摘要:营销,曾一度被认为是神秘莫测的魔法,现在已经成为一种可量化、以数据为基础的功能。但在企业中,如何利用数据分析推动营销决策呢
名字总被赋予阴郁的含义,如今,数字化市场营销宣布将客户数据作为他们新的主宰者。不经过对数据分析的切实考量,就不能下营销决策。营销魔法已经开始量化,但数据导向的市场营销究竟意味着什么呢
“可以说,在市场营销历史上最重要的演变是能够了解你所拥有的数据的含义,什么数据是可以拿到的,如何组织并最终激活这些数据,”一家利用客户数据创建并交付一对一营销视频的技术供应商, SundaySky的广告部执行副总Mark Flaharty说。
数据从哪里来
客户数据随处可得。销售交易数据就安静地躺在公司CRM和ERP系统里。营销中的客户交互、客户服务数据悄悄地躲在数据仓库中。除此之外,社会聆听、在线调查、客户反馈、物联网每天都会产生大量的数据。
另外,还有一些外部数据提供商,比如Avention,也就是之前的OneSource,一家提供B2B客户及前景数据的公司。他们把内部数据混合并添加到分析工具中,最终拿到营销洞察结果。Avention数据能够使企业更好地目标公司前景、管理客户购买的生命周期。
“我们要在营销分析上再添一把火,”Avention 的CTO Hank Weghorst说。“这些团体都想利用数据分析出竞争优势。”目前,营销是Avention业务增长最快的部分。
陷入无穷的数据分析
也难怪营销商常常觉得不知所措——有时甚至大脑宕机——突然出现了海量可用的客户数据。他们需要通过数据做即时决策,压力巨大。根据Monetate统计,四分之三的顾客想要零售商收集并利用个人数据提升购物体验。
数据来自于方方面面,但比重并不相同。营销人员还要从众多无用数据中将有用数据分离出来。这是工作流程的一部分,CIO帮助CMO了解众多内外部数据资源及它们的营销价值。另外,技术供应商也可以提供一些帮助。
“我们帮助(CMO)了解这些数据指标测量的量化,”Weghorst说。“发现有用、有预测性的数据,剔除噪音数据,可能性的添加一些其他资源。”
面前猛然摆着如此海量的数据、分析和技术,营销人员最好还是从最终目标着手:通过这些数据,你最终想要的到底是什么
Forrester声称,正确的数据能够识别顾客偏好,发现未满足的客户需求。一家服装零售商巧妙地利用行为和位置数据研究那些在店里只逛不买,然后去其他地方购买低价类似款的13到24岁的女性。这条信息引导零售商们针对上述顾客定制了低成本线路的服装。
建立更好的关系
客户数据不只是销售预测。营销人员可以利用数据改善客户关系。机场利用实时数据和识别技术来识别乘客、行李和工作人员,减轻物流压力,防止延误,Forrester说。当航班取消,航空公司会通过app建议受影响的旅客改选航班。
Forrester还引用了另一个数据推动创新服务的例子:Mattersight利用客户数据库中存储的数十亿交互数据以及预测算法,将拥有相同沟通方式和行为特征的客户交付给同一位销售代表。
数据在手,一切都可能发生。
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