要点概述：
• 共享见解。为了构建以数据为驱动的营销基础，重点在于与利益相关者一致，以衡量直接影响企业KPI的重要指标。
• 可执行的数据洞察。将数据转化为行动，通过识别快速收益并建立预警系统，帮助你做出更智能的、基于数据的营销决策。
• 持续改进的重点。将数据驱动的决策嵌入企业文化中，确保持续的营销成功和可衡量的改进。
如果你像大多数营销人员一样，可能已经看过太多关于成为数据驱动营销人员的重要性的文章。虽然没有人会质疑这种必要性，但如何实现这一目标却始终不明确。专家们讲述了“为什么”，但“如何”却常常没有答案。
大多数营销团队都知道数据是证明营销价值和影响利润的关键，然而，通常他们在实施能够真正提升活动效果的数据策略时却面临困境，并不是因为工具稀缺，实际上，平台和技术应有尽有，也不是因为数据不足，我们大多数人已经被大量数据淹没。
问题往往出现在物流和呈现方式上，缺乏准确、可执行的数据使我们无法利用它做出自信的决策、指导策略，并向公司证明其价值，相反，我们往往依赖于电子邮件送达率、打开率、点击率和每千人成本(CPM)等数据来证明成功。
但公司并不关心这些，他们关心的是盈亏。因此，问题变成了：“营销人员如何影响盈亏并证明这一点?”
虽然许多营销人员不愿以盈亏来衡量他们的工作成效(“如果结果不如我们预期那么好怎么办?”)，但事实证明，即使结果不是很好，提供具体的成果也能在建立信誉方面发挥重要作用。
步骤1：共享见解
数据驱动营销成功的基础在于创建对“衡量什么”和“如何衡量”的共同理解。首先，与利益相关者对齐，确定重要的指标及其来源。
不必识别所有的指标;找到20%的数据，这些数据将带来80%的影响。关注10到20个关键维度(如行业或活动名称)及相关的指标(如转化率或收入)，这些指标是企业关键绩效指标最有价值的参考。
接着，确定报告范围，对你报告的内容和排除的内容要有明确的意图，试图满足每个人的需求往往会导致报告失去重点，变得低效。
为了确保清晰性，集中管理数据并控制访问权限。自助分析可能会引发混乱，这种方式并不可持续，我建议将数据仓库视为药房，而非零售店，提供适用于特定用途的数据引导访问，而不是随意开放访问权限，这样容易导致数据冲突和误解。
步骤2：在数据驱动的营销策略中进行数据诊断
在实施新的报告计划之前，了解当前的数据环境至关重要，首先，评估数据质量，检查记录的清洁度、活动表现跟踪以及活动衡量指标。你是否收集了你认为在收集的数据?这些数据是否是你真正需要的?
检查数据流，确保你了解哪些数据写入了特定字段，以及这些数据在出现在报告中之前如何影响上游流程。在可能的情况下，通过捕获当前指标和历史表现数据来建立基准。
接下来，评估扩展报告功能的风险，考虑数据准确性、报告复杂性、资源需求和系统性能等因素。
然后，为引入新报告或修改现有报告制定变更管理流程，以确保与利益相关者的沟通和一致性。避免为了报告而报告那些对决策或战略规划没有贡献的指标。
步骤3：提取可执行的洞察
在建立稳固的数据基础后，重点转向提取有意义的洞察，首先，识别可以快速见效的机会，寻找能够立即展示数据驱动方法价值的低门槛成果，先证明价值，再逐步推进。
利用数据跟踪建立早期预警系统，在问题变得严重之前发现潜在风险。例如，可以设置参数，防止过度支出失控。我曾经有一个客户在推广活动时，因为在一个电子邮件活动上花费了太多时间和精力讨价还价，最终由于协调不当，额外花费了超过10000美元。设立紧急警报，避免情况失控。
接着，针对特定的变化设定增量目标，确定营销运营中哪些方面需要改进，以及数据如何支持这些改进。例如，假设你计划明年向数据库新增50000个联系人，那么可以细分为每月增加4200个联系人。
步骤4：为数据驱动的营销实施强大的报告工具
许多营销人员从这里开始，但实际上这是本末倒置的。一旦你为数据驱动的营销策略奠定了基础，接下来就该投资于能够实现有效报告和分析的技术了。
记住，衡量必须内嵌于活动执行过程中，你不能等蛋糕烤好后再往里面塞蓝莓。实施标记、识别访客和跟踪活动的流程，确保数据字段的测量和命名一致性。
部署仪表板和模板来创建标准化报告，使利益相关者能够轻松访问和解读关键指标，这包括数据可视化，使用图表、图形和其他视觉元素，使复杂数据更加易于理解、消化和解读。
为了实现最高效能，尽可能地将报告流程自动化。既然已经确定了重要的指标，那么通过在指定的时间间隔内自动生成并分发所需报告，可以节省时间并减少错误。
步骤五：建立持续改进的文化
这不能是一次性的过程，要真正通过数据驱动的营销影响业务成功，必须保持一致性，你需要将数据驱动的决策融入组织文化中。
设定定期的审查时间，讨论绩效指标和洞察，评估哪些有效，哪些无效。
接下来，不要把数据视为新奇事物而忽略它，真正将数据融入到你的战略和战术决策中。
最后，记住这是一项持续进行的工作，庆祝胜利并从失败中学习，利用数据突出成功，建立势头，并激发对数据驱动方法的热情。在此过程中，识别改进的空间，培养实验和成长的文化。
将策略付诸实践
数据驱动营销的目标不是得出所有答案并将其视为“完成”，毕竟，随着市场、产品、受众和活动的不断变化，这些答案也会不断变化。
目标是开发能够帮助你及时获取所需洞察的协议和工具，同时保持数据和分析过程的一致性和准确性，即使分析显示你的努力结果不佳，只要数据准确，这也是有价值的信息。
通过循序渐进的方法证明数据在营销中的价值，你和你的团队将被视为企业中的战略资产，推动长期成功，并直接影响利润表。
