论文2018年影响数据营销五大趋势是关于五大趋势方面的论文题目、论文提纲、五大趋势五大理念论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
他们不再仅仅把数据作为证明投资回报率的工具,而是用数据改变他们营销团队工作的方式.
“营销的一切都是围绕着数据”,这一概念如今已被越来越多的人接受,但它给众多营销人员留下一个疑问：接下来又会怎样?
对一些人来说,未来数据的作用跟今天没有什么不同：数据是营销人员上交给企业智能系统（BI）及报告市场表现的工具.
在日前召开的Digital Cream Singapore圆桌会议上,我和各个企业的营销人员进行了交流,发现一些人对数据营销有着不同的见解.许多和会者表示,他们不再仅仅把数据作为证明投资回报率（ROI）的工具,而是用数据改变他们营销团队的工作方式.
以下是此次圆桌会议和会者提出的数据营销五大趋势,他们认为,这五大趋势将在2017年重新定义数据营销.
趋势之一：营销人员将越来越多地使用数据进行决策
和会者一致认为,2017年,数据将被更广泛地用于推动企业的营销决策.和会者认为,数据分析是从市场上寻找“软柿子”以提升业绩的最有效方式.
2016年,Econsultancy发布的一项调查证明了这一观点.在这项研究中,营销人员被问及“有多少比例的数据被用于做出决策”.结果表明,只有29%的人表示只有少量数据（0-25%）是有用的.在同一调查中,84%的营销人员认为,数据分析得出的可操作建议会对他们的公司带来影响.
虽然人们普遍表现出乐观态度,但和会者也指出,使用数据帮助制定营销决策,其中也有新的问题.
首先,过量的数据让营销人员不堪重负.每个渠道、每个客户接触点、每个营销系统都产生各自的数据,加起来足以把人淹没.一位和会者提到,他的客户在购买时使用聊天APP,而营销团队很难把这些数据纳入分析范围.
另一个问题是,需要使用额外资源分析这些数据.如果公司规模不够大、资金有限,就很难找出时间和人员分析数据,更别说提出深刻的市场洞见.
另外,尽管使用数据可以让一些决策变得简单,但同时基于数据的决策也可能变得政治化.
趋势之二：敏捷营销（Agile Marketing）将更加流行
和会者指出,数据的使用将导致营销人员用一种更敏捷的方式工作.所谓敏捷营销,是一种鼓励实验测试和个体交互的工作方法.
敏捷营销概念植根于数字技术,是2011年软件开发人员为了寻找简化工作方法而提出的,它能够帮助团队更好地协作并更快地售出产品.它不仅仅是一种营销概念,更是一种工作方法.如今,敏捷营销已逐渐为市场接受,其和传统营销理念的不同主要表现如下：
敏捷营销 传统营销
应对变化 vs 严格遵循计划
测试和数据 vs 观点、传统、习惯和惯例
多数小实验 vs 少数大赌注
数据驱动的敏捷营销之所以有效,是因为集体决策以事实为基础,而不是只遵从薪金最高者的意见.因此,营销人员可以共享他们的工作信息,公司会议也变得更有效率.
当然,敏捷营销实施起来也面临一些挑战,比如一些作风相对保守的企业可能很难接受这种另类的工作方法.此外,为了让敏捷营销落地,营销人员还必须愿意投入额外的时间来学习如何正确运行这些测试,以及如何详细解读测试结果.
业内已经“吃螃蟹”的人士表示,敏捷营销的效果很喜人,以前要花两三个月才能完成的项目,在运用敏捷营销系统之后只需要两三个星期就完成了.
趋势之三：营销归因（Marketing Attribution）依然艰难
营销归因能够估算哪些市场渠道是有价值的,简单说就是：你是否把钱花到该花的地方.举个例子：一个客户看到了你的广告但是没有点击,几周之后他点击了你在Facebook上的推广,读了几篇文章,再过几周他点击了你在Google的广告,并最终注册.那么你应该如何衡量这几个市场渠道?他们之间有没有相互影响?哪一个渠道的收益最大?这就是营销归因所做的事.
尽管所有和会者都认为应当对渠道转换进行归因,但大多数人都认为从理论到实际还有很远的距离.
第一个问题是,在一些公司,营销归因已经变得政治化,这是由于一个渠道的预算往往是根据该渠道能产生多少利润设定的.因此,即使缺少数据支持,渠道经理也会夸大某个渠道的价值.
另一个问题在于渠道的数量.和会者指出,他们的一些客户会在转化生成订单之前,接触十个甚至更多的接触点.要想把这么长的一个客户旅程拼凑起来,并对每一个步骤进行价值归因,几乎是不可能完成的任务.
即使这样的客户旅程可以生成,并有一个归因模型进行分析,但也不是所有的数据都是可用的.新的数字渠道随时都在弹出,其中许多渠道不在既有的分析体系里.而且離线数据的获取难度甚至比在线数据还要大.
因此,尽管营销归因仍然是许多公司追求的目标,但专家预测,2017年很少有人能够在营销归因方面取得突破性进展.
趋势之四：基于数据的客户洞察变得更加个性化
个性化已被使用在许多企业里,不过大多时候它意味着使用独特的内容,以更好地引起目标受众共鸣.
2017年,个性化的范畴将得到拓展,消费者将收到“未来最好的内容”以帮助他们做出购买决策.为了做到这一点,营销人员必须挖掘一切数据,获取消费者的行为信息,以此作为参考,决定向消费者的电子邮件、移动客户端发送怎样的内容.
有人指出,这种个性化方式还存在一些问题.很多企业仍然面临“数据孤岛”的问题,即数据部门不对其他部门共享信息,尤其是销售和市场部门.这种状况十分普遍.
还有人指出,他们的销售技术还不足以支持每个人的个性化.Econsultancy最近的一项调查指出,这也是很多公司普遍存在的现象,只有7%的人高度同意他们目前的数据架构已足以推动个性化.
趋势之五：媒体机构要对网络广告负责
2017年,企业营销者将要求他们的合作伙伴（主要是媒体、公关等 机构）提供更多关于网络广告的数据.
过去,似乎没有多少营销团队有能力处理关于广告反响的详细数据.结果,许多机构的报告里只显示了最“高级”的数据.
现在,客户端团队越来越数据化,他们对数据数量和质量的要求也在相应地提高.虚假点击、广告可见度、从浏览到点击的转化率（以测试有多少人看到了你的广告但没点击）,都将成为 机构和数据营销团队之间常见的谈论话题.
当然,这其中也存在障碍.首先,广告数据的构成很复杂, 机构和营销团队需要花上一些时间才能理解彼此的处境,达成一致见解.
同时,即使双方对数据有了一致理解,营销人员也未必能够依据渠道的有效性分配媒介支出（其中的原因请参考趋势之三）.
最后, 机构也面临和营销团队同样的问题——他们也无法掌握所有的数据.许多转化和订购往往来自合作伙伴的渠道,比如大商场,而他们不见得会把数据提供给合作方.
所以,即使拥有所有的浏览量和点击数据,只要有渠道合作伙伴,营销人员就很难分辨究竟是哪个广告平台为企业带来更高的价值.
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