例如哪些销售拜访过了客户、沟通了什么样的内
提就是整合数据，确保各系统能流畅地整合在一起。同样，数据能够更好地帮助营销者沟通营销活动的价值，有前瞻性的营销高管正在学习如何拥抱数据驱动性营销文化，他们积极运用新技术来管理大数据、整合流程并能产生可靠的、有形的指标。他们培育合作伙伴关系，为人才提供培训，拔高他们的水平以满足对分析能力的要求。事实上，大数据人才的招募与培训是非常重要的，营销团队需要有具备计算分析、预测建模、数学统计和大数据集管理能力的人才，才能充分利用大数据所带来的优势。据Teradata公司的调查，尽管许多公司都在大数据领域进行投资，但缺乏相应的人才与知识储备让企业无法从数据中获得足够价值的洞见。企业不仅需要雇佣专业大数据人才，也需要对既有团队进行再培训，以充分挖掘大数据所能带来的价值。数据能够带来巨大的价值，但碎片化的数据分散在不同的系统时其价值却难以体现。以营销团队最常用到的CRM系统为例，许多公司都想做到CRM系统360度视角，即能够在CRM里呈现所有跟客户有接触的点的信息，例如哪些销售拜访过了客户、沟通了什么样的内容、有何需要跟进的事项等。但据Teradata调查事实上只有18％的营销者能够拥有这样的工具，背后的原因非常简单，碎片化的分散在各个系统的数据让360度视角工具成为不可能。CEO和CMO们越来越希望从数据里获得更多的洞见，以驱动为用户提供更相关的内容，产生更多的用户转化。尽管他们很努力，但问题的解决难度似乎在不断上升，现有的信息系统老旧无法支撑对大数据集的处理和进行高级分析，且随着越来越多的渠道的出现，更多的数据类型进入到老旧的系统里，这个问题变得越来越严重。许多营销者都在谈大数据，但只有很少的营销者知道如何利用大数据，在组织内部使用大数据来促进更具战略性、更具价值导向的用户参与战略的人更少。大数据的真正价值在于洞见，而洞见只有在数据集成后才有可能。8.3.2大数据市场营销在数据驱动的市场营销里，大数据市场营销是收集、分析并执行从大数据中获得的洞见以改善营销活动的流程的合集。大数据是分散在传统的和线上渠道的所有结构化，以及非结构化数据的集合，营销者只有整合所有企业的数据才可能有效地利用数据。大数据营销通常涉及三部分的管理。 集成市场管理：合并和简化内外部市场职能、数据、流程、人、渠道和技术。市场运营管理：大数据营销需要依赖一套流程和系统来提供一个系统化计划、管理和执行市场运营的框架，其中包含预算、市场计划、内容管理。客户互动管理：跨越多个接触点管理用户信息是市场成功的关键，这些接触点包含互联网、智能手机、社交媒体和离线渠道。通过高级分析，客户互动管理能够更有针对性地和客户展开对话，这将进一步帮助产生更多的利润、更满意的客户与更持久的关系。大数据营销对于营销者来说是新的领域，在这个领域里许多问题并没有答案，营销者们需要以开放的心态通过对话等形式来寻求对大数据营销更深刻的理解。与此同时，营销者们也需要勇敢地迈出步伐，而不是等待所有条件成熟再采取行动，拖延是危险的，特别是对于处于竞争激烈的市场的企业，你的竞争对手很可能已经采取了措施。别害怕失败，你不知道你不知道的东西，越早开始你能越快地学习到如何才能成功，不要害怕设定目标并进行调整，唯一真正的失败是永不开始。8.4五步走向数据驱动市场营销当前对大数据的狂热提醒了我们在数字营销刚出现时的场景，我们再一次看到新趋势炒作的氛围是如此浓厚，以至分散了商业领袖们的注意力且对无法利用大数据的恐惧遮蔽了领袖们的目光，使他们无法看到其背后技术创新能够带来的实际价值。上图展示了建立大数据营销的五个重要步骤，以帮助营销者们建立清晰的大数据营销发展规划。