大数据对成功营销为何如此重要

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-04-16 09:04:33

  在当今的数字时代,如果组织还在采用传统的平台开展营销活动,那么其成功的机会可能会越来越小。如果仍然发送没有针对性的营销材料,那么很难奏效。技术的进步如今让组织没有理由为缺乏客户数据而辩解。作为回报,这些数据使他们能够针对合适的客户开展专门的营销活动。营销人员现在几乎可以在客户购买决策的每个阶段获取数据。正是这些数据彻底改变了市场营销市场。


  如果组织希望了解大数据的重要作用,那么需要了解大数据对于成功营销至关重要的原因。


  1.创造全渠道客户体验


  全渠道营销是现代组织重点关注的业务。它包含了从最初接触客户到客户最终购买的整个过程。这意味着所有营销渠道共同为组织创建整体形象。组织可以覆盖所有可能接触到的客户。从手机信息到收到的电子邮件,组织需要在这些渠道中保持连贯一致的主题。


  大数据为营销人员提供了正确的工具,以确保提供精心设计的全渠道客户体验。最常用的工具是客户价值分析(CVA)。客户价值分析(CVA)可以帮助营销人员了解客户何时、何地以及如何评价某个产品或服务的价值。营销人员可以相应地规划他们的营销主张。客户价值分析(CVA)从客户做出购买决策时在正确的实例上收集数据开始。它为营销人员提供了必要的数据驱动的洞察,以了解在哪个环节可以实现销售。


  2.确保组织品牌的动态定价


  在当今的市场营销活动中,关键在于向客户突出其产品或服务的优良特征。基于价值的销售已经成为市场常态。定价围绕着客户对产品或服务的感知价值。因此,越来越多的组织开始采用动态定价策略,并相应地更改其价格。但是,它要求组织对市场和目标客户有更全面的了解。


  根据调研机构麦肯锡公司的调查,对于大多数组织来说,每提高1%的价格,就可以将营业利润提高8.7%。尽管如此,在总体定价决策中,有30%的决策并不能为客户提供最佳价格。这对组织来说意味着巨大的收入损失。大数据可以为组织制定正确的定价策略和优化利润提供了有效的结果。大数据通过识别客户的支付意愿,帮助组织确定正确的定价,并且可以让组织认识到采用统一的定价结构可能会损失潜在的销售额。


  3.将客户关系提升到新的水平


  客户是业务发展的主要驱动力,每个组织都认同这一点。但是,并不是每个组织都足够聪明,能够通过与客户保持良好的关系来认识大数据在市场营销中的作用。大数据已经提升了客户关系管理(CRM)系统的规模。传统上,这些系统依赖于第一手的客户反馈。而如今客户关系管理(CRM)系统已经成为数据驱动的系统。


  客户关系管理系统拥有大量数据集,组织可以使用这些数据集来增进客户关系。根据Forrester公司的一项研究,全球44%的B2C营销人员利用大数据分析来规划和设计关系驱动型营销策略,可以确定客户喜欢什么样产品和服务以及喜欢通过什么渠道获得。组织可以将这些数据整合到不同的客户交互中,并以正确的方式提供产品或服务。此外,现代购买决策中定制化的增长趋势进一步增强了大数据的重要性。


  4.个性化的营销活动


  根据《福布斯洞察》的调查,有十多个行业领域的市场领导者计划采用大数据技术,并通过个性化营销努力获得客户忠诚度。个性化营销将为组织带来出色的业绩。最突出的成果是在客户生命周期价值(CLTV)领域。大数据通过为每个目标受众提供个性化的内容,可以帮助营销人员最大化客户生命周期价值(CLTV)。因此没有大数据分析就不可能追踪数百万计的潜在客户。


  客户忠诚度的提高意味着组织营销投资的投资回报率将会提高。然而,组织再次需要大数据来衡量这一投资回报率。它有助于组织了解客户的购买决策。组织可以了解哪些促销活动带来了最佳效果,然后可以相应地开展个性化的营销活动。


  5.授权实施下一步最佳行动(NBA)营销


  营销人员总是需要随时准备好向顾客提供产品。然而,并不是每一个报价都会对客户具有吸引力。成功的关键是下一步最佳行动(NBA)营销。它决定了在客户互动的顺序中哪一项是最好的服务。它使组织的营销工作越来越以客户为中心,这将进一步有助于降低客户获取成本,并建立长期的客户信任。


  大数据是下一步最佳行动(NBA)营销的基石。人工智能通过分析历史数据集来确定下一步最佳行动。如果没有人工智能和大数据的支持,则很难研究客户的需求和兴趣。这些系统采用实时决策算法,可以利用以前在不同客户接触点收集的数据。下一步最佳行动(NBA)营销是高级数据分析和业务规则的组合,该组合可以帮助营销人员评估客户接受特定报价的倾向,并将相应地产生后续选项。


  中琛魔方大数据平台表示大数据是大量、高速、多变的信息,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。大数据为企业获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

上一篇:数据处理有哪些注意事项
来源:中琛源
更新时间:2021-04-15 09:22:13
下一篇:大数据分析的方法有哪些
来源:中琛源
更新时间:2021-04-19 09:14:34