如何解決4個大數據營銷戰略問題
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如今，人們生活在一個數據驅動的世界中，大數據幾乎影響著數字營銷領域的每個方面。事實證明，它有助於創建以客戶為中心的活動。
這就是人們為什麼對大數據分析和頂級大數據營銷戰略的需求日益增長的原因，這在商業世界中並不是什麼秘密。事實上，沒有利用大數據分析的組織將在未來幾年落後成為一種總體共識，並失去其競爭優勢。
根據New Vantage Partners(NPV)公司2017年大數據執行調查顯示，在85%試圖採用數據驅動的企業中，只有37%的企業獲得了成功。看起來企業需要從大數據的初期階段開始，但是，營銷團隊仍然面臨著許多成長的痛苦和障礙。
以下是四個最重要的方法和策略
1 將複雜數據集轉換為客戶之旅
如果企業不瞭解大數據與客戶之旅的相關性，那麼從大數據中獲取富有成效的見解幾乎是不可能的。不幸的是，客戶在轉換為付費客戶之前進行了很多嘗試，並在不同渠道之間切換。因此將付費客戶變成忠誠的客戶需要更長的時間。
作為企業的營銷人員，需要更深入地瞭解客戶從意識到獲得收入的完整過程。這就是為什麼企業必須從所有平臺(離線和在線)提取數據的原因。例如，零售商店可以使用基於數據的POS系統從商店收集數據，並將其與從他們的網站和社交媒體收集的數據聯繫起來。
當然，企業需要深入瞭解不同的客戶旅程點、個人體驗和影響點。不過，企業需要找到大數據與整體客戶旅程之間隱藏的相關性，還要考慮以下因素：
•利用客戶訪問在線或離線商店的先前未知路徑。
•同時創建和維護不同的時間表，以便最終採取適當的措施。
•確定消費者在銷售渠道的各個階段表達的不同類型的情緒。
•總結基於個人經歷和與企業互動的行為模式。
2 數據過載
數據公司可以獲得可操作的洞察力寶庫。然而，這個寶庫正在以難以想象的速度擴張，使得組織幾乎不可能理解。數字世界的規模每兩年翻一番。到2020年，人們每年創建和複製的數據將達到44 澤字節或44萬億GB。
談到大數據分析，收集數據並不是最難的部分，而是知道如何應用它。不幸的是，在行業競賽中，大多數組織傾向於儘可能多地收集數據。但是，這種方法很快就會導致數據癱瘓，這是很多企業的通病。
•縮小數據的來源
企業需要做的第一件事就是退後一步，儘可能縮小數據收集源。找到其可以依賴的最基本數據源，以瞭解業務運作方式。或者也可以收集有關一些關鍵指標的數據。
•過濾數據
企業仍需要過濾收集的數據，以刪除與其業務目標無關的信息。提前確定適合其分析數據流的內容和信息。不要浪費時間和精力來獲得不相關的指標。
•專注於關鍵數據模式
企業需要關注重要的事情。因此，請務必查找並研究說明目標的數據模式。Instagram的突然崛起值得關注嗎?它會影響點擊率還是轉化為新的銷售線索?找到這些相關性並且關注它們。
3 隱私問題
數據隱私可能是在企業創建數據驅動方法的最大障礙。 Facebook公司和劍橋分析公司的數據洩露醜聞成為備受爭議的“灰色地帶”的熱點。這對周邊數據的收集和管理帶來了負面影響。
最重要的是，歐盟實施的通用數據保護法規(GDPR)嚴格限制企業如何從潛在客戶那裡收集個人信息。雖然僅限於歐盟國家和地區，而其他國家在未來更有可能採取類似措施。此外，許多消費者現在對如何在網上分享他們的信息非常謹慎。
如果企業想要獲得有價值的數據，則需要設計值得信賴的數據收集策略。請記住以下幾點：
•不要偷工減料。確保在整個數據收集過程圍繞數據的透明度和安全性工作。
•確保讓客戶知道正在收集個人信息，是如何做的，以及將如何處理。
•企業可以使用第一方數據收集方法(如社交登錄和社交賬戶鏈接)來收集個人信息。它允許消費者知道正在收集哪些信息以及如何收集信息。
•此外，企業需要將客戶置於主動地位，並讓他們有機會控制他們的數據是如何(或不被使用)的。收集人員提供的數據是確保企業客戶獲得主動地位的最佳方式之一。
從基於可靠指標的規劃策略到準確衡量結果，大數據徹底改變了企業在線和離線營銷策略和措施。但是，這個工具帶來了一些固有的挑戰，從識別有意義的見解到隱私問題。但是，這些挑戰不應阻礙企業制定成功的大數據戰略。
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