数据驱动营销洞察：示例与案例研究

"从文明开始到2003年间创造了5艾字节的信息，但现在每两天就会产生这么多信息。" Eric Schmidt，前谷歌执行主席

英国数学家 Clive Humby 曾说过，'数据是新时代的石油。'在当今的数字世界中，这句话再贴切不过了。全球各组织和消费者每天处理、使用和收集超过4亿兆字节的数据。如此庞大的数据量是等待开发的潜在金矿。

数据对于公司日常活动中的明智决策至关重要。拥有正确的数据洞察将促进公司内部的创新。数据将提高公司效率，同时提供更好的客户体验。这正是为什么你需要在营销中使用数据驱动方法的原因。

在本文中，我们将探讨什么是数据驱动营销，为什么它很重要，以及它与传统营销有何不同。我们还将讨论这种营销方式相关的各种优势和挑战。最后，我们将通过一些现实生活中的例子来说明这一点。

什么是数据驱动营销？

数据驱动营销专注于使用数据来指导您的营销决策。来自各种来源的数据帮助您决定主要沟通渠道。这些数据用于从不同年龄、性别、地点和职业中选择目标受众。它还会告诉您应该与哪些品牌合作。

常见的数据来源包括客户关系管理（CRM）平台（Salesforce、Hubspot、Zoho）、市场研究工具、受众研究工具、网站分析工具、竞争情报工具、电子邮件营销平台和Instagram等社交媒体平台。

数据驱动营销帮助您的营销团队通过有针对性的营销活动接触客户。它通过告诉公司哪些是高价值客户群体来确保资源的最小浪费。营销人员也能够更好地了解最佳营销渠道。

数据驱动营销为什么重要？

各地的营销领导者对数据驱动营销都持相同看法：这是成功企业业务战略中不可替代的一部分。高达87%的营销人员认为数据是他们公司最未被充分利用的资产。64%的营销人员"强烈同意"数据驱动营销在经济中至关重要。

采用数据驱动的营销策略对获得有价值的客户行为洞察至关重要。通过数据分析，您可以掌握对业务提升有重大帮助的关键市场趋势。个性化是营销中非常重要的一个方面，获取相关的客户数据将有助于加快这一进程。

数据驱动营销使您能够追踪公司的关键绩效指标（KPIs）。拥有正确的数据可以帮助您制定全渠道策略，使您的营销努力多样化，确保覆盖客户群中的每个细分市场。

传统营销与数据驱动营销

传统营销主要通过平面广告、广播广告和电视广告进行。虽然在数字化普及率较低的地区的营销人员使用这些媒介是合理的，但考虑到互联网服务的大规模和广泛应用，这些媒介将不会长期保持相关性。

传统营销还有其他几个缺点。首先，对许多公司来说，大规模营销可能是一个问题。但更重要的是，传统营销不涉及实时数据监控。传统营销中的各种营销方法既耗时又昂贵。

数据驱动营销可以帮助品牌提供定制化的营销活动。它允许您创建一个明确的目标受众，从而更好地针对个别市场细分。实时数据监控让您使用最新数据，这将减少浪费并提高投资回报率。

数据驱动营销的优势

数据驱动营销为您的品牌带来多项优势。从更好地定位您的客户群到找出最适合您需求的营销渠道，这些优势既多样又丰富。让我们来看看其中的一些。

更好的客户定位

研究发现58%的营销人员在目标受众定位或细分方面面临挑战。作为营销人员，您希望确保您的产品和服务能够触及目标受众。您最不希望看到的是因为缺乏追踪所需的数据而错过高价值客户。

市场细分是品牌实现更好客户定位的一种方式。客户可以根据人口统计特征（如年龄、性别、地点和职业）或心理特征（如个性、信仰和价值观）进行划分。每个细分市场中的共同特征将确保您获得最大的投资回报。

有效的个性化

人类一直都有想要感觉特别的深层渴望。个性化购物通过设计能够在客户群中引起共鸣的产品和服务来满足这种人类固有的特质。然而，只有当您掌握了正确的数据驱动的客户洞察时，个性化才成为可能。

74%的客户对与其需求不相关的内容感到失望。56%的消费者会通过购买来回报个性化服务。94%的品牌表示个性化是成功的关键。数据驱动营销致力于利用营销数据推出高度个性化的产品和服务。

高效的资源分配

公司运营时资源有限，聪明的企业主会寻找最具成本效益的方式来开展业务运营。数据驱动营销使您能够将营销资源用于推动最高增长的领域。

与客户定位一样，细分数据也有助于资源分配。B2C公司可以参与诸如地理细分来有效分配他们的资源，而B2B公司可以采用公司特征细分根据行业、公司规模等因素区分潜在客户。

