大数据营销定义:为什么自动化是营销数据管理的未来? | 南京·未迟 | Google 出海体验中心

大数据营销定义:为什么自动化是营销数据管理的未来?

当您了解营销的大数据时,您几乎可以回答任何营销问题!

大数据营销定义

需要设定营销目标?数据告诉你该怎么做。

想改进您的营销策略?数据。

与竞争对手相比,您的表现是低下还是高出?数据,再次。

想知道要定位哪些受众?你猜对了——数据。

定义大数据又回到了您所做的一切。这是管理广告系列的先决条件。

但是,将大数据应用于营销决策存在挑战。大数据量大(因此得名),需要分析并且本质上很复杂。

单靠努力和毅力是无法克服这些挑战的。即使是一个营销团队也无法与大数据的压倒性竞争。

这就是为什么自动化是管理营销数据的未来。在人工智能和机器学习的帮助下,您可以克服这些挑战。您将获得基于数据的决策的回报,这些决策可以优化您的营销策略以实现最佳绩效!

让我们讨论一下大数据营销的定义以及自动化如何影响分析过程的未来。

大数据营销定义

什么是营销数据?

营销数据向您展示了您的活动和策略的大局。您可以从总体上了解正在发生的事情以及发生了哪些新变化,无论是好是坏。

您还可以使用营销数据来放大和探索单个广告系列、关键字或其他组件。

现代营销策略需要数据分析来了解您的活动的每一个细节,例如:

  • 客户来自哪里?
  • 客户的痛点、习惯、偏好等是什么?
  • 您的策略在产生潜在客户方面的效果如何?
  • 哪些信息或内容最能引起观众的共鸣?
  • 哪些活动产生了最好的回报?最坏的情况呢?

通过使用您的营销大数据来回答这些问题(以及更多问题),您可以立即采取行动来改进您的工作。

也就是说,使用您的大数据来定义您的营销策略是一个过程。

管理您的营销大数据意味着收集、组织、过滤和分析由您的策略创建的大量信息。

您应该收集哪些营销数据?

您收集的数据类型取决于您的营销目标和业务性质。请记住,并非所有数据都是有价值的!您只想关注与您当前目标一致的指标。

通常,您希望关注四种类型的指标,这主要取决于目标客户在您的渠道中的位置。这里有些例子:

  • 认知度指标(漏斗顶部):展示次数、观看次数、关注者等。
  • 参与度指标(漏斗中间):点击次数、点赞次数、分享次数、点击率、跳出率等。
  • 转化指标(漏斗底部):转化次数、转化率、转化价值、ROAS 等。
  • 投资回报率和成本相关指标:每条潜在客户成本、每次转化成本、总转化价值等。

理想情况下,您希望在渠道的每个阶段收集数据,因为这将帮助您了解您的客户旅程。您将能够识别漏斗中导致客户或潜在客户失去兴趣的痛点。

例如,假设您有一个展示次数和点击次数高于平均水平的广告系列。不幸的是,它很难将这些点击转化为客户。

有了这些数据,您就知道客户之所以感兴趣是因为他们在点击。现在,您需要确定是什么阻碍了他们转换。是您的着陆页有问题吗?您的产品价格是否太高?等等。

这就是为什么在客户旅程的所有阶段收集数据至关重要的原因。

您对数据和活动越熟悉,就越能更好地确定需要收集哪些数据。也就是说,收集太多信息总比收集太少要好。

与在分析的后期阶段合并新数据相比,删除不相关的信息要容易得多。

数据如何帮助您将目标与 KPI 联系起来

数据与目标之间的联系有助于您确定关键绩效指标 (KPI)。这些是您将用来衡量策略执行情况的指标。

您应该清楚地考虑您的目标以及哪些类型的指标最值得跟踪和分析。例如,PPC 经理可能希望查看每次点击成本和广告支出回报率,因为这是反映成本和投资回报率的两个指标。

但是,有几个因素会影响这些指标,这意味着您必须深入挖掘数据以了解全局。

这些更详细的指标将帮助您了解何时以及如何调整策略以实现目标。

KPI 可能会根据您正在优化的营销策略而改变。影响客户满意度的指标和 KPI 不同于影响内容营销绩效的指标和 KPI。

以下是您的 PPC 营销 KPI 可能的一些示例:

  • 展示次数/展示次数份额
  • 点击次数
  • 点击率 (CTR)
  • 质量得分
  • 每次点击费用 (CPC)
  • 每次转化/获取成本 (CPA)
  • 兑换率
  • 玫瑰

KPI 是您的战略的关键。如果这些指标很低,那么您的广告系列就会受到影响。

您可能需要一些时间来了解您的策略的最佳 KPI。许多指标彼此密切相关。了解点击是否更好可能具有挑战性

CTR 上的绩效指标,反之亦然。

提示

为什么数据对数字营销人员很重要?

