如何解決4個大資料營銷戰略問題？
根據新vantage partners（npv）公司2023年大資料執行調查顯示，在85％試圖採用資料驅動的企業中，只有37％的企業獲得了成功。看起來企業需要從大資料的初期階段開始，但是，營銷團隊仍然面臨著許多成長的痛苦和障礙。
如今，人們生活在乙個資料驅動的世界中
，大資料幾乎影響著數字營銷領域的每個方面
。事實證明，它有助於建立以客戶為中心的活動
。這就是人們為什麼對大資料分析和頂級
資料大營銷戰略
的需求日益增長的原因，這在商業世界中並不是什麼秘密。事實上，沒有利用大資料分析的組織將在未來幾年落後成為一種總體共識
，並失去其競爭優勢。然而，企業都應該實施大資料分析，但並不意味著他們可以做到。根據新的vantage partners（npv）公司2023年大資料執行調查顯示，在85％試圖採用資料驅動的企業中，只有37％的企業獲得了成功。看起來企業需要從大資料的初期階段開始
，但是，營銷團隊仍然面臨著許多成長的痛苦和障礙
。以下是四個最重要的方法和策略：
1.將複雜資料集轉換為客戶之旅
如果企業不了解大資料與客戶之旅的相關性
，那麼從大資料中獲取富有成效的見解幾乎是不可能的
。不幸的是，客戶在轉換為付費客戶之前進行了很多嘗試
，並在不同渠道之間切換。因此將付費客戶變成忠誠的客戶需要更長的時間
。作為企業的營銷人員，需要更深入地了解客戶從意識到獲得收入的完整過程
。當然，企業需要深入了解不同的客戶旅程點，個人體驗和影響點。不過，企業需要找到大資料與整體客戶旅程之間隱藏的相關性，還要考慮以下因素：
•同時建立和維護不同的時間表，以便最終採取適當的措施。
•確定消費者在銷售渠道的各個階段表達的不同型別的情緒。
•總結基於個人經歷和與企業互動的行為模式。
2.資料過載
資料公司可以獲得可操作的洞察力寶庫。然而，這個寶庫正在以難以想象的速度擴張，使得組織幾乎不可能理解。數字世界的規模每兩年翻一番。到2023年，人們每年建立和複製的資料將達到44澤位元組或44萬億gb。談到大資料分析，收集資料並不是最難的部分，而是知道如何應用它。不幸的是，在行業競賽中，大多數組織傾向於盡可能多地收集資料。但是，這種方法很快就會導致資料癱瘓，這是很多企業的通病。
(1)縮小資料的**
企業需要做的第一件事就是退後一步，盡可能縮小資料收集源。找到其可以依賴的最基本資料來源，以了解業務運作方式。或者也可以收集有關一些關鍵指標的資料。
(2)過濾資料
企業仍需要過濾收集的資料，以刪除與其業務目標無關的資訊。提前確定適合其分析資料流的內容和資訊。不要浪費時間和精力來獲得不相關的指標。
(3)專注於關鍵資料模式
3.細分
雖然大資料分析至關重要，但企業的營銷工作也需要吸引廣泛的受眾群體。因此，當企業將大資料合併到組合中時，需要有乙個細粒度的分割過程來定義，並將潛在客戶劃分為指定的組。這將為企業提供可以轉化為最有利可圖的群組的清晰檢視。
(1)定義目標
首先，企業需要定義細分的目標。將如何使用這種細分?需要它來產生新的線索現有客戶推向銷售渠道。無論其最終目標是什麼，請提前清楚說明，以便更好地了解客戶行為。
(2)識別相關引數
下一步是確定相關引數。例如，如果企業要對**訪問者進行細分，則最相關的引數將是潛在使用者在**上停留多長時間，他們瀏覽哪個頁面時間最長?訪問者訪問多少個頁面?以及他們的地理位置在**等問題。
(3)粒度和閾值
最後，企業需要確定如何分解引數以從資料中獲得所需的洞察力。通常具有低、中、高三個級別，用於粒度分割。但是，企業可以定義自己的閾值。
4.隱私問題
資料隱私可能是在企業建立資料驅動方法的最大障礙。 facebook公司和劍橋分析公司的資料洩露醜聞成為備受爭議的「灰色地帶」的熱點。這對周邊資料的收集和管理帶來了負面影響。最重要的是，歐盟實施的通用資料保**規(gdpr)嚴格限制企業如何從潛在客戶那裡收集個人資訊。雖然僅限於歐盟國家和地區，而其他國家在未來更有可能採取類似措施。此外，許多消費者現在對如何在網上分享他們的資訊非常謹慎。
如果企業想要獲得有價值的資料，則需要設計值得信賴的資料收集策略。請記住以下幾點：
•不要偷工減料。確保在整個資料收集過程圍繞資料的透明度和安全性工作。
•確保讓客戶知道正在收集個人資訊，是如何做的，以及將如何處理。
•企業可以使用第一方資料收集方法(如社交登入和社交賬戶鏈結)來收集個人資訊。它允許消費者知道正在收集哪些資訊以及如何收集資訊。
•此外，企業需要將客戶置於主動地位，並讓他們有機會控制他們的資料是如何(或不被使用)的。收集人員提供的資料是確保企業客戶獲得主動地位的最佳方式之一。
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