什么是营销数据策略?为什么它很重要

简介

随着企业开始考虑转向仅使用第一方数据，他们可能开始意识到他们没有所需的数据来推动活动、报告投资回报率或做出数据支持的决策。此外，他们可能会开始发现他们的数据源已经变得多么不连接，随着削减成本和提高效率的压力增加，企业可能会措手不及。

对于那些有营销数据策略的人来说，他们会领先几步。营销数据策略是支持获取、组织、分析和交付数据以支持业务目标的过程。这句话的最后一部分是关键。营销数据策略并不是为了收集和保存数据而寻求数据。它是有意的，经过深思熟虑的，并有明确的成功衡量标准。

营销数据策略也不是静态的。它是动态的，这意味着它需要经常审查和定期更新。因此，如果你从未创建过营销数据策略，或者是时候更新你的策略了，请继续阅读，了解创建营销数据策略所需遵循的流程，以及它对业务的好处。

建立营销数据策略的过程

数据收集

在营销数据策略过程中，首先要开始的是创建所有数据源的列表。这个列表应该包括:

• 这个平台
• 传递的数据(维度、度量和其他值)
• 数据最终的位置

在记录如何以及为什么使用数据来支持业务目标时，了解组织可以使用哪些数据是关键的第一步。跟踪数据的存储方式对于维护客户隐私和遵守政府法规至关重要。

除了数据源之外，收集过程还包括记录数据收集的所有方法。从现场分析到调查和表格，再到采访和观察等定性信息，有很多收集方法，其中许多可能没有充分发挥其潜力。随着对第一方数据的依赖，这类信息将变得非常宝贵。

这可能是令人生畏的第一步。如果您需要帮助，我们可以帮助您采访涉众，以确定数据梯子如何备份到业务目标，映射所有数据源，并创建KPI矩阵。

数据清理和准备

当然，一个可靠的营销数据策略要求所有的数据都是准确的、干净的，并且随时可以转换。这一步利用上一步中的列表来确保所有收集的数据源都准确地发送数据，并且输出的形式可以被所选的分析工具(Bigquery、PowerBI、谷歌Analytics等)使用。

例如，您可能有一个URL维度来自两个工具。工具A可能包括TLD(例如:www.yourdomain.com)和工具B可能只包括第一个段后的URL字符串(例如/your-folder)。您需要确保使用了单一的格式，并且数据已经以支持下一步分析的方式连接在一起。

数据分析

你有这么多了不起的数据，现在让我们做点什么吧!

数据分析是任何营销数据策略的核心部分，可以分为三个方面:

1)描述性分析

描述性分析可能是您和您的组织最熟悉的。它通常用于报告，因为它是对历史数据的分析。通过数据挖掘或聚合收集的所有数据都可以用来发现历史趋势和模式，但描述性分析并不试图使用历史趋势来预测未来。

2)预测分析

预测分析与描述性分析不同，它基于给定的历史数据对未来进行预测。这种形式的分析通常使用机器学习和统计建模来分析数据，并提供未来结果的可能性。该模型将产生对任何输入或采取的潜在操作的更改的原始结果，允许您比较和对比结果。一些更高级的方法使用深度学习来模仿人类的决策，从而产生更强大的预测。

你可能对其中一些概念很熟悉，因为GA4自带一些预测分析功能。然而，最好记住，这些模型的好坏取决于它们所基于的数据。如果您需要帮助获得GA4设置，以便最大限度地利用GA4内置的预测分析功能，我们在你身边!

3)规定性分析

虽然预测分析将根据您控制的输入提供结果，但说明性分析实际上会根据所有可用数据告诉组织最佳行动方案。说明性分析建立在描述性和预测性分析中使用的数据集的基础上，然后通过一种算法来运行它们，从而创建和重新创建可能以不同方式影响组织的决策。然后，它会根据所经历的所有场景为业务提供最佳的行动方案。

由于这类分析的重点是可操作的见解，很明显，这是组织所追求的数据支持决策的最终形式。只有那些拥有最高水平的数据成熟度的人才能够实现规定性分析。

数据集成

拥有所有这些数据是很棒的，但如果没有人使用这些数据来支持业务决策，那就无关紧要了。数据集成是一种确保整个组织的人员都可以访问企业级数据并根据需要在内部共享数据的方法。这可以通过在一个集中的系统中设置仪表板或向各个部门发送报告来实现。这一切都取决于组织共享数据的方式，以及您希望在未来如何构建该访问。

在设置数据集成策略时要记住的一件事是与您一起工作的人员的数据素养。对一些人来说，处理和利用数据是非常自然的，而对另一些人来说，这可能是非常可怕的。虽然你不可能让每个人都满意，但在制定策略时，考虑提供资源和其他有用的内容来支持人们将数据纳入日常工作生活时，牢记数据素养的总体水平是很重要的。事实上，根据谷歌，75%的营销人员使用数据洞察的最大障碍是缺乏数据和分析方面的教育和培训。

营销数据策略的好处

当然，创建营销数据策略有很多好处。我们将在下面介绍一些最大的好处。

增进客户了解

更好的数据意味着更好地理解你的客户和他们的旅程。创建一个结合定量和定性数据的营销数据策略远比仅仅是定量数据更有价值，并将使你从竞争对手中脱颖而出。不仅要了解客户对你的数字资产做了什么，还要了解他们的动机、情绪和问题，这可以帮助你从不同的角度看待你的数据。定量和定性数据的结合将为您提供一个新的视角，从而解决您的组织最棘手的客户挑战。

更好的定位和个性化

此外，您还可以使用以客户为中心的数据来更好地定位广告和其他促销内容。随着第三方cookie的淘汰，我们将看到上下文广告的兴起，这意味着了解你的客户，他们花时间在什么数字空间，以及他们的兴趣。

个性化是另一种营销策略，将受益于您的营销数据策略。很少有人能够有效地实施个性化策略，但它仍然是营销界的热门话题。一个有凝聚力的营销数据策略将允许你开始根据用户的活动将他们划分为不同的类别，允许你为符合这些类别的人提供个性化的体验。

提高效率和生产力

有效的营销数据策略的一个主要部分是通过数据集成将数据集成到组织中和整个组织中。通过让每个人都使用相同的数据来驱动每个部门自己的决策，您正在提高整个组织的效率和生产力。事实上，谷歌发现了这一点86%的高管表示同意消除组织孤岛对于扩大数据和分析在决策中的使用至关重要。

当数据是干净的、可访问的和准确的时，可以很容易地确定有利可图的业务决策并帮助提高工人的生产力。高德纳公司2020年的一项研究发现，组织估计数据质量差的平均成本为-每年1280万美元随着环境变得越来越数字化和复杂，这个数字可能还会上升。

该报告还发现，在数据管理实践中，需要努力实现跨数据源和场景的数据质量是共同面临的最大挑战。

结论

如您所见，花时间记录您的数据环境、正确地清理和排序数据、确定如何分析数据并将其分发到您的组织可以对整个业务产生巨大影响。从提高对客户旅程的理解，到先进的营销策略，再到全面提高业务生产力——创建和维护一个有凝聚力的营销数据策略是非常值得投资的!