全面、综合地了解整个客户旅程至关重要——如果你过于关注短期绩效指标和实时数据，你可能会只见树木不见森林。谈到数据驱动营销，“人们犯的头号错误是目光短浅，”尼尔说。“他们关注的是今天发生的事情的指标，但实际上，消费者需要时间来与产品建立联系。”
不必要的数据收集
只在需要时收集数据，而不是仅仅因为有数据就收集数据。“不要为了收集而收集信息，”Neil 说。“想想你可以如何使用这些信息来个性化你的电子邮件和客户体验，或者为他们提供更好的价值。”
避免收集过多个人信息侵犯客户隐私也很重要。公司应该只询问与购物过程相关的数据，避免将数据用于除提升客户体验之外的其他目的。
如何实施数据驱动的营销策略
一些品牌渴望直接投入数据驱动的营销活动，但首先要确定与您的业务目标相符的目标。“在深入研究数据之前，请先退一步，”Neil 说。“您认为可以做些什么来更好地与客户建立联系？哪些信息可以改变您打造产品和服务客户的方式？”
确定哪些 关键绩效指标 (KPI)可以帮助您回答这些问题。然后，您可以深入挖掘自己的数据，通过 Shopify、Google Analytics 和其他工具识别您已经拥有的信息。
Shopify 的用户友好型报告和分析功能可帮助您更快地做出更好的决策。从预建的仪表板和报告中进行选择，或自行构建以发现趋势、利用机会并增强您的决策能力。
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使用数据管理工具和分析工具来自动化数据收集流程 喀麦隆 数字数据 并帮助生成见解。分析数据以确定最能引起客户共鸣的信息、渠道和策略，以便您可以构建更有效的营销活动。最后，请记住，这个过程是迭代的：随着时间的推移分析数据将帮助您设计未来的活动并随着客户和业务的发展做出改变。
数据驱动营销常见问题解答
传统营销和数据驱动营销有什么区别？
传统营销通常基于对受众的假设，并且通常依赖于广泛的策略和反复试验。数据驱动的营销活动利用有关客户的具体信息来集中精力并磨练策略。
数据驱动营销有哪些好处？
数据驱动的营销人员可以定制引人入胜的活动和相关的营销内容，通过更好地了解营销支出来提高投资回报率，并个性化客户体验。
数据驱动营销的一个例子是什么？
数据驱动策略的一个例子是根据客户行为重新定位网站访问者，包括广告中的创意资产和信息以克服买家的反对意见。