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数据驱动营销：它是什么以及它如何提高公司的销售额
现在，您已经意识到，应用于营销的数据分析是我感染我们机构的痴迷之一。
事实上，我们正在做出巨大的宣传努力，试图让我 国家代码 +385，克罗地亚电话号码 们的客户采用数据驱动营销作为他们自己组织文化的一部分。
现在，与我们合作的首席执行官或首席营销官最常见的问题之一是：“我们如何做到这一点？” ”
我不想详尽无遗，但我将指出一系列基本要点，这些要点将使您的公司能够为基于数据的营销策略奠定基础。
我认为咨询公司麦肯锡对基本要求做出了相当准确的近似，指出数据分析的利用意味着：
能够识别、组合和管理多个数据源。
能够构建数据驱动的预测分析模型。
采用注重基于数据的决策的组织文化。
定义数据集成、模型创建和组织转型的业务愿景。
定义从数据分析和使用中获取竞争优势的策略。
部署适当的 IT 基础设施。
我认为，这些要素中的每一项都是必要的，并且都有其自身的困难。
提供用于收集和管理客户数据的基础设施本身就是一个领域，之前我和我的合作伙伴 Tino del Pozo 已经发表了很多关于该主题的内容：
Salesforce：5 个最常见的实施错误
像 Salesforce 这样优秀的 CRM 为何会失败
这次，我将重点关注方法论方面；也就是说，在您的公司采用数据驱动营销模型的过程。
创建横向团队
实施 Salesforce 或其他 CRM 或商业智能解决方案等工具的原因之一是信息永远不会在整个组织内共享。
相反，每个部门中包含的数据的密不可分的隔间被创建，导致荒谬的情况，例如营销和销售团队：
他们没有共享数据库。
为所产生的机会建立不同的资格参数。
如果你想解决这个问题，我推荐这些文章：
什么是销售支持？
如何成功整合营销和销售领域？
无论如何，组建一个由来自不同部门的经理组成的团队至关重要，当然也包括 IT、营销和销售部门。
将信息集成到公共数据库中
如今，组织从多个互不关联的渠道收集数据。通常，它们甚至没有正确存储，而是分散在多种设备、服务器和格式中。
我已经在《小数据：大数据未实现的承诺的解决方案？》一文中谈到了这一点。
这种情况代表着对宝贵资源的浪费，因此必须为您的组织提供一个允许您集成和分析所有信息的解决方案。
识别相关数据并建立KPI
未来几年，数据分析师的角色将在营销领域变得更加突出。这是由于数据的质量、数据的选择和后续分析等方面造成的。
并非所有企业都应该关注相同的数据。例如，在某些情况下，发布的内容和发起的活动的覆盖水平可能比生成的参与度更不相关或更相关。
毕竟，吸引新受众与已经融入流程的潜在客户购买流程的成熟度无关。
简而言之，现在您已经有了一个集体信息库，是时候识别那些与生成的结果呈现逻辑相关性的数据并建立相关的 KPI，包括衡量要获得的 ROI。
创建预测分析模型
即使您已经拥有数据，预测分析模型才能真正为您提供竞争优势。
当前生成的信息量从人类的角度来看是深不可测的，这就是为什么决策通常是根据基于直觉的标准做出的。预测分析模型极大地改善了所获得的结果。
活动启动和模型测试
在大规模应用该模型之前，有必要通过活动进行一系列测试，以验证其有效性。
为此，需要：
描述活动将重点关注的买家角色。
绘制获取每条线索并完成销售的流程。
确定每个客户的 LTV。
选择在活动期间使用的渠道。
每个活动都应该面对另一个使用组织内旧的常见做法进行的活动。
结果分析、优化和规模化部署
一旦您获得了从设计的数据分析模型启动的活动指标，就可以分析结果并将其与未使用该模型的活动进行比较。
这一阶段可以（并且应该）随着时间的推移而延长，合并或撤回某些数据的使用，改进相应的权重，并最终优化所取得的结果。
当你积累了足够的经验后，就到了大规模部署模型的时候了。
当然，这整个过程还可以分为更独特的阶段和方面。然而，我相信这种方法可以让您拥有数据驱动营销的全球视野，将其作为增加业务销售额和提高营销活动投资回报率的强大工具。