在營銷中取得領先：數據作為新的石油

在當今世界，可用的客戶數據比以往任何時候都多。 並且有各種各樣的工具使營銷人員能夠在其營銷活動的特定階段捕獲一系列數據。 從理論上講，這應該會使營銷工作變得更容易。

然而，這些因素帶來了挑戰。 如何分析如此大量的數據以提供切實的結果？ 營銷人員如何做出正確的技術選擇，以確保他們保持對工具的控制，而不是被工具引導？

在營銷人員應對這些挑戰的同時，客戶需求也在不斷增加。

這給營銷人員帶來了重大問題：數據量可能會令人難以抗拒，而任何不准確或非個性化的內容都可能破壞與客戶的關係。

因此，許多營銷人員對他們的數據分析結果感到失望。 根據 Gartner 2020 年營銷數據和分析調查，54% 的高級營銷人員認為營銷分析沒有產生預期的影響。

如果營銷人員真的想讓數據為他們服務，他們需要對數據有選擇性，並確保他們使用正確的工具來完成工作。

建立更有意義的關係

根據數據驅動營銷和廣告的全球評論，53% 的營銷人員聲稱對更多以客戶為中心的溝通有很高的需求。 為了滿足這種需求，營銷人員應該首先掌握他們可以使用的數據。

對客戶的了解與對客戶的實際了解之間始終存在脫節。 近年來，這種脫節已顯著縮小。 我們能夠更好地合併結構化和非結構化數據源，從而提供更準確的見解。

現在，營銷人員需要做更多的工作來進一步縮小這一差距：

• 將不同的數據源整合在一起以提高洞察力至關重要
• 營銷人員必須跨多個渠道查看這些數據，無論您在何處為客戶提供服務，都必須將這些見解整合在一起
• 透明度至關重要。 客戶想知道正在使用哪些數據以及您如何使用這些數據。

這將導致更深層次的個性化，既有意義又真實，與要求不斷提高的客戶建立更牢固的關係。

增加與人工智能的相關性

如果自行挖掘，關於客戶需求的大量數據就如同無用一樣。 為了發現購買意圖的信號並與客戶需求保持一致，營銷人員需要區分噪音和相關見解。

這就是技術可以真正發揮作用的地方。 人工智能 (AI) 技術正在營銷部門推出，Forrester 預測，到 2021 年，超過 60% 的 B2B 賣家將通過人工智能和自動化實現。

關鍵是要確保 AI 技術能夠提供您需要的結果。 它可用於揭示客戶的購買模式、預算和增長預測，甚至是對公司及其競爭對手的情緒信號。

這種洞察力可用於定制基於客戶的營銷策略，確保銷售人員與實際希望購買服務的相關目標進行對話。  

超越數字

當然，數據的好處超出了數字世界。 擁有實體店面的品牌也能夠利用數據智能與客戶建立關係。 數據回答特定問題的一個很好的例子是幫助企業了解在哪裡找到他們的商店。

多年來，位置智能一直是營銷人員武器庫的一部分，但大數據提供了收集有關客戶所在位置的真實、可操作的見解的潛力。 品牌可以使用匿名數據來分析人們在城市中移動的模式，並在人流量最大的地點開設新店。

智能定價

組織可以使用數據來創建智能定價程序，從而對市場活動做出反應。 這意味著服務成本取決於市場季節性和條件以及客戶需求和期望等因素。

這種預測智能使企業能夠在客戶採取行動之前就了解他們的需求。 然後營銷團隊可以在與客戶和潛在客戶的對話中使用它，從而提供更好的服務並增加收入。  

數據驅動的未來

數據支持現代客戶對品牌的需求，這已經不是什麼秘密了。 但是，營銷人員面臨著被承諾取得巨大成果的可能性、數據集和最新工具所淹沒的風險。

通過評估您可用的數據集，並確保您在選擇數據工具時考慮到最終目標，可以真正掌握營銷中的數據。 如果數據是新的石油，營銷人員必須能夠準確地提取出他們需要的東西，並擁有可用的工具將其提煉成有用的元素。

Iris Meijer 是 Vodafone Business 的首席營銷官。 作為 CMO，她領導的團隊展示了 Vodafone Business 如何幫助消費者取得成功。 Iris 在職業生涯早期就對營銷和傳播充滿熱情。 她曾在世界各地為多個領先的行業品牌工作。 在加入沃達丰之前，她曾在諾基亞擔任營銷和通信副總裁。 在那裡，她在全球範圍內工作，特別是在美國西海岸度過了一段時間，在那裡她幫助創造了超過 10 億美元的收入。