数据驱动决策的重要性

多年来，数字营销人员的角色不断演变。现在，最受追捧的技能之一是精通数据科学。

这种转变是因为高效的数据管理已成为企业之间最大的竞争优势之一。如果您想改进您的战略并成功建立您的公司，您需要数据。

为什么数据驱动的决策很重要？

数据驱动的营销使用指标和其他信息来为决策提供信息。数据向您展示了哪些有效，哪些无效，以及您可以采取哪些步骤来改进您的广告系列或业务策略。

这些洞察力使您能够在更短的时间内做出始终如一的更智能、更准确的决策。

在整个讨论中，我们将着眼于数据支持您的决策并帮助您快速发展业务的不同方式。

如何在营销中实施数据驱动的决策

自然，没有数据就不可能有数据驱动的方法！

品牌在数字时代产生大量数据，无论是来自联系表格和调查、面对面交易还是在线互动。即使是简单的数字营销活动也可以定期产生大量数据。

这些大量信息为客户行为、竞争对手战略、市场趋势等提供了宝贵的洞察力。

让我们深入了解实施数据驱动的营销决策方法的过程。

第 1 步：获取和分析数据

数据可帮助企业开发准确的客户档案并优化策略以实现最佳结果。您可以应用数据更好地了解每个客户的偏好，甚至预测他们的行为和支出。

企业收集数据的方式有多种。以下是一些标准方法：

• 通过注册和订阅注册、联系和反馈表以及类似策略直接从客户那里收集数据。
• 从 cookie 标签、分析工具等获取网站数据。
• 从您的广告、博客和社交媒体内容中收集参与度数据。