无论您使用哪种类型的营销数据,这些信息对您的成功至关重要的三个根本原因。

1. 更好地了解您的客户

大数据营销可以定义您的客户是(人口统计、兴趣等),以及他们的想法、感受和行为方式。

如果你对这些数据进行了足够的探索,你可以全面了解他们的年龄、位置、喜欢、不喜欢、愿意花多少钱、他们想要什么产品功能等等。

获得此信息后,您可以调整营销信息甚至产品以匹配客户的需求。当您能够实现这种对齐时,成功和转换实际上是一种保证!

个性化也是一个有价值的结果,它来自于更好地了解您的客户。如果您可以将客户数据降至个人级别,则可以提供针对每个人定制的策略。

今天的客户不仅想要个性化的优惠和信息,他们也期待它。数据是准确确定如何根据每个用户的喜好为他们创造独特体验的唯一方法。

2. 改进你的活动

营销策略从来都不是一成不变的。它们是流动的,需要不断的改变和改进。

这主要是因为两个因素:

  1. 您的客户在不断变化。他们长大了,他们的兴趣和态度发生了变化。如果您想保持他们的业务,您需要认识并适应这些变化。
  2. 您的竞争对手也一直在变化。他们不仅在不断改变策略,而且竞争对手也会来来去去。新的将进入该领域并挑战您,而旧的将失败并离开市场。

如前所述,挑战在于知道何时以及如何调整您的策略。

数据给出了答案。

通过检查您的策略的历史和当前数据,您可以查明绩效提高或降低的区域。

这些是可能改善您的广告系列的途径。性能的提高可能是一个可以抓住的激动人心的机会。

同时,性能下降可能会给您的帐户带来需要缓解的风险。

只要您能够调整策略以应对这些变化,您就可以提高绩效。

3. 预测会发生什么

预测分析是一种分析,它使用过去的数据来确定未来发生某些结果的可能性。

算不上什么魔法水晶球,但只要数据合适,就很接近了!

这种类型的分析可以帮助您的企业预测即将到来的趋势、转变和其他变化。

例如,您可以研究消费者的购物习惯并预测特定产品何时需求量大。这使您可以先发制人地采取行动并在变化发生之前调整策略。

当您率先利用新兴趋势时,您就能够实现价值最大化。第一个通过大门的人有更多的时间来利用。您可能是第一个了解客户关心的“下一件大事”的人。

同样,您可以检测客户何时对某些产品或主题失去兴趣。这使您可以在这些策略过时并浪费您的时间和预算之前退出。

大数据营销定义

PPC 数据有其独特的挑战

到目前为止,我们主要定义了大数据营销。对于 PPC 营销人员来说,数据发挥着更为关键的作用,原因有二。

  1. PPC 活动比您的大多数营销活动产生更多的数据。此外,这里还有更广泛的指标。
  2. 作为付费策略,PPC 会产生直接成本。因此,您必须更加关注数据。如果不仔细检查,您最终可能会浪费比赚到的更多的钱!

本节将研究与使用 PPC 数据相关的陷阱和挑战。

寻找正确的数据

同样,PPC 活动比其他策略产生更多的数据。它还涉及许多必须理解和充分跟踪的不同指标。

真正的挑战不是所有这些指标都是有用的或具有相同的价值。这在很大程度上取决于您独特的 PPC 目标。

一些 PPC 专家认为,活动产生的大多数数据带来的问题多于好处。您拥有的数据越多,干扰最重要的指标和 KPI 的噪音就越多。

弄清楚您的 PPC 数据的哪些部分会导致可操作的见解,这绝对是一团糟。

可操作的洞察力是数据产生的最终产品,营销人员使用它来就他们的活动做出明智的决策。

它允许您根据事实证据进行更改和调整,而不是有根据的猜测或解释。

就其本身而言,原始数据并不是那么有价值,除非您可以将其转化为可操作的信息。然而,这是一个具有挑战性的过程。

知道要问什么

寻找正确的数据始于提出正确的问题。

错误的问题会导致价值降低的答案。他们可能仍会为您的广告系列提供一些帮助,但不如与您的 KPI 有关的问题那么多。

这被称为有用的许多与重要的少数。它的想法是,您的大部分结果仅来自您的少数努力(至关重要的少数)。

例如,如果考虑帕累托原则,则 80% 的转化可能仅来自 20% 的关键字目标。同时,剩下的 80% 的关键字只产生了 20% 的结果。

你可以争辩说没有错误的答案。但是,还有一些不太重要的。您想关注您的整体 PPC 营销目标并相应地调整您的问题。

最终,您可能会回答所有重要问题。然后,您可以专注于解决有用的许多问题。

规范化您的数据

在执行 PPC 营销分析时,您至少要从两个来源中提取数据。您的 Google Ads 帐户和您的 Google Analytics(分析)将是两个主要来源。您可能还会合并来自第三方工具的数据。