8.4.1建立战略视角战略的重要性毫无疑问，许多公司过于沉溺于追逐新颖的技术而缺乏对未来的战略视野，这样的公司或早或晚都会遇到各种不同的挑战。技术只是催化剂而不是万能灵药，一个在公司高管层面能够被广泛认可的战略视野，能够帮助将各个项目联系在一起并说明这些项目是如何创造价值的。当出现矛盾的时候，战略也是最好的仲裁人，能够告诉执行团队应该做出怎样的选择。每家公司的业务都不一样，最终的市场战略也会因公司的不同而不同，但也存在着一些跨越公司界限的共通因素：客户互动战略、分析战略、数据战略、组织战略、技术战略，大数据营销战略的成功离不开这五个相关战略的成功。客户战略的制定需要超越组织的边界，在内部审核之前需要从外而内的视角来构建，如果反其道行之则会造成失败，这点已在许多公司落地CRM的失败案例中得到证实。CRM的初衷是建立更好的客户关系，但许多公司在落地CRM时更多是基于内部既有业务团队的需求与架构来安排，这种安排导致了最终用户的体验是分裂的，这也导致了CRM落地的失败。举个常见的例子，是否有导购小姐跟你讲你刚错过了最新的打折促销活动，没法再在系统里给你做折扣了，但导购小姐会告诉你她跟领导电话请示下争取给你拿到折扣，即便同一家店里的不同导购也会给你传递不同的信号，如果你会砍价有时甚至还能在标准折扣外再拿到更多的折扣，这些反反复复的情况让你对品牌产生质疑，怀疑是否销售人员在背后隐藏猫腻。这正是CRM系统经常失败的原因之一，不同部门利益的驱动导致了CRM本身的分裂，销售部门要的是更灵活的价格制定权以促进销售，市场部门要的是统一的价格体系以维持品牌……要制定一个好的客户互动战略，需要将你的CRM与用户购买流程匹配起来，从用户第一次接触品牌到购买到购后的关系维护，并据此来检查公司的组织架构、系统、数据等是否匹配，找出需要改变的地方并作出调整。下一步是分析战略，主要的分析包含三个维度，首先是业务分析，传统的能为领导层提供有关企业信息及关键绩效指标的商业智能报告；其次是预测性分析，通过对过往和现在的数据进行统计、建模与数据收集，更完整且更准确地预测未来客户行为、营运机会与风险，了解企业未来的发展可能；最后是规范性分析，不仅可以基于已发生的事件或未来可能发生的事件制定战略决策，而且可以基于事件为何发生和如何发生提出针对性建议来制定战略决策。对企业来说，重要的是了解目前自己处于分析的哪个阶段，且需要采取哪种分析类型以更好地在数字变革时代定位自己。然后是数据战略，如前面一直强调的，数据战略的核心在于数据的整合，而整合的核心则在于将战略的制定与执行渗透到整个组织层面，由IT、市场部和其他的重要职能部门一起来共同推进，此外你需要将数据战略和公司的整体业务目标链接在一起以得到公司管理层的支持，也要留意脏数据和数据合规性等问题。接着是组织战略，大数据需要超越所有部门的界限并挑战传统的方式，因此公司的高管团队需要一起讨论公司的组织架构并重新设计以适应大数据，以及用户体验的要求来驱动新的增长，这往往是非常难做的事情。在创业型的公司或者创始人依然发挥影响力的组织里我们较为容易看到这样的调整，例如腾讯游戏团队就经历过若干次这样的调整，但在运转多年的企业这样的调整往往需要天时、地利、人和的因素。比较现实的做法是建立合作性的文化，普华永道的调查显示合作性很强的领导者在驱动创新与利润增长效率上与合作性一般的领导者相比要强四倍。在维系组织架构不做很大调整的前提下，合作性强的领导者能够更容易突破组织部门的界限，在广泛的范围内获得支持以推进大数据战略的制定与落地。这对推进大数据战略的核心部门领导，如CMO和CIO，有着很高的要求。同步还需要对组织的既有能力进行评估，特别是对主要的面对客户部
