買。 可能包括搜索量、趨勢、季節性、用戶意圖等數據。

2. 編譯和分析數據

數據驅動營銷的最大挑戰是將大數據轉化為智能數據——這意味著從從在線和離線來源收集的大量數據中過濾出相關信息，並將這些信息轉化為可用於推動行動的洞察力。

大數據分析是一個神奇的詞。 它用於商業智能領域以優化公司內部流程。 數據從各種來源中提取，以統一的格式集中和編譯，以便對其進行有意義的分類。

對於以數據驅動為目標的營銷，必須盡可能降低技術複雜性。 高效的分析需要能夠相互無縫交互的正確工具。 此外，還需要建立以連接、集成的方式工作的組織結構，而不是各自為政。

3. 將數據轉化為戰略

從數據分析中獲得的洞察力用於創建整合營銷策略。 這應該包括對目標和 KPI 的明確定義，並確定最大的機會在哪裡。 應該清楚（主要）目標是品牌知名度、潛在客戶開發、銷售還是網絡流量。 從數據中應該清楚大多數流量來自哪裡，哪些渠道和頁面轉換效果最好，以及大多數用戶在客戶旅程的哪個階段退出銷售渠道。

營銷策略應以整體方式組成，以整合和整合不同的數字和模擬渠道。 這些可能包括電子郵件營銷和 SEO、合作夥伴關係和活動，以及 SEA、展示廣告、重新定位、影響者營銷和離線廣告。 數據驅動的內容也可以成為這種組合的一部分：用戶有哪些問題，他們想要哪些功能，他們正在尋找哪些內容？

應用實例：

• 識別角色
• 使用季節性和趨勢來創建編輯和付費媒體日曆
• 使用季節性和趨勢來創建相關的網站內容
• 運行針對客戶特定偏好的個性化電子郵件活動
• 通過預測客戶會感興趣的產品，在正確的營銷渠道上推廣正確的產品
• 根據用戶在公司網站上執行的特定操作設置自動觸發的電子郵件
• 提高廣告購買效率

閱讀 Casper 的數據驅動內容策略

3. 衡量成功

由於公司的主要目標之一是提高效率，因此衡量績效顯然至關重要。 要衡量的因素取決於公司的目標。

以下是在線營銷最重要的績效 KPI​​ 的摘要：

• 目標：客戶忠誠度和流量質量
  • 跳出率
  • 平均會話長度
  • 每個會話的平均頁面瀏覽量
  • 保留率：今天的活躍客戶/定義的時間之前的活躍客戶
• 目標：客戶滿意度
  • 跳出率
  • 點擊率 (CTR)
• 目標：盈利能力
  • 每次購買成本 (ROI)：利潤 / 投資總成本
  • 每個渠道和每個頁面的轉化率，基於目標轉化，例如
    • 通訊註冊
    • 白皮書下載
    • 試用版註冊
• 目標：獲得新客戶
  • 每次收購成本
  • 獲取率
• 目標：強化品牌
  • 展示次數
  • 排名
  • 社交媒體渠道上的提及
• 目標：網站訪問
  • 交通
  • 會話

數據驅動營銷需要哪些工具？

正確任務的正確工具

只有從整體上著手，數據驅動的營銷才能成功。 為了實現這一目標，市場提供了大量可用於不同目的的工具，例如收集、編譯、分析、準備、可視化和利用數據。 這些工具可以分為七個主要應用領域：

1. 網絡分析：例如 Google Analytics、Google Search Console、Searchmetrics Suite
2. 社交媒體收聽：例如 Buzzsumo、Brandwatch、Sysomos、Meltwater、Vico、Buffer、Oktopost
3. 營銷自動化平台：例如 Oracle Eloqua、Marketo、Hubspot、Silverpop
4. 客戶關係管理 (CRM)：例如 Salesforce、Sugar
5. 報告和分析：例如 DataHero、DataStudio、Tableau、Domo、Qlik
6. 潛在客戶生成：例如 LeadFuze、LinkedIn Lead Gen Forms、Rapportive
7. 內容策略和創建：例如 Searchmetrics Research Cloud and Content Experience、Atomic Reach、Grammarly、Hemingway Editor、Curata、Canva

DMP：解開網絡並連接數據點

隨著大量可用工具的出現，對中央平台的需求正在增長。 公司希望擺脫孤島，實現跨部門合作——營銷、IT、業務分析和產品開發協同工作。 這個想法是，不同的數據不應再局限於不同的區域，而是所有系統都應該可以訪問所有數據。

數據管理平台或 DMP（也稱為營銷數據倉庫）提供了應對這一挑戰的解決方案。 這些技術充當“數據總部”，幫助公司從不同來源提取信息，然後對其進行整合、組織和分析。 DMP 包含一個數據庫和一組用於數據處理的功能。 DMP 的主要特點是：

• 收集、保存和分類來自不同數據源的數據
• 數據分析，創建報告和數據可視化
• 數據分割，例如沿著目標組線
• 數據激活
• 數據優化以不斷微調目標標準

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

包起來

數據驅動的營銷人員可以在正確的時間、正確的地點通過正確的營銷信息接觸到他們的高潛力客戶。 與其實施單獨的措施，不如創建以客戶為中心的整體生態系統。 這使活動更有效、更成功且更可衡量。

如果您想親自了解數據驅動的方法可以為您的營銷活動帶來哪些好處，那麼您可以安排與我們的數字策略小組的約會，看看我們的顧問可以如何為您提供幫助。

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