当您合并这些数据集时,您需要对每个数据集进行规范化,以确保它们彼此“对话”。

例如,您可能有多个来源跟踪相同的指标。当你统一这些数据集时,你需要确保你没有重复计算指标。

或者,不同的数据源可能对相同的度量有不同的标签。您需要对这些标签进行规范化,以确保正确计算数据。

解释数据

收集和规范化您的数据为流程的关键部分奠定了基础——了解这一切意味着什么。

解释数据是最具挑战性的阶段。首先,您必须应对大量的数据。接下来,您必须克服不同 PPC 指标的复杂性。

最后,还有时间方面。为了充分利用您的可操作见解,您需要快速做出反应。您必须能够实时收集、组织、规范化和解释您的 PPC 数据。

否则,您提取的见解可能会过时。这是旧闻。

这就是自动化数据工具大放异彩的地方。他们通过人工智能和机器学习算法处理大部分解释和分析。

人工智能使营销人员能够专注于做出决策并根据他们的见解采取行动,而不是解释数据的不断变化。

大数据营销定义

自动化如何帮助数字营销人员管理数据

自动化和人工智能是当今营销界的流行语。PPC 经理越来越多地转向人工智能技术,以提高其数据的生产力。

“生产力”意味着在正确的时间采取正确的行动。一个高效的 PPC 经理可以不断找到以智能和相关的方式改进他们的活动的方法。

对于每个需要数据证据的决策,将您的 PPC 管理与自动化技术相结合可能是一个巨大的胜利。这可能是最大化广告策略回报的最佳方式。

事实是——这对任何营销人员来说都不是打击——人工智能在分析和解释 PPC 数据方面更聪明、更快。

使用自动化工具有几个回报。

更清洁的数据

人工智能擅长检测和纠正不干净的数据。这意味着删除重复数据、纠正错误和其他任务。

如果您正在处理大量活动数据,手动清理数据可能会耗尽您的时间和其他宝贵且有限的资源。

更糟糕的是,清洁不当会导致效果不佳和其他问题。不干净的数据会造成不准确,可能会导致您走上错误的道路或走向错误的机会。

但是,当您的数据得到适当清理时,它会导致更具决定性的活动和更好的结果。领先的 PPC 营销人员一直在利用人工智能来确保他们的数据始终准确。

更多收入

在实施 AI 工具后,营销人员很快就看到了收入的正增长。干净、准确的数据可以产生更好的洞察力,从而转化为更高的转化率和一致的性能。

换句话说,人工智能会发现更多有价值的机会,让您的账户发生积极变化。

此外,当您将大数据营销的繁琐方面自动化时,它可以腾出大量时间(和精力),让您可以花在更重要的任务上。

您在这些低优先级任务上花费的时间可能是所需时间的两倍,甚至更多!

更好的时间管理可以让您在现有的时间内完成更多工作。通过专注于具有最大潜在影响的任务,您可以加速创收。

减少疲劳和混乱

手动 PPC 活动管理既笨重又令人厌烦。如果您正在处理一个庞大的帐户,那么您的数据量可能会非常庞大​​!

知道从哪里开始使用您的 PPC 数据也是一个挑战。即使有了既定的目标,您也可能会不知从何开始。

多亏了人工智能,这从来都不是问题。您始终知道广告系列中的对与错。这为需要采取哪些步骤来改进您的帐户提供了简单的建议。

自动化毫不费力地检测现有和新兴趋势、转变和其他模式。您需要做的就是决定哪些课程更正是必要的。

对于许多 PPC 营销人员来说,这绝对是一件幸事。

提示

PPC Signal 如何帮助管理人员充分利用他们的数据?

