营销人员管理数据和提高预测性分析ROI的三种方式

爱运营 • 2016年12月19日上午11:22 • 营销知识

编者按：营销人员也许没有预测未来的能力，但是专栏作家Loretta Jones却认为，通过小量数据分析、预测性分析和市场自动化的结合可以帮助我们预测未来。

没有人可以预测未来，但是聪明的营销人员可以做到类似的事情。基于用户数据和历史记录，运用大数据和机器智能可以大概估计出结果。预测分析的魔力和水晶球一样：不完美，一点点混沌，但是又比什么都没有准确。

现如今预测分析帮助营销人员开发潜在客户，增加销售机会和其他关键的营销指标。今天营销界的大数据还在持续增长，预测分析也会比我们预见的更有价值，但也存在这种可能：分析营销所得出的数据和解决办法会淹没在日益高涨的信息潮中。

先不管有没有被淹没，营销人员必须保持自己认证算命师的可信度。下面是三种管理数据和提高预测性分析的ROI的方式。

大数据对于商业领域来说是一大重要资产，但是营销人员需要的是可以用于开启和运营营销的数据。当拥有太多细枝末节的信息时，其中最重要的点就会被模糊掉。营销人员应该将大数据拆分为小数据组，运用类别和特定的目标来将相关信息运用到实际应用中。

基于品类、垂直结构、目标市场、公司规模和位置，分析小数据可以向该品牌准确地展示出他们的客户是谁。各品牌还可以进一步运用该数据，了解每一位顾客的需求，运用于买家角色档案、顾客在购买流程中的角色以及公司成熟度等方面。

从以上两个角度分析每一位客户的情况，并将其结合起来，品牌就可以为每一位顾客提供定制的服务，从而可以尽一切可能避免摩擦。

基于数据的预测分析可以得出准确有价值的建议。获取小数据分析的结果后，经销售可以深入顾客档案并了解用户和品牌的互动性。

比如，顾客在每天登陆该品牌网站的时间、顾客通过客服咨询最多的问题、在免费活动中被转化的顾客从不与软件发生互动的原因，这些数据都可以在大的营销中发挥作用。

有了这些见解，营销人员可以优化官网、改变顾客交互原则从而可以更直接简单又有吸引力地和顾客互动。

比如，如果某营销电邮可以带来更多的订阅，营销人员就必须通过测试确定出这封邮件成功是因为语言、时间点还是号召力，然后在新的内容里重复这一成功因素。

在如今这样的营销科技环境下，我们需要在某种程度上适应自动化。对于某些品牌来说，自动化意味着在发送邮件时用客户的名来称呼客户或者在客户生日或节日时提供优惠——如果这些策略被证明是有用的话，这就表示某种程度的参与可以使顾客群更完美。

但是很多品牌需要更进一步才能为顾客提供价值——为顾客提供私人的、有帮助的、适时的折扣才能帮助品牌完成商业目标。

只有扩大个人定制营销运营以及帮助品牌和顾客建立联系、小数据和预测分析的结合才能引领他们走向营销自动化的成功。

无论是针对某一折扣的时间敏感度的人口数据还是每年同一时间新增客户的趋势，品牌都需要着重分析自动化营销中产出最高ROI的地方。通过预测分析帮助营销人员找到这些重要的元素，然后自动化方案就可以让顾客参与度和忠诚度大幅提升。

目前，预测未来还是不可能的。也许你永远也不会知道为什么昨天下午的推广目标今天突然茅塞顿开了，或是为什么太平洋西南地区的客户会比例过大的参与到你的节前促销中。

然而，结合小数据分析、预测分析以及营销自动化可以帮助你的品牌找出最重要的因素并能在顾客中进行测试。如果我们在每一次交互中、每一段顾客关系中都运用这些，那么每一个人都会参与进来。

自 36kr

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