5 種數據驅動的可轉化（和收益）營銷策略

短語數據驅動的營銷策略是否敲響了警鐘？ 嗯，現代營銷世界提供了比以往更多的客戶洞察力，所以聽到這句話比以往任何時候都多。 更好地了解客戶的行為、願望和偏好是數據驅動營銷的意義所在。

在本文中，我們將分解數據驅動營銷的定義、它的好處以及一些最佳策略。 讓我們深入了解能夠傳達最高投資回報 (ROI) 的定制消息和體驗的世界。

什麼是數據驅動營銷？

數據驅動營銷是基於客戶洞察優化品牌傳播的過程。 數據驅動的營銷策略始於回顧多年來客戶行為的變化方式，以及使您能夠收集和分析大量客戶數據和營銷趨勢的技術，以適應行業新聞。 更準確地說，數據驅動的營銷策略應用最新的數據分析前景來識別最有利的媒體購買，同時設計提高產品和服務意識的創造性方法。

數據驅動的營銷人員使用客戶洞察來預測他們的需求、抱負和未來行動。 此類數據可幫助營銷人員創建定制的營銷策略，以獲得最高的投資回報 (ROI)。

簡而言之，數據驅動的營銷策略遵循基於可操作的見解而不是僅僅假設來創建活動的過程。 雖然這種做法曾經很少見，但如今大多數社交媒體網絡和增加的客戶互動已經將數據管理和分析變成了營銷領域所涉及行業的重要 CRM 流程。

數據驅動營銷的好處是什麼？

數據驅動的內容營銷策略使營銷人員能夠增加他們的目標受眾點擊他們的廣告、參與他們的網絡研討會、閱讀他們的博客文章或執行任何類型的鼓勵轉化率目標的活動的機會。 維持良好的客戶關係至關重要。

讓我們來看看吧！

好處#1：它可以讓你做出更好的決定

在客戶數據的幫助下，公司可以做出更好的決策，而不是依賴假設。 戰略性數字營銷決策應該是任何營銷活動的核心，因為您可以使用有關潛在或現有受眾的信息來溝通和執行可定制的媒體和創意策略。 例如，人口統計、CLV 和其他績效指標等客戶數據對於做出正確的營銷決策至關重要。

在正確的時間，在正確的媒體渠道上針對正確的受眾，當然，使用適當的營銷信息是您可以發現的隱藏寶石。 在這方面，三分之二的營銷人員強調，基於第三方數據分析的決策比根據直覺做出決策更可取。 更具體地說，數據分析允許營銷人員根據實際用例而不是假設和理論進行選擇。 雖然，數據驅動的營銷策略沒有考慮影響消費者購買決策的情感應用。 營銷人員和團隊必須在一個考慮到理性和情感決策的框架內評估大數據，以確保他們的活動保持平衡。

好處 #2：它可以幫助您吸引合適的受眾

借助正確的數據，例如流量來源、人口統計、行為等，營銷人員可以發現他們的目標群體受眾並相應地接近他們。 確定您的受眾是為您的在線業務帶來正確流量和增加銷售額的關鍵步驟； 他們是誰，他們相信什麼，以及他們在購買決策的各個階段使用每個社交渠道的方式，這些都是您在定義目標受眾時需要回答的問題。 通過數據分析了解他們的思維方式有助於您的品牌建立更具體的在線形象並提高您對產品的認識。

此外，定義您的目標受眾將幫助您創建與您的受眾對話的一致品牌聲音。 基於有價值數據的目標群體分析使您能夠將您的數字營銷策略導向正確的方向，並通過與客戶建立強大的關係來確保您的溝通凝聚力。

好處#3：它提供有價值的客戶洞察

了解您的客戶大部分時間在線上花費的時間可以讓您有效地聯繫他們，無論這涉及社交媒體渠道還是網站。 這樣做可以讓您與觀眾建立更加個性化和穩定的聯繫。 這些客戶洞察力用於提供更加個性化的客戶體驗、定位清晰的營銷細分、接觸新客戶以及實時衡量和升級策略。

通過全面了解消費者的習慣和偏好，營銷人員可以創建和推廣符合目標受眾感知的活動，這不僅可以提高投資回報率 ( ROI )，而且可以加強品牌與其追隨者之間的關係。 更加個性化的客戶體驗可以提高品牌認知度，從而提高品牌知名度。 目標是在客戶提出要求之前就知道他們想要什麼，通過每一步更高、更有效的參與。

