成功的以数据为导向的营销策略的10个要素

根据对162位美国高级管理人员进行的调查的“ 见解报告”，“高达64％的调查受访者“强烈同意”数据驱动型营销对于在竞争激烈的全球经济中取得成功至关重要。” 尽管不能否认高管和营销人员都意识到了数据驱动营销的好处，但仍有许多障碍需要克服。例如，“来自不同提供商的数据，不连贯的系统，变化的内部团队，不协调的责任制可能会阻止营销人员在正确的时间以相关且一致的信息与正确的消费者联系。”

要解决这些问题，您可以通过实施以下十种技术来创建数据驱动的营销策略。

1.组建团队
使用数据创建营销策略显然始于处理数据。但是，要使其有效，就必须有跨部门和跨学科的团队。理查德·贝斯顿（Richard Bayston）在《艾芬惊奇》（Effin Amazing）上建议： “这不仅仅意味着IT部门的人与销售部门的任何人聚在一起，经理们认为他们可以尽力而为。” 这意味着您必须找到“愿意超越其知识领域的人”。例如，“数据科学家必须乐于学习市场营销；销售人员必须愿意学习IT。”

因此，在组建全明星团队时，例如，寻找来自“差异很大的专业领域”的数据科学家，或者将某人安置在C-Suite中，以监督数据和分析。并且，通过频繁召开会议来使这些人之间的协作成为优先事项，每个人不仅分享想法和信息，而且分享成功的功劳。

2.注意您自己的事
吉姆·贝格森（Jim Bergeson）在MarketingProfs的一篇文章中 指出，“数据有时隐藏在组织的内部资源中，可能与产品或服务的经销商或转售商，销售人员或IT保险库中的锁定。”

您可以通过构建“唯一的客户标识符以在客户记录级别连接不同的数据源”来开始挖掘此数据。这将提供对整个客户体验的见解，例如“经销商渠道中发生的事情，销售点，来自呼叫中心的投诉或服务呼叫，在线建议，推荐，担保数据，注册，续订和后续购买。”

从那里，您可以识别和调查数据元素之间的这些关系。

3.数据超越数字
Iversoft Solutions的Erik Bitmanis说： “给数据和数字一个数值之外的含义 。” “首先要知道您的目标是什么以及将对这些目标产生影响的KPI，才能做到这一点。”

Bitmanis总结道：“一旦您的团队看到这些指标如何积极（或消极）影响您向目标迈进，那么这些数据点将比电子表格上的简单数字更明显。有形性是使人们关心并想要使用数据的关键。”

4.确定正确的渠道。
您是否知道“看到电视节目相关推文的Twitter用户中，有90％可能会立即观看该节目，搜索更多信息或共享有关该节目的基于推文的内容？” 聪明的营销人员能够利用数据来发现哪些消息最能与其客户联系，以及使用哪些渠道发送这些消息。

Skyword的营销内容专家Ted Karczewski在 内容营销学院 表示：“ Arby's在平衡数据计划与创意营销之间做得很好。” 例如，在2014年格莱美颁奖典礼上，阿比（Arby's）知道“很大一部分观众将在Twitter上围绕活动进行现场对话。” 在展会期间收听社交媒体时，该公司的社交媒体总监“观看了颁奖典礼，并等待机会与相关的实时社交媒体内容进行对话。”

5.建立模型以预测和优化业务成果
Dominic Barton和David Court在麦肯锡公司（McKinsey＆Company）上提醒我们 ：“数据是必不可少的，但性能分析和竞争优势源于分析模型，这些模型允许管理人员预测和优化结果。” 建立此模型时，您无需先从数据开始。相反，要确定商机，模型可以提高绩效。

巴顿和法院发现“这种假设导向的建模在管理人员更广泛理解的实际数据关系中产生了更快的结果和根源模型。”

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6.确定评估成功时要衡量的指标
确定战略目标之后，您需要确定将用于确定战略成功程度的指标。Tricia Moon的目标是增加Rival IQ 上的博客读者，在 该指标中，您将使用诸如“帖子的参与率，链接点击次数，文章在社交网络上分享的次数，社交人士在该文章上花费的平均时间” ，来自社交网站的读者的百分比增长”

在评估目标时，请查看这些数字并询问 它们如何影响您的业务。

7.确保您的数据准确无误
“您希望一切都尽可能地接近完美，尤其是当人们使用您作为来源并可能进行案例研究或报告您的信息时，” CIO BroadbandSearch的市场经理Amy Medeiros说 。Akamai首席营销官布拉德·林克林（Brad Rinklin）补充说：“最糟糕的事情是对数据进行大量宣传，然后让竞争对手或主要出版物说您的数据很糟糕。”

在执行策略之前，可以通过第三方（例如，麻省理工学院或斯坦福大学的教授，数据科学家或行业分析师）对数据进行审查来避免此错误。

8.创建买方角色和以客户为中心的内容
当您忙于挖掘数据时，很容易忘记一个极端：“仅数据无法构成营销策略”，StartUp Nation上的Sreeram Sreenivasan说 。在您的团队分析数据然后“形成假设，构想和下一步”之后，才能形成见解。这包括分析“客户行为，购买模式，偏好和背景，以发展不同的买方角色。” 借助这些信息，您可以“确定每个客户是谁，他们喜欢购买什么，他们喜欢搜索什么，他们的兴趣是什么以及对他们有什么影响。”

创建买方角色后，您将需要创建个性化且对目标受众感兴趣的以客户为中心的内容。

9.建立公司范围内的目标
Farnaz尔法恩，在BIRST产品战略总监，讲述了尼尔·戴维 Mycustomer.com：

“衡量市场投资回报率变得越来越困难，因为它需要与销售定义为销售就绪潜在客户的定义或服务团队认为确定客户是否愿意进行追加销售的内容保持一致。在这种情况下，进行ROI对话需要营销人员及其业务同行对描述客户的内容，特别是定义高价值客户的内容具有一致的单一看法。”

Davey补充说：“这对于组织打破部门之间的孤岛，将来自CRM，市场营销自动化，服务和财务系统的数据整合到一个视图中，以及就共享定义达成一致，并使ROI的定义保持一致将很有帮助。好。”

10.继续测试
尽管数据可以为我们提供开始制定营销策略的起点，但必须经常对其进行操作和测试。值得庆幸的是，马修·巴克利（Matthew Buckley）在《新品种营销》上说 ，通过小型实验测试您的营销努力“一天就可以完成”。