什么是数据驱动营销？

在复杂的 B2B 行业中，营销往往被视为事后才想到的。 过去的部分原因是营销工作的投资回报率缺乏透明度。 但现在是 2023 年了。数据的访问范围很广——包括营销——但你必须知道去哪里寻找，以及哪些数据对衡量有效的方法和改进无效的方法真正有意义。

数据是一项重要资产，营销人员可以利用它来帮助推动销售并满足日益重要的底线。 数据驱动的营销为以正确的方式构建和扩展营销策略提供了坚实的基础。

那么，什么是数据驱动营销，您如何才能最好地利用可用的信息来取得成功并在公司领导中建立信誉？

数据驱动营销的定义——及其有用的原因

有时在营销中，你必须试一试，看看会发生什么。 但如果你只做这些，那么大多数投篮很可能会错过。

数据驱动的营销消除了规划过程中的猜测，而是为您提供有助于指导您的营销战略和策略的信息和洞察力。

您可以发现关于已经完成的事情或客户正在寻找什么的统计数据，以便在正确的时间和地点向正确的人定制您的信息——这是成功的入站营销的基础之一。

数据驱动的入站营销的一个关键特征是看到微小的细节，一直到个人联系人级别。 这向您展示了哪些内容吸引了人们，哪些号召性用语表现良好，以及客户在销售渠道中的位置。 另一方面，您可以了解哪些内容效果不佳以及哪些内容可能需要调整。

什么与您的买家角色相关？ 正在研究哪些关键字？ 哪种内容格式影响最大？ 您表现最好的博客和登陆页面是什么？ 数据驱动营销着眼于这些问题以及更多问题，并为您提供所需的答案，以引导您的营销活动朝着正确的方向发展。

您应该使用哪些数据来做出营销决策？

您可以挖掘的数据几乎过多，因此关键是找到符合您目标的正确指标，同时对其他可能有用的内容保持开放的心态。

要知道要收集什么数据，首先要检查你打算完成什么。 例如，如果您正在分析潜在客户生成工作，那么请查看哪些渠道和资产正在吸引和转化最合格的潜在客户。 如果您正在查看销售渠道指标，请查看哪些资产或渠道有助于关闭销售线索。

或者，如果您的目标是品牌知名度，那么您的网站整体流量如何？ 它来自哪里？ 人们如何查看您的内容？ 您的社交媒体影响力和参与度如何？ 您所在行业的社交平台和在线社区中的追随者是否在增加？

看看你的目标，问问自己需要哪些数字和统计数据才能知道你的营销是否有效，然后从那里开始。

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在哪里可以找到数据？

存在如此多的数据源和工具来帮助您制定营销策略，无论是用于内容 SEO 研究还是网站性能以及介于两者之间的任何东西。

• 要检查您的流量或查看哪些博客表现良好，请使用Google Analytics和您的网站 CMS平台（我们有充分的理由偏爱 HubSpot CMS）深入了解这些统计数据。
• 想要查看您的 Facebook 帖子何时到达最多人？ 浏览您 Facebook 页面上的洞察部分并找出答案！
• 浏览您的 CRM ，看看您能发现什么关于您的最佳潜在客户在成为公开交易之前所消费的内容。
• 使用 Semrush 设置帐户并找出竞争对手排名的关键字。
• 查看您的广告平台，看看哪些广告效果最好。 更好的是，如果您的广告平台与您的营销自动化和 CRM 集成，您可以看到哪些广告实际上带来了机会和封闭的客户。

这些只是几个例子，但如果你能想到你想要找到的购买旅程数据点，那么很可能有一个工具正是出于这个原因。

了解更多：通读我们关于营销分析和工具的博客文章集，您可能会觉得有帮助。

数据如何帮助您提高公司内部的可信度？

猜测、尝试、在黑暗中开枪、把所有东西都扔到墙上，看看有什么东西粘在墙上——不管你想怎么说，它都很昂贵，而且可能会浪费很多时间和金钱。 但是，如果您将时间和金钱花在更有可能实现目标的特定领域，那么您的领导团队将乐于看到可观的投资回报。

这可能是陈词滥调，但我想到了“更聪明地工作，而不是更努力地工作”这句话。

当您可以使用数据来查看您的目标受众对哪些关键字和主题感兴趣时，为什么要付钱给作家来制作数十个涵盖各种主题的博客？ 这样可以更好地利用作家的时间。

当您可以缩小受众范围并降低支出以获得更大的机会接触愿意购买的人时，为什么要花费数千美元为广泛的受众投放付费广告，而潜在的潜在客户却很少？

这些是营销经理必须回答的问题，并且提供支持您的决策并展示您的资产如何明智地使用的数据将大大有助于保持您的营销资源流动。

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这一切都与投资回报率和支持您的营销策略的事实有关。 如果你认为关于某个主题的博客会表现良好，而你的老板问为什么，你可以参考导致你得出这个结论的关键词数据作为你的证据。 如果您正在考虑增加一个领域的广告支出并减少另一个领域的广告支出，您可以提供支持该决定的主要归因数字。

通过数据驱动的营销，您可以将投资回报率直接归因于营销渠道。 有一个清晰可见的链接，能够看到它可以更轻松地为更多营销资源开绿灯。

一切最终都归结为底线，当营销决策由硬数据和统计数据而不是纯粹的猜测驱动时，底线会更健康。

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