消费形式的多元化让企业对消费者数据整合运营变得更复杂，品牌的会员体系不仅需要整合更多渠道的会员数据，还需清洗各通路数据，统一顾客的服务和权益。

会员管理系统通过打通渠道壁垒，整合线上线下会员数据，统一管理跨渠道会员权益，提升顾客的消费体验、满意度和忠诚度。本质来说，其实现更高效的增收、更低成本的运营的能力，是由如今丰富、多维的顾客的行为数据赋予的。

对企业而言，增长是目标，为此必须增收。增收的路径有很多，营销是最普遍的方式。营销作为推动企业生存发展的重要行为，随着时代发展，正在越来越为大数据应用驱动，要充分挖掘数据的潜力。

（图片由AI生成）

数据驱动营销

数据驱动营销作为一种以数据为基础的营销策略，可以深入分析消费者行为和偏好，利用数据预测需求，优化营销活动，并实现个性化沟通。

个性化的营销特性让数据驱动营销效率远超千篇一律的广告，因为消费者更倾向于对那些专为他们量身定制的信息做出积极响应。

2024年数据驱动营销的趋势

市场咨询和企业管理专家德瑞克·安德森近期发文《2024年数据驱动营销洞见》（需要看原文的小伙伴可私信小编），文中指出6点核心的趋势，值得营销人关注和思考，见下：

（图片来自于网络）

1第一方数据的崛起：

隐私保护越来越受重视，获取第三方数据的路越来越窄，这时候第一方数据就成了营销人的香饽饽。第一方数据即顾客直接和品牌打交道时留下的信息，比如上网浏览、注册账号、购物。这些数据直接、靠谱，对了解顾客更有帮助。

2多渠道接触的旅程：

现代消费者的购物旅程往往涉及多个接触点和渠道，他们在网上东点点西看看，可能还得去店里转转。营销人得在这些地方都做到位，让顾客感觉品牌一直在跨渠道提供一致且连贯的用户体验。这样整合起来的信息，能帮助营销人更懂顾客怎么买东西，关键时刻给点提示，促成交易。

3个性化服务的期待：

消费者对个性化体验的期望日益增长，他们希望品牌能够提供符合自己兴趣和需求的定制化服务。数据驱动营销使品牌能够利用消费者的在线行为、购买历史和互动记录，打造专属每个人的营销计划，提升用户体验和满意度。

4忠诚度的挑战：

在竞争激烈的市场中，顾客的忠诚度不像以前那么铁了。营销人员需要通过提供卓越的客户体验和及时响应消费者需求建立和维护品牌忠诚度。

5数据工具的整合：

要想玩转数据驱动营销，营销人得把手里的各种数据工具和平台都用起来，整合到一块儿。确保数据的一致性和实时性。这有助于提高数据分析的效率，减少数据孤岛。有了全面准确的数据，营销决策才能靠谱。

6人工智能和自动化的新风潮：

人工智能现在可火了，它给营销自动化带来了新招。通过机器学习和预测分析，营销人员可以更准确地预测消费者行为，实现更高效的营销活动和更高的转化率。

2024年，营销人员需要哪些数据？

反观我们需要关注的数据源，用好用对这些数据，将让高效会员运营事半功倍。

01CRM数据

CRM即客户关系管理软件系统，就像是个大数据收纳盒，把顾客通过各种渠道和品牌互动的信息都集中存储起来。它可能是品牌自建，也可能购买的外部系统，或者是依托于阿里、京东、抖音这样的平台工具。

02网络和移动应用数据

使用AI工具可捕获有关消费者在网站上的互动数据。比如，用户在你的应用上花了多少时间，他们最喜欢哪些功能，通常都是怎么转化成购买的。这多见于品牌的官网、互动小程序、自营APP。

03交易数据

从交易中捕获和利用数据，除了记录顾客买了什么，还需要预测他们将来可能会对什么感兴趣。由于消费形式的多元化，无论是平台的数据还是线下门店的数据都是不可或缺的。

04社交数据

社交数据提供了关于消费者行为、偏好和趋势的实时和直接信息。它主要来源于社交媒体平台、在线社区和消费者之间的互动。微信、企微、抖音、美团等社交媒体拥有大量此数据，但社交数据来源多、维度广、干扰大、标准不统一，清洗处理是个大活。

05政务数据

通常而言这一数据的获取难度比较大，毕竟这些数据都有一定的敏感性，比如自然人的居住流动、水电医疗信息、涉税涉法资料，以及可关联到的工商信息、政府补贴等数据。有部分机构，如金融机构、政务平台可向地方政府数据申请获得，品牌想要使用，需要找有资质的机构共建评估模型。

基于以上的数据洞察，营销人员就有能力掌握客户画像，为客户定制更贴心的、个性化的购物体验。

（图片由AI生成）

另外，一方面2024年1月起财政部制定印发《关于加强数据资产管理的指导意见》，明确了企业数据已可被视为资产；另一方面随着《网络安全法》《数据安全管理办法》落地，合理合法合规使用数据是每个营销人必备的基本常识。

数据驱动营销的最佳实践

1读懂消费者心思：

营销人员现在有了强大的分析工具，能深入挖掘消费者的行为模式和喜好。这些洞察力让营销策略更有针对性，直击消费者的需求点。

2个性化导购体验：

购物体验是线上销售的重中之重，根据消费者的浏览习惯和兴趣，AI工具可以生成定制化的咨询反馈内容，让每个访客都感受到专属的关照。

3短信营销，智能化细分：

AI分析消费者的购买历史和互动行为，可以帮助营销人员将客户根据意向细分，并为不同群体定制短信内容，从而提升短信营销的互动率和转化率。

4广告精准投放：

CID业务通过分析消费者的在线行为和偏好，帮助营销人员识别目标客户群。这样，广告可以针对特定消费者群体进行个性化展示，提高广告的相关性和吸引力，从而有效提升广告的互动率和转化效果。

5数据整合，让广告更懂你：

通过整合线上线下的数据，营销团队可以构建出消费者的全景画像。这样一来，广告就能在最合适的时间和地点，以最合适的方式呈现给目标受众。

6营销与销售，携手共进：

营销团队和销售团队通过共享消费者数据，可以更好地理解消费者需求，协同作战，提高潜在客户的转化率，实现团队间的无缝合作。

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