然而，企業(yè)都應(yīng)該實(shí)施大數(shù)據(jù)分析，但并不意味著他們可以做到。根據(jù)New Vantage Partners(NPV)公司2017年大數(shù)據(jù)執(zhí)行調(diào)查顯示，在85%試圖采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)中，只有37%的企業(yè)獲得了成功?？雌饋砥髽I(yè)需要從大數(shù)據(jù)的初期階段開始，但是，營銷團(tuán)隊(duì)仍然面臨著許多成長的痛苦和障礙。
以下是四個(gè)最重要的方法和策略：
1.將復(fù)雜數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為客戶之旅
如果企業(yè)不了解大數(shù)據(jù)與客戶之旅的相關(guān)性，那么從大數(shù)據(jù)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(zhuǎn)換為付費(fèi)客戶之前進(jìn)行了很多嘗試，并在不同渠道之間切換。因此將付費(fèi)客戶變成忠誠的客戶需要更長的時(shí)間。
作為企業(yè)的營銷人員，需要更深入地了解客戶從意識到獲得收入的完整過程。這就是為什么企業(yè)必須從所有平臺(離線和在線)提取數(shù)據(jù)的原因。例如，零售商店可以使用基于數(shù)據(jù)的POS系統(tǒng)從商店收集數(shù)據(jù)，并將其與從他們的網(wǎng)站和社交媒體收集的數(shù)據(jù)聯(lián)系起來。
當(dāng)然，企業(yè)需要深入了解不同的客戶旅程點(diǎn)、個(gè)人體驗(yàn)和影響點(diǎn)。不過，企業(yè)需要找到大數(shù)據(jù)與整體客戶旅程之間隱藏的相關(guān)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(shí)創(chuàng)建和維護(hù)不同的時(shí)間表，以便最終采取適當(dāng)?shù)拇胧?/div>
•確定消費(fèi)者在銷售渠道的各個(gè)階段表達(dá)的不同類型的情緒。
•總結(jié)基于個(gè)人經(jīng)歷和與企業(yè)互動的行為模式。
2.數(shù)據(jù)過載
數(shù)據(jù)公司可以獲得可操作的洞察力寶庫。然而，這個(gè)寶庫正在以難以想象的速度擴(kuò)張，使得組織幾乎不可能理解。數(shù)字世界的規(guī)模每兩年翻一番。到2020年，人們每年創(chuàng)建和復(fù)制的數(shù)據(jù)將達(dá)到44 澤字節(jié)或44萬億GB。
談到大數(shù)據(jù)分析，收集數(shù)據(jù)并不是最難的部分，而是知道如何應(yīng)用它。不幸的是，在行業(yè)競賽中，大多數(shù)組織傾向于盡可能多地收集數(shù)據(jù)。但是，這種方法很快就會導(dǎo)致數(shù)據(jù)癱瘓，這是很多企業(yè)的通病。
(1)縮小數(shù)據(jù)的來源
企業(yè)需要做的第一件事就是退后一步，盡可能縮小數(shù)據(jù)收集源。找到其可以依賴的最基本數(shù)據(jù)源，以了解業(yè)務(wù)運(yùn)作方式。或者也可以收集有關(guān)一些關(guān)鍵指標(biāo)的數(shù)據(jù)。
(2)過濾數(shù)據(jù)
企業(yè)仍需要過濾收集的數(shù)據(jù)，以刪除與其業(yè)務(wù)目標(biāo)無關(guān)的信息。提前確定適合其分析數(shù)據(jù)流的內(nèi)容和信息。不要浪費(fèi)時(shí)間和精力來獲得不相關(guān)的指標(biāo)。
(3)專注于關(guān)鍵數(shù)據(jù)模式
企業(yè)需要關(guān)注重要的事情。因此，請務(wù)必查找并研究說明目標(biāo)的數(shù)據(jù)模式。Instagram的突然崛起值得關(guān)注嗎?它會影響點(diǎn)擊率還是轉(zhuǎn)化為新的銷售線索?找到這些相關(guān)性并且關(guān)注它們。