优化沟通渠道

数字营销有多种可能的途径，如电子邮件营销、社交媒体营销和内容营销。为您的企业选择合适的营销方式可能看起来是一项艰巨的任务。Delve AI在此为您提供我们自己的AI Marketing Advisor（即将推出），以简化这项任务。

这个Advisor包含Social Advisor、Sales Advisor和Media Advisor等工具，让您能够迅速为公司选择最适合您预算和目标的正确渠道。然而，仅仅依靠一个渠道可能不是最佳策略，因为84%的营销人员认识到多渠道营销活动比单一渠道营销活动更有效。

数据驱动营销的挑战

虽然我们已经看到数据驱动营销有许多好处，但您可能也会遇到一些挑战，因此您必须保持警惕。让我们详细了解其中的一些挑战。

数据隐私

在当今时代，数据隐私是一个非常敏感的问题，有79%的客户表示，如果他们发现公司在未经他们允许的情况下使用和收集他们的数据，他们将停止与该公司做生意。品牌可以通过多种方式在遵守数据隐私法规的同时收集数据。

通常，手机上新安装的应用程序会请求访问位置、存储和联系人等信息。应用程序提供商必须列出他们寻求这些信息的原因，并明确承诺这些信息不会被用于任何其他目的。网站必须允许访问者设置他们的cookie使用偏好。

数据质量差

众所周知，不准确和不完整的数据必然会导致分析质量差。这将导致公司做出错误的决定，因为无法满足客户的需求和偏好，从而影响客户关系。

数据质量差可能源于多种因素，如数据迁移不当和数据衰减。当数据从传统系统迁移到基于云的系统时，一些数据可能会丢失。数据衰减发生在同样的旧数据被反复使用而没有更新时。

数据收集

如今，数据收集是一个相对简单的过程，但仍可能令人感到困难。很多事情可能会出错，特别是在数据准确性方面。数据总有可能丢失，而对于已有的数据，可能会出现隐私问题。

幸运的是，您可以使用多种工具来大大简化整个过程。这些工具包括CRM软件、Google Analytics或在线调查。您也可以采用更简单的工具，如案例研究、清单、访谈、调查和问卷。

缺乏数据素养

数据素养是指有效读取、分析和利用数据的能力。这意味着您需要知道如何处理不同类型的数据。组织中的每个人都具有不同的技能组合，他们的技能必须与他们面临的任务相匹配。

在您的组织中，技能提升计划与适当的数据素养培训相结合，可以帮助解决许多与数据文盲相关的问题。员工需要接受数据收集工具（如调查和访谈）的使用培训，他们也需要熟悉数据分析工具。

数据合规

每个国家的数据保护法律都不相同，有时一个国家内不同州的法律也可能不同。对品牌来说，跟踪所有法案可能会很麻烦。例如，

• 美国有联邦数据隐私法律，如儿童在线隐私保护法（COPPA）和州特定法律，如加利福尼亚消费者隐私法（CCPA）。
• 欧盟有通用数据保护条例（GDPR）。
• 加拿大有个人信息保护和电子文件法（PIPEDA）。

品牌必须实施强有力的数据治理政策，以确保符合数据法规。现有的个人数据必须使用加密和适当的访问控制进行保护。对于非常敏感的数据，需要设置多重身份验证（MFA）。

数据驱动营销示例

我们已经看到了与数据驱动营销相关的优势和局限性。现在自然而然会出现的问题是，如何开展数据驱动营销？让我们看看一些能帮助你实现这一目标的工具。

买家 persona

买家 persona是基于地理、人口统计和心理统计数据创建的理想客户档案。数据包括定量和定性数据。定性数据通过访谈、调查和焦点小组收集。定量数据来自行业报告、政府记录和CRM数据。

虽然我们使用客户数据来创建persona，但你自己需要做的数据收集工作很少。在创建persona期间，Delve AI用来自网络的40多个数据源丰富你的第一方数据，并创建三到六个买家 persona。这些persona随后可用于广告定位、内容创作和产品开发。

人工智能

人工智能正在成为数据驱动营销中不可替代的工具，因为它可以处理大量数据并从中获取有意义的模式。借助自然语言处理(NLP)，AI聊天机器人有助于提供有效的申诉处理机制。

我们之前已经看到，个性化是有效营销活动中不可或缺的一部分。人工智能在使用客户数据创建个性化产品和服务方面处于领先地位，无论是Netflix这样的流媒体平台还是Amazon这样的电商巨头。Google也借助人工智能提供个性化的定向广告。

