放眼数字化优先的超竞争世界,企业与客户之间的关系从未像今天这般举足轻重。要想游刃有余地驾驭这类关系,并确保客户的需求得到满足,企业必须首先了解如何赢得客户的心。
这意味着现在更需要营销人员鼓起干劲,周到细致地处理客户数据。但是知易行难,并非所有的品牌都能做好这一点。
随着消费者对数据隐私和合规性保护的需求日渐高涨,数据方程式正在变得更加复杂。营销人员作为客户数据的最大消费群体之一,必须确保数据被安全、可靠且合理地使用,以帮助公司规避违规等风险。
第三方 Cookie 的弃用如今引起了全行业对一手客户数据的争夺。此外,云通信企业 Twilio 近期一项研究表明,绝大多数企业 (94%) 都认为来自第一方的洞察可以给客户带来更优体验,这引发了众多企业寻求增强其客户数据库的数据淘金热。
市场营销和技术是密不可分的,因此它通常是一家企业中最先开始试点新技术的部门之一。未来数年,各企业都会想方设法比竞争对手更深入地了解客户,这一趋势将加速发展,毋庸置疑,数据将为这一未来趋势注入动能。
例如,非同质化代币(NFT) 有望通过货币化和民主化,彻底变革内容营销和数字媒体领域。罗布乐思、可口可乐和范斯等品牌已经进驻游戏、艺术和元宇宙等NFT友好型社区,相信很快将会有更多的营销人员加入其中。
区块链技术则可能通过匿名和防篡改等手段来解决隐私安全问题。它在营销和客户数据价值交换方面的潜力是不可否认的。例如,“注意力币”(attention tokens)可以成为补偿客户分享数据和偏好的一种方式。客户数据令牌 (CDTs) 允许客户以匿名的方式分享他们选择的数据,进而在避免隐私担忧的情况下获得目标体验。
在后疫情时代,消费者和企业更易接受虚拟体验,消费者甚至有意识地寻求既能模拟现实又能增强现实的虚拟体验。
作为营销人员,应该充分探索和运用虚拟现实和增强现实 (VR/AR) 等技术,加强客户互动。
人工智能也在颠覆着客户服务机构的业务运营,尤其是采用了推荐引擎、无收银台结账和人工智能呼叫中心的零售业。2022 年,对话式人工智能将实现广泛部署和大幅改进,具备语音识别和转文字等高精功能,并使得营销人员必须应对更复杂的数据组合。
当营销人员探索这些需要强大数据基础设施的数据密集型项目时, IT 部门将成为其关键盟友。
此外,所有数据必须予以妥善存储、管理和保护。营销人员不可能独立实现这一目标,首席营销官 (CMO) 需要与首席信息官 (CIO) 和首席信息安全官 (CISO) 构筑起更紧密的协作,以建立最佳的合规性、隐私和治理策略。
此时,营销人员可能会注意到多达90%的数据是非结构化的。用于收集客户数据的那些工具并非全都符合结构化数据模型,也并非全都正好能够填充到电子表格中。
其他非结构化数据可能是文本、视频、图像、社交媒体帖子、服务器日志等,甚至可能是呼叫中心客服专员在客户的在线账户中录入的笔记。
企业和营销人员正在寻求部署一套数据管理方案,来整合、管理和分析从多个系统采集到的数据,从而获得全方位且实时的数据视图。
选择正确的存储方案是这一切的起点。例如以全闪存解决方案替代传统型旋转硬盘,能带来巨大的改进,实现关键营销应用程序(如 CRM)的性能提速。CMO 还必须与 IT 部门通力配合,考虑如何更好地保护数据,防范勒索软件等威胁的入侵,以及是否支持分析和人工智能等丰富多元的数据服务。
简言之,数据驱动的营销正矗立于营销战略的最前沿,数据已成为提升客户体验和客户关系不可或缺的基石。
以达美乐比萨为例。这家比萨连锁店通过对其每日在全球 1.7 万多家门店卖出 300 万块比萨的相关数据的提取和分析,识别客户参与的动态变化,生成客户偏好和行为的洞察,以提供更优质的客户体验。
要生成大数据洞察,企业必须能够快速进行大规模的数据分析,并将其转化为主动和情境式的定制化客户体验。
企业必须运用强大的数据力量来为客户服务。CMO不能仅仅是营销方面的专家,他们还需要成为数据专家,充分利用分析技术果断地测试策略、创意和 CTA,与此同时,要积极拥抱重塑营销活动的创新技术。
作为一项职能,营销在过去十年间经历了惊人的转变,而这一转变只是个开始。在数据的赋能下,营销现已从艺术蜕变为科学,直觉现已被可量化和可重复的数据所取代,为此我们不得感谢来自数据的力量。
关于作者
何与晖先生于2015年加入Pure Storage,现担任大中华区技术总监,负责公司在大中华区产品的技术咨询顾问及客户支持工作,同时协助业务团队将Pure Storage的云端数据平台推广到大中华区各行各业的组织与企业。在此之前,何与晖先生曾在甲骨文公司服务多年,先后担任程序设计师、系统设计师、项目经理、产品经理、核心技术讲师以及首席技术顾问等职位。在其担任技术顾问期间,主要职责为大中华区客户及业务团队提供产品的培训及技术支持。在多年的技术支持历练中,何与晖先生曾参与过多次大型数据库迁移及数据库不停机升级项目,也为研究机构、大学院校、政府、制造业、医疗业等领域打造数据中心以及生产线数据库系统的高可用性架构。
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