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伴随着互联网+和大数据的日益普及，很多传统行业都在被互联网思维重塑。各个行业的老牌巨头都受到了这些互联网新兴产物冲击。甚至有不少老牌企业，已经在这场冲击中面临倒闭，Sears、JCPenny都是活生生的例子。
不过，大部分的传统行业并没有坐以待毙，而是纷纷革新自我拥抱不断变化的互联网+和大数据时代浪潮。
四大广告集团中的IPG集团，在2018年花了23亿美元收购了Acxiom的数据营销部门。最近Publicis阳狮集团，同样也收购了一家数据营销公司Epsilon。就连老牌餐饮大佬麦当劳，也花了3亿美元收购了数据营销科技公司Dynamic Yield Ltd。由此可见这些老牌公司迫切地希望用数据来驱动营销。
为了对抗亚马逊，沃尔玛也已在营销技术上布下棋局。去年2月，沃尔玛宣布收购以色列初创公司Aspectiva。Aspectiva是一家AI科技公司，能基于线上产品评论等UGC内容和用户浏览行为来对消费者进行线上和线下的产品推荐，打造良好的购物体验。
图片来源：Bold Business
一个月后，沃尔玛又收购了广告技术公司Polymorph Labs。Polymorph Labs涵盖高速广告服务器、自助广告界面以及服务器端Header Bidding，帮助沃尔玛处理众多品牌广告的投放及分发，加快程序化广告的进程。
同样，去年8月，耐克收购了零售分析公司Celect，加强DTC战略模式。Celect可以帮助耐克更快地预测消费者零售购物模式和行为，以及更好地控制库存，降低缺货率，提升利润率。
营销和数据分析，联系越来越紧密。为什么现在每个公司的营销部门，都如此地看重数据？因为数据，它可以帮助营销者们更深入地了解目标客户，确定用户的需求，并预测用户们的下一步行动、发现新趋势等，最重要的是，量身定制的营销策略，可以提高投资回报率。也就是说，每个广告预算的投出，将获得更高的回报。原来，花百万买电视台黄金时段30秒广告的粗暴式策略，将一去不复返，取而代之的是让广告成为用户上网浏览过程中，一个个的“小惊喜”，最终驱动用户购买产品。
但是，什么样的Campaign算是数据驱动的营销策略呢？当面试官问道，你认为什么样的营销策略是Data-driven时，你要回答些什么呢？
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今天和学姐一起来学习6个案例，看看其他品牌如何使用数据来提高营销投资回报率。
案例1 使用天气数据来个性化网站优惠
事实上，71％的客户更喜欢为他们量身打造的广告。即使推销了一个他们不知道的品牌，也会有两倍的人点击网站横幅。这就是个性化营销的力量，它有助于吸引客户并提供更相关的营销信息。
Very.co.uk非常聪明地运用了这个方式。在他们网站的主页横幅上，该公司使用客户地理位置信息，和当地的天气数据，来推荐符合客户所在位置天气的产品。
请注意，除了定位天气外，公司还使用访客姓名对横幅进行了个性化定制。当你看到网站主页的Banner上，出现自己的名字，还体贴地提醒你该添置哪些衣服了，是不是购物的愉悦感立马提升了？
这家公司能够显示上述类似页面的120万种变化，使得每个人都被数据囊括，使其推送的页面与每个客户更加相关，销售额自然不断提高。
该公司CEO Alex Baldock 当时评论了该营销策略：
“我们知道关联性在零售业中的重要地位，现在客户正陷入无关紧要的选择之中。我们通过为他们量身定制我们的网站，让他们更容易购物。这就是为每位牛津街店铺的Selfridges客户做的数字化营销。”
缺乏足够的预算不是导致营销失败的最大因素。对于许多Marketer来说，更大的问题是没有关于目标渠道的足够数据。同时缺失的，还有那些可以助攻营销的关键内在信息。
以SEO为例，五年前，谷歌阻止了Marketers搜索关键词数据，这是对于Marketers来说最重要的数据之一。
从那时起，注重投资SEO的品牌必须推送新的广告，而这些广告不再涵盖可以吸引高质量流量到其网站的那些历史关键词。
幸运的是，这些公司已经找到了解决方案，转向另一个数据源--付费广告。利用公司在谷歌运营的付费广告中的数据，搜索营销人员能够提取必要的关键信息，确定最有效的关键字，并进行更多相关的网站页面关键词优化。
