数据驱动营销：2013 年 10 大趋势

本月早些时候，Winterberry Group 的 Bruce Biegel 向纽约直销俱乐部 (DMCNY) 介绍了Outlook 2013：数据驱动营销的今天和明天。 他的报告中包含了有关过去一年各种渠道在广泛的经济背景下表现如何的数据。 一些精心挑选的数字：美国 GDP 增长缓慢，约 2%； 标准普尔指数上涨约 15%； 失业率自 2009 年以来首次降至 8% 以下。广告插页支出下降，直邮持平，系统性转向数字化，增长了 15.4%。 搜索仍然占数字支出的近 50%，在智能手机普及率不断提高的推动下，本地需求不断增长。

在数字展示广告中，营销人员正在转向受众定位，主要是通过利用分析、重定向和第三方数字数据的实时竞价解决方案（RTB 现在约占支出的 10%，高于 2011 年的 6%）。 无论您在做什么类型的营销，数据都应该推动您的决策。

调查结果包括： 尽管打开率和点击率已降至 2009 年的水平，但电子邮件支出仍在继续增长。

该白皮书展示了一组令人印象深刻的数据驱动营销统计数据，这些数据清楚地显示了我们的进展情况，并以对我们 2013 年发展方向的预测作为结尾，其中重点关注了十个领域：

1.营销人员比以往任何时候都面临更大的挑战，需要跟上步伐，利用新的创新

跟上变化的步伐变得困难，原因包括：

• 消费者媒体消费的变化超过支出的变化
• 数字媒体平台和形式的持续创新
• 在人员增加有限的情况下，组织孤岛继续减少； 更多跨渠道节目； 新媒体从测试转向推广
• 随着营销和技术日益融合，改善 CTO-CMO 协作

2. 零售营销转型加速，以互联、便利为导向的购物者为目标

  零售商正在关注改变买家行为，并提供更多的购物方式。

• 电子商务继续获得牵引力，但仍仅占零售总额的 7%
• 移动电子商务仍处于起步阶段，但在 2012 年增长了 100%
• 民族品牌和中小企业的本地营销越来越数字化
• 投资增长侧重于加入“bricks to clicks”：数字 – POS 集成

3. 大数据的下一章：集成、实施和机器的兴起

数字数据的自动化收集、整合和利用

• 数字“传感器”日益突出（站点标签、监听平台、广告跟踪解决方案）
• 随着公司从计划转向执行，数据平台实施加速
• 随着在利用、收集成本与数据价值方面获得经验，数字数据管理得到改善

4.归因需求转向全渠道，仍然是一个痛点

全渠道整合营销不断发展，使归因和衡量变得更加重要

• 大多数营销人员仍在使用不准确的首次或最后点击归因模型
• 集成的活动交付平台将使响应数据更容易捕获、评估和建模
• 协调数字和离线媒体测量的差距正在慢慢缩小
• 对分析人才需求的扩大导致更多外包

5. 数据隐私、治理成为营销人员和立法者的头等大事

对内部营销数据治理（隐私、安全、最佳实践）的需求随着立法重点的增长而增长

• 财政悬崖的解决解放了立法关注
• 营销数据治理寻求跨地域的一致性； 没有全局对齐的默认安全港
• DMA 和 DAA 采取更积极的应对措施，以维持以自我监管为主的环境

6. 移动/社交/本地融合主导新的投资和优先事项

专注于客户识别、基于位置的服务和目标增长，受设备与地理位置、意图和一天中时间的集成驱动：

• 营销人员关注原生本地应用生态系统和改进移动广告格式
• 移动商务和购物者营销的交叉点
• 无法访问设备 UID、cookie、标准、员工培训和监管不确定性会抑制增长

7. 社交媒体的成熟与不成熟

倾听很容易，消费者的偏好不断变化，营销激活平台不断完善，代理商和营销人员获得经验

• 超过 50% 的公司计划增加社交在营销预算中的份额
• 由程序化购买和丰富的社交意图数据流（声明的和推断的）驱动的社交展示获得最大份额的支出
• 社交数据模型开始提供消费者社交行为的复杂画像，与传统数据属性相匹配以进行洞察/定位
• 投资回报率仍然是一个挑战

8. 电视参与度的演变

随着设备的激增，消费者在看电视时会使用辅助屏幕，从而为更深入的营销参与创造机会

• 内容：激励性广告、现场活动期间的实时社交互动、跨屏幕提供丰富的相关内容
• 如何：机顶盒数据，制作非 PII 并与第三方数字交付平台集成； 集成应用激增
• 时间：13 年进行更多测试； 推出需要更深入的平板电脑/智能手机渗透、电视提供商覆盖和测量

9.数据与技术相结合，实现全渠道程序化营销

• 营销人员更容易使用自动化、业务规则驱动的集成营销活动执行平台
• 简化的用户界面和更快的数据集成可实现更多跨渠道“触发”执行
• 改进了优化创意和内容的交付，在版本控制方面具有更大的多样性和成本效益

10. 将营销技术整合到规模化堆栈中

受低利率、稳定增长、全球化、高度分散的市场的推动，风险投资和并购前景中等至强劲

• 广告技术洗牌即将到来，因为大量的堆栈会填补缺失的部分，导致归因和优化的价格下跌
• 各种类型的数字机构——购买人才、客户
• 社交媒体平台、服务——规模

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