在过去的几年里,营销人员一直在召开背靠背的危机会议。陈旧的解决方案走到了死胡同——很久以前。消费模式不稳定,品牌忠诚度前所未有。对于困扰营销部门的这些和其他问题,专家们提出了一种解决方案——数据驱动的营销。
什么是数据驱动营销?它为什么如此重要?
这是使用客户信息来优化商业广告和营销传播。在数据驱动的营销中,营销人员收集消费者的数据并通过数据分析工具运行它们,以预测购买者需要什么、为什么、在哪里以及如何。
许多品牌使用数据驱动的营销来更好地细分受众。当品牌拥有正确的数据时,他们可以确定哪些消费者参与了他们的营销工作,确定了最佳渠道并缩短了客户最容易接受的时间。
此外,通过 A/B/n 测试等数据驱动的营销技术,品牌可以测试驱动双重营销活动,并选择最受客户欢迎的营销活动。从长远来看,这可以为公司节省大量资金,并保证更大的投资回报。
数据驱动的数字营销的一个关键优势是个性化。品牌现在可以使用从客户互动中收集的数据来制定个性化的营销策略。最终目标是最大化每美元广告的回报。
当企业收集和分析客户的数据时,他们可以发现趋势和客户需求。然后,新信息有助于确定采用哪种广告和销售方法。
数据驱动的营销目标
日常生活中的一个例子是 OTT 平台。为了向订阅者推荐其他电影、电影、音乐视频和视频,Netflix和 YouTube等顶级媒体平台会不断分析其客户的偏好。
如何建立数据驱动的营销策略?
数据驱动的数字营销的挑战也很多。要使这种策略有效地发挥作用,必须满足许多条件。最关键的一步是建立一个万无一失的数据驱动营销策略——为此,您需要规划您的销售渠道,找到正确的数据驱动解决方案并组建一支称职的团队,包括专门从事受众放大或预测分析的专业人士.
设计数据驱动的营销计划的主要行动是:
- 找到您的目标受众。在项目的这一部分确定您的目标市场是谁。您需要指定人口统计信息,例如目标受众的位置、年龄、性别和兴趣。
- 定义目标。您可以选择许多潜在目标,例如增加销售额、提高品牌知名度、为您的网站吸引更多流量或提高客户满意度。
- 收集数据。您可以从 CRM、销售历史、消息应用程序和客户调查结果中获取数据。如果您正在寻找一种工具来统一配置文件并将客户数据存储在一个地方,请注意客户数据平台 (CDP)。
- 分析数据。据福布斯报道,近 36% 的公司没有充分利用其大数据,47% 的公司计划在未来推出数据分析工具。您需要分析收集到的数据,以确定研究问题的答案。
- 实施见解。在数据驱动的分析之后执行。此阶段使用来自数字营销数据的见解来优化客户旅程。研究结果表明,80% 的受访者更喜欢提供个性化体验的公司。这可以通过分布在不同渠道的数据驱动内容来实现。
- 分析结果。数据驱动的方法需要对结果进行定期和严格的测量。跟踪客户的行为是根据他们的需求定制策略的唯一方法。请记住在查看第一个结果后继续测试并根据需要改进您的活动方法。
不要盲目飞行。要使贵公司的数据驱动战略取得成功,选择关键绩效指标 (KPI) 至关重要。这些是关键的数据驱动分析指标,保证您作为营销人员的宝贵注意力、努力和财务。
流量来源
您的企业有很多机会将流量(网站访问者)转化为客户,因此必须逐月衡量您的流量。设定切合实际的转化目标可以帮助您实现这些目标。
您的网站访问者的来源是什么?您的网站可能会从各种来源获得流量,包括自然关键字、直接流量、社交媒体链接或电子邮件。将您的精力集中在最大的流量来源上。
投资回报率 (ROI)
简单地说,计算您的投资回报率意味着回答这个问题:我们是否在所有营销费用之后盈利?您可以通过从收益中减去支出来计算投资回报率。
获客成本 (CAC)
您可以衡量您的策略为每位客户转化花费了多少资金。如果客户获取成本太高,就会无声无息地摧毁您的业务。
客户终身价值 (LTV)
LTV 代表客户在您的产品上的终身消费能力。因此,这可能是一个强大的指标,可帮助您决定在客户获取方面投入多少资金——如果您的支出超过收入,您就会亏本。
客户流失率
公司的客户流失率是指离开公司的客户数量。该指标也称为客户流失率。对于数字营销人员来说,跟踪此衡量标准至关重要,因为它是营销工作的试金石。
客户满意度 (CSAT)
客户满意度是一个衡量客户对公司产品或服务满意程度的指标。有了这些数据,营销人员可以改善客户体验或向产品设计团队反馈见解。没有什么比询问客户是否对您的产品满意更好的了。这就是为什么正确收集客户反馈非常重要的原因。
结论
数据驱动的营销方法可以带来非凡的业务增长。捕获大数据,使用营销指标,利用数据科学和分析。成功很快就来了。