策略#1：在營銷活動中使用數據

創建成功的營銷活動需要正確的數據。 假設您計劃推出新產品，您將需要與客戶行為及其消費習慣相對應的歸因數據，例如受眾人口統計數據、客戶行為和心理數據。

更通用的數據也很有用，例如行業基準、PPC 數據、點擊率和保留率以及 ROAS。 所有這些都需要考慮到設計一個成功的營銷活動。

確定數據目標後，您需要收集數據並根據您設置的目標為您的活動選擇正確的信息。

歸因數據可讓您了解用戶的瀏覽習慣、社交媒體活動、在線購買行為，而指標可幫助您將營銷工作重點放在被證明有效的內容上。 這意味著盡可能多地收集有關您的目標受眾的信息將有助於創建一個吸引客戶需求和願望的活動。 數據將引導您的營銷活動取得成功。

在這個問題上，數據驅動的營銷故事有辦法吸引人們的注意力和興趣。 數據可視化使內容營銷人員和營銷團隊能夠發現有用的見解並以視覺上引人入勝且引人入勝的方式講述故事。

實施數據驅動的營銷策略會立即為您的品牌在線形象增加價值，因為您向受眾提供他們正在尋找的內容類型，因此您在您所在領域的可信度和專業知識開始建立起來。 同時，大數據可以幫助您揭示最新的趨勢和見解，為您的內容營銷策略提供更多的想法和主題。 以全新的視角看待事物總是有幫助的。

盡可能多地收集信息是構建適​​合您客戶需求並使您從競爭對手中脫穎而出的正確營銷活動的重要一步。 與您的受眾相關的原創見解和數據驅動的內容是品牌建立透明度和提高客戶忠誠度的絕佳方式。

策略#2：使用正確的數據來衡量進展

如果不使用大數據，品牌就無法衡量他們的進度並了解活動是否成功。 過去，跟踪和監控投資回報 (ROI) 以及了解活動的影響是很複雜的。 數據使營銷人員能夠監控當前的活動、衡量結果並解釋其影響。 因此，這使他們能夠優化營銷工作並定期提升績效。

實時衡量結果和改進策略是數據驅動營銷的一項資產。 必須不斷進行測試和測量，以確保您的服務滿足並成功滿足客戶需求。

讓我們更具體一點。 一個有助於理解數據測量概念的示例是，您的完成率數據可以揭示客戶旅程中的階段，例如客戶何時退出。 另一種解釋數據驅動結果的方法是根據用戶組的特徵對用戶數據進行細分。 例如，您可以確定特定年齡組的客戶是否認為該服務比其他人更難完成。

分析您的數據結果將使您能夠全面了解哪些有效，哪些無效，您應該改變哪些，其他人如何看待您的品牌，以及如何接觸現有和潛在客戶。 為您的受眾提供他們需要和希望從品牌中看到的一切，距離提高客戶忠誠度和客戶獲取率只有一步之遙。 這可能會變成您的競爭優勢。

營銷人員應該衡量什麼樣的數據？ 好吧，廣告支出、ROAS、流量、銷售額、轉化率等數據源都是營銷人員需要跟踪的重要洞察。 分析大量數據提供了360 度的受眾視圖，從而可以深入了解客戶行為以及導致購買決策的原因，以及在雲計算環境中利用實時數據。 這樣一來，品牌的知名度將大大受益，這凸顯了數據驅動營銷策略的重要性。

策略#3：了解誰在談論你

保持良好的在線聲譽以及了解您的受眾是誰，可以提供有價值的品牌洞察力。 您需要做的是監控誰在網上談論您的品牌以及他們到底在說什麼。 諸如社交聆聽和社交媒體監控之類的策略可以讓您識別和評估關於您的公司、產品、競爭對手以及一般關於您在互聯網上的品牌的言論。

這是保護您的品牌在線形象並增強客戶支持的好方法，因為它可以幫助您實時跟踪情緒，因此您可以立即知道談話人數是否發生重大變化關於你或他們話語背後的態度。 將其視為一個警告系統，可以快速通知您用戶在網絡上感知您的品牌的方式的積極和消極變化。

數據是了解聽眾在說什麼的關鍵參考。 如果你關注客戶的需求，你就應該關注你收集的數據和他們攜帶的信息。 通過成功的數據，您可以了解客戶並與之互動，跟踪競爭對手的行為，衡量產品的成功，並在危機發生之前避免危機。 社交聆聽可以在社交媒體渠道上揭示有關您所在行業的問題和討論。 這些都是連接和展示您的品牌或分享您的專業知識的潛在機會。 將來自在線對話的營銷數據視為與您所在行業的潛在受眾建立關係的一種方式，您可以將其轉化為社交銷售的關係。 在做出購買決定時，您應該是被定義為最佳信息來源的品牌。

企業可以確定合作機會，因為監控與您所在領域相關的在線社交對話將明確誰是重要的創造者和思想領袖。 這些人很重要，因為他們可以影響觀眾的情緒。

因此， Mentionlytics是社交媒體監控、聆聽和分析工具的一個很好的例子，它可以通過各種數據儀表板以簡單易用的方式幫助解決上述所有問題。

策略#4：為您的客戶提供個性化體驗

事實證明，根據受眾特徵、購買決策、在線活動和其他重要信息定制內容和在線互動是吸引他們注意力的最佳方式之一。 當信息基於正確的數據源時，個性化的客戶體驗是一條單向之路。

