营销人员如何从客户数据平台推动投资回报率2020年7月1日|3分钟读取作者：雪花杖雪花思维领导力随着第一方客户数据持续爆炸式增长，公司一直在努力使其可用于个性化、高级分析和其他商业目的。因此，整合和激活已知客户信息的客户数据平台已经出现，以帮助公司从其数据中获得投资回报。目前，近80%的营销机构已经或正在开发客户数据平台。大多数客户数据平台都提供类似的核心功能。首先，他们实时从数十个甚至数百个来源获取第一方客户数据，包括电子邮件或设备ID等标识符以及人口统计或心理信息。其次，他们在个人基础上整合个人资料，将属性与身份联系起来。最后，它们使营销人员能够将这些配置文件与营销系统进行细分和共享，从而使电子邮件营销活动、数字广告和其他渠道的内容个性化要成功启动和运行客户数据平台，请从以下四个提示开始。欲了解更多详情和建议，请下载我们的电子书《实现客户数据平台的5个技巧》。确定公司的主要目标客户数据平台在功能和特性方面运行广泛，但通常可分为四类：提高广告支出效率、提高营销团队生产力、降低工程成本和展现洞察力。从对组织目标的深刻理解开始寻找最适合的系统，并确保更广泛的团队与客户数据平台可以帮助实现的业务目标保持一致建立客户数据平台与购买客户数据平台的优缺点购买现成的解决方案有一个相当大的优势，即可以很容易地立即开始深入了解直接的领域（例如，电子邮件营销）。这通常使得购买对于需求相对简单的小企业来说是理想的选择。相反，构建定制解决方案需要更多的交付周期和大量的工程资源，但是较高的前期成本可能会带来更大的回报公司客户数据的复杂性也会使现成的解决方案难以支撑。在最近一项针对营销人员的雪花调查中，20%的受访者表示拥有超过50个客户数据源；期望购买的解决方案配置为从所有客户数据中获取数据是不现实的。但是如果一个解决方案建立在公司的数据仓库之上，那么所有的数据源都会出现在那里。将数据推送到营销渠道，实现大规模个性化通过将数据推送到营销渠道，客户数据平台使营销人员能够将个性化的内容、产品和体验发送给细粒度的受众。为了实现无缝连接，您需要找到一种方法将客户数据连接到您的电子邮件平台、Facebook和其他客户接触点如果您选择购买现成的解决方案，您可以利用一个预先构建的连接到诸如Google、Facebook和流行电子邮件系统等平台的连接器。相反，如果您正在构建自己的解决方案，则需要设计一个系统，用于将数据仓库中的数据同步到各种营销渠道。这带来了极大的灵活性和功能，但集成成本更高了解机器学习如何扩大你的努力机器学习（ML）技术可以在几个重要方面促进您的个性化计划，告知有关媒体开支、渠道组合、营销和客户体验的决策。许多现成的平台利用内置的ML模型，这些模型由几乎每个营销人员都拥有的结构化数据集（如电子邮件接触点）提供支持。但是，如果公司想在更为独特的业务领域发现见解，就必须投资于专有的ML模型要了解更多关于如何建立和操作一个客户数据平台，为您的营销组织带来投资回报，请下载我们的电子书《实施客户数据平台的5个技巧》。就像你读的？通过喜欢和分享来表达你的感激之情！Facebook推特LinkedIn