编译 | 执牛耳（ID：zhiniuermedia）
营销专业人士越来越专注于利用数据来打造个性化和针对性的营销活动，以与特定受众群体产生共鸣。没有成功的数据驱动营销策略，也就无法保持竞争优势。
执牛耳观察到，研究机构Ascend2在调研了319名营销专业人士后，于近期出炉了《2024年数据驱动营销调查》。希望这份AI对数据策略、数据来源、技术趋势等影响的报告，能够为营销人员带来新思考，并对激发创造新的营销策略有所帮助。
数据驱动策略的成功
有32%的受访者认为他们的数据驱动营销策略非常成功（最佳实践），有63%的受访者认为他们的策略相当成功。
这些数据表明，尽管许多组织认识到数据驱动营销的好处，但仍有很大的改进和优化空间，以将他们的策略从相当成功提升到最佳实践。
数据显示，电子邮件营销（47%）和客户体验/旅程映射（46%）是数据驱动营销最有用的前两大领域。这些结果在过去三年中一直保持一致，突出了个性化和针对性沟通在推动营销成功中的关键作用。
付费广告（41%）和产品/服务开发（38%）也显示出显著的有效性，反映了数据在优化广告支出和改进产品以满足客户需求方面的重要性。
数据驱动营销对付费广告的重要性稳步上升，从2022年的29%上升到2024年的41%，揭示了对数据的日益依赖，以优化广告支出并提高定位精度。这一趋势表明，营销人员越来越认识到利用数据洞察来提高广告活动的有效性和投资回报率的价值。
为了利用这一趋势，企业应该投资于提供实时洞察并允许动态调整广告策略的高级分析工具和平台。这将确保他们能够快速适应市场变化，并最大化他们的广告表现。
2024年的数据突显出，在执行数据驱动营销策略中最大的挑战是针对细分受众进行定位，有45%的受访者将其视为关键问题，尽管这一比例较2023年的49%略有下降。
寻找和维护高质量数据仍然是一个重大挑战，从2023年的34%上升到2024年的38%，表明对数据完整性的担忧日益增加。
其他值得注意的挑战包括实时决策（32%）和实施及管理正确的技术（31%），后者从2023年的27%上升。尽管数据集中化/消除孤岛仍然是一个挑战，但在2024年仍然是最少被提及的问题，占比17%，高于2023年的14%。这些趋势表明，焦点正在转向提高数据质量和管理技术实施，以更好地支持数据驱动的营销努力。
数据的体量和复杂性要求适当级别的工具和技术。数据显示，大多数受访者对当前用于数据驱动营销的工具和技术普遍满意，27%非常满意，58%比较满意。然而，有12%的受访者有些不满意，3%非常不满意，表明仍有很大的改进空间。
对工具和技术的积极情绪表明，许多企业已经实施了有效的工具和技术，但可能仍然面临挑战或差距，无法完全满足他们的需求。
为了进一步提高满意度，企业应不断评估和升级他们的营销技术，确保它们解决团队的具体痛点和不断变化的需求。投资于用户培训和支持也可以帮助最大化这些工具的效用和效率，促进更大的满意度和生产力。
尽管只有一小部分受访者（11%）在他们的数据驱动营销中广泛使用AI，但更大的群体（35%）在一定程度上利用AI，表明对AI技术的采用正在增长，但态度谨慎。此外，29%的人很少使用AI，17%的人根本不使用，突显出许多企业在AI集成方面仍存在重大障碍或差距。
值得注意的是，8%的受访者计划将来采用AI，表明随着企业认识到其潜在好处并寻求通过先进技术增强其营销能力，AI利用率呈上升趋势。为了利用这一趋势，企业应专注于教育团队了解AI的好处，投资可扩展的AI解决方案，并培养创新文化以保持竞争力。
大部分受访者（33%）正在利用AI个性化营销内容，这是AI在改进数据驱动营销程序中最常用的应用。
使用聊天机器人改善客户服务（31%）和提高营销预测的准确性（28%）也是突出的使用方式，表明AI正被用来完善客户互动和预测分析。然而，23%的受访者没有使用AI进行任何这些目的，表明尽管AI的采用正在增长，但仍有相当大的群体尚未将AI整合到他们的营销策略中。
为了有效地使用AI个性化营销内容，利用机器学习算法分析客户数据，并生成与个人偏好和行为相呼应的定制化建议和信息。此外，不断使用A/B测试和性能指标测试和完善AI驱动的内容策略，以确保最高的参与度和转化率。
大多数企业在将多渠道数据整合到统一的营销策略中取得了显著进展，有42%的报告称系统大部分整合，15%完全整合。然而，28%的组织仅部分整合了他们的数据，还有合计15%的组织数据整合很少或没有整合，突显出持续的挑战和机会，以改善数据整合，提高营销效果。
为了有效地整合来自多个营销渠道的数据，考虑投资于一个客户数据平台（CDP），它可以集中和统一来自各种来源的数据，提供客户互动和行为的全面视图。
此外，建立标准化的数据治理实践，并使用先进的分析工具，确保数据始终准确、可行，并与整体营销策略保持一致。
直接从客户那里收集的第一方数据是数据驱动营销策略中使用的主要数据来源，有52%的受访者表示这是他们的首选。相比之下，零方数据（12%）、第二方数据（18%）和第三方数据（8%）较少被依赖，这反映了对直接获取的客户信息的偏好，这些信息通常对于个性化营销努力来说更准确、更可靠。
为了收集零方数据，创建引人入胜和互动性强的体验，如小测验、调查和偏好中心，客户可以在这里自愿分享他们的信息和偏好。此外，为了换取客户自愿提供数据，提供诸如折扣、独家内容或个性化推荐等激励措施，并确保对信息的使用方式保持透明。
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