數據驅動營銷 2023 – 最大化營銷投資回報率

由於營銷部門最近經歷了重大變革，因此不再需要基於直覺或先入為主的工作。 今天的營銷人員將客戶數據視為最值得信賴的信息來源。

更多關於客戶的信息比以往任何時候都觸手可及。 最好的結果是由營銷人員使用這些見解來製定數據驅動計劃來實現的。

現在讓我們更多地討論數據驅動營銷以及與之相關的其他幾個方面，包括在數據驅動營銷中使用代理和網絡抓取工具。

什麼是數據驅動營銷？

用最簡單的術語來說，數據驅動營銷是基於客戶數據優化品牌信息的策略。 數據驅動的營銷人員使用消費者信息來預測其目標市場的需求、需求和未來行為。

這些知識有助於為最大的投資回報率 (ROI) 創建量身定制的營銷計劃。

數據驅動的營銷人員可以檢查消費者購買了什麼以及他們的行為方式和對廣告的反應。 數據驅動營銷旨在通過可操作的信息回答有關目標受眾的相關問題，例如誰、何時、何地。

之後，這些信息將用於預測未來客戶的需求、願望和行為，從而根據收集到的有關理想客戶的信息制定營銷策略，以提供最大的潛在投資回報 (ROI)。

數據驅動營銷如何運作？

實施數據驅動營銷的方法有很多種。

例如，您可以使用人口統計信息對您的營銷計劃進行分類。 不同的行業、社會群體和郵政編碼通常對某些策略的反應要好於其他策略。

統計數據可以向您顯示某個細分市場喜歡您的庫存中的哪些產品或流行語。

一家草坪護理公司明白，它需要通過將數字廣告重點放在社區上來針對對價格敏感的客戶投放能引起他們共鳴的廣告。

他們結合人口普查數據和先前活動的信息，針對不同的人口統計數據投放了幾則廣告。 結果：點擊率提高了 200% 以上。

破譯數據並不總是那麼簡單。 對一些人來說，跟上消費者行為的快速變化一直是一項挑戰。

儘管如此，一些人還是設法從這些變化中獲利。

例如，一家零售運營商預測，在 COVID 危機期間，隨著城鎮解除封鎖，美容產品的銷量將會上升。

他們監測交通數據和流行病學信息，以決定集中精力的地點和時間。

在數據驅動的營銷中使用網絡抓取工具？

只需要適當的應用程序編程接口 (API)。 程序可以使用 API 相互通信。 此外，在線抓取 API 使從網站收集和組織數據變得簡單。

事實上，您可以使用 Scraping Robot 的 API 從其他網站收集和匯總數據，並將其輸入到同一個研究應用程序中。 您不必擔心不完整的圖像會破壞整體。

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在數據驅動營銷中使用代理？

可靠的網絡抓取工具是不夠的。 當網站注意到單個 IP 地址發出大量請求時，它們會變得憤怒並阻止服務器。 您需要使用代理進行網頁抓取，以便在沒有預建抓取器的情況下正常運行。

您使用代理代替您自己服務器的 IP 地址來訪問遠程 IP 地址。

將您的批量數據請求從您自己的地址分散到不同的地址，而不是一直用它們敲打一個站點。 問題已解決。 各種代理的功能各不相同。

旋轉代理與靜態代理

使用靜態代理，您可以購買預定數量的可靠 IP 地址以供使用。 如果您希望獲得新地址，則必須手動更改為您也擁有的不同 IP 地址。

對於大規模的數據驅動營銷，輪換代理是一個更好的選擇。 您可以訪問大量專用服務器，而不是一組。 最好的部分是，Rayobyte 會自動在它們之間切換，為您提供最先進的網絡抓取功能。

