如果营销是关于了解您的受众并拥有同理心，那么数字营销就是关于数据驱动的同理心。
成为数据驱动的营销商。你听到很多。但这到底是什么意思？什么是数据驱动的营销？什么数据驱动我们？我们如何应用它？除了运行报告和查看仪表板外，还必须有更多功能。
数据驱动型营销使用定性和定量数据，通过研究，假设形成，优先级划分和测试来制定营销决策。以下显示了使用数据做出数字营销决策的过程。
想法很棒，但是可以检验和证实假设。区别在于数据。这种方法显示了意见驱动的决策与数据驱动的决策之间的区别。这使我们进入第二张图表，该图表显示出所有营销决策输入都适合数据质量层次结构。
1.意见/个人偏好
您是一个的数据集。很难认识到自己的偏见并抛弃自己的意见。但这是数字营销人员的第一项工作。因为我们不是目标市场。没有数据时，意见将驱动决策过程。但是谁的观点赢了？在会议中，通常是最占主导地位（或最大声）的人，通常是经理或执行人员。
- 观点与观点：收入最高的观点获胜
- 意见与数据：数据取胜
- 数据与数据：最佳数据取胜
当心“河马”（最高薪人士的意见）。对抗河马的最佳方法是使用数据，或者通过测试和实验来收集数据。
2.行业最佳实践
最佳实践肯定比意见更好。您可以在Internet上找到最佳做法，当然，此博客中充斥着这些最佳做法。但是，这些信息的可用性给决策者带来了危险的偏见。捷径可能会有风险，而这正是最佳实践。它们是经验法则。它们之所以有用，是因为它们使决策变得更快，更容易。非常好。
但是，营销最佳实践对于行业，平台或渠道都是普遍的。您的听众是特定的。您的网站，您的内容和您的受众都以独特的方式进行交互，因此最佳实践的一般建议可能根本无效。除了错过商标的机会外，最佳做法还有其他问题：相同性。
最佳做法的全部要点是通过遵循准则来确保安全，而不要脱颖而出。那可能是个问题。如果您营销中的所有内容都符合最佳做法，那么您的营销将毫无差异。尝起来像水。
您什么时候应该使用或打破行业最佳实践？
- 使用最佳做法来确保满足基本需求（通常是设计和用户体验）
- 当您需要惊喜和愉悦时（通常是内容和文案），打破最佳做法
而且，在进行营销决策时，仅当您无法访问数据时才使用最佳实践。最佳实践有很好的假设。
3.市场营销分析（Google Analytics等）
Google Analytics（分析）是其中的佼佼者，但该类别包括可用来衡量受众群体行为的任何工具，包括HotJar，Unbounce，您的电子邮件服务提供商以及您的社交指标。竞争性分析工具也很有用。
当生产线上有很多东西时，您可能不想依靠单个工具。精明的营销人员尽可能使用多个数据源。典型示例：报告客户排名的SEO代理商通常会结合多种数据来源。
营销数据无处不在。实际上，某些数据是如此可用，您必须再次注意可用性启发式方法。高估易于发现的指标而低估难以发现的指标是很常见的。
两个简单的例子：
- 社交指标很容易找到/影响很小
- 追随者的规模，喜欢，评论和分享是如此容易看到，它们通常会歪曲营销策略。它们与业务影响没有太大关系。
很难找到每个渠道的转化率/影响力很大
哪个流量来源的访问者最有可能采取行动？他们会采取哪些行动？很难找到此数据，但会对营销策略产生巨大影响。
- A / B测试
测试时，您正在测试内容和受众的页面。该测试是在您营销的实际环境中进行的。这使测试成为极好的数据源。转化优化工具使用Unbounce或Google Optimize等工具向访问者随机显示页面的两个版本。触发大多数访客所需操作（通常是点击或转化）的版本。
这是检验假设并发现真相的非常有效且廉价的方法，因为它隔离了变量。但这仅在您有足够的页面访问量时才有效，但情况并非总是如此。不是“大数据”，而是“一些数据”。
数据质量，工具和策略
让我们用观点和数据价值来回顾这个问题。主要区别在于样本量，样本质量和数据寿命。获得更好数据的主要方法有两种：提高样本量或改善样本质量。这使我们了解了数据收集的方法。有许多。
这是克里斯蒂安·罗勒（Christian Rohrer）著名的用户研究方法图的简化版本。它使每种方法适合一个矩阵：行为或态度，定性或定量。每种方法都有一个工具。
