数据驱动营销与“老式”数字营销：有什么好处？
数据驱动营销利用定量分析和客户洞察来制定明智的个性化策略，根据 瑞典电子邮件列表 可衡量的指标实时优化营销活动。相比之下，传统营销依赖于直觉、行业规范和主观观察，通常会导致精度和适应性较低。
让我们来看看传统和数据驱动的决策、定位、信息传递和绩效衡量方法的主要区别。
决策
正如我们已经说过的，传统营销通常依赖于直觉、经验和定性洞察。营销人员可能会根据过去的做法或行业规范制定策略。相反，数据驱动的决策涉及分析定量数据并得出洞察。营销人员使用实时分析、客户行为数据和绩效指标来指导和优化他们的策略。
定位
传统方法通常依赖于广泛的人口统计数据或对目标受众的一般假设。定位不太精确，可能涉及更一刀切的策略。数据驱动的营销活动涉及高度精确的定位。营销人员根据行为、偏好和人口统计数据对客户进行细分，向特定受众群体提供个性化信息和优惠。
信息
传统营销通常会生成通用信息，旨在广泛吸引受众。个性化程度有限，沟通可能无法针对特定客户需求进行量身定制。在数据驱动方法中，信息传递基于单个客户数据进行个性化。营销人员利用洞察来制作与特定细分市场产生共鸣的信息，提供更相关的内容、优惠和建议。
绩效衡量
传统营销中的绩效衡量可能具有挑战性，通常依赖于整体品牌知名度、一般市场认知或销售数据，而没有详细的洞察。另一方面，在数据驱动营销中，绩效衡量是精确的，依赖于具体的可衡量指标。营销人员跟踪关键绩效指标 (KPI)，例如转化率、客户获取成本和投资回报率 (ROI)，以进行准确评估。
有多种方法可以使用数据来使您的营销工作受益。以下是一些值得关注的流行数据驱动营销示例和技术：
1. 客户细分
营销人员使用数据的一个有效方法是根据人口统计、行为和
偏好。细分使他们能够针对特定细分市场量身定制营销策略、促销和产品推荐。