麦肯锡最近发布的一项关于数据驱动型营销的研究发现，在2020年3月至8月期间，零售业出现了前所未有的增长。与此同时，各类公司过时的数据建模使他们的营销人员无法快速和细致地捕捉不断变化的消费者偏好。
为了应对这种动态发展，公司必须制定一个由数据驱动的计划，核心就在于寻找和使用有助于做出商业决策的数据。
今天这篇文章就将为您分析数据驱动型营销，并介绍公司该如何利用大数据制定制定商业决策。
什么是数据驱动型营销？
我们应该从数据驱动型营销的两个主要组成部分，即大数据和营销本身，来更好地理解它。
大数据是指不断增长的大规模、多样化的信息集，因为规模太大，以至于任何传统的数据处理工具都无法高效存储和处理它。将此类数据与行为趋势、基于位置的信息和分析相结合，就能在营销中产生积极和准确的结果。这些数据可以通过公司内部或第三方服务公司获得，与此同时，第三方服务公司还可提供关于竞争对手、消费者和商业的信息。
而营销与公司为增加与目标受众的互动、建立稳固的关系以及创造价值以获取回报而采取的各种行动有关，内容涵盖了市场研究、策略制定、数据驱动的广告等等。
综合上述定义便可看出营销与大数据之间都有哪些交集。
数据驱动型营销的概念
数据驱动型营销是一种策略，旨在利用消费者数据来促进具有针对性的有效电子商务购买，并改善与消费者之间的沟通。这是在线广告行业有史以来最具变革性的变化之一，依靠数据来更好地了解消费者的行为、偏好和动机。这种以客户为中心的营销方式更具个性化。
通常来说，实施数据驱动型营销的公司会通过以下三种方式获取这些数据集：第三方公司、公共网页抓取或直接与客户接洽。
在营销中使用大数据的好处
公司可以通过很多方式利用数据驱动型营销而获益，主要包含以下这些好处：
1、数据驱动型营销有助于吸引新客户
根据福布斯杂志2015年1月发布的一份报告，率先涉足数据驱动营销的公司与其他公司相比，提高盈利能力的可能性要高出六倍。而且，这些公司还表示，客户参与度、忠诚度和满意度都得到了提高。
福布斯杂志2015年11月发布的一项研究分析了来自不同行业的162名高管的答复。研究发现，其中57%的高管表示，当他们参与数据驱动型营销活动时，投资回报率（ROI）相比于非数据驱动型营销活动有可观的增长。
2、数据驱动型营销增加了公司的销售额
此外，上文提到的麦肯锡研究报告还指出，在截至2020年8月的六个月期间，数据驱动型营销策略使公司的销售额实现了两位数的增长。
例如，随着出行限制政策的放宽，一家消费品公司的美容产品销售额实现了两位数的增长。该公司依靠市政报告、交通数据和流行病学信息，大力发展数据驱动型营销。
3、大数据有助于满足客户期望
借助大数据，营销人员能够根据每位客户的独特需求提供个性化和定制化的体验，并由此受益。74%的客户会对公司提供的不相关内容感到失望；还有79%的客户表示，如果公司提供的某项服务没有根据自己以前与品牌的互动情况进行个性化调整，他们将不再考虑该项服务。因此，这方面的影响是很大的。
事实上，高管们认为个性化数据驱动型营销策略蕴含着巨大的价值。这点在一项研究中得到了证实，该研究发现，当数据驱动型营销策略经过个性化调整后，ROI增加了400-700%。
在营销中使用大数据的方法
数据在营销活动的市场研究和策略制定阶段起着核心作用。来自不同来源的数据使营销人员能够划分出具有相同偏好和行为特征的群体。这样一来，营销团队就能够面向不同群体提供个性化的服务和消息。例如，希望避免广告浪费的营销人员可以对目标受众进行细分，然后投放量身定制的广告。
近期的一项研究总结了最受营销人员青睐的策略目标。其中包括：
