数据驱动的营销具有许多好处。
1、深入了解您的目标受众
营销人员可以通过查看页面或访问量，广告点击量，视频观看量，添加到购物车的产品等指标来深入了解受众的兴趣所在。然后，通过正确的对话在正确的渠道中与他们进行互动。
2、精细细分受众
数据可帮助营销人员根据兴趣、人口统计、地理位置、购买历史记录等创建细分受众群。然后，他们可以针对每个细分投放广告系列，以提高转化率。
3、提供个性化消息
营销人员可以使用数据来个性化其消息传递，并提供相关的产品、内容和下一步最佳操作建议，以帮助客户做出决策。例如，假设您的电子商务网站上的访问者多次查看特定产品。您可以使用这些数据来衡量可能的购买意向，并通过电子邮件向他们发送个性化优惠信息。个性化程度的提高可将销售转化率提高 10-15%。
4、打造无缝的全渠道体验
通过跟踪跨渠道数据，营销人员可以跟踪客户旅程，并提供从数字到物理无缝过渡的全渠道体验，反之亦然。在所有渠道中个性化客户体验的公司可以看到5%到15%的收入增长。
5、定向广告购买
将客户数据与机器学习 （ML） 算法相结合，确定最适合展示数字广告的位置。
6、提高营销投资回报率
使用客户数据推动营销活动有助于营销人员优化他们在不同渠道上的效果，并提高归因准确性。营销人员可以确定哪些渠道能够以更低的支出获得最多收入，并对其进行投资以降低成本。它还能帮助他们做出更好的预测，并以最佳方式规划预算和资源。
数据驱动型营销的挑战数据驱动型营销中最常见的一些挑战是：
收集大量数据：如果没有合适的工具，收集和管理大数据可能非常困难，并导致营销人员错过数据驱动营销的好处。统一数据：打破不同数据系统之间的孤岛以充分理解这一切也至关重要。保持最新状态：客户行为处于不断变化的状态，这意味着即使您的工具实时收集数据，当您处理和解释数据时，它也可能已经过时。因此，实时分析数据的能力对于有效的营销同样至关重要。隐私问题：许多国家/地区已通过数据隐私法，限制未经同意收集和存储客户数据。公司需要采取适当的措施来确保他们以合乎道德的方式收集和使用客户数据。内部数据分析功能：为了分析和利用您的数据，您可能需要具有适当技能的专家来优化数据使用。 数据驱动的营销趋势
数据是新型“货币”，也是最有价值的“货币”。2020年的黑天鹅事件引发了向数字化的大规模转变，因为由于与大流行相关的限制，人们被迫呆在室内。消费者和企业都采用了数字化的一切，使数据成为至高无上的地位。
以下是一些继续改变数据驱动型营销的趋势：
• AI/ML 提高自动化和个性化
人工智能（AI）的USP正在几分之一秒内将大量原始数据转换为可理解的信息，这是人类无法做到的.AI对行业和职能的影响，尤其是营销，是相当大的。它可帮助营销人员大规模实现个性化的实时互动。
通过应用ML算法，营销人员可以教基于AI的系统自动从可用数据中学习并随着时间的推移而改进。这可用于在正确的时间利用正确的数据并对其采取行动，而无需手动干预。
• 预测性分析使营销人员保持敏捷性
人工智能还使营销人员能够构建敏捷的数据模型，以跟上快速变化的客户行为。人工智能驱动的预测分析使营销人员能够掌握现有客户行为，预测趋势并主动规划未来战略。
• 隐私和安全问题比以往任何时候都更加重要
全球范围内越来越多的数据泄露事件让客户担心他们的数据在何处以及如何使用。GDPR、CCPA、HIPAA 等数据隐私法规要求营销人员在如何使用客户数据方面比以往任何时候都更加透明。
像谷歌这样的科技巨头已经采取措施，通过宣布很快从网站上删除第三方cookie来解决客户的安全问题。这给广泛使用网站 cookie 来推动在线个性化的营销人员带来了挑战。随着隐私和安全法规的收紧，营销人员依赖自己的数据而不是第三方来源变得越来越重要。这也需要营销人员增强其技术堆栈，以执行面向未来的数据驱动型营销。
• 数据孤岛正在瓦解
驻留在每个团队中的任何客户数据都应该可供所有人访问，除非是敏感或机密的。改进的数据共享提高了跨团队客户旅程的可见性，有助于构建全面、互联的数据驱动型战略，使所有利益相关者受益。