营销专业人士负责分析买家角色并创建赢得他们的内容，他们可能会在将现实与他们自己的看法和经验区分开来时遇到问题。
根据 IBM 的这份报告，在这样的情况下，80% 的营销人员根据传统方法（例如他们的直觉）做出决策，出现了一种新的方法，它具有更准确和更有根据的结果：我们谈论数据驱动营销（或西班牙语，面向数据的营销）。
数据驱动营销是什么？为什么它是任何公司的基本战略？继续阅读以找出答案！
什么是数据驱动营销？
开门见山，数据驱动营销是分析消费者大数据后制定的一 日本手机号码数据库 系列决策和策略。这些数据可以从第一方来源（自己的客户）和第三方来源（市场和行业报告）获取。
换句话说，数据驱动营销是一种组织、处理和使用您拥有的有关客户（当前和潜在）的大量信息来获取有关他们的宝贵见解的策略。
因此，其目标是了解消费者行为的最小细节，以便设计更精确、以结果为导向的数字营销行动。
什么不是数据驱动营销？
啊，那么可以说数据驱动营销收集了尽可能多的用户信息吗？答案是：不。具体来说，以数据为导向的营销：
它不是在做数据挖掘，
它与数据科学不一样，
它并不打算遵循每一项数字营销指标。
数据驱动营销与这些行动的区别在于其战略本质：公司收集的所有数据都履行一项功能，即自动获取有关消费者的实时洞察。
因此，数据驱动营销仅以有组织的方式存储与业务相关的数据。这样做的目的是指导数字营销行动，以满足客户日益复杂的需求并建立客户忠诚度。
为什么数据驱动对于 21 世纪营销至关重要？
今天，数据比以往任何时候都更加成为营销中最有价值的资源。即便如此，87%的营销人员认为数据是其组织中使用最少的资产。
然而，信息时代已经到来。
鉴于数据数量和质量的不断提高，数据使用肯定会增加。因此，实施数据驱动营销策略的企业避免：
根据假设而不是现实做出决策；
提供低定制级别的用户体验；
投资于未带来预期结果的营销活动；
错过成长机会；
与客户建立低价值关系。
数据不是依赖“我相信”，而是提供客观的指示，这在决策过程中非常有价值。因此，数据驱动营销成为数字战略家的新指南针。
数据驱动营销给企业带来的 5 大优势
我们已经看到，今天可以使用大数据来量化和分析消费者行为。但这对商业意味着什么？
下面我们列出了数据驱动营销的 5 个巨大好处。
1. 投资回报最大化
通过了解买家角色的需求和痛点，您可以计划和执行更有针对性的营销行动。这将防止您将资源浪费在没有战略基础的行动上。
因此，通过有效利用您的资源，您可以优化结果并获得更高的投资回报率。
拥有坚实的基础来客观地识别策略的优势和劣势，使您能够做出必要的调整，以便在正确的时间向客户传达正确的信息。
2. 确定正确的内容以提高知名度
关于正确的消息，数据还向您显示哪些是您访问量最大的内容以及哪些是您最有效的渠道。
使用此信息，您可以在消息中找到对客户最有趣和最有价值的模式。
通过此功能，您可以将整个内容营销策略针对感兴趣的主题，并将其分发到用户选择的渠道上，以扩大其覆盖范围并吸引新受众。
数据驱动营销与内容营销和SEO相结合，使您可以更清晰地了解用户喜欢的内容类型（博客文章、信息图表、电子书、视频、互动内容）、相关主题，甚至理想的发布频率。
在内容方面，它生成有关消费它的用户的相关数据的能力正在日益完善。
这种创新性质的一个很好的例子是相同的交互式内容，其主要优点是记录用户在其元素中所做的每一个动作，同时提供令人难忘且有效的体验以产生参与度。
如果您有兴趣了解更多关于交互式内容的力量，请下载我们关于以下主题的免费电子书！
3. 采取以客户为导向的愿景
鉴于43%的营销人员表示，他们的公司尚未采用以客户为中心的文化，因此公司可以利用日益丰富的信息为用户创造难忘的体验。
事实证明，数据驱动营销本质上是一种面向客户的策略。
鉴于用于决策的所有信息都直接来自客户，正是这些信息告诉我们如何个性化内容、定义沟通渠道、发起忠诚度活动并最终满足客户。
4. 简化决策过程
通过避免依赖直觉或经验等主观变量，营销团队可以通过更多地依赖数据并让它指导决策来节省大量讨论时间。
5. 预测营销活动的结果
数据驱动营销的第五个优势在于预测。
