Jeff+Rajeck+陳喆
他們不再僅僅把數據作為證明投資回報率的工具,而是用數據改變他們營銷團隊工作的方式。
“營銷的一切都是圍繞著數據”,這一概念如今已被越來越多的人接受,但它給眾多營銷人員留下一個疑問:接下來又會怎樣?
對一些人來說,未來數據的作用跟今天沒有什么不同:數據是營銷人員上交給企業智能系統(BI)及報告市場表現的工具。
在日前召開的Digital Cream Singapore圓桌會議上,我與各個企業的營銷人員進行了交流,發現一些人對數據營銷有著不同的見解。許多與會者表示,他們不再僅僅把數據作為證明投資回報率(ROI)的工具,而是用數據改變他們營銷團隊的工作方式。
以下是此次圓桌會議與會者提出的數據營銷五大趨勢,他們認為,這五大趨勢將在2017年重新定義數據營銷。
趨勢之一:營銷人員將越來越多地使用數據進行決策
與會者一致認為,2017年,數據將被更廣泛地用于推動企業的營銷決策。與會者認為,數據分析是從市場上尋找“軟柿子”以提升業績的最有效方式。
2016年,Econsultancy發布的一項調查證明了這一觀點。在這項研究中,營銷人員被問及“有多少比例的數據被用于做出決策”。結果表明,只有29%的人表示只有少量數據(0-25%)是有用的。在同一調查中,84%的營銷人員認為,數據分析得出的可操作建議會對他們的公司帶來影響。
雖然人們普遍表現出樂觀態度,但與會者也指出,使用數據幫助制定營銷決策,其中也有新的問題。
首先,過量的數據讓營銷人員不堪重負。每個渠道、每個客戶接觸點、每個營銷系統都產生各自的數據,加起來足以把人淹沒。一位與會者提到,他的客戶在購買時使用聊天APP,而營銷團隊很難把這些數據納入分析范圍。
另一個問題是,需要使用額外資源分析這些數據。如果公司規模不夠大、資金有限,就很難找出時間和人員分析數據,更別說提出深刻的市場洞見。
另外,盡管使用數據可以讓一些決策變得簡單,但同時基于數據的決策也可能變得政治化。
趨勢之二:敏捷營銷(Agile Marketing)將更加流行
與會者指出,數據的使用將導致營銷人員用一種更敏捷的方式工作。所謂敏捷營銷,是一種鼓勵實驗測試和個體交互的工作方法。
敏捷營銷概念植根于數字技術,是2011年軟件開發人員為了尋找簡化工作方法而提出的,它能夠幫助團隊更好地協作并更快地售出產品。它不僅僅是一種營銷概念,更是一種工作方法。如今,敏捷營銷已逐漸為市場接受,其與傳統營銷理念的不同主要表現如下:
敏捷營銷 傳統營銷
應對變化 vs 嚴格遵循計劃
測試和數據 vs 觀點、傳統、習慣和慣例
多數小實驗 vs 少數大賭注
數據驅動的敏捷營銷之所以有效,是因為集體決策以事實為基礎,而不是只遵從薪金最高者的意見。因此,營銷人員可以共享他們的工作信息,公司會議也變得更有效率。
當然,敏捷營銷實施起來也面臨一些挑戰,比如一些作風相對保守的企業可能很難接受這種另類的工作方法。此外,為了讓敏捷營銷落地,營銷人員還必須愿意投入額外的時間來學習如何正確運行這些測試,以及如何詳細解讀測試結果。
業內已經“吃螃蟹”的人士表示,敏捷營銷的效果很喜人,以前要花兩三個月才能完成的項目,在運用敏捷營銷系統之后只需要兩三個星期就完成了。
趨勢之三:營銷歸因(Marketing Attribution)依然艱難
營銷歸因能夠估算哪些市場渠道是有價值的,簡單說就是:你是否把錢花到該花的地方。舉個例子:一個客戶看到了你的廣告但是沒有點擊,幾周之后他點擊了你在Facebook上的推廣,讀了幾篇文章,再過幾周他點擊了你在Google的廣告,并最終注冊。那么你應該如何衡量這幾個市場渠道?他們之間有沒有相互影響?哪一個渠道的收益最大?這就是營銷歸因所做的事。
盡管所有與會者都認為應當對渠道轉換進行歸因,但大多數人都認為從理論到實際還有很遠的距離。
第一個問題是,在一些公司,營銷歸因已經變得政治化,這是由于一個渠道的預算往往是根據該渠道能產生多少利潤設定的。因此,即使缺少數據支持,渠道經理也會夸大某個渠道的價值。
另一個問題在于渠道的數量。與會者指出,他們的一些客戶會在轉化生成訂單之前,接觸十個甚至更多的接觸點。要想把這么長的一個客戶旅程拼湊起來,并對每一個步驟進行價值歸因,幾乎是不可能完成的任務。
即使這樣的客戶旅程可以生成,并有一個歸因模型進行分析,但也不是所有的數據都是可用的。新的數字渠道隨時都在彈出,其中許多渠道不在既有的分析體系里。而且離線數據的獲取難度甚至比在線數據還要大。
因此,盡管營銷歸因仍然是許多公司追求的目標,但專家預測,2017年很少有人能夠在營銷歸因方面取得突破性進展。
趨勢之四:基于數據的客戶洞察變得更加個性化
個性化已被使用在許多企業里,不過大多時候它意味著使用獨特的內容,以更好地引起目標受眾共鳴。
2017年,個性化的范疇將得到拓展,消費者將收到“未來最好的內容”以幫助他們做出購買決策。為了做到這一點,營銷人員必須挖掘一切數據,獲取消費者的行為信息,以此作為參考,決定向消費者的電子郵件、移動客戶端發送怎樣的內容。
有人指出,這種個性化方式還存在一些問題。很多企業仍然面臨“數據孤島”的問題,即數據部門不對其他部門共享信息,尤其是銷售和市場部門。這種狀況十分普遍。
還有人指出,他們的銷售技術還不足以支持每個人的個性化。Econsultancy最近的一項調查指出,這也是很多公司普遍存在的現象,只有7%的人高度同意他們目前的數據架構已足以推動個性化。
趨勢之五:媒體機構要對網絡廣告負責
2017年,企業營銷者將要求他們的合作伙伴(主要是媒體、公關等代理機構)提供更多關于網絡廣告的數據。
過去,似乎沒有多少營銷團隊有能力處理關于廣告反響的詳細數據。結果,許多機構的報告里只顯示了最“高級”的數據。
現在,客戶端團隊越來越數據化,他們對數據數量和質量的要求也在相應地提高。虛假點擊、廣告可見度、從瀏覽到點擊的轉化率(以測試有多少人看到了你的廣告但沒點擊),都將成為代理機構和數據營銷團隊之間常見的談論話題。
當然,這其中也存在障礙。首先,廣告數據的構成很復雜,代理機構和營銷團隊需要花上一些時間才能理解彼此的處境,達成一致見解。
同時,即使雙方對數據有了一致理解,營銷人員也未必能夠依據渠道的有效性分配媒介支出(其中的原因請參考趨勢之三)。
最后,代理機構也面臨和營銷團隊同樣的問題——他們也無法掌握所有的數據。許多轉化和訂購往往來自合作伙伴的渠道,比如大商場,而他們不見得會把數據提供給合作方。
所以,即使擁有所有的瀏覽量和點擊數據,只要有渠道合作伙伴,營銷人員就很難分辨究竟是哪個廣告平臺為企業帶來更高的價值。