（注意：现在其实还有许多其他方法可以替换丢失的数据，其中包括显示部分信息的Google Search Console。）
案例3 结合销售和客户行为数据，来优化营销广告
现有一个冬季服装店面临营销问题。由于客户只会在一年中的某个特定时间使用他们的产品，他们意识到他们不必全年做广告，并且他们还必须弄清楚什么时候是宣传他们产品的最佳时间。
服装店假设客户在准备使用产品之前不会临时购买他们的产品。相反，这些有计划的购买，往往提前发生。
鉴于网上广告成本的上升和电子商务的低利润率情况，服装店发现，确定最佳广告时间是至关重要的。
为此，他们将两个数据集合并在一起。第一个是销售信息，他们创建了一个定制的仪表板显示其销售数据，包括购买时间和客户位置。在单独的仪表板上，又列出了来自世界各地的天气数据。
有了这些信息，服装店很快意识到他们在不同地点的客户，何时会开始计划购买冬季装备。
基于这些观察，他们能够充分利用他们的Online Campaign来进行营销。而且，更好地管理他们的库存水平。反过来，也为公司提供了更高的营销投资回报率。
人口统计数据，如年龄、性别、工作、位置等数据，可以揭示很多关于客户需求和兴趣的潜在信息，而这种潜在信息有助于更有指向性的营销策略，并从营销广告中获得更大的回报。
这正是DirectTV与新客户建立联系，并增强用户群的关键所在。
利用各种数据点，DirectTV确定了一个特定的目标市场-- 最近搬到新家的人。数据发现，当人们搬家时，他们往往会更愿意尝试新的服务，比如许多人决定更换服务供应商。
使用USPS数据，DirectTV确定了最近申请更改地址的房主。接下来，他们创建了个性化的网站主页，专为这些刚搬家的访问者，量身定制的优惠活动页面。
这是测试的个性化主页版本：
有趣的是，尽管其他版本的主页提供额外的300美元礼品卡，但数据显示，新的测试版的个性化页面，营销效果更好！
案例5 使用客户行为数据，发送行为触发的Email广告
这种方式比较普遍，你可能已经体验过这个营销策略。
试想你上次注册新服务，但由于某种原因，您尚未完成设置。最有可能的是，几天后，您收到了一封提醒您相关信息的电子邮件。
例如，这样的一封电子邮件：
消息显示，你注册了公司的服务。但是，你还没有下订单。官网系统标记了你中途离开的行为，并向你发送了自动提醒邮件，让你完成注册。
许多SaaS品牌比较倾向于使用类似的策略来重新吸引用户。例如，它们促使客户完成设置中的必要步骤、提醒客户他们的重要功能或者帮助这些人更快地到达激活点。
而这一切都是因为他们使用相应的数据来分析客户行为，并据此采取适时的推送。
案例6 基于行为再定位网站访问者
并非每个网站访问者都会购买、注册或以任何其他方式转换成客户，至少第一次访问时不会，但这并不意味着他们将来可能不会这样做。这种情况下，营销人员可以做两件事：
1. 当他们继续寻找解决方案时，你必须始终存在于他们的脑海中；
2. 必须将这些用户带回网站。
可以在第三方网站上投放广告，并定位之前访问过其网站的用户，这就是对用户的再定位。更重要的是，可以根据他们在网站上的行为来定位他们。
例如，向访问产品页面的人显示有关产品的更多信息。但是，如果有人在正准备注册成用户前放弃了注册流程，可以适时提醒他们尚未购买的产品。
这正是HubSpot所做的。在这类营销方式中，HubSpot使用访问者数据来再定位未注册其CRM产品的用户。HubSpot很聪明的地方在于，它的推送并不是直白的夸耀产品。反其道而行之，它阐述了一个论据来达到销售的目的，如 “开始使用CRM的难度”。
通过合理利用访客行为数据，HubSpot不仅发现了注册前放弃的普遍原因，更重要的是，它还能在访客退出页面后，通过这样的方式将其吸引回页面完成他曾放弃的注册流程。
上述案例只是千万的数据驱动营销方式中的冰山一角，希望读完这篇文章，你能明白如何合理利用数据去挖掘、丰富、优化营销方案，并对以数据为导向来完成工作有了更深的认识。同时，你也一定困惑，如何才能够通过数据分析，来找到Insight，并且转化成可执行的营销策略。在职图集训营年卡课程中，你将听到来自行业大牛的倾囊相授，还有每月的线上讲堂无限听！
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