3.細(xì)分
雖然大圖片數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要，但企業(yè)的營銷工作也需要吸引廣泛的受眾群體。因此，當(dāng)企業(yè)將大數(shù)據(jù)合并到組合中時(shí)，需要有一個(gè)細(xì)粒度的分割過程來定義，并將潛在客戶劃分為指定的組。這將為企業(yè)提供可以轉(zhuǎn)化為最有利可圖的群組的清晰視圖。
(1)定義目標(biāo)
首先，企業(yè)需要定義細(xì)分的目標(biāo)。將如何使用這種細(xì)分?需要它來產(chǎn)生新的線索嗎?或許是希望將現(xiàn)有客戶推向銷售渠道。無論其最終目標(biāo)是什么，請?zhí)崆扒宄f明，以便更好地了解客戶行為。
(2)識別相關(guān)參數(shù)
下一步是確定相關(guān)參數(shù)。例如，如果企業(yè)要對網(wǎng)站訪問者進(jìn)行細(xì)分，則最相關(guān)的參數(shù)將是潛在用戶在網(wǎng)站上停留多長時(shí)間，他們?yōu)g覽哪個(gè)頁面時(shí)間最長?訪問者訪問多少個(gè)頁面?以及他們的地理位置在哪里等問題。
(3)粒度和閾值
最后，企業(yè)需要確定如何分解參數(shù)以從數(shù)據(jù)中獲得所需的洞察力。通常具有低、中、高三個(gè)級別，用于粒度分割。但是，企業(yè)可以定義自己的閾值。
例如，企業(yè)可以將網(wǎng)站訪問者的持續(xù)時(shí)間分解為：在網(wǎng)站上停留不到五分鐘，五到十分鐘，十分鐘以上的用戶。這種類型的細(xì)分可以更精細(xì)地定位內(nèi)容、優(yōu)惠、產(chǎn)品和服務(wù)，從而帶來可觀的回報(bào)。
4.隱私問題
數(shù)據(jù)隱私可能是在企業(yè)創(chuàng)建數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的最大障礙。 Facebook公司和劍橋分析公司的數(shù)據(jù)泄露丑聞成為備受爭議的“灰色地帶”的熱點(diǎn)。這對周邊數(shù)據(jù)的收集和管理帶來了負(fù)面影響。
最重要的是，歐盟實(shí)施的通用數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)(GDPR)嚴(yán)格限制企業(yè)如何從潛在客戶那里收集個(gè)人信息。雖然僅限于歐盟國家和地區(qū)，而其他國家在未來更有可能采取類似措施。此外，許多消費(fèi)者現(xiàn)在對如何在網(wǎng)上分享他們的信息非常謹(jǐn)慎。
如果企業(yè)想要獲得有價(jià)值的數(shù)據(jù)，則需要設(shè)計(jì)值得信賴的數(shù)據(jù)收集策略。請記住以下幾點(diǎn)：
•不要偷工減料。確保在整個(gè)數(shù)據(jù)收集過程圍繞數(shù)據(jù)的透明度和安全性工作。
•確保讓客戶知道正在收集個(gè)人信息，是如何做的，以及將如何處理。
•企業(yè)可以使用第一方數(shù)據(jù)收集方法(如社交登錄和社交賬戶鏈接)來收集個(gè)人信息。它允許消費(fèi)者知道正在收集哪些信息以及如何收集信息。
•此外，企業(yè)需要將客戶置于主動地位，并讓他們有機(jī)會控制他們的數(shù)據(jù)是如何(或不被使用)的。收集人員提供的數(shù)據(jù)是確保企業(yè)客戶獲得主動地位的最佳方式之一。
從基于可靠指標(biāo)的規(guī)劃策略到準(zhǔn)確衡量結(jié)果，大數(shù)據(jù)徹底改變了企業(yè)在線和離線營銷策略和措施。但是，這個(gè)工具帶來了一些固有的挑戰(zhàn)，從識別有意義的見解到隱私問題。但是，這些挑戰(zhàn)不應(yīng)阻礙企業(yè)制定成功的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。
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