提供更加個性化的客戶體驗會讓您的客戶感到獨一無二，並且您會單獨關心每一位客戶。 將客戶體驗轉變為服務受眾的個性化方式可以提高客戶保留率、滿足客戶期望並提高客戶忠誠度。 通過這種方式，客戶可以感受到與您的品牌更緊密的聯繫，同時讓他們感到滿意，因為他們的需求已根據量身定制的解決方案得到滿足。

真正的問題是如何為您的客戶優化和提供個性化體驗？ 好吧，您應該採取的第一個行動是了解您的客戶； 這意味著與他們建立牢固的關係並每天與他們互動。 富有成效的對話只能滿足客戶的期望。 當然，前提是您可以為他們服務，您有時間和意願通過社交媒體渠道保持持續的溝通並與正確的信息相對應。 即時響應總是給人留下積極的印象。

此外，為您的客戶提供多種選擇，例如更多指導或更多客戶支持選項，這些選項將在他們瀏覽多個營銷渠道時為他們提供幫助，當然還可以尋求反饋和評論。 企業必須意識到需要改進的地方以及客戶如何看待品牌形象。 這是您建立有意義的關係所必須遵循的路線。

讓我們以Spotify Wrapped為例； 為個人聽眾和 Spotify 的大量用戶群提供年度最佳藝術家、歌曲、專輯和播客排名的年終獎。 年度回顧播放列表和幻燈片優化並提供了去年的各種收聽數據點，包括統計數據，例如人們花多少分鐘聽音樂、流行藝術家和歌曲，以及某人與超級粉絲的距離有多近。 Spotify Wrapped 讓藝術家簡要了解他們獲得的流媒體數量、人們收聽的時間、聽眾總數以及他們當年的位置。

這一舉措對 Spotify 來說很受歡迎，因為該應用程序的下載量在 2020 年 12 月的第一周增加了21% ，有超過 9000 萬用戶參與其中。 因此，Spotify 設法優化並將數據轉化為對用戶來說獨特而酷的東西，這就是品牌知名度不斷提高的原因。

策略#5：利用預測分析

數據有益的另一種方式是它可以幫助預測未來的結果。 historical 根據 SAS， “預測分析是使用數據、統計算法和機器學習技術，根據歷史品牌可以一瞥哪些類型的客戶更有可能轉化，哪些營銷行動更有可能成功，以及行業趨勢如何影響營銷工作。 預測分析是具有多種可能性的營銷工具。

目標是進一步了解發生了什麼，以提供對未來會發生什麼的最佳估計。 廣泛使用預測分析的主要原因是它們允許不斷增長的數據量、類型和示例，它們吸引了更多的興趣使用數據來收集有價值的見解，以及當前的經濟形勢和競爭差異化的需要。 簡而言之，公司使用預測分析來增強他們的底線和競爭優勢。

借助預測分析，營銷人員和營銷團隊可以在創建新活動時發現消費者的反應。 他們可以利用人口統計數據的變化來確定當前的產品組合是否會吸引客戶形成購買決定。 同時，回顧過去事件的指標有助於防止未來的危機，並重複過去的行動和錯誤。

營銷人員可以通過多種方式從預測分析中受益，例如在沒有其他可用答案時預測結果，以及在產品發布之前確定產品成功或失敗的前景。

數據收集是大小企業的核心要素，因為公司在客戶旅程的每一步都收集數據，跟踪客戶購買的時間、內容、數量和頻率。 跟踪客戶背叛、投訴、逾期付款、信用失敗和詐騙也是數據分析的一部分。

更具體地說，預測分析通過跟踪有意義的模式和設計預測未來事件可能性的模型，為公司和營銷人員提供了優勢。 例如，基於以前的客戶行為和具有匹配特徵的其他客戶的行為。 許多組織使用預測分析來通過分析個人、機器或其他實體的行為來降低風險、優化行動、提高效率並製定能夠帶來競爭優勢的戰略。

數據集允許營銷人員以可接受的可信度評估即將到來的概率，當然，這種 CRM 流程因行業、專業領域和組織成熟度而異。

現在交給你了

數據驅動的營銷策略是一種根據客戶信息優化品牌傳播的方式。 客戶洞察力能夠將基於通用的營銷轉變為企業與客戶之間的個性化溝通方式。 將數據納入營銷策略並更多地了解您的客戶將在未來幾年內比競爭對手更具優勢，並提高品牌忠誠度和親和力。

當然，您需要通過監控整個網絡上有關品牌本身、其產品和競爭對手的提及來跟踪您的品牌的存在。 如果您想了解更多關於品牌監控和社交聆聽的信息，請通過 Mentionlytics 預訂演示，以便更好地利用您的數據。

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