數據中心代理與住宅代理

數據中心是數據中心代理的起源地。 它們通常是大量購買的，與您所在的位置或互聯網服務提供商無關。 實際上，您可以自由選擇任何區域。

另一方面，住宅代理連接到特定的 ISP 和住宅區。 儘管它們的成本更高，但它們不太可能被網站列入黑名單。

一些網站還禁止來自數據中心的所有流量。 它們只能通過家庭 IP 地址訪問。

什麼是傳統營銷？

任何不在線進行的營銷活動都被視為傳統營銷。 印刷品、廣播、直郵、電話和戶外廣告，如廣告牌和院子標誌，都包括在其中。

在為目標受眾識別和創建正確的信息時，傳統營銷將來自焦點小組、客戶滿意度調查和歷史銷售趨勢的數據與第一手經驗和直覺相結合，而不是數據。

通過一系列的技術，包括報紙廣告、廣播和電視廣告，可以達到目標受眾。

數據驅動營銷與傳統營銷的區別？

我們必須回到營銷的基本理念，才能理解其中的區別。

傳統上，營銷主要集中在兩個目標上。 首先找出客戶想要什麼和需要什麼。 利用這些知識來交付客戶要求的產品。

為了實現這些目標，傳統營銷團隊結合了兩個因素：

• 當時可用的市場研究，以及
• 他們對目標受眾的假設。

然而，這種策略經常需要反複試驗。 為了確定可以幫助他們實現目標的方法，企業必須嘗試多種不同的技術。

相反，數據驅動的營銷使廣告商能夠在理想的時刻接觸到客戶。 並提供適當的產品。 然而，利用數據的優勢不僅僅在於增強通信。

現代營銷團隊使用客戶洞察來：

• 通過個性化提升客戶體驗
• 針對特定的營銷細分
• 吸引新客戶
• 品牌可以使用這些數據來實時衡量和調整他們的策略。

數據驅動營銷的好處

今天的消費者始終通過品牌信息和營銷與品牌或服務保持聯繫。 結果，人們現在對他們決定回复的通信更加挑剔。

通過實施數據驅動策略，營銷團隊可以大大提高目標受眾點擊廣告、參加網絡研討會、閱讀博客文章或採取任何其他有助於實現轉化目標的行動的可能性。

數據驅動戰略可幫助公司更好地了解客戶的需求和需求，從而改善客戶體驗和品牌聲譽。

此外，由於用戶更有可能響應數據驅動營銷提供的超針對性內容，因此他們提高了轉化率。數據驅動營銷的主要優勢包括：

增強客戶體驗

為了改善客戶體驗，數據驅動營銷主要使用詳細的消費者資料。 因為將近一半的客戶聲稱他們在經歷了負面體驗後離開了網站去其他地方購買產品，所以這對於成功至關重要。

通過數據驅動的營銷來增強個性化，從而帶來積極的客戶體驗並增加消費者對品牌的信任。

根據麥肯錫的說法，個性化客戶體驗可以使營銷支出的投資回報率 (ROI) 增加 5-8 倍。

增強對支出優化的歸因

對於營銷人員來說，弄清楚他們的廣告預算是如何使用的是一個常見問題。 通過由分析工具提供支持的數據驅動營銷，營銷團隊可以確定廣告預算中對轉化率或品牌知名度影響最大的部分。

為此，使用統一營銷衡量 (UMM) 等歸因模型分析客戶旅程。 UMM 考慮了多點觸控歸因和媒體組合建模，以提供購買路徑的完整視圖。

公司可能會認識到影響潛在客戶和客戶如何通過銷售渠道的因素，並相應地分配資源。

製作相關內容並複制

通過分析消費者數據，營銷團隊可以深入了解目標受眾喜歡參與的創意、圖像、文案和材料的種類。

要吸引您的聽眾，在適當的時間發送適當的信息是至關重要的——一個能夠滿足個人需求並增加價值的信息。

分析您的分析將幫助您確定哪些內容和消息對您的受眾最有效。 這可以幫助您了解客戶並做出更成功的產品決策。

更好的決定

當團隊採用數據驅動的營銷方法時，他們通常可以做出更好的決策，因為三分之二的營銷人員認為，基於事實而非直覺做出決策更為可取。 得益於數據分析，營銷人員可以更多地根據實際用例而不是理論來做出決策。

然而，數據驅動的營銷並沒有低估可能影響消費者購買決定的情感方面。

營銷團隊必須使用一個既考慮理性決策又考慮情感決策的框架來分析數據，以確保他們在營銷活動中得到適當的平衡。

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數據驅動營銷的挑戰

數據驅動的營銷，如果以正確的方式進行，可以為您創造奇蹟。 但是，數據營銷人員在處理大量客戶數據時可能會經常遇到一些挑戰。

收集消費者數據

消費者數據收集可能會變得非常繁瑣，許多營銷人員不確定到哪裡尋找這些信息。

您的團隊將需要進行人工數據輸入，因為即使是最先進的數據集成解決方案也只能從一組有限的來源收集數據。

由於這種焦慮，營銷人員可能會過度考慮數據驅動的營銷，並變得猶豫不決。

管理數據

如果您想保持數據驅動營銷產品的優勢，您必須確保您的數據盡可能最新。 確保您使用的是實時數據。 如果不是，則無關緊要。

但是，手動收集數據非常耗時，而且對於企業維護來說可能具有挑戰性。

合併數據

收集、評估和同步數據的能力是在營銷中有效使用數據所必需的。

目標是整合所有平台和系統。 此外，可能很難理解數據的重要性，然後確定如何將其納入您的營銷計劃。

數據驅動營銷——最後的想法

在當今競爭激烈的數字化市場中，公司的健康和成功將取決於數據驅動的營銷策略。

使用數據驅動的解決方案，營銷人員可以提高投資回報率和利潤，優化營銷預算，最重要的是，確定最有效的營銷策略。

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