当与机器学习等其他发展相结合时，过去和现在的趋势可用于通过预测模型来预测消费者行为。
如何在您的公司实施数据驱动营销策略？
当然，您已经确信数据驱动营销对公司的重要性。接下来是学习创建自己的策略。下面您将了解如何启动它。
1.设定你的目标
营销中的一个常见错误是想要开始一项新战略，甚至没有使其与业务目标保持一致。
在数据驱动中，这相当于想要收集所有数据，但不清楚您想要它的用途以及如何使用它。
一个能够引导你知道你需要什么数据的方法就是OKR方法论。
它涉及定义一个目标和一系列参数（关键结果），这些参数将告诉您通过使用KPI距离实现目标有多近。
让我们在下面的例子中看看：
目标：下一季度电子商务销售额增加 20%。
主要结果：
电子商务访问量增加50%。KPI：独立访客数量。
将潜在客户数量增加 25%。KPI： 转化率。
将购物车废弃率降低 20%。KPI：放弃购物车率。
您是否已经了解我们需要收集哪些数据来规划策略？我们会立即给您答案。
2. 定义相关数据是什么以及您将如何收集这些数据
考虑到您的 OKR，您现在必须确定哪些数据对您的业务很重要。在我们之前的示例中，其中一些数据可能是：
消费习惯和行为（在网站上花费的时间、访问最多的内容、进入和退出页面等）；
潜在客户和客户的人口统计数据（年龄、性别、居住地、职业、家庭状况、收入等）；
消费者对您的产品或电子商务总体功能（产品页面、支付网关、客户服务等）的看法。
接下来，您必须定义信息来源。
在数据驱动中，任何交互点都是有价值的数据源。例如：
营销自动化平台（例如聊天机器人、电子邮件营销工具、CRM 等），
购买后的调查，
社交网络上的社交聆听。
3. 准备和培训你的团队
我们几乎准备好了，但在开始测量之前，您的所有合作者都具备分析技能和知识至关重要。
请记住，拥有数据的想法是提取真实且相关的指导来指导策略！
为此，大数据、营销工具和分析思维方面的培训对于数据驱动营销策略至关重要。
同样，您可以鼓励团队之间的协作，以从数据中获得更多收益。例如，与 IT 、销售或运营部门召开营销会议来分享想法和印象怎么样？
4. 设置数据收集和分析工具
现在您知道您的目标是什么、与您的业务相关的数据以及您将使用的信息来源。是时候开始设置数据收集了！
一些将成为数据驱动营销策略盟友的工具是：
谷歌分析；
谷歌搜索控制台
社交媒体管理平台；
电子邮件营销平台；
客户关系管理。
这就是营销人员的战略思维脱颖而出的地方，因为你必须评估你拥有什么数据、你需要什么数据以及什么工具可以帮助你获得这些数据。
事实上，根据数字营销研究所的一篇文章，三分之一的受访者表示，他们在过去五年中投资了五到十个平台，但许多人仍然无法完全了解自己的数据。
因此，一旦确定哪些工具对您的特定业务最有用，您必须使用您需要的数据配置它们的自动报告。
自动化工具最有趣的事情是，它们根据它们提供的过滤器提供易于解释的高级别细分报告。
一个例子是SEMRush，这是一种在拉丁美洲广泛使用的 SEO 软件。
借助其功能之一，营销专业人士甚至可以识别哪些关键字为其竞争对手带来最多流量：
5. 解释信息、采取行动并衡量结果
数据分析是数据驱动营销的核心，因为最终，大量信息只有帮助我们设计更好的策略才有用。
通过发现客户的行为，您一方面可以更好地调整您的产品、服务和内容以满足他们的需求。
另一方面，您可以通过预测模型预测消费者的反应。
通过这种方式，您可以进行A/B 测试来创建个性化的多渠道体验，调整您的内容营销策略、社交媒体帖子、电子邮件营销活动或广告活动。
一旦做出改变，你必须用你在第一阶段建立的KPI来衡量结果，比较你获得的结果是否符合预期，然后重新开始这个过程。
使用数据驱动营销的 3 个成功案例
1. Netflix
Netflix成功的部分“秘密”在于，通过数据驱动营销策略，他们利用从用户那里提取的所有信息来提供个性化推荐，并知道他们应该制作什么类型的剧集。
2. 绿宝
这家草坪护理公司利用美国纳什维尔人口的社会经济数据投放情境化的相关广告。
在确定收入中位数后，他们调整了广告文案以吸引对价格最敏感的消费者。
此外，他们还利用本地细分来覆盖相当特定区域内的用户，更准确地说是纳什维尔市的中央地铁站。