数据结构
网络
关系型数据库管理系统 (RDBMS)
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C语言编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
服装设计
法律研究利用数据驱动营销助力企业数字化转型
数据驱动营销是指利用用户数据来优化和定位媒体购买以及新的沟通方式。它是数字广告史上最重大的变革之一。虽然信息业务在历史上并不常见，但专业媒体渠道的激增和不断变化的客户期望使数据分析成为当前营销运营中的一个关键要素。公司可以根据一些见解微调其工作，以实现最佳的客户体验和广告成本的最大价值。
数据驱动营销的优势
在程序化购买行业，数据驱动营销很可能是最复杂的营销方式之一。营销公司和广告客户正在通过利用分析和计算来消除媒体策划和购买中的大部分不确定性。
广告支出和营销信息会进行调整，以便专门针对相关的推广目标进行展示。单一目标广告的时代已经结束。一些公司仍然可以从重要的概念中获益，但总的来说，营销传播必须变得越来越具体，才能具有足够的相关性来吸引客户。研究营销提供的个性化程度的提高促进了社交商务，同时创造了愉悦的数字体验。
在哪里以及如何使用它？
如今，数据驱动营销始于客户关系管理 (CRM) 软件的推出。CRM 使营销人员能够随时了解用户，特别是他们的联系方式和姓名。CRM 为一个新行业铺平了道路，即网络分析系统，该系统催生了计算机化内容营销。库存管理软件和 Eloqua 是该领域先驱的两个例子。它们根据通过网站和电子邮件跟踪的客户联系信息创建业务策略概况。此客户概况允许根据特定触发器和操作自动发送消息，以及细分潜在客户。
现在，用户不仅通过商家网页和消息上的企业媒体进行跟踪，而且还通过购买的新闻进行跟踪，因为广告正在投放——这种技术被称为数字营销。它旨在帮助营销人员以更易于管理的方式聚合数据，并为新的营销和艺术计划提供更多见解。
数据驱动营销中的创意思维力量
它可能由该媒体组织中的任何公司发布。架构师“创建”了一个创意文件并监督其展示。在文件被传递后，它的命运就被决定了。近年来，一些公司（如 Instagram）开发了新的样式，这些样式需要下载许多不同的素材才能让作者制作最终广告。这被称为“发布”原生广告或创意。内容是一组对象和环境，在广告出现的渠道环境中提供给客户。
此外，随着艺术、营销和分析的融合，广告客户希望根据消费内容的个人以及他们观看内容的方式来调整内容。侵入性的富媒体广告正在消失，为更具吸引力的新模式让路，这些模式采用更多客户形式，利用文本个性化而不是入侵来吸引眼球。
使用社交媒体不再是实现上述所有目标的第一条也是唯一途径。由于算法品牌和推广技术，客户体验的各个方面都可以进行定制。
数据驱动营销中的挑战
要建立数据驱动的计划，您必须实施正确的数据方法。这确保您的行动和策略基于准确的数据，这些数据表明客户的需求。如果您的数据不符合数据性能标准（例如及时性、准确性、完整性、普遍性和其他标准），您就有可能仅仅根据提供很少见解的数据做出判断，而这些数据无法洞察用户真正的需求。实际上，超过四分之一的新收集数据至少存在一个重大不准确之处，哈佛商业研究发现，只有 3% 的数据完整性评级令人满意。鉴于此，广告代理商必须在开始使用统计方法之前确认他们拥有数据完整性要求和指南。
数据驱动带来信息
许多企业已投资于大数据（有时是各种资金），但尚未获得明确的投资回报。如果您获得了大量信息但没有正确的事实，那么它将对您的业务计划产生最小的影响。尽管 70% 的营销和推广领导者认为数据驱动广告是一个重要的目标，但只有大约 2% 的人从参与这些技术中获得了积极的收益。企业必须拥有合适的人员、流程和技术才能最大程度地利用其数据。这包括可以从大数据中提升的数据分析师、数据清理技术以及必要的软件供应商，以过滤、分析和分析大量信息。
建立数据业务策略需要时间和金钱，因为广告代理商必须确保已制定适当的规则和政策。虽然广告代理商经常发现这项任务更困难，但好处最终是值得的。
但是，如果您的组织拥有必要的人员和设备，确定从哪里开始可能很困难。在开始他们的旅程之前，广告代理商应确保他们制定了全面的计划，或与真正的第二方合作，后者可以建议他们如何从数据中获得最大价值。
数据驱动营销的步骤
这将由系统的目标决定。如果您试图构建人们的个人资料，您将优先收集业务数据。如果您想走获取和用户体验的路线，请关注相关信息。在确定目标后，请确保您可以设置指标，这些指标可以帮助您评估程序的成功。
了解您试图通过数据实现什么非常重要。与公司数据科学家团队合作，确定当前信息中的任何漏洞，并确定如何或何时填补这些漏洞以评估指标并继续前进。
同样，如果您的数据方法建立在错误或不足的数据之上，您不会立即体验到良好的结果。实际上，您冒着以偏离客户期望的方式改变广告的风险。创建明确的数据完整性策略以降低此风险。这确保您的选择基于最新的近期和相关事实。在部门之间建立规则，以确保每个部门都以完全相同的方式记录相同的数据。
结论
客户的期望现在需要统计营销，尤其是在了解联系他们的平台、软件和技术的数量不断增加的情况下。如果完成这些策略，您可以通过提供定制的客户互动、优化支出和实现更好的投资回报率来利用分析的潜力。
81 次查看
