年中檢查點：三種依賴數據的營銷策略

下半年的財政開始是企業回顧和重新評估的自然時刻。

在任何一年，營銷人員都可能回顧一月份設定的目標，並將實際情況與預測進行比較。 但由於當前的事件，許多人會發現 2020 年年中在幾個層面上都不是“按計劃”。

年中評估在這種低迷的運營環境中哪些有效，哪些無效將是關鍵——尤其是跨數字渠道，這是大多數地區數月以來的主要銷售模式。

您是否有效地接觸並吸引了客戶？ 放棄購物車有什麼規律嗎？ 您可以從這些調查結果中學到什麼，為下半年的強勁反彈提供信息？

無論您是為現有基礎優先考慮個性化策略，還是在下半年尋找新的潛在客戶，情境智能都可以幫助推動真正的價值。

使用全面的第三方情報驗證和豐富品牌自己的客戶數據可以更深入、更全面地了解現有和潛在客戶。

了解更多關於已知品牌互動之外的偏好、需求、習慣和行為可以幫助營銷人員磨練他們的新收購信息和策略。

不知道如何開始？ 考慮上下文智能如何幫助您在下半年及以後實現目標：

1）擴大你的數據庫

除了讓現有客戶滿意之外，幾乎每家企業的首要目標都是擴大其基礎。 這個目標並不總是容易實現； 它涉及發現並接觸潛在的新受眾。

最可靠的方法是深入分析現有的、當前的客戶檔案，然後再尋找具有相似特徵的新消費者群體。

一個強大且不斷發展的數據集可以幫助營銷人員做到這兩點。

首先，企業可以深入了解他們擁有的最好、最忠誠的客戶的數據，以更好地了解他們是誰，包括特定的習慣和屬性，以及他們在生態系統中“生活”的位置。

其次，企業可以將這種更加明確的客戶模型與大量第三方消費者數據進行比較，以添加上下文智能並更準確地識別潛在客戶。

這不僅僅是關於數據； 相反，它是關於了解相關的消費者行為。

例如，使用消費者居住的地方、他們喜歡什麼、他們花多長時間查看特定類型的廣告或在線平台，然後使用這種智能來查找具有重疊特徵的相似配置文件，這是品牌廣告的理想選擇。

這是一個兩步過程，不斷豐富自有數據以構建更加立體的客戶檔案，然後使用它來做出更優質的客戶獲取選擇。 最終，它是關於在正確的平台上進行正確的營銷之前讓正確的消費者。

2）了解客戶4.0

您可能認為您很了解您的客戶，但實際上，您只是在處理他們更廣泛存在的一部分。 有時，您對它們的不了解將意味著您的營銷工作未達標。

如今，購物者充斥著爭奪注意力的廣告，越來越多的消費者對判斷不當或不相關的內容的容忍度越來越低。 Forrester 的首席分析師 Brendan Witcher 很好地說明了這一點：

“如果你向 1000 萬人發送一封電子郵件，去年你有 1000 份銷售額，今年你有 1500 份銷售額，每個人都在擊掌，'哇哦，銷售額增長了 50%！' 除非你與 9,998,500 人無關。 你一年做 136 次，每週發三封電子郵件，你認為你的客戶檔案會有多健康？”

個性化是關鍵，由填補空白的第三方數據推動。 一個品牌的失誤越少，他們就越有可能吸引新客戶並保持現有粉絲群的信心。

根據甲骨文零售年度消費者研究報告，這種意向策略至關重要，因為只有 20% 的全球購物者認為他們從零售商處獲得的優惠總是相關的或個性化的。

來自一系列應用程序、呼叫中心和社交平台的第三方客戶數據可以為客戶檔案添加新的參考點，幫助塑造和磨練更敏銳、更準確的印象，從而為更好的參與提供信息。

了解交易何時發生、購物者對特定界面的反應以及季節性如何影響行為對於促進銷售都至關重要。

除了廣告之外，還可以通過對忠誠度計劃產生的數據進行更優質的評估來培養與現有客戶的更個性化、更有利可圖的關係。 這是關於在人們需要的時候準確地提供人們想要的東西。

3) 使用數據做出更明智的業務決策

有效的營銷依賴於可靠的業務決策，而更明智的客戶洞察也可以在這裡發揮重要的催化作用。

從優化品類到場地規劃，整個企業受益於更完整的客戶圖景和開闊的視野。

確保擁有的洞察力與正確的外部線索相結合以豐富它——無論是從網絡訂單發貨中收集的客戶位置數據還是普遍的趨勢和購買行為——提供了一個全面的合理公式。

事實上，任何零售決策，從提供的分類到結賬時提供的促銷活動，都可以得到營銷人員數據洞察力的支持。 當這些數據不斷刷新和重新評估時，它可以為企業提供準確、最新的情報。

通過將人工智能和機器學習分層到您的技術堆棧中，您可以收集有關新數據洞察在實踐中的有效性的反饋，使您能夠快速更新和調整您的零售方法以優化其營銷吸引力。

數據不能替代人類的經驗或直覺。 在製定有針對性的決策以推動增長時，描述性、規範性和預測性分析的三重作用可以成為競爭優勢。

利用來自更廣泛環境的洞察力來增強自有數據將帶來一個全新的維度，可以支持現有的數據驅動型零售戰略，最終在下半年及以後取得成功。