虽然我们都同意数据驱动营销的重要性,但问题是:企业是否在使用正确的数据?最近的一次自动化资料处理评论文章这表明,太多的营销组织主要依赖数据进行向后看的分析——例如,衡量绩效,而不是构建分析仪表板来推动即将到来的活动或提供战略规划信息。

如果这听起来很熟悉,看看下面的例子,看看如何让你的数据驱动营销活动全速前进:

1.了解你的目标受众

将设计思维方法和数据科学相结合,可以让营销人员全面了解不同的消费者概况、行为和需求。利用数据科学,企业可以首先根据人口特征、地理信息、产品使用和行为特征分析和细分消费者。从那里,设计思维过程可以用来分析这些消费模式,为每一个识别最相关的因素,并创建人物角色。这种结合设计和数据科学框架最终为关键客户角色提供更好、更有针对性的活动。

2.预测客户终身价值

分析和机器学习可以帮助公司确定客户终身价值(CLV),并相应地优化获取成本。有了对客户价值的明确理解,公司就可以根据潜在回报来评估在客户身上投资多少。此外,这种方法允许营销人员评估每个客户档案的各种策略和投资水平,以获得具有更高CLV的新客户。

3.建立有效的倾向模型

大多数营销组织仍然依赖一种“一刀切”的方法来吸引潜在客户。数据分析可以通过倾向建模使这种方法现代化,倾向建模可以预测潜在客户和客户执行某些操作的可能性。为了有效,倾向模型必须是动态的,并且能够随着时间的变化而适应变化。公司可以通过自动化数据管道和流程来解决这个问题,定期对模型进行再培训。同样重要的是,这个模型必须具有可扩展性,这样在第一次使用后才不会被抛弃。

4.监控消费者情绪并采取行动

数据分析,再加上自然语言处理(NLP),使企业能够通过社交渠道挖掘消费者情感的宝藏。利用机器学习,营销人员可以将情绪划分为消极、中性或积极,并更有效地对客户反馈采取行动,获得见解,以改善整体客户体验。

5.驾驶智能自动化

另一个关键用例是利用人工智能来提高重复任务的效率和性能。自动化可以通过提高营销人员的预测能力,以及利用营销自动化工具更有效地创建和交付内容来增加收入。

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