消费者隐私在各个行业都是一个日益受到关注的问题,尤其是在这个问题上,营销人员正在苦苦挣扎。随着众多的全球隐私法规、坚持外部“请勿跟踪”信号的压力,以及消费者对透明度的期望不断提高,营销组织现在面临着翻天覆地的变化。

这是否意味着公司应该放弃数据驱动的营销努力?不一定。然而,毫无疑问,营销团队将不得不调整他们的策略,并在我们注重隐私的环境中采用数据驱动营销的新途径。

远离第三方曲奇是各大品牌开始面临的一个重大挑战。Firefox和Safari都已经停止了对第三方cookie的支持,最近谷歌也停止了宣布计划到2022年逐步取消支持。但是,通过利用正确的技术,企业可以利用预测分析,而不是建立更深层次的客户关系,将后cookie时代转化为自己的优势。

预测分析可以帮助组织改善对外营销工作,提高潜在客户转化率。当然,大多数营销团队已经在某种程度上使用了预测分析;消费者隐私的巨大变化提供了一个将这些部署提升到下一个层次的机会。例如,更好的数据捕获能力为利用机器学习和建模未来事件提供了基础。由此,公司可以更好地量化增长机会,模拟情景,并预测活动效果。

而且,由于远离cookie迫使各大品牌重新开始,它们有机会更透明地运营,并向客户展示如何从共享数据中获益。这有助于缓解关于数据共享的担忧,因为消费者将拥有更高层次的信任,并理解提供个人数据的价值交换。

因此,考虑到这一点,以下是一些预测分析的最佳实践,因为您将业务调整到更隐私的全球的业务:

  • 了解你的目标。很有可能,你的营销团队对于任何预测分析投资都有许多目标。理解每种方法的细微差别非常重要,因为这将决定需要收集的数据类型。另一个需要考虑的因素是正确的分析平台。虽然市场上有各种各样的预测分析工具,但公司需要一个底层平台,能够整合来自多个来源的数据,并评估其质量和可靠性,以最大限度地提高活动的影响。
  • 使数据更有价值。市场营销部门拥有来自广泛来源的丰富数据。让这些信息具有可操作性的一个关键部分是确定什么是最重要的,并进一步将这些数据细分为关键部分,以便及时了解趋势、优势和劣势。
  • 个性化客户体验。如上所述,目前的营销技术环境提供了培养客户关系的机会。通过将预测分析应用于Cookie Era后的客户互动,公司可以努力不断地改进和个性化其数字体验。反过来,这将引导更大的消费者信任,并最终导致更多的机会来加强客户关系并增加销售。

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