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一种解锁第一方数据策略的方法

已发表: 2023-05-08

创建数据驱动的营销策略可能会令人生畏。 根据我的经验,依赖于第一方数据的营销策略可以带来更好的业务成果。 我在创建数据驱动营销策略的所有阶段为客户提供支持——从发现和实施到衡量和优化。 本文将讨论创建第一方数据策略的四步法。

1.发现

发现阶段包括学习、记录和共享学习阶段。

学习阶段

尽管现在是反思和重新设定的好时机,但发现不应该让人觉得停止前进。 第一个练习是设身处地为客户着想。 找到他们的旅程。 他们在哪里卡住? 他们什么时候达到“目标”(跨渠道)?

根据网站分析数据(直接、搜索、推荐、电子邮件等),以最常见的方式进入网站。 在需要时,清除您的 cookie,以便您被视为首次访问者。 继续浏览网站,在出现提示时采取行动。

文档阶段

记录旅途中的步骤。 这应该可以帮助您了解您希望媒体推动的成功指标(即表单提交、订单或活动访问/在某些页面上花费的时间)。 希望现有的活动正在使用这些里程碑。 如果没有,开始跟踪和监控。 然后,将这些步骤与收集数据的位置以及存储这些数据的系统相匹配。

是否有收集线索的 CRM 系统? 使用什么电子商务工具,它发送到哪些其他系统? 将其映射为另一个文档指南。

最后,与其他部门合作分享这些发现并确保数据可用于营销工具。 IT 部门和产品团队是我们在此阶段最常合作的团队。

可能存在您可以协助的持续工作流,或者最常见的情况是,您需要其他部门的协助才能实施。

共享学习

彻底的发现过程可能需要时间。 对于一家银行客户,发现涉及采访七个部门的利益相关者并审计他们的五个营销系统。

这导致创建了各种文档,包括一份 70 页的文档,其中包含路线图、流程建议、建立卓越中心的建议和报告说明。 虽然创建需要几个月的时间,但客户在过去两年中成功实施并使用了 CDP。

我们经常执行成熟度审核以找到客户关注的领域(他们尚未涉足的营销渠道或他们正在付费的现有工具中的功能)。 这涉及审核他们的营销系统并与我们的主要利益相关者合作以了解目标。

一家技术客户未充分利用其 CDP 中的内容功能。 我们为他们的产品创建了一个分类系统来输入,这样他们就可以根据内容亲和力来创建受众,并向现场用户推荐内容。

深入挖掘:为什么我们关心数据驱动营销

2.实施

规划

通过发现了解您的目标,您可以围绕实现这些目标所需的组件制定计划。 请记住,在您发现过程中找到的“目标”应该是您的 KPI。 在此阶段考虑以下方面:

  • 渠道。
  • 观众。
  • 消息。
  • 定时。
  • 目标。

确保您的团队有足够的资源来确定和规划受众以提供预算建议。 您的媒体购买者可以按照他们通常购买可寻址媒体的方式处理其余部分。 总的来说,确保您填补了发现过程中发现的空白。

设置

这可能涉及为我们的客户建立系统之间的连接,并在系统中创建受众逻辑或规则。 例如:

  • 一位 CPG 客户希望增加其忠诚度计划的会员人数。 我们设计了一个解决方案,将忠诚度数据字段导入他们的 CDP,这样他们就可以为 Facebook 营销创建种子受众。
  • 另一家金融出版商客户想要开展购物车放弃活动。 他们的工具中已经有了可用数据,并利用我们正确设置了受众并进行了 A/B 测试。

测试应该是规划阶段的一个关键考虑因素——无论是 A/B 测试多个版本的创意还是保留组以验证媒体支出。

计划测试可确保您以有利于报告结果的方式设置活动。 即使没有进行测试,此步骤也能保证您了解结果。

深入挖掘:为什么测试是营销人员最强大的工具

3.测量

该过程中最以数据为中心的部分是测量。 我们建议您从两种方式考虑衡量——交付和绩效。

交付涉及确保消息到达用户。 对于电子邮件,在活动启动时查看可传递性指标。 这很重要,尤其是在实施 ESP 时。 您希望确保您在新 ESP 中的规则匹配并且您的 IP 声誉保持良好。

对于付费广告系列,它会查看覆盖面以及您的预算与广告系列剩余天数相比的节奏。 如果渠道交付不足,您可以优化其他地方的支出。

4.优化

根据以前的表现创建基准将帮助您了解营销工作的执行情况。 然后,这些基准允许您在渠道内和渠道之间进行优化。

如果进行了测试,则有一个检查点来确定结果何时具有统计意义。 为前面提到的购物车放弃活动设立一个坚持小组,使我们能够证明发送增量电子邮件的价值。

虽然低绩效或停滞不前的结果令人失望,但有时您学到的最大教训来自失败。 您的下一个数据驱动策略通常可以基于现有活动的结果。 为自己设置反馈循环,以便在每个新计划中轻松重复这些阶段。

最后的想法

这种方法将解锁您可以在营销渠道中使用的第一方数据策略。 经历这个过程将为新员工和合作伙伴创造一个很好的参考。 随着业务的发展,不断更新您的策略。

每个计划周期都应始终执行实施和测量阶段。 保持这样做的习惯将导致“持续改进”的循环。


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见条款。



本文中表达的观点是客座作者的观点,不一定是 MarTech。 此处列出了工作人员作者。


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