- 提高客户的忠诚度（46%）
- 提高转化率（43%）
- 优化客户做出产品购买决策的途径（42%）
- 提高所发布的各类内容的参与度（35%）
- 确定最佳营销渠道（28%）
- 避免广告浪费/增强广告效果（21%）
- 解读其他异构数据（16%）
- 加强多点归因（11%）
您公司的营销人员可以选择使用上述若干目标来制定工作策略。例如细分公司的目标受众，既能避免广告浪费，也能向受众传递个性化消息来提高参与度和忠诚度。
数据驱动型营销的主要挑战
数据驱动型营销虽然好处多多，但也面临着一些挑战。这些问题可以分为三类：数据收集、数据整理和数据分析。
早些时候，我们注意到一些营销人员由于建模过时，而无法迅速捕捉关于客户偏好的数据。这种建模与过时的系统有关，正是这些系统限制了收集和整理新型数据的能力。另外还有些算法最初就不是为了分析大量数据而建立的。
数据收集的挑战
在出于营销目的收集数据时，营销人员力求只使用高质量的数据，换言之，这些数据能提供可付诸实施的有效参考。而随着新技术的出现，产生的数据越来越多，这种做法的难度与日俱增。因此，营销人员和所在公司必须处理每天产生的大量数据，而且其中某些数据可能都是无用的。
此外，高质量的数据必须是最新的数据，才能帮助公司解决任何问题，或在新趋势出现后立即开展行动。数据要有用，就不能缺失任何环节，必须是完整的。
数据整理的挑战
可供营销人员使用的数据以结构化或非结构化的形式存在。现成的工具足以轻松整理结构化的数据，但并不适用于非结构化的数据。基于互联网的数据来源（例如公司网站、社交媒体平台和电子商务网站等）包含更难整理的非结构化数据。
其次，营销人员和公司收集的数据来自不同的来源，这又带来了第二个挑战。高质量的数据得来不易，因为它们是高度碎片化的，散落在庞杂的数据中。因此，营销人员必须先通过一个所谓的“协调”过程将数据汇集起来，然后将高质量数据与无用数据分离。
数据分析的挑战
定期更新数据会产生大量数据，从而造成一些麻烦，因为这些数据中的一部分可能与营销活动无关；但另一方面也是有益的，因为这能获得实时和最新的数据。
同时，这些数据会以极快的速度失效。这意味着公司如果不能足够快速地从收集的数据中提取可付诸实施的有效参考，就难以在相应的节点提供理想的客户体验。
用于数据驱动型营销的网页抓取
幸运的是，技术的进步带来了强大而可靠的公共网页抓取解决方案。这些工具生来就能够解决上述大部分挑战。
例如，它们可进行大规模的数据提取、将非结构化数据转换为结构化数据、访问相关网站而不被屏蔽、提供特定地点数据、处理任何网站变化等。此外，一些解决方案采用了网页爬虫程序来在互联网上搜寻实时数据，然后由网页抓取工具提取这些数据。
因此，网页抓取简化了数据收集和整理，也就从实质上简化了数据分析。在这方面，公司和营销人员应选择像Oxylabs这样可靠的服务提供商提供的公共网页抓取技术，这将帮助尤其是做数据驱动型数字营销的公司和人员掌握实时数据。
总结
大数据包含可以反应出人类行为和偏好的大型数据集，能够为商业决策的制定提供可付诸实施的有效参考。例如，大数据使公司能够对目标受众进行细分，然后可以开发定制的数据驱动型数字营销活动，以吸引细分群体的偏好和兴趣。简而言之，大数据有助于个性化和营销策略制定。
海量数据的存在虽然有好处，但也带来了与数据收集、整理和分析有关的挑战。好在公共网页抓取解决方案可以帮助营销人员和公司应对这些挑战。如果您想了解更多，可以查看我们的网站，也可以随时访问我们的网站，我们将竭尽所能提供帮助。
