在本系列文章中，我们介绍了MarTech参考架构的每一层，以及如何通过深思熟虑的战略和技术解决方案成功推动数字营销成熟度。在本系列的最后一篇文章中，我们将讨论如何使用高级分析来有效衡量成功，并确保持续优化，以更有意义的方式与客户互动。
什么是高级营销分析？
市场预期发生了巨大变化。许多组织正在改变他们看待营销投资的方式，将其视为收入和增长的合理驱动力，而不是一种支出。首席营销官（CMO）的任务是证明这些投资的价值。客户的期望也发生了类似的变化。随着可用于参与的技术和渠道的不断增长，客户希望组织能够提供符合其个人偏好的个性化和相关内容。
没有准确和可理解的分析，营销人员实际上是盲目的，无法评估真实的营销绩效，更不用说满足客户对个性化相关内容的期望。
高级分析是在您的营销组织中解锁深入见解和优化机会的关键。此分析环境的主要目标是让您的组织能够衡量过去的成功，精确定位正在发生的问题，并主动发现机会，以提高未来的参与度。
通往分析成熟的道路始于首先评估您当前的数据和技术，并根据业务优先级阐明清晰的愿景。一旦你了解了组织的当前状态，你就可以制定一个重点明确的分析策略，来定义你的工作并确定其优先级。有了您的分析北极星，您就可以有效地开发、可视化测量模型，并将其与其他营销流程相集成，以充分实施您的洞察力。
为什么营销分析很重要
营销格局不断变化。不断变化的法律和法规正在影响所有行业，新技术和工具似乎每年都在涌现，企业正在扩展到无数渠道，以吸引他们的数字客户。由于这种复杂性的增加，衡量你的营销绩效可能是一项挑战，更不用说在未来的道路上导航了。清晰的测量策略和先进的分析可以减少这种复杂性，并通过所有营销决策中的数据提供信心。
以下是投资于高级分析环境的一些好处：
- 通过识别符合（或不符合）客户期望的营销计划来提高客户亲和力。
- 通过将客户参与归因于下游转换事件，确定将提供真正业务价值的投资领域。
- 通过将这些真实的机会与可测量的ROI结合起来，形成明确的业务案例，确保营销预算。
顶级营销分析技术和参与者
由于分析和测量领域有众多参与者，选择合适的技术可能是一项艰巨的任务。我们在下面概述了一些关键技术和关键参与者，以帮助您奠定坚实的基础，推动分析进一步成熟。
推动高级营销分析成熟度的关键
1.制定营销投资回报（MROI）战略并调整您的组织
与许多涉及技术采纳的决策一样，首先定义成功与您的业务相关是至关重要的。营销KPI应根据组织不同级别的业务优先级进行衡量和调整。Credera经过验证的方法可以帮助您找到并遵循这一测量北极星。
2.通过中央数据仓库实现全渠道分析
客户可以通过这么多渠道与您的品牌互动，缺乏数据可能会让您对潜在问题或客户行为的变化视而不见。尽管如此，如果在您的其他业务环境中无法访问这些数据，那么单独跟踪可能就没什么用处了。打破这些封闭的花园，将数据输入到中央客户数据仓库，建立了一个单一的真相来源，并能够对客户进行更准确和全面的分析。
3.使用数据建模和可视化简化分析
如果不注意正确地组织和组织这些数据，来自许多不同渠道的数据可能很快变得难以处理。数据建模工作为这种棘手的问题提供了解决方法，确保了数据的完整性并简化了分析。尽管如此，分析数据，无论建模得多么好，都必须通过清晰而有目的的表达，对业务用户有意义。可视化工具允许数据清晰地讲述其故事，并在执行分析时节省宝贵的时间。
4.自动化关键测量活动
如果交付太晚或根本没有交付，您的业务洞察力可能就没什么用处。自动化确保关键报告指标和警报在正确的时间交付给正确的人。类似地，可以将可操作的洞察力传递到MarTech架构的数据激活层，以继续推动业务价值和优化，几乎不需要人工参与。
当前营销分析趋势和注意事项
数据隐私的日益增长的影响
不断变化的数据隐私法让许多组织争相遵守。除了法律之外，对数据隐私的关注是在组织中建立消费者信任的关键因素。
不同的平台对数据隐私采取了不同的方法，而客户数据来自不同的来源，这些方法可能对测量和分析产生相应的不同影响。
无论是通过散列、数据聚合还是差异隐私来匿名化，组织都必须为这些限制做好准备，以保持高质量的测量和分析，同时保证客户数据隐私。
对信号恢复能力的关注
数据隐私政策增加的一个自然副产品是对信号弹性的相应关注。长久以来的数据收集和识别方法正在消失-大多数现代浏览器已经消除了第三方cookies，苹果公司几乎正在iOS 14中消除IDFA。
为了解决这一问题，组织必须求助于更有弹性的标识符和收集方法。加密的用户标识符，如散列电子邮件地址，在许多不同平台上提供质量信号，同时维护用户隐私。服务器端数据集成同样能够适应不断变化的平台策略。结合客户数据平台，这些集成可以通过适当的用户同意和数据管理流程加以保护。
采取下一步
我们希望本系列为您提供了推动战略数字营销对话的能力，并制定了实现转型的长期计划。
本系列文章概述：
- 第1部分：工作原理概述
- 第2部分：同意管理和数据隐私
- 第3部分：客户的单一视图
- 第4部分：智能内容
- 第5部分：营销自动化和协调
- 第6部分：广告技术与归因
- 第7部分：营销测量与分析
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