收集数据后，需要对其进行分析。这一步可以说是最具挑战性的，因为您必须克服数据的大小和复杂性。

分析的目标是理解原始数据。您需要知道电子表格中所有这些数字的真正含义！

第 2 步：预测消费者行为以推动销售

当您深入了解客户时，营销变得容易得多，因为您确切地知道他们想要什么。

数据分析可帮助您挖掘客户喜欢的产品、主题、网站、应用程序等。每次与客户互动时，您都可以使用这些数据来展现您最好的一面。

通过分析和预测这些受众的兴趣，您可以直接提高您的销售和营销成功率。

第 3 步：从战略上使客户行为与营销目标保持一致

一旦您清楚地了解了您的受众及其行为，您就可以开始优化您的策略以及如何展示您的产品。

再次，它是关于为每一位客户提供最好的服务。您还需要考虑您的业务及其目标。

例如，假设您经营一家新的服装精品店。您想提高对您的业务的认识。通过分析社交媒体数据，您发现许多客户使用 Instagram 浏览新款式或时尚灵感。

多亏了这种洞察力，您可以在内容营销中加入 Instagram，让您的品牌出现在这些 Instagram 浏览器面前。

但是，如果您的目标是增加销售额，则需要探索客户的消费习惯和购买行为。

第 4 步：客户细分

当您探索客户数据时，您会发现并非每个人的行为都相同或具有相同的兴趣和偏好。

您需要将客户划分为具有相似兴趣和行为的组。这些较小的分组使您能够对每个细分市场的行为和兴趣做出更准确的假设。

企业可以通过多种方式细分客户。

• 人口细分
• 心理细分
• 行为细分
• 地理分割

您希望使用不止一种细分方法来创建最准确的受众群体。

第 5 步：开发相似定位

该过程的最后一步是利用您在这些阶段中学到的知识来开发相似的受众。

相似定位使用您获得的有关当前客户的数据和洞察力，并将其应用于寻找符合类似配置文件的新受众。

这种方法非常适合从可能购买您的品牌的有价值的潜在客户中产生新业务。

然后，您可以重新开始数据驱动的方法，收集有关最新客户的详细信息。这可以保持源源不断的潜在客户和潜在客户流入您的业务。

最重要的数据驱动营销挑战

采用数据驱动的方法有很多优势。这很简单，对吧？然而，许多企业仍然未能成功地利用他们的数据来发现客户和营销洞察力。

问题是成为数据驱动并不容易。分析数据和发现见解有几个挑战。

找到正确的数据

没有企业存在数据不足。每家公司每天都会产生大量的数据。虽然数据有很多价值，但并非所有数据都是有用或有价值的。

您必须消除所有干扰您对具有真正价值和与您的营销目标相关的数据的注意力的噪音和不必要的信息。

许多营销人员发现自己花在过滤数据上的时间比实际分析数据要多。

考虑您的营销和业务目标，以及哪些数据集和指标与这些目标一致

提出正确的问题

在您开始过滤数据之前，您必须知道哪些部分是有价值的。换句话说，您需要知道哪些数据只是可以忽略的噪音，哪些数据与您的决策相关。

每个数据分析都从一个问题开始。您希望发现或加深对某个主题的理解。这个问题将指导您需要分析哪些数据以及您可能会收到哪些结论或结果。

不幸的是，知道要问哪些问题可能是一个挑战。当您进行不正确的查询时，会浪费时间并导致您得出错误的结论。

毕竟，数据分析本身就很耗时；你不想因为没有提出正确的问题而增加了等式的工作量。

规范化大数据

过滤掉非重要数据后，您仍然会得到大量信息。通常，您会同时从多个来源提取数据。

例如，您可能正在从您的 CRM 平台、网站分析和销售系统中获取数据。

要将这些数据集组合在一起，您需要执行一些清理和处理以规范化信息。这确保了每个数据源都可以与其他数据源进行通信。

这也是您检查数据是否存在错误、差异和其他问题的地方。

这是另一项非常耗时的任务，需要一些数据科学方面的专业知识。

解读数据

即使经过过滤、处理和标准化，营销数据仍然很复杂。

除非您有统计背景或强大的分析能力，否则解释您的电子表格是一项挑战。

您需要利用图表、报告和其他工具来帮助简化数字墙并帮助您了解数据背后的故事。

这些工具和方法当然会有所帮助，但您仍然需要具备一些分析技能才能准确解释正在发生的事情。

如果您做出错误的解释，您将得出错误的结论并做出错误的决定。当使用不准确的解释来指导您的决策时，这比依赖假设更糟糕。

跟上实时数据

数据帮助您应对市场的当前状态，并做出未来预测，以在明天和后天继续繁荣。

这种敏捷性使企业能够在营销优化工作中变得主动，而不仅仅是被动。您将比竞争对手更快地捕捉新趋势并避免可能的风险。

但是，要提高决策速度和效率，您必须自己敏捷。您需要能够利用您的策略创建的实时数据。

换句话说，您的分析有一个时间框架。您发现洞察力的时间越长，信息的价值就越低。

发现已经来去匆匆的趋势无济于事。同样，您希望立即发现问题或风险，而不是在它们变成更大的问题之后。

您必须掌握数据的速度！

报告和交流数据

最后的挑战是在你发现你的发现之后会发生什么。

您的营销策略不会发生在泡沫中；这是一个有凝聚力的商业战略的一部分。您需要向组织的其他部门报告和传达您的结果。

为此，您需要将发现的见解与其他已知因素联系起来。如果您无法建立任何这些联系，则数据可能没有帮助或可操作。

此练习测试您的发现的有效性，同时建立强大的数据文化。毕竟，数据驱动的决策需要成为全公司范围的方法！

PPC 信号：数据驱动营销技术

要克服成为数据驱动型组织的挑战，您需要一些外部帮助。没有团队可以手动跟上他们的数据。它太快、太大而且太复杂了。

您需要自动化；您需要 PPC 信号。

PPC Signal 利用 AI 技术和机器学习算法来分析营销数据，以自动检测您的 Google Ads 帐户中的变化。

如果您将 PPC 纳入您的营销策略，PPC Signal 是一个必不可少的工具，可以帮助您做出数据驱动的决策。

通过消除分析数据带来的压力和麻烦，您可以获得更多空闲时间和资源。

您无需花费无数时间来分析您的数据并发现要做出的正确决策，您可以专注于对这些决策采取行动并不断改进您的业务。

PPC 信号如何工作？

要了解此工具将对您的数据驱动决策产生的影响，让我们看看系统是如何工作的。

当您访问 PPC Signal 时，您将被带到主仪表板。此菜单显示所有活动信号。这是一个例子：

您会注意到 PPC Signal 仪表板上的一些有用功能。

• 活动信号：仪表板上的主要功能是您当前信号的列表。每个信号都代表您的 PPC 帐户的性能变化。自然，这些类型的波动在广告中一直发生。PPC Signal 跟踪这些趋势、变化和其他模式，并且只呈现最重要的模式。我们将在下一节探讨更多关于信号的信息。
• 过滤器：在屏幕左侧，您会注意到过滤选项。这使您可以查看符合您标准的活动信号。例如，您可以选择专门查看广告点击的变化。您还可以按帐户的部分、维度、信号类型等进行过滤。当您有数百个可用的活动信号时，过滤器对于获取对您的业务最重要的更改至关重要。
• 已加入书签的信号：如果您看到感兴趣的信号，可以将其加入书签。这使您可以稍后返回