数据驱动营销 2023 – 最大化营销投资回报率

由于营销部门最近经历了重大变革，因此不再需要基于直觉或先入为主的工作。 今天的营销人员将客户数据视为最值得信赖的信息来源。

更多关于客户的信息比以往任何时候都触手可及。 最好的结果是由营销人员使用这些见解来制定数据驱动计划来实现的。

现在让我们更多地讨论数据驱动营销以及与之相关的其他几个方面，包括在数据驱动营销中使用代理和网络抓取工具。

什么是数据驱动营销？

用最简单的术语来说，数据驱动营销是基于客户数据优化品牌信息的策略。 数据驱动的营销人员使用消费者信息来预测其目标市场的需求、需求和未来行为。

这些知识有助于为最大的投资回报率 (ROI) 创建量身定制的营销计划。

数据驱动的营销人员可以检查消费者购买了什么以及他们的行为方式和对广告的反应。 数据驱动营销旨在通过可操作的信息回答有关目标受众的相关问题，例如谁、何时、何地。

之后，这些信息将用于预测未来客户的需求、愿望和行为，从而根据收集到的有关理想客户的信息制定营销策略，以提供最大的潜在投资回报 (ROI)。

数据驱动营销如何运作？

实施数据驱动营销的方法有很多种。

例如，您可以使用人口统计信息对您的营销计划进行分类。 不同的行业、社会群体和邮政编码通常对某些策略的反应要好于其他策略。

统计数据可以向您显示某个细分市场喜欢您的库存中的哪些产品或流行语。

一家草坪护理公司明白，它需要通过将数字广告重点放在社区上来针对对价格敏感的客户投放能引起他们共鸣的广告。

他们结合人口普查数据和先前活动的信息，针对不同的人口统计数据投放了几则广告。 结果：点击率提高了 200% 以上。

破译数据并不总是那么简单。 对一些人来说，跟上消费者行为的快速变化一直是一项挑战。

尽管如此，一些人还是设法从这些变化中获利。

例如，一家零售运营商预测，在 COVID 危机期间，随着城镇解除封锁，美容产品的销量将会上升。

他们监测交通数据和流行病学信息，以决定集中精力的地点和时间。

在数据驱动的营销中使用网络抓取工具？

只需要适当的应用程序编程接口 (API)。 程序可以使用 API 相互通信。 此外，在线抓取 API 使从网站收集和组织数据变得简单。

事实上，您可以使用 Scraping Robot 的 API 从其他网站收集和汇总数据，并将其输入到同一个研究应用程序中。 您不必担心不完整的图像会破坏整体。

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在数据驱动营销中使用代理？

可靠的网络抓取工具是不够的。 当网站注意到单个 IP 地址发出大量请求时，它们会变得愤怒并阻止服务器。 您需要使用代理进行网页抓取，以便在没有预建抓取器的情况下正常运行。

您使用代理代替您自己服务器的 IP 地址来访问远程 IP 地址。

将您的批量数据请求从您自己的地址分散到不同的地址，而不是一直用它们敲打一个站点。 问题已解决。 各种代理的功能各不相同。

旋转代理与静态代理

使用静态代理，您可以购买预定数量的可靠 IP 地址以供使用。 如果您希望获得新地址，则必须手动更改为您也拥有的不同 IP 地址。

对于大规模的数据驱动营销，轮换代理是一个更好的选择。 您可以访问大量专用服务器，而不是一组。 最好的部分是，Rayobyte 会自动在它们之间切换，为您提供最先进的网络抓取功能。

