数据驱动营销改变了21世纪的零售业

所有这些都共同创造了大量的消费者数据库,供营销人员潜入并探索有意义的见解。
data drive 营销

自营销团队开始收集和分析数据以了解更多有关目标受众的信息以来,已经有一段时间了。直到最近,数据收集本质上还是非常简陋的,例如从社交媒体或网站上的注册表单中收集个人信息,位置,人口统计等。然而,现在情况发生了变化,消费者正在使用大量的设备,移动应用程序和社交媒体工具。所有这些都共同创造了大量的消费者数据库,供营销人员潜入并探索有意义的见解。

21世纪的营销人员越来越多地采用以数据为中心的工具来获取最大可用输入。一项调查显示,大约64%的受访者“非常同意”[1]数据驱动营销对于竞争激烈的全球零售生态系统的成功至关重要。

品牌使用的工具旨在吸引目标受众,这些工具变得非常复杂。今天的营销人员有更多的知识,以确保客户成为他们的首要任务。诸如品牌智能解决方案,crm系统,消费者智能工具和其他大数据工具等工具今天都在帮助企业。所有这些数据和分析工具和系统使组织能够以最佳方式处理数据并通过其在线行为有效地了解客户。因此,品牌现在能够在旅程的每个阶段准确地针对客户提供相关且及时的信息。

例如,如果您的在线零售商在退房阶段之前为您提供折扣优惠券,您会有什么感受?

以较低价格购买的前景可能会导致在该阶段进行更多转换。同时,如果您在点击“付费”后收到相同的优惠券优惠,则可能会破坏整个体验。

实施数据驱动营销的挑战

整合和优化利用任何新的和颠覆性的技术伴随着挑战和数据驱动营销也有这些初期的担忧。零售品牌面临的最大挑战是:

1。      什么技术使用 - 大数据分析仍处于初期阶段。事实上,一项研究显示,由于缺乏技术清晰度和协调性,只有约三分之一的公司认为自己没有足够的能力来处理数据。

2。      如何从数据山区获得可操作的见解 - 由多个设备,应用程序和社交媒体平台提供,公司通常可以获得大量数据。但是,他们很难分析数据并从数据中找到相关且可操作的见解。

3。      复杂的技术 - 尽管营销团队必须不断了解最新趋势和工具,但大多数营销人员不太可能成为技术专家。通常,可用工具和过程的复杂性使其难以有效使用。

4。      其他挑战 - 通常,多通道数据收集还会导致数据存储在遍布各地的不同供应商,工具和平台中。这对有效使用和集成这些数据产生了挑战。消费者不经常发送的消息和耗时的指标也可能令人沮丧。

充分利用数据驱动的营销流程

以下是可以使零售实体从其数据中获得最大输出的主要步骤:

坚持计划

无论一个组织是小型还是一个主要的全球性企业,它都不容易改变。这也适用于数据驱动营销策略的整合。因此,转变必须是跨职能的,从上到下。公司需要投入时间和资源来完成这项工作。任何随意采取的方法都不太可能成功。

2。集成和自动化

已经详细说明,每天搅拌的巨大数据量可能会压倒最有能力的营销团队进行分类或分析。因此,可扩展的自动化和技术集成对于营销团队创建一个不断变化的“买方角色”至关重要。许多零售商还通过其实体网点增加了数据集成,充分利用了客户的社交媒体和移动购物模式。在他们的计划中实施最新和更强大的自动化工具,营销人员可以节省大量花在数据分析上的时间。这一次可用于创建高级和高度个性化的营销活动。

3。组建一支伟大的团队

如上所述,数据分析可能需要常规营销人员可能没有的高级技术技能。团队必须跨职能,并包含公司的各个部门。这并不意味着从有足够时间与任何可用的营销或销售人员一起创建数据驱动营销计划的团队中修补任何人。相反,它需要找到并汇集人力资源,这些人力资源准备从公司的角度进行思考,而不仅仅是专注于覆盖他们的专业知识。数据科学家的混合团队,倾向于技术的销售和营销人员必须进行分组,这种跨职能的协作努力是成功的关键。

4。跨部门工作

建立跨职能团队只是战略的一部分。另一部分是确保数据跨部门无缝集成。高质量数据集成的可用性对于数据驱动营销策略的成功至关重要。

对手表

虽然核心重点应放在自己的战略和计划上,但重要的是要及时了解竞争对手的情况。营销人员还需要注意市场的突破和趋势。

6.不断分析

数据驱动的营销可以实现不间断和精确的营销活动评估。这将有助于保持品牌重点的完整性,并有助于改善roi以及实现活动目标。

 

结论

据估计,到2020年全球零售业规模将达到27.2万亿美元。这显然为零售商提供了机会。零售营销人员必须意识到数据是提供全渠道体验的关键,这种体验可带来相关,个性化和无缝的客户体验。他们必须受益于可以实时处理的统一客户数据集。

 

这篇文章已被写下来了 jash choraria,创始人, unifynd。

 

 

 

发布日期
没有赞助
住:现在正在读书的人
 
 
 
 
热门文章
为你推荐