我们已经定义了大数据营销的重要性,尤其是对于 PPC 经理,以及自动化对活动分析的影响。

现在,让我们看一下 PPC Signal — 一种 A​​I 工具,可以自动检测和分析您的 PPC 帐户数据中的重大波动。

借助此级别的 PPC 自动化,您可以克服分析活动所带来的挑战。

如果您使用大型或多个帐户,PPC Signal 的自动化系统将是一个急需的解脱。

PPC Signal 同时使用您的实时和历史活动数据,向您展示改进活动和提高整体投资回报率的可行方法。

大数据营销定义

为什么 PPC 营销人员需要 PPC 信号

自动管理 PPC 营销大数据有很多好处。以下是 PPC Signal 是您的 Google Ads 帐户的最佳 AI 系统的一些原因。

更好的 PPC 策略

PPC Signal 的 AI 从您的活动数据中返回更好的见解。这些洞察力为改进您的活动和提高经理的工作效率提供了可行的方法。

系统提供的每个信号都经过彻底分析和审查。您只会看到最高质量和最准确的见解。

因此,您解决的每个警报都会对您的广告系列产生直接、积极的影响。您采取的行动信号越多,您的 PPC 策略就越好。

通过这些持续改进,您可以获得无与伦比的优势!

提示

更好的决策

如果您管理多个 PPC 帐户或广告系列,哪一个最需要关注?哪些任务最重要且优先?

PPC Signal 消除了做出浪费时间的糟糕管理决策的风险。系统仅向您显示对您的帐户最相关和最值得注意的更改。

这使您可以将时间和精力放在具有最大潜在价值的领域上。这是一个简化的工作流程,可消除干扰噪音并使您能够专注于信号。

寻找机会和风险

这个人工智能驱动的自动化工具提供的每个数据信号都被归类为风险或机会。

  • 机会是一个信号,在该信号中,行动将带来活动绩效的正增长
  • 风险是一种信号,采取行动可以防止活动绩效出现负面下降

这是 PPC 管理的圣杯——利用每一个新兴机会,同时减轻问题和风险。

PPC 信号使您能够改进您的策略,无论好坏。您总是有办法直接提高投资回报率。

大数据营销定义

PPC 信号在行动

展示 PPC Signal 的强大功能和价值的最佳方式是查看系统运行示例。

假设您正在管理零售企业的 PPC 帐户。您想了解所有广告系列的每次转化成本值。在这个单一帐户中,您可能有超过一百个广告系列。手动分析的数据太多了。

大数据营销定义

当您访问 PPC Signal 时,您会看到当前处于活动状态的每个自动生成的警报。

由于您关注的是每次转化费用,因此您需要过滤这 33 个有效信号以仅显示涉及此指标的信号。过滤选项位于左侧。当您单击这些设置之一时,菜单会展开。

大数据营销定义

通过按漏斗底部指标Cost per Conversion进行过滤,您可以直接获得所需的自动信号。

您现在只剩下两个警报。通过单击任一选项,您可以选择更深入地探索数据。

大数据营销定义

这将打开一个新页面,显示该特定信号的所有相关详细信息。

大数据营销定义

通过这个放大的视图,可以更轻松地准确查看数据的变化情况、变化的开始时间以及与通常活动相比变化、趋势或异常值的重要性。

您还可以将数据添加到可视化中,以查看其他指标如何影响或受此每次转化成本飙升的影响。例如,您可以添加成本数据,以了解转化成本的飙升如何影响您的整体广告费用。

大数据营销定义

从可视化中提取有价值的见解后,您可以选择将数据作为表格查看,然后可以将其导出并保存到电子表格中。

多亏了 PPC Signal,您始终可以获得可操作的见解。这加快了您的决策过程,并确保您对广告系列所做的每一次调整都基于经过验证的数据。

您可以采取的行动包括:

  • 暂停非转化关键字。
  • 审查关键字以确定最佳和最差的表现。
  • 检查每条广告信息的效果以确定您的头条新闻和描述。
  • 检查目标网页的性能和相关性。
  • 降低或提高关键字出价。
  • 审查新机会和排除的关键字目标。
  • 调整您的定位以获得更好的结果。
  • 还有很多很多。

包起来

大营销的定义在不断发展。新的数据、技术和挑战来源不断涌现,改变了我们分析信息的方式。

然而,始终保持不变的是可操作见解的令人难以置信的价值。如果您不能有效地将原始数据转化为这些可操作的见解,那么您生成的所有数据的价值就会大大降低。

这就是为什么自动化是管理营销数据的未来。通过克服处理大数据的诸多挑战,人工智能解决方案可以立即将您的实时分析转化为可操作的洞察。

PPC Signal 是人工智能和自动化如何对您的数字营销绩效产生积极影响的完美示例。

该工具会自动生成有关您的 PPC 活动如何变化的可操作警报。这使您能够快速响应当前影响您的策略的每一个机会或风险。

您永远不必想知道下一步该做什么或您的帐户中发生了什么。PPC Signal 为您做到这一点。

开始控制您的数据!

Scroll to Top

联系我们

=