数据策略、管理、技术共建当代营销

大数据营销在过去也被叫做数据库营销,广告主采用这种营销方式的历史已经不短了。它主要用来进行分段和定位,广告主在B2B或B2C模式下均可创建消费者洞察。另外,广告主还主要通过大数据手段,用正确的信息在正确时间和地点发现消费者,减少媒介浪费,提高营销表现。


数据策略、管理、技术共建当代营销


当前,行业对大数据营销的解读主要有两种:一是利用大数据改进营销,包括改进行为、态度、人口、心理分段、高效定位和策略营销,多数广告主的大数据营销都建立在这个层面上;二是将营销大数据作为一项资产或附加价值,就像有些公司为广告主提供各种数据信息,如设备和身份(或受众)信息,它们能展示出用户具体的消费行为、具体位置活动等,然后广告主据此执行各种类型的营销分析。

不论如何,大数据营销中都有着三个起关键作用的因素⸺数据策略、数据管理、数据技术。

首先,要有一致性的数据策略。该策略应包含这些信息:对数据的需求是怎样的、如何使用数据、预计结果是什么?如果没有这个策略,营销商很难达成目标,最后也无非就是使用了一些冗余的、死板的杂乱数据。

其次,要建立良好的数据管理体制,恰当地整理并验证数据,且确保公司的操作符合隐私和欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的相关规定。大数据提供有价值的个人行为洞察,可用作经济附加值并借此推动业务成长。因此,所有营销商都必须要遵守地区相关法律和文化,价值体系、遵守规则、消费者隐私是值得注意的问题。如果缺少数据管理,则意味着营销商面临繁杂的数据处理工作以及投诉、架构等方面的问题。

最后,开放灵活、具有技术前瞻性的数据平台是大数据营销的支撑,否则一切所谓的数据营销能够带来的好处都是妄谈。

当前营销人还面临一个十分紧迫的问题⸺数据孤岛,也就是说,数据收集和数据存储中存在着各部分相互孤立、不连通的问题。在很多情况下,这种问题来源于老旧的内部系统、错误的商业优先规则和内部体制问题。因此,采用上述数据策略一致性、数据管理和数据技术三要素,是打破这种数据孤岛的方法。

现在行业里将数据引入营销的最普遍方式,是结合使用第一方和第三方的多重数据源,也就是客户关系管理(第一方数据源),以及用户行为、购买历史、网络活动、具体位置或设备信息等(第三方数据源)。这意味着,营销商要做好处理纷繁复杂的数据源的准备,并且要着手处理“数据3V”,即“量”(Volume)、“速度”(Velocity)和“真实性”(Veracity),从而在数据中提取关于客户的有价值的行为洞察。此外,营销上还要真正了解并掌控自己正在使用的平台,以在其上实现效果传递。

(观点来源:威瑞森(美国)营销实效数据科学管理合伙人Kajal Mukhopadhyay