个性化电子邮件营销活动

数据驱动的电子邮件营销策略有助于个性化内容，从而提高点击率。它旨在通过重新吸引不活跃用户来提高客户保留率。买家 persona数据可用于细分客户，以便发送包含相关信息的个性化电子邮件。

电子邮件营销是推动转化最有效的渠道之一，B2C品牌的转化率为2.8%，B2B的转化率为2.4%。Delve AI的人工智能驱动的电子邮件顾问（即将推出）旨在提高营销电子邮件的效果，帮助品牌通过电子邮件营销获得更多转化。

基于账户的营销(ABM)

基于账户的营销(ABM)是一种专注于高价值账户而不是整体市场的营销方法。

为了有效满足这些账户的需求，营销人员需要收集客户数据以了解与这些账户相关的个人的需求和偏好。

一旦收集到这些数据，就可以对其进行分析，以识别对基于账户的营销有用的趋势和模式。通过收集和分析客户数据，品牌可以优化其营销策略，以更好地满足其目标账户的需求和偏好。

数据驱动营销案例研究

每个声称对公司有利的策略都需要一些实际的例子来支持。Delve AI一直在帮助公司实现可衡量的营销成果方面处于领先地位。让我们来看看一些实施数据驱动策略的营销成功案例。

APT Global的网站persona

APT Global是海运、疏浚、离岸、石油和天然气以及建筑领域的技术服务提供商。他们从事造船和维修、海上风电装置、海上石油钻井平台维修服务和其他工程服务。他们的总部位于迪拜，在阿联酋、卡塔尔、印度、比利时、荷兰和台湾都有业务。

APT Global注册使用了Delve AI的Website Persona，目的是提高销售额。Website Persona通过分析网站数据并结合社交媒体和用户声音数据来为企业创建persona。通过包含访问提醒、智能路由和潜在客户优先级排序，进一步优化了persona。

最终，通过利用网站persona提供的数据，APT Global成功地加快了销售周期。persona识别并从网站访客潜在名单中剔除了竞争对手和其他非消费者用户，从而提高了销售周期效率。APT Global还能够使用persona提供的数据成功识别访问其网站的潜在投资者。

Bask Suncare的品牌persona

Bask Suncare是一家位于迈阿密的防晒产品公司。他们的使命是创造非油腻的防晒配方，确保更好的皮肤防护。Bask强调清洁成分，避免使用对羟基苯甲酸酯和硫酸盐，并注重可持续来源，以确保皮肤安全和环境责任。

Bask注册使用Delve AI的Persona，以了解其多样化的受众并识别表现最好的细分市场。利用提供的数据，他们优化了营销活动，制作能够引起客户群生活方式、需求、价值观和兴趣共鸣的内容。

通过品牌persona提供的数据，Bask能够微调其营销努力以满足每个客户群的需求，从而提高了客户满意度和品牌忠诚度。使用数据驱动的洞察，Bask能够将营销努力集中在正确的细分市场上，从而减少浪费。

Super Butcher的AI persona

Super Butcher是一家澳大利亚家族企业。

Super Butcher专注于将澳大利亚最好的产品送到客户家门口。他们的产品包括品牌牛肉、猪肉、羊肉和鸡肉，这些都来自澳大利亚最好的生产商。他们在昆士兰州有9家店铺。

Super Butcher希望提高客户参与度以及整体销售额。使用Delve AI的AI persona Generator为每个客户群创建了几个买家 persona。数据显示，24至54岁的男性构成了公司的核心人群。在网上购物方面，24至50岁的女性是主要人群。

这些见解对创建定制的数据驱动营销活动特别有用。

• 通过数据驱动的persona创建，Super Butcher在线购物电子邮件的转化率达到4.5%，店内购物电子邮件的转化率达到6-7%。
• 电子邮件点击率提高了29%。
• 现有客户在获得激励/折扣后的消费比新获得的客户高出50%。

总结

在当今以数据为导向的世界中，数据驱动营销已成为新常态，数据驱动型营销人员对任何公司来说都是不可替代的资产。植根于数据的现代营销较传统营销形式具有诸多优势。它帮助您更好地了解客户，创建个性化产品和服务，以及量身定制的营销活动。

没有相关数据，您就只能在黑暗中摸索。您的营销方式就像驾驶一艘舵破损的船：没有方向感，随风飘荡。要让您的销售和营销策略有明确的方向，您需要了解关键的市场趋势和客户偏好。

您可以使用多种营销工具，如persona、顾问工具和网络分析软件。还有许多成功利用数据驱动营销能力的品牌实例。如何充分利用触手可及的所有工具，为公司带来最佳表现，这取决于您自己。