營銷人員如何構建數據驅動的技術堆棧

Snowflake 北美零售業負責人 Leslie Lorenz 在 MarTech 會議上的演講中說：“我們都在經歷數據的大規模爆炸。” 因此，毫不奇怪，她的品牌也“收到了許多 [品牌] 要求，他們說他們想要數據驅動。”

大多數營銷人員會同意獲得更多客戶數據對品牌來說是一件好事。 然而，碎片化、重複和其他問題往往會擾亂活動。 品牌需要方法來集中客戶數據並創建統一的事實來源。

“我們如何將所有這些數據集中到一個地方是一個挑戰，”她說。 “我們最終尋求的是能夠將數據整合在一起，以識別每次客戶互動及其對收入的貢獻。 它超越了首次接觸和最後一次接觸等基本業務規則，並轉向包含每個客戶接觸點細微差別的數據科學模型。”

Lorenz 說，解決這些問題的關鍵是創建一個完全由數據驅動的營銷技術堆棧。 以下是開始該過程的一些步驟。

確定碎片數據的原因

營銷人員可以使用各種收集和分析客戶數據的技術。 這些相同的工具也可以對抗它們。 如何？ 數據孤島。

“我們使用的這些不同應用程序中的每一個，以及所有不同的客戶接觸點，都只是在創建更多的數據孤島，”Lorenz 說。

解決數據孤島並非易事——營銷人員需要調查問題的根本原因，注意不要破壞他們當前的數據收集流程。

數據集成工具可以通過集中來自每個客戶接觸點的信息來幫助識別這些問題。

一旦確定了數據問題，營銷人員將更好地了解他們的客戶，並可能查明導致不良體驗的原因。

“需要的是一種無縫的方式來了解客戶所做的一切，”Lorenz 說。 “[了解]他們的需求以及他們希望如何參與，最終將其與內部組織數據集或銷售聯繫起來。”

構建數據驅動的martech堆棧

“其中大部分從數據捕獲開始，”洛倫茲說。 “我們如何將我們的數據納入單一的事實來源？ 這涉及不同類型的數據，無論是廣告數據、第一方數據，還是更傳統的營銷數據實施。”

有效的營銷技術堆棧可以統一數據並創建一個有凝聚力的客戶體驗故事。 使用數據統一工具可以幫助確保這些堆棧避免生成數據孤島。

Lorenz 強調了她的品牌構建數據堆棧的一些有效方式：“我們通過 ELT [提取、加載、轉換] 工具、流工具或數據共享功能將數據提取到我們的技術堆棧中。 一旦它進入我們的數據技術堆棧，我們就建立了處理這些數據的能力。”

設置正確的優先級

要利用數據驅動的技術堆棧，重要的是要關注這三件事：個性化、全渠道參與和營銷歸因。

“我們的第一步只是增強我們目前擁有的東西——客戶的當前觀點，”她說。 “我們用它來了解如何使我們的參與與我們的客戶更相關，以及如何推動個性化。”

全渠道策略超越了多渠道方法（他們經常混淆的東西），以幫助營銷人員全面了解客戶。 通過 CDP 或其他數據工具集中客戶數據，營銷人員可以更好地了解受眾的首選接觸點，利用這些知識來增強所有渠道的體驗。

改善客戶體驗還很大程度上依賴於優化營銷歸因。 如果您不知道哪些接觸點或行為對利潤貢獻最大，就很難創建可持續的營銷渠道。 使用營銷歸因工具是識別這些活動的好方法。

Lorenz 認為，這些以數據為中心的變革性任務可以幫助營銷人員創建可增強客戶體驗的技術堆棧。

“我們利用這些數據與我們的客戶建立了更好的聯繫，”她說。 “[我們創造了]更好的品牌體驗，並為我們的營銷資金找到了更好的用途，這幫助我們了解瞭如何才能最好地前進和發展組織。”