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数据营销应用于各个领域，数据在数字营销领域发挥着巨大作用。 那么，数据在营销领域到底有哪些应用呢？ 笔者总结了几点，希望对大家有所启发。
英国数据科学家、数学家克莱夫·亨比（Clive Humby）表示：数据是新时代的石油。
数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素。 这句话强调了数据对经济发展的价值。 在企业营销乃至传播领域，数据已经成为核心驱动力。 数据对于当今的数字营销来说就像鱼和水之间的关系一样重要。
1. 数据驱动的营销决策
传统时代的营销依赖于营销决策者对自身业务和营销体系的理解。 许多决定都是基于他们的主观感受和判断。 正是因为数据的产生，营销才成为一门科学，变得可量化。 ，更加理性。
具体来说，表现为：
1. 营销投资回报率
公司数据的收集将巩固公司的用户（包括客户和潜在客户）数据库。 企业投放广告时，会将数据导入媒体平台进行匹配，提高广告人群投放的精准度，从而提高营销的投资回报率。 。
例如，某运动品牌建立了自己的数据库，将企业CRM系统、网站投资留存、媒体投资留存、微信投资等数据导入自建数据平台（如数据中心），并积累它们作为企业的数据资产，并且随着营销活动的不断进行，用户数据、用户行为等属性发生变化，而数据本身也时刻被迭代和完善，以丰富用户的360度画像。
企业对目标受众画像的定义也可以改变。 如果将企业数据平台中的用户画像、定义的营销活动的用户画像、第三方媒体平台的用户画像进行匹配（映射），那么营销效果肯定会得到很大的提升。
例如，在电商平台推荐产品广告时，采用这种单方数据导入匹配方式后，效果非常明显。 据统计，产品的针对性推荐通常可以带来10%的购买量增长。 这是真正的直销。
2. 敏捷性的价值
营销活动的有效性是可以跟踪、监控和衡量的。 这体现在三个方面：一方面，营销活动带来什么样的营销效果？ 是否比上次或竞品更好？ 哪个渠道的获客成本最低？ 交通质量相对较高吗？ 分析这些常见的营销问题，数据会告诉您答案。
另一方面，营销和销售经常争论谁是客户线索的核心贡献者。 那么最终客户交易的来源到底是什么呢？ 市场部的贡献权重是多少？ 在操作层面，可以利用各种监控系统和方法，如UTM跟踪代码、国双的网页解析器、广告解析器等监控工具，了解客户最初接触品牌的来源以及后续的用户路径是什么样的喜欢。 营销部门发挥了多大的作用。
这些数据监控和潜在客户归因系统和技术为营销部门提供客观证据，帮助他们量化价值。 这在营销部门不直接面对客户、不直接转化客户、销售贡献容易被低估的情况下，还是很有意义的。 无论是获取资源营销数据，还是未来与销售部门合作，数据的价值都是不可估量的。
第三，数据帮助营销人员获得实时的客户洞察，这在传统营销时代可能是不可能的。 一方面数据要客观、全面，另一方面又要足够敏捷，能够帮助营销决策者快速做出正确的决策。 从而采取行动。
在实际业务场景中，当客户有需求时，如果你不能足够快、准确地了解他的需求，等你发现的时候，他可能已经转投竞争对手了，所以你一定要快，而且对于单一客户来说行为数据的监控和实时跟踪提供了快速洞察客户需求并采取有针对性的营销行动的可能性。
2. 数据使公司能够预测销售贡献和客户终身价值
公司营销活动的主要目标是推动销售增长，而数据使公司能够进行销售预测。 预测的本质是寻找历史规律。 因为企业有用户数据的积累、沉淀和数据演化。 数据的演变代表了客户行为的演变和需求的变化。 这些将帮助企业在未来为类似的客户产生终生价值（也称为终生价值）。 预测是可能的。
销售增长不仅来自新客户（获客）的贡献，还来自老客户终身价值的增长。 也就是说liquid开发，老顾客购买的越多（即重复购买、交叉销售），购买的价格就越贵。 （即追加销售）shopify模板，那么销量自然会增加。
预测本身并不是目的。 预测的根本目的是在数据中寻找历史模式，以获得单个客户未来可能的销售贡献，从而分配市场资源，并根据这种可能性制定营销行动计划。
3、数据营销提升客户体验营销数据，更好应对个性化时代
企业业务增长的核心在于客户体验的提升。 随着消费者生活水平的不断提高和对生活品质的追求，消费者不再满足于一般消费品，转而追求更加个性化的产品和服务。
B2B公司也是如此。 例如，新能源汽车消费者对车内空气质量的改善提出了更高的要求。 汽车不再是一种代步工具营销数据；“数据”如何驱动营销决策？，而是生活品质和优雅生活方式的体现。 因此汽车制造商必须更加关注空气质量。 需要额外的努力来改进。
在寻找供应商时，他们需要更多的定制服务，以将车内的氧气浓度保持在最佳合理的范围内，并将其与空调系统集成。 其技术服务提供商当前的产品和技术可能会用于医疗等其他行业。 然后定制新能源汽车领域车载富氧技术的开发和产品供应，满足垂直客户的需求，提供更加个性化的服务。
这种趋势在未来消费升级时代将会加剧。 数据是为了更好地洞察客户以及客户在何时需要什么。 最好使用客观数据以及销售人员和客户之间的沟通来完成这个洞察故事。
那么，营销人员如何利用数据来制定数据营销策略呢？
尝试建立数据库，部署数据系统，并使用适当的工具来积累数据资产。 提高数据质量，建立健全数据收集、应用和治理流程。 围绕您的营销目标制定数据营销策略。 回答以下问题：为什么这样做、做什么、如何做以及需要多少资源。 建立分工明确的数据营销组织。 数据分析师、数据科学家等不同岗位需要招聘不同能力的专业人员，同时形成组织合力，提高组织效能。
专栏作家
朱靖宇，微信公众号：玉谈数字营销，人人都是产品经理专栏作家。 经济学硕士研究生，现任霍尼韦尔数字营销负责人，数字营销转型策略专家。 专注于端到端营销解决方案，包括媒体策略、内容营销、营销自动化、需求/销售线索挖掘、电子商务等。
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