优化和个性化营销活动
Posted: Sun Jan 05, 2025 10:49 am
为了个性化和优化可扩展的数字营销活动，创建相关且易于激活的细分。这就是构建在 Google Cloud Platform、AWS 和 MS Azure 等公共云中或之上的营销激活和分析云的作用。
带有有关营销技术的文本“评分”、“聚类”、“基于规则”和“A/B 测试”的图像。
然后，您可以使用具有不同功能的算法来聚合这些数据。下面我提几点：
评分
在访客或客户级别计算特定值，或在细分级别分配给组。输入特征可以包括浏览数据、购买历史、电子邮件交互和社会人口统计数据。根据这些分数确定定位策略后，您可以为每个人群定制现场、应用内和广告 比利时电话号码库 内容（消息、创意、优惠）。这还有助于通过基于分配给受众群体的价值的出价策略来优化媒体投资。
聚类或相似
将目标群体社区聚集在一起，并将其连接到营销激活平台，以实现目标群体的扩张。
基于规则的受众
在电子商务中，可以使用交易活动（付款日期、应用优惠券...）营销活动（打开电子邮件、输入促销信息...）甚至产品数据（产品类型、购买产品的颜色或类型...）。
A/B 测试和见解
隔离部分目标群体，以验证数字策略和创建的受众的相关性。通过这种方式，可以不断改进细分选项。
应用MLOps 原则可以实现模型和分段的训练和监控的自动化。您可以与广告商激活平台的生态系统近乎实时地共享生成的目标群体细分。
从数据到决策再到按计划激活。
需要考虑的要点
要使您的首次第一方数据驱动的数字化转型取得成功，需要考虑哪些关键因素？以下是我的 4 条最重要的建议：
为数据设计、技术和组织制定管理和扩展第一方数据的策略。
与内部团队一起定义用例列表，本文在高层提到了其中 4 个用例。根据附加值和实施的难易程度对这些进行优先级排序。
巧妙地整合您的营销技术。在大多数情况下，我发现软件包/套件并不是（唯一）解决方案，因为您必须能够在特定情况下以灵活且经济高效的方式提供定制，正如DDMA 在本文第 5 条中所解释的那样。对于大中型企业来说，没有一种解决方案可以满足当前和未知的未来需求。
为了从这种集成营销技术堆栈提供的所有机会中获得价值，以敏捷和可扩展的方式设计营销组织是明智之举。因此，除了 MLOps 之外，还应采用 MarketingOps 等原则，不断将数据和技术与法律、创意、内容和用户体验保持一致。
明智地应对限制的能力是一个机会。因为这使您在竞争中脱颖而出，并且以结果为导向的协作节奏可以带来满足感。
带有有关营销技术的文本“评分”、“聚类”、“基于规则”和“A/B 测试”的图像。
然后，您可以使用具有不同功能的算法来聚合这些数据。下面我提几点：
评分
在访客或客户级别计算特定值，或在细分级别分配给组。输入特征可以包括浏览数据、购买历史、电子邮件交互和社会人口统计数据。根据这些分数确定定位策略后，您可以为每个人群定制现场、应用内和广告 比利时电话号码库 内容（消息、创意、优惠）。这还有助于通过基于分配给受众群体的价值的出价策略来优化媒体投资。
聚类或相似
将目标群体社区聚集在一起，并将其连接到营销激活平台，以实现目标群体的扩张。
基于规则的受众
在电子商务中，可以使用交易活动（付款日期、应用优惠券...）营销活动（打开电子邮件、输入促销信息...）甚至产品数据（产品类型、购买产品的颜色或类型...）。
A/B 测试和见解
隔离部分目标群体，以验证数字策略和创建的受众的相关性。通过这种方式，可以不断改进细分选项。
应用MLOps 原则可以实现模型和分段的训练和监控的自动化。您可以与广告商激活平台的生态系统近乎实时地共享生成的目标群体细分。
从数据到决策再到按计划激活。
需要考虑的要点
要使您的首次第一方数据驱动的数字化转型取得成功，需要考虑哪些关键因素？以下是我的 4 条最重要的建议：
为数据设计、技术和组织制定管理和扩展第一方数据的策略。
与内部团队一起定义用例列表，本文在高层提到了其中 4 个用例。根据附加值和实施的难易程度对这些进行优先级排序。
巧妙地整合您的营销技术。在大多数情况下，我发现软件包/套件并不是（唯一）解决方案，因为您必须能够在特定情况下以灵活且经济高效的方式提供定制，正如DDMA 在本文第 5 条中所解释的那样。对于大中型企业来说，没有一种解决方案可以满足当前和未知的未来需求。
为了从这种集成营销技术堆栈提供的所有机会中获得价值，以敏捷和可扩展的方式设计营销组织是明智之举。因此，除了 MLOps 之外，还应采用 MarketingOps 等原则，不断将数据和技术与法律、创意、内容和用户体验保持一致。
明智地应对限制的能力是一个机会。因为这使您在竞争中脱颖而出，并且以结果为导向的协作节奏可以带来满足感。