虽然我们都可以就数据驱动营销的重要性达成一致,但问题仍然存在:公司是使用的数据?最近的一次DEDAMATION APPION PORTS.建议太多的营销组织依赖于主要用于落后的分析的数据 - 例如,测量性能而不是建立即将到来的广告系列或通知战略规划的分析仪表板。

如果这听起来很熟悉,请查看下面的示例,了解如何将数据驱动的营销活动踢进高速档:

1。了解你的目标受众

结合设计思维方法和数据科学使营销人员对不同消费者概况,行为和需求的整体理解。使用数据科学,公司可以首先通过人口统计特征,地理信息,产品使用和行为特征分析和分段消费者。从那里,设计思维过程可用于分析这些消费模式,确定每个的最相关因素,并创建一个人的人。这种组合设计和数据科学框架最终会通知关键客户个人的更好,更具针对性的活动。

2。预测客户终身价值

分析和机器学习可以帮助公司确定客户终身值(CLV)并相应地优化采集成本。通过坚定了解CLV,公司可以根据潜在回报评估在客户投资多少投资。此外,这种方法允许营销人员评估每个客户档案的各种策略和投资水平,以获得更高的CLV的新客户。

3.构建有效的倾向模型

大多数营销组织仍然依靠单尺寸适合 - 所有接种的方法。数据分析可以通过倾向建模现代化这种方法,这可以预测前景和客户将执行某些行动的可能性。为了有效,倾向模型必须是动态的,并且能够随时间变化。公司可以通过自动化数据流水线和流程来定期恢复模型来解决此问题。模型可扩展也是至关重要的,以便在单一广告系列中首次使用后不被放弃。

4.监测和行动对消费者情绪

数据分析与自然语言处理(NLP)相结合,使公司能够在社交渠道中挖掘消费者情绪的宝库。使用机器学习,营销人员可以将情绪归类为负面,中立或积极的,以及更有效地对客户反馈进行操作,并获得提高整体客户体验的见解。

5。驾驶智能自动化

另一个密钥用例是绘制AI以提高重复任务的效率和性能。自动化可以通过提高营销人员更好的预测和提高营销自动化工具更有效率来提高营销能力来增加收入。

想了解更多关于分析、人工智能和其他趋势如何重塑营销行业的信息,请查看最近的这篇文章福布斯片