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数据驱动的测量与归因重构营销

数据驱动的归因已然成为现代营销最关键的要素之一。简而言之,它使用数据来确定哪些干预措施对营销活动的成功影响最大。考虑到近年来有更多渠道接触客户,正确归因对于获得正确的洞察力至关重要。

品牌不断评估如何更好地开展营销活动。在预算有限的情况下,营销人员本身越来越需要从客户参与、收入贡献或业务成果的角度展示活动的价值。营销人员必须尽可能地衡量和优化,同时根据洞察力测试、学习和调整他们的活动和活动。

因此,品牌可以通过了解第一方数据(他们直接从客户那里收集的信息)为执行此类营销测量活动做好准备,使用技术使品牌能够开展成功的活动,并投资于人力资本。

接受第一方数据

拥有正确的数据是任何成功的营销活动的关键。然而,许多品牌仍然投资于第三方数据源,而不是依赖他们已经掌握的信息。事实上,公司第一方数据为企业更快地转向不断变化的客户需求提供了一种宝贵的方式,包括尊重客户隐私和信任期望。

品牌可以使用它来更有效地评估其营销投资。通过在目标受众中取得最大成功的渠道中衡量和归因信用,营销团队可以快速确定在涉及许多接触点和渠道的复杂客户旅程中哪些是有效的,哪些是无效的。

同样重要的是发现原本未知的新细分市场。超越传统的归因方法,将基于规则的模型与可访问的数据科学方法相结合,可以揭示对营销人员来说非常宝贵的隐藏见解。

技术作为推动者

技术在业务决策过程与如何转化为对营销的积极影响之间架起了重要的桥梁。高管不会根据数据做出决策,他们需要只有充分利用第一方数据才能获得的洞察力。

这就是人工智能、机器学习和数据分析等领域大放异彩的地方。例如,基于机器学习算法的自动化可以帮助获得洞察力,而营销人员可以专注于实现他们的战略目标。以技术为基础,组织可以做出更明智的决策,并根据需要调整营销活动。

人性化的方法

第三部分是对影响营销变革所需的人力资源的集中投资。即使在营销之外,所有业务团队都依赖洞察力来更好地完成工作,但所有团队成员都必须了解并致力于接受数据的重要性。

讲相同的“数据语言”与协作以提供更好的营销计划一样重要。随之而来的是理解所呈现数据的重要性。如果营销人员(和其他任何人)无法理解正在创造的洞察力,那么拥有数据科学团队就没有什么意义。这就是对技能发展的持续投资,尤其是从数据素养的角度来看,可以帮助释放重要的商业价值。

营销的未来

从营销测量的角度来看,每个品牌都是从自己独特的位置开始。有些人可能只是开始涉足数据驱动,而另一些人则在他们的旅程中走得更远。

对于前者,企业必须缓和其期望。关于分析和数据科学的潜力有很多炒作,但现实却大不相同。必须区分高管的愿景与可以实现的目标。分析师必须使用各种方法,并以故事驱动的方式呈现数据,让没有这种专业背景的人做出正确的决定。

更先进的公司可以研究诸如神经网络和强化学习之类的东西。即便如此,解释数据是关键。这些企业可以使用分析分数来帮助实现更好的客户结果。通过机器学习将数据可视化和数据科学结合起来,数据变得更容易解释,但必须具备数据素养的基础才能理解这一切。

对于任何组织来说,营销衡量都是帮助建立更好的客户体验的秘诀。这种测量提供了业务问题和品牌必须做出的决定之间的联系。

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