数据中心代理与住宅代理

数据中心是数据中心代理的起源地。 它们通常是大量购买的，与您所在的位置或互联网服务提供商无关。 实际上，您可以自由选择任何区域。

另一方面，住宅代理连接到特定的 ISP 和住宅区。 尽管它们的成本更高，但它们不太可能被网站列入黑名单。

一些网站还禁止来自数据中心的所有流量。 它们只能通过家庭 IP 地址访问。

什么是传统营销？

任何不在线进行的营销活动都被视为传统营销。 印刷品、广播、直邮、电话和户外广告，如广告牌和院子标志，都包括在其中。

在为目标受众识别和创建正确的信息时，传统营销将来自焦点小组、客户满意度调查和历史销售趋势的数据与第一手经验和直觉相结合，而不是数据。

通过一系列的技术，包括报纸广告、广播和电视广告，可以达到目标受众。

数据驱动营销与传统营销的区别？

我们必须回到营销的基本理念，才能理解其中的区别。

传统上，营销主要集中在两个目标上。 首先找出客户想要什么和需要什么。 利用这些知识来交付客户要求的产品。

为了实现这些目标，传统营销团队结合了两个因素：

• 当时可用的市场研究，以及
• 他们对目标受众的假设。

然而，这种策略经常需要反复试验。 为了确定可以帮助他们实现目标的方法，企业必须尝试多种不同的技术。

相反，数据驱动的营销使广告商能够在理想的时刻接触到客户。 并提供适当的产品。 然而，利用数据的优势不仅仅在于增强通信。

现代营销团队使用客户洞察来：

• 通过个性化提升客户体验
• 针对特定的营销细分
• 吸引新客户
• 品牌可以使用这些数据来实时衡量和调整他们的策略。

数据驱动营销的好处

今天的消费者始终通过品牌信息和营销与品牌或服务保持联系。 结果，人们现在对他们决定回复的通信更加挑剔。

通过实施数据驱动策略，营销团队可以大大提高目标受众点击广告、参加网络研讨会、阅读博客文章或采取任何其他有助于实现转化目标的行动的可能性。

数据驱动战略可帮助公司更好地了解客户的需求和需求，从而改善客户体验和品牌声誉。

此外，由于用户更有可能响应数据驱动营销提供的超针对性内容，因此他们提高了转化率。数据驱动营销的主要优势包括：

增强客户体验

为了改善客户体验，数据驱动营销主要使用详细的消费者资料。 因为将近一半的客户声称他们在经历了负面体验后离开了网站去其他地方购买产品，所以这对于成功至关重要。

通过数据驱动的营销来增强个性化，从而带来积极的客户体验并增加消费者对品牌的信任。

根据麦肯锡的说法，个性化客户体验可以使营销支出的投资回报率 (ROI) 增加 5-8 倍。

增强对支出优化的归因

对于营销人员来说，弄清楚他们的广告预算是如何使用的是一个常见问题。 通过由分析工具提供支持的数据驱动营销，营销团队可以确定广告预算中对转化率或品牌知名度影响最大的部分。

为此，使用统一营销衡量 (UMM) 等归因模型分析客户旅程。 UMM 考虑了多点触控归因和媒体组合建模，以提供购买路径的完整视图。

公司可能会认识到影响潜在客户和客户如何通过销售渠道的因素，并相应地分配资源。

制作相关内容并复制

通过分析消费者数据，营销团队可以深入了解目标受众喜欢参与的创意、图像、文案和材料的种类。

要吸引您的听众，在适当的时间发送适当的信息是至关重要的——一个能够满足个人需求并增加价值的信息。

分析您的分析将帮助您确定哪些内容和消息对您的受众最有效。 这可以帮助您了解客户并做出更成功的产品决策。

更好的决定

当团队采用数据驱动的营销方法时，他们通常可以做出更好的决策，因为三分之二的营销人员认为，基于事实而非直觉做出决策更为可取。 得益于数据分析，营销人员可以更多地根据实际用例而不是理论来做出决策。

然而，数据驱动的营销并没有低估可能影响消费者购买决定的情感方面。

营销团队必须使用一个既考虑理性决策又考虑情感决策的框架来分析数据，以确保他们在营销活动中得到适当的平衡。

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数据驱动营销的挑战

数据驱动的营销，如果以正确的方式进行，可以为您创造奇迹。 但是，数据营销人员在处理大量客户数据时可能会经常遇到一些挑战。

收集消费者数据

消费者数据收集可能会变得非常繁琐，许多营销人员不确定到哪里寻找这些信息。

您的团队将需要进行人工数据输入，因为即使是最先进的数据集成解决方案也只能从一组有限的来源收集数据。

由于这种焦虑，营销人员可能会过度考虑数据驱动的营销，并变得犹豫不决。

管理数据

如果您想保持数据驱动营销产品的优势，您必须确保您的数据尽可能最新。 确保您使用的是实时数据。 如果不是，则无关紧要。

但是，手动收集数据非常耗时，而且对于企业维护来说可能具有挑战性。

合并数据

收集、评估和同步数据的能力是在营销中有效使用数据所必需的。

目标是整合所有平台和系统。 此外，可能很难理解数据的重要性，然后确定如何将其纳入您的营销计划。

数据驱动营销——最后的想法

在当今竞争激烈的数字化市场中，公司的健康和成功将取决于数据驱动的营销策略。

使用数据驱动的解决方案，营销人员可以提高投资回报率和利润，优化营销预算，最重要的是，确定最有效的营销策略。

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