对客户数据的便捷访问激发了品牌新的透明感,并对CMOs施加了新的压力,要求他们将这些数据转化为销售数据。
但市场营销越来越困难。营销人员负责越来越多的数字频道。他们必须对每个人的创意和目标受众进行个性化管理。他们有责任优化每一美元的媒体预算。
营销数据一直存在——消费者浏览过的网站、废弃的购物车和一些渠道的表现都比其他渠道好——但不同的是,现在,由于新技术的出现,营销人员可以获得更多的数据和更好的可视性。
公平地说,现在每个品牌都在收集客户数据。但拥有它是不够的。你的信息只和你自己说的一样重要。
事实上,许多营销人员收集数据后发现自己陷入了“分析瘫痪”它需要高级的技术技能和商业头脑来访问、组织、解释客户数据,然后对客户数据采取行动。然后,数据科学家必须采取下一步来创建机器学习工具,并提供对客户终身价值的分析。因此,我们看到了营销学或广告学在品牌中的历史性崛起。即使是一个伟大的技术平台也不能代替伟大的分析型人才。
根据LinkedIn最近的一份报告,自2012年以来,数据科学家的角色增长了超过650%。很多营销科学家实际上只是拥有广告专业知识的数据科学家。许多最老练的品牌都在投资“营销和广告学”人才。脸谱网,Booking.comand Netflix拥有总监和副总裁级别的营销科学职位。其他大型数字品牌,如优步、耐克、Expedia和Wayfair,也纷纷聘请营销数据科学家和分析师。
那么,你的营销团队面临的问题是:你是艺术多于科学吗?如果你的答案是肯定的,你需要提升你的数据科学和分析人才。
首先也是最重要的是,营销数据科学家可以通过制定细致的衡量标准和解释结果来帮助公司了解哪些投资得到了回报,哪些没有。当谈到广告时,一位伟大的营销科学家可以通过进行提升研究来证明每一个渠道或策略都会对收入产生积极的影响。
Lift只是治疗组(看到广告的人)和坚持治疗组(没有看到广告的人)之间收入的差异。这些测试允许广告商衡量广告产生的额外收入,否则没有广告支出就不可能存在。此外,这样的测量允许营销人员瞄准“有说服力的人”——更容易受到广告影响的用户——而不是浪费广告预算在那些可能会购买而不管看到广告的消费者身上。
营销科学家也可以控制分析消费者的网站行为。大多数商业网站都包含足够的消费者数据——产品视图、购物车添加量、网站访问量——以便在一定时间段内准确预测消费者是否要购买。准确地知道这些消费者是谁,将提醒营销的“艺术”方面,关注谁与相关信息。
一年一度的提高认识运动的日子已经过去了。市场营销变得越来越嘈杂,越来越支离破碎,越来越复杂。市场营销的艺术方面——引人注目的设计、出色的品牌和故事讲述——是行不通的。它将永远是一个品牌的核心。但科学是大脑。当谈到人才需求时,钟摆越来越向科学倾斜。
想要在竞争中脱颖而出的CMO应该投资于营销数据科学家,他们可以仔细检查用户行为和广告表现,并帮助将这些数据转化为收入。