所有行销都应以数据为依据。在没有数据指导的情况下规划策略就像在没有地图（或GPS）的情况下进行越野旅行一样。尽管如此，仍有87％的营销人员表示数据是其公司利用率最高的资产。

为了获得更好的业务结果，领先的营销人员正在利用数据驱动的营销策略。

什么是数据驱动营销？
数据驱动型营销是利用从消费者互动中收集的见解来优化媒体购买，创意消息传递和策略的过程。

为什么数据驱动营销很重要？
数据不会说谎。通过基于数据的决策，营销人员可以将其资源分配给可带来最佳ROI的活动和计划，同时消除浪费的支出。

75％的公司在使用数据驱动的营销时看到了更多的参与。
具有数据驱动型营销的公司，每年获利的可能性是后者的六倍。
40％的品牌计划增加其数据驱动的营销预算。
清单：改变游戏规则的数据驱动营销策略的6个步骤
1.点击进入组织的第一方数据
随着数据法规的严格化（例如GDPR和《加州消费者隐私法案》），营销人员应谨慎使用第三方数据来告知其广告策略。第三方经纪人的运作方式几乎没有透明度，如果您购买违反隐私法规收集的数据，您的组织将陷入困境。

您不应依赖第三方代理，而应利用第一方数据。由于第一方数据是您自己的原始数据，因此您可以选择如何收集，存储，管理和保护它们，以确保您遵守所有适用的隐私法规。此外，由于您拥有对其的独占访问权，因此它还具有竞争优势。

营销人员可以使用的第一方数据要多得多。以下是您应考虑利用的一些第一方数据来源以及它们提供的见解的一些示例。您目前在利用哪些—以及缺少哪些？
2.建立整合的营销体系
过去，组织可以通过在CRM中手动添加注释来收集消费者数据。但是现在，随着消费者在众多渠道和接触点上与您的品牌互动，营销人员需要使用各种工具来简化数据收集和激活。

这项技术将如何帮助我实现业务目标？
我可以轻松地向我的涉众展示该技术如何支持我们的业务目标吗？
我可以轻松地提取和分析广告系列和消费者数据，还是必须在电子表格中进行筛选？
这项技术是否可以补充我现有的营销体系？
这项技术是否允许我整合现有数据？
随着我们获取更多数据，这项技术可以扩展吗？
这项技术将如何帮助我跟踪和归因于我的投资回报率？
这项技术将如何帮助我全面了解客户？
这项技术可以帮助我的团队做出预测吗？
建立营销体系最重要的部分是确保您跨解决方案集成数据。如果您的数据仍然孤岛，您将无法对其采取有效措施。

3.利用数据进行全渠道个性化
谷歌最近的一项研究发现，即使是简单，便宜的购买（如直板糖果），也通常需要20多个在线接触点。此外，

数据对于获得一致的体验至关重要。如果您没有利用所有渠道的数据，那么您可能会错过关键时刻和接触点，在这些关键时刻和接触点，消费者在旅途中会与您的品牌互动。结果，您将不知道接下来要使用哪些消息传递来转换它们。或更糟糕的是，您可以为他们提供无关的消息，从而疏远他们。您还可能会错过关于某些细分受众群与您互动的重要见解，这些见解会导致战略中的关键枢纽，从而带来更好的结果。

您可能已经看过已购买产品的横幅广告。这是全渠道个性化不佳的一个例子。广告客户未连接其数据源，因此不了解您的行进路线。这不仅是疏远-品牌没有投入时间和精力来个性化您的体验-但这也浪费了广告客户的钱。

4.归因于您的营销努力
为了确保您的营销策略取得成果，您需要对它们如何影响投资回报率进行归因。没有这个难题，您将无法采用真正具有凝聚力的数据驱动方法来改进它们。

例如，假设您是一名营销人员，负责评估Google Ads广告系列的结果。广告系列A带来了50个在线转化，而广告系列B带来了30个在线转化。根据此数据，您将为广告系列A分配更多的支出。但是，此决定基于不完整的归因模型。要了解您的广告系列的真正影响，您还需要归因于它们带来的致电转化。

当您使用对话智能解决方案跟踪电话时，您会看到广告系列A促成60次在线和电话转换，而广告系列B促成90次在线转换。这个更深层次的归因表明，广告系列B实际上是性能最高的。因此，您可以将更多预算分配给广告系列B，从而获得更好的效果。

5.营销与销售之间的协调
由于当今的消费者希望获得一致的全渠道旅程，因此您的投资回报率取决于所有接触点的一致性。为此，您需要与销售团队进行协调。

您的营销和销售部门应针对如何在渠道中始终移动线索创建一种凝聚力的方法。这意味着要标准化潜在客户的驱动方式，显示潜在客户的消息，销售与潜在客户联系的时间和方式，潜在客户的培育方式以及潜在客户消失后如何重新吸引潜在客户。为了确保整体一致，您还应该就用来衡量成功的指标达成一致。这样，您可以测试不同的营销优化，以了解什么使针头更接近您的共享目标。

6.持续评估您的结果并完善您的策略
没有一种能适应所有数据的营销策略。成功的数据驱动营销策略需要不断完善和优化。您应该不断尝试利用新的数据源，例如消费者电话。此外，您应确保拥有正确的martech堆栈和属性，以便可以准确地监视结果。然后，让数据指导您做出增加ROI的决策。