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数据启用和自动化背后的肮脏秘密

发布日期:2021-07-23 22:51:11浏览量:7

数据有点片刻。近十年前,《哈佛商业评论》预测“数据科学家”将是21 世纪最性感的工作。虽然数据科学和分析植根于技术,但帮助组织挖掘数据以发现营销黄金的专业知识已成为各个行业的关键任务——从酒店到零售、娱乐到金融,从医疗保健到制造业。CMO 吹捧他们以数据驱动的营销和客户参与方法。

但今天数据驱动意味着什么?组织如何利用现有的 CRM 系统来推动更加个性化的参与?有多少数据启用是自动化的?

过去五年,随着企业投资于集中式数据仓库、扩大客户群以及收集和汇总整个公司的数据,数据增长呈爆炸式增长。无论您是关注客户的网络或移动活动、监控商店和活动中的线下体验、跟踪交付和客户支持,还是管理库存,当今的技术都可以分析大量数据收集并将其转化为可操作的见解。

数据技术具有传统的营销系统,精明的营销人员明白数据是面向未来的营销策略的基础。尽管如今每个人都声称自己是“数据驱动的”,但仅仅“由数据提供信息”与真正由数据驱动之间还是有区别的。

“数据驱动”不仅仅是一个流行词
在 CRM 的背景下,我们专注于有助于深入了解客户和在整个生命周期中高度个性化的消息传递的最终状态。

核心功能的一些示例包括:

1.细分:确定您的客户在他们的旅程中的位置以及如何表征他们。
2.个性化:如何以与客户产生共鸣的方式进行沟通。
3.自动化:按生命周期阶段寻找客户,并以教育和激励他们更多地参与您的品牌和产品的方式与他们沟通。
这些核心能力始于数据。

细分依赖于对购物历史和行为的广泛访问。个性化取决于完整的客户档案,包括与您的品牌的互动。自动化可能是最具挑战性的,因为它需要与实时行为事件流集成以了解和响应客户行为。

从根本上说,数据驱动的营销依赖于使用洞察力来推动业务成果。作为 CRM 专家,我们的任务是启用基于数据分析和洞察力的核心功能,以更好地为客户服务并提高绩效。但“启用”的真正含义是什么?

秘密已出:大多数营销自动化解决方案实际上并未实现自动化
这是真的。尽管最高管理层可能将数据科学家视为摇滚明星,但数据赋能是为营销人员赋能,而这部分仍然取决于 IT、数据和集成商来实现奇迹。具有讽刺意味的是,推动营销自动化的工具最终会限制工作流程并阻止组织真正由数据驱动。

为了使自动化成为可能,我们必须重新考虑数据所有权和相关的工作流程。最有效的方法应该关注三个方面:人员、流程和系统。

正如跨平台跟踪客户行为应该无缝集成一样,数据和 IT 团队应该支持为营销创建内部工作流,而不会阻碍日常运营。

例如,细分工具的好坏取决于其背后的数据,如果没有正确的数据,您就没有启用数据。

对于通过个性化丰富活动或用于报告和优化活动实验的手动流程也是如此。这些手动完成的工作流代表了营销的最大瓶颈。这些工作流程中的每一个都需要成为营销人员日常工作的无缝组成部分。

数据支持还要求组织重新考虑其流程。CRM 应该能够实现细分、个性化和自动化,而无需跨职能工作。效率要求核心流程独立和实时运行。如果流程缓慢,人们自然会避开它们,从而导致 CRM 活动充其量只是以数据为依据。

假设您仅通过依赖狭窄的现成字段而不是查看完整的客户资料来获取客户的快照。在这种情况下,您无法获得最佳洞察力来推动最佳业务成果。

将所有数据整合在一起需要可靠的数据系统。雪花被广泛认为是基于云的数据仓库的行业领导者,其优势众所周知。数据和 CRM 的一个关键但知之甚少的挑战是解锁这一核心数据。即使您的 CRM 团队了解结构化查询语言 (SQL),离在您的企业数据仓库或云数据环境中操作数据还有很长的路要走。

例如,您的团队可能有权访问您的用户模型或联系人列表。现在,如果您想从这些数据中导出行为聚合以进行细分,该怎么办?也许您想根据用户上周使用您应用的特定功能的频率来定位用户。您的团队可能不知道行为事件跟踪是如何布局的,也不知道如何通过您的身份模型将其适当地加入到用户表中。

此外,假设您需要聚合行为属性和促成行为的特定原始事件。也许这些交互包含您需要进一步加入产品目录中的内容以生成最终营销信息的项目 SKU。现在,您面临着以至少两种不同方式集成相同数据的问题,但您需要使这些数据保持一致、更新并且可用于您的单个下游营销活动。

从系统的角度来看,目标应该是支持自力更生,并使 CRM 能够以正确的上下文和格式访问新字段和新数据。

尽管数据科学取得了所有进步,但在成功的数据驱动营销和 CRM 集成方面,它仍然会导致更大的问题。组织应该以促进支持并被业务用户带到最前沿的方式来看待他们的数据科学计划。随着我们不断看到数据科学的创新,在发现未来的下一个热门趋势之前,我们需要掌握人员、流程和系统的基础知识。

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