Brian Massey为我们提供了另一个图表，显示了这些工具在相似矩阵内的位置。我喜欢这一点，因为它与Web设计过程保持一致。一些工具非常适合进行启动前研究。其他的则非常适合发布后的测量。
所以我们所有人都想使用数据驱动的营销策略。
- 我们正在抵制舆论的诱惑。
- 我们正在收集高质量的数据。
- 我们列出了可以对网站和市场营销进行的可能改进。
下一步是什么？我们需要优先考虑所有这些可能的营销活动。
如何获取营销假设并确定优先次序
Brian建议使用系统根据四个独立的标准来捕获想法并对其打分：证据，影响，工作量和受影响的访问。
“投资回报率”列中的公式是根据您应用于这四个条件的得分计算得出的，但它可以为可能产生的影响提供额外的权重。每个假设的评分标准为0-20。
投资报酬率=受影响的造访+证据+（影响x 2）–工作量
这是一个功能强大的营销计划工具。您可以在这里下载。它是封闭的，值得100％值得。让我们仔细看看Brian的每个标准。我们添加了带有脚注的示例，以帮助您获取有关每个相关主题的最佳建议。
1.证明/信心
我们是否有证据支持我们的假设？假设基本上是一种有根据的猜测。但是这个人受过什么教育？是否有任何证据表明这种变化可以解决问题或抓住机遇？
- 证明不足的示例：“我不喜欢滚动，所以让我们缩短页面。”
- 高证明示例：“让我们在页面停留时间短且退出率高的页面上添加内容。”
2.可能的影响
如果变更有效，对业务会有重大影响吗？它有助于漏斗的上升或下降吗？渠道越低，对转化率的可能影响就越大。
低影响示例：“让我们将内部链接添加到我们的热门博客文章中。”
高影响力示例：“让我们在我们的首要服务页面上重写号召性用语。”
3.工作量/成本/缓解程度
这是否需要程序员或设计师的帮助？还是可以在我们的内容管理系统中完成？某些更改需要几天的时间和金钱。其他人则不花钱，可以在吃午餐时用一只手完成。
- 努力工作示例：“让我们在新闻简报中更改发件人姓名”
- 努力工作示例：“让我们为社交媒体帖子拍摄视频”
4.受影响的访问
这会影响改进的范围（很多人或只有几个人）和获得见解的速度。更改低流量页面意味着要等待一段时间才能获得足够的数据以确保信心。对首页或全局UX元素（如标题）的更改使您可以更快地获取更多数据。
低可见性示例：“让我们尝试更新导航标签”
高可见度示例：“让我们从博客中删除所有旧的，过时的帖子”
建立数据和测试的文化
如果您曾经和我开会，您可能已经听我说过。“我保证不会发表自己的意见。如果我给您我的个人意见，请给我打电话。”我要求周围的人让我对数据驱动的决策负责。具有这种心态的营销团队在会议中听起来有些不同。他们经常使用科学词汇：
- 假设
- 证据
- KPI指标
让我们测试一下
最终，会议的气氛演变了，以数据为主导的营销文化出现了。营销变得对目标受众更加移情。以下是一些建立意见驱动营销免疫系统的想法。
“我真的很喜欢……”如果会议中的任何人都以自己为例，则您可以兑现该建议而不会偏离较高优先级的假设。使用假设优先级电子表格。
此工具的神奇之处在于利益相关者（和河马）管理。每当有人提出建议时，无论是疯狂，随意还是有趣，回答都会变得“很棒！让我们将其添加到我们的列表中。”您的会议做得更好。
“不会伤害……”您可能在会议上听到此消息。您甚至可以在会议上这样说。想法是努力程度太低，应该继续进行操作。这种想法的问题在于，如果不满足其他条件，就不可能有帮助。
您可以每天做“不会伤害”的事情，但是除非您做能真正提高结果的事情，否则您将永远看不到数据的影响。当被要求做不会伤害自己的事情时要保持怀疑。
哨声和钟声
想象一下，通过在会议桌上放个口哨和钟声来突出数据的重要性。
- 如果有人根据个人意见提出建议，请吹口哨
- 如果有人根据证据提出建议，请按铃
我从来没有真正做到过。如果我像某种市场营销裁判那样行事，在会议上吹口哨，我看起来就像是在我的客户和团队面前像个混蛋。但是我的心理总是在准备。