营销人员如何构建数据驱动的技术堆栈

Snowflake 北美零售业负责人 Leslie Lorenz 在 MarTech 会议上的演讲中说：“我们都在经历数据的大规模爆炸。” 因此，毫不奇怪，她的品牌也“收到了许多 [品牌] 要求，他们说他们想要数据驱动。”

大多数营销人员会同意获得更多客户数据对品牌来说是一件好事。 然而，碎片化、重复和其他问题往往会扰乱活动。 品牌需要方法来集中客户数据并创建统一的事实来源。

“我们如何将所有这些数据集中到一个地方是一个挑战，”她说。 “我们最终寻求的是能够将数据整合在一起，以识别每次客户互动及其对收入的贡献。 它超越了首次接触和最后一次接触等基本业务规则，并转向包含每个客户接触点细微差别的数据科学模型。”

Lorenz 说，解决这些问题的关键是创建一个完全由数据驱动的营销技术堆栈。 以下是开始该过程的一些步骤。

确定碎片数据的原因

营销人员可以使用各种收集和分析客户数据的技术。 这些相同的工具也可以对抗它们。 如何？ 数据孤岛。

“我们使用的这些不同应用程序中的每一个，以及所有不同的客户接触点，都只是在创建更多的数据孤岛，”Lorenz 说。

解决数据孤岛并非易事——营销人员需要调查问题的根本原因，注意不要破坏他们当前的数据收集流程。

数据集成工具可以通过集中来自每个客户接触点的信息来帮助识别这些问题。

一旦确定了数据问题，营销人员将更好地了解他们的客户，并可能查明导致不良体验的原因。

“需要的是一种无缝的方式来了解客户所做的一切，”Lorenz 说。 “[了解]他们的需求以及他们希望如何参与，最终将其与内部组织数据集或销售联系起来。”

构建数据驱动的martech堆栈

“其中大部分从数据捕获开始，”洛伦兹说。 “我们如何将我们的数据纳入单一的事实来源？ 这涉及不同类型的数据，无论是广告数据、第一方数据，还是更传统的营销数据实施。”

有效的营销技术堆栈可以统一数据并创建一个有凝聚力的客户体验故事。 使用数据统一工具可以帮助确保这些堆栈避免生成数据孤岛。

Lorenz 强调了她的品牌构建数据堆栈的一些有效方式：“我们通过 ELT [提取、加载、转换] 工具、流工具或数据共享功能将数据提取到我们的技术堆栈中。 一旦它进入我们的数据技术堆栈，我们就建立了处理这些数据的能力。”

设置正确的优先级

要利用数据驱动的技术堆栈，重要的是要关注这三件事：个性化、全渠道参与和营销归因。

“我们的第一步只是增强我们目前拥有的东西——客户的当前观点，”她说。 “我们用它来了解如何使我们的参与与我们的客户更相关，以及如何推动个性化。”

全渠道策略超越了多渠道方法（他们经常混淆的东西），以帮助营销人员全面了解客户。 通过 CDP 或其他数据工具集中客户数据，营销人员可以更好地了解受众的首选接触点，利用这些知识来增强所有渠道的体验。

改善客户体验还很大程度上依赖于优化营销归因。 如果您不知道哪些接触点或行为对利润贡献最大，就很难创建可持续的营销渠道。 使用营销归因工具是识别这些活动的好方法。

Lorenz 认为，这些以数据为中心的变革性任务可以帮助营销人员创建可增强客户体验的技术堆栈。

“我们利用这些数据与我们的客户建立了更好的联系，”她说。 “[我们创造了]更好的品牌体验，并为我们的营销资金找到了更好的用途，这帮助我们了解了如何才能最好地前进和发展组织。”