• 共享見解。為了構建以數據為驅動的營銷基礎，重點在于與利益相關者一致，以衡量直接影響企業KPI的重要指標。
• 可執行的數據洞察。將數據轉化為行動，通過識別快速收益并建立預警系統，幫助你做出更智能的、基于數據的營銷決策。
• 持續改進的重點。將數據驅動的決策嵌入企業文化中，確保持續的營銷成功和可衡量的改進。
如果你像大多數營銷人員一樣，可能已經看過太多關于成為數據驅動營銷人員的重要性的文章。雖然沒有人會質疑這種必要性，但如何實現這一目標卻始終不明確。專家們講述了“為什么”，但“如何”卻常常沒有答案。
大多數營銷團隊都知道數據是證明營銷價值和影響利潤的關鍵，然而，通常他們在實施能夠真正提升活動效果的數據策略時卻面臨困境，并不是因為工具稀缺，實際上，平臺和技術應有盡有，也不是因為數據不足，我們大多數人已經被大量數據淹沒。
問題往往出現在物流和呈現方式上，缺乏準確、可執行的數據使我們無法利用它做出自信的決策、指導策略，并向公司證明其價值，相反，我們往往依賴于電子郵件送達率、打開率、點擊率和每千人成本(CPM)等數據來證明成功。
但公司并不關心這些，他們關心的是盈虧。因此，問題變成了：“營銷人員如何影響盈虧并證明這一點?”
雖然許多營銷人員不愿以盈虧來衡量他們的工作成效(“如果結果不如我們預期那么好怎么辦?”)，但事實證明，即使結果不是很好，提供具體的成果也能在建立信譽方面發揮重要作用。
步驟1：共享見解
數據驅動營銷成功的基礎在于創建對“衡量什么”和“如何衡量”的共同理解。首先，與利益相關者對齊，確定重要的指標及其來源。
不必識別所有的指標;找到20%的數據，這些數據將帶來80%的影響。關注10到20個關鍵維度(如行業或活動名稱)及相關的指標(如轉化率或收入)，這些指標是企業關鍵績效指標最有價值的參考。
接著，確定報告范圍，對你報告的內容和排除的內容要有明確的意圖，試圖滿足每個人的需求往往會導致報告失去重點，變得低效。
為了確保清晰性，集中管理數據并控制訪問權限。自助分析可能會引發混亂，這種方式并不可持續，我建議將數據倉庫視為藥房，而非零售店，提供適用于特定用途的數據引導訪問，而不是隨意開放訪問權限，這樣容易導致數據沖突和誤解。
步驟2：在數據驅動的營銷策略中進行數據診斷
在實施新的報告計劃之前，了解當前的數據環境至關重要，首先，評估數據質量，檢查記錄的清潔度、活動表現跟蹤以及活動衡量指標。你是否收集了你認為在收集的數據?這些數據是否是你真正需要的?
檢查數據流，確保你了解哪些數據寫入了特定字段，以及這些數據在出現在報告中之前如何影響上游流程。在可能的情況下，通過捕獲當前指標和歷史表現數據來建立基準。
接下來，評估擴展報告功能的風險，考慮數據準確性、報告復雜性、資源需求和系統性能等因素。
然后，為引入新報告或修改現有報告制定變更管理流程，以確保與利益相關者的溝通和一致性。避免為了報告而報告那些對決策或戰略規劃沒有貢獻的指標。
步驟3：提取可執行的洞察
在建立穩固的數據基礎后，重點轉向提取有意義的洞察，首先，識別可以快速見效的機會，尋找能夠立即展示數據驅動方法價值的低門檻成果，先證明價值，再逐步推進。
利用數據跟蹤建立早期預警系統，在問題變得嚴重之前發現潛在風險。例如，可以設置參數，防止過度支出失控。我曾經有一個客戶在推廣活動時，因為在一個電子郵件活動上花費了太多時間和精力討價還價，最終由于協調不當，額外花費了超過10000美元。設立緊急警報，避免情況失控。
接著，針對特定的變化設定增量目標，確定營銷運營中哪些方面需要改進，以及數據如何支持這些改進。例如，假設你計劃明年向數據庫新增50000個聯系人，那么可以細分為每月增加4200個聯系人。
步驟4：為數據驅動的營銷實施強大的報告工具
許多營銷人員從這里開始，但實際上這是本末倒置的。一旦你為數據驅動的營銷策略奠定了基礎，接下來就該投資于能夠實現有效報告和分析的技術了。
記住，衡量必須內嵌于活動執行過程中，你不能等蛋糕烤好后再往里面塞藍莓。實施標記、識別訪客和跟蹤活動的流程，確保數據字段的測量和命名一致性。
部署儀表板和模板來創建標準化報告，使利益相關者能夠輕松訪問和解讀關鍵指標，這包括數據可視化，使用圖表、圖形和其他視覺元素，使復雜數據更加易于理解、消化和解讀。
為了實現最高效能，盡可能地將報告流程自動化。既然已經確定了重要的指標，那么通過在指定的時間間隔內自動生成并分發所需報告，可以節省時間并減少錯誤。
步驟五：建立持續改進的文化
這不能是一次性的過程，要真正通過數據驅動的營銷影響業務成功，必須保持一致性，你需要將數據驅動的決策融入組織文化中。
設定定期的審查時間，討論績效指標和洞察，評估哪些有效，哪些無效。
接下來，不要把數據視為新奇事物而忽略它，真正將數據融入到你的戰略和戰術決策中。
最后，記住這是一項持續進行的工作，慶祝勝利并從失敗中學習，利用數據突出成功，建立勢頭，并激發對數據驅動方法的熱情。在此過程中，識別改進的空間，培養實驗和成長的文化。
將策略付諸實踐
數據驅動營銷的目標不是得出所有答案并將其視為“完成”，畢竟，隨著市場、產品、受眾和活動的不斷變化，這些答案也會不斷變化。
目標是開發能夠幫助你及時獲取所需洞察的協議和工具，同時保持數據和分析過程的一致性和準確性，即使分析顯示你的努力結果不佳，只要數據準確，這也是有價值的信息。
通過循序漸進的方法證明數據在營銷中的價值，你和你的團隊將被視為企業中的戰略資產，推動長期成功，并直接影響利潤表。
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