年中检查点：三种依赖数据的营销策略

下半年的财政开始是企业回顾和重新评估的自然时刻。

在任何一年，营销人员都可能回顾一月份设定的目标，并将实际情况与预测进行比较。 但由于当前的事件，许多人会发现 2020 年年中在几个层面上都不是“按计划”。

年中评估在这种低迷的运营环境中哪些有效，哪些无效将是关键——尤其是跨数字渠道，这是大多数地区数月以来的主要销售模式。

您是否有效地接触并吸引了客户？ 放弃购物车有什么规律吗？ 您可以从这些调查结果中学到什么，为下半年的强劲反弹提供信息？

无论您是为现有基础优先考虑个性化策略，还是在下半年寻找新的潜在客户，情境智能都可以帮助推动真正的价值。

使用全面的第三方情报验证和丰富品牌自己的客户数据可以更深入、更全面地了解现有和潜在客户。

了解更多关于已知品牌互动之外的偏好、需求、习惯和行为可以帮助营销人员磨练他们的新收购信息和策略。

不知道如何开始？ 考虑上下文智能如何帮助您在下半年及以后实现目标：

1）扩大你的数据库

除了让现有客户满意之外，几乎每家企业的首要目标都是扩大其基础。 这个目标并不总是容易实现； 它涉及发现并接触潜在的新受众。

最可靠的方法是深入分析现有的、当前的客户档案，然后再寻找具有相似特征的新消费者群体。

一个强大且不断发展的数据集可以帮助营销人员做到这两点。

首先，企业可以深入了解他们拥有的最好、最忠诚的客户的数据，以更好地了解他们是谁，包括特定的习惯和属性，以及他们在生态系统中“生活”的位置。

其次，企业可以将这种更加明确的客户模型与大量第三方消费者数据进行比较，以添加上下文智能并更准确地识别潜在客户。

这不仅仅是关于数据； 相反，它是关于了解相关的消费者行为。

例如，使用消费者居住的地方、他们喜欢什么、他们花多长时间查看特定类型的广告或在线平台，然后使用这种智能来查找具有重叠特征的相似配置文件，这是品牌广告的理想选择。

这是一个两步过程，不断丰富自有数据以构建更加立体的客户档案，然后使用它来做出更优质的客户获取选择。 最终，它是关于在正确的平台上进行正确的营销之前让正确的消费者。

2）了解客户4.0

您可能认为您很了解您的客户，但实际上，您只是在处理他们更广泛存在的一部分。 有时，您对它们的不了解将意味着您的营销工作未达标。

如今，购物者充斥着争夺注意力的广告，越来越多的消费者对判断不当或不相关的内容的容忍度越来越低。 Forrester 的首席分析师 Brendan Witcher 很好地说明了这一点：

“如果你向 1000 万人发送一封电子邮件，去年你有 1000 份销售额，今年你有 1500 份销售额，每个人都在击掌，'哇哦，销售额增长了 50%！' 除非你与 9,998,500 人无关。 你一年做 136 次，每周发三封电子邮件，你认为你的客户档案会有多健康？”

个性化是关键，由填补空白的第三方数据推动。 一个品牌的失误越少，他们就越有可能吸引新客户并保持现有粉丝群的信心。

根据甲骨文零售年度消费者研究报告，这种意向策略至关重要，因为只有 20% 的全球购物者认为他们从零售商处获得的优惠总是相关的或个性化的。

来自一系列应用程序、呼叫中心和社交平台的第三方客户数据可以为客户档案添加新的参考点，帮助塑造和磨练更敏锐、更准确的印象，从而为更好的参与提供信息。

了解交易何时发生、购物者对特定界面的反应以及季节性如何影响行为对于促进销售都至关重要。

除了广告之外，还可以通过对忠诚度计划产生的数据进行更优质的评估来培养与现有客户的更个性化、更有利可图的关系。 这是关于在人们需要的时候准确地提供人们想要的东西。

3) 使用数据做出更明智的业务决策

有效的营销依赖于可靠的业务决策，而更明智的客户洞察也可以在这里发挥重要的催化作用。

从优化品类到场地规划，整个企业受益于更完整的客户图景和开阔的视野。

确保拥有的洞察力与正确的外部线索相结合以丰富它——无论是从网络订单发货中收集的客户位置数据还是普遍的趋势和购买行为——提供了一个全面的合理公式。

事实上，任何零售决策，从提供的分类到结账时提供的促销活动，都可以得到营销人员数据洞察力的支持。 当这些数据不断刷新和重新评估时，它可以为企业提供准确、最新的情报。

通过将人工智能和机器学习分层到您的技术堆栈中，您可以收集有关新数据洞察在实践中的有效性的反馈，使您能够快速更新和调整您的零售方法以优化其营销吸引力。

数据不能替代人类的经验或直觉。 在制定有针对性的决策以推动增长时，描述性、规范性和预测性分析的三重作用可以成为竞争优势。

利用来自更广泛环境的洞察力来增强自有数据将带来一个全新的维度，可以支持现有的数据驱动型零售战略，最终在下半年及以后取得成功。