营销信息管理：优势、挑战和解决方案
已发表: 2024-06-06营销信息管理（MIM）方法帮助营销部门处理日益复杂和数量不断增加的营销数据。 它提供了一个用于收集、组织和分析来自不同来源的信息的结构化框架。 这种结构化数据管理对于做出明智的决策、优化营销策略以及确保准确且可操作的见解至关重要。
本文概述了 MIM 的主要方面、其优势、挑战以及优化营销信息管理实践的可行见解。
什么是营销信息管理？
营销信息管理的好处
在深入探讨营销信息管理涉及的内容以及在此过程中可能遇到的挑战之前，我们先概述一下采用结构化数据管理方法的一些好处。
- 增强决策能力：营销信息管理的结构化方法可以增强团队对数据的信心，并鼓励他们在决策中更频繁地依赖数据。 利用数据驱动的洞察力可显着增强战略规划和执行，使营销人员能够更有效地应对市场动态。
- 提高活动效果：这是第一个好处的直接结果。 通过利用 MIM，公司可以更好地细分受众并个性化营销工作，从而提高参与率并改善营销活动绩效。
- 提高效率： MIM 简化了数据收集、存储和分析的过程，减少了管理营销数据所需的时间和精力。 自动化每周可以为营销团队节省 80 到 100 个小时。 自动化流程和集成系统提高了运营效率，使营销团队能够专注于战略和执行，而不是数据管理任务。
- 节省成本：高效的数据管理可降低与数据错误、冗余和低效率相关的成本。 MIM 通过确保根据准确的数据和见解分配资源来帮助优化营销支出，最终带来更好的投资回报率。
既然您知道营销信息管理为何如此重要，那么让我们深入了解哪些信息属于 MIM 框架以及如何在您的组织中建立 MIM。
营销信息包含哪些内容？
虽然什么是营销信息这个问题的答案似乎很明显，但我们仍然看看其中包含哪些内容。
内部数据
内部数据是指组织内部生成的信息。 这包括销售记录、数字营销指标、客户数据、客户反馈、产品性能指标和财务报告。 内部数据提供了对历史绩效、客户行为和运营效率的洞察，这对于战略决策至关重要。
竞争情报
竞争情报涉及收集和分析有关竞争对手的数据。 这包括竞争对手的产品、营销策略、定价和市场定位的详细信息。 通过了解竞争动态，组织可以识别机会和威胁，从而相应地调整策略。
市场研究数据
市场研究数据包括从调查、焦点小组、行业报告和市场分析中获得的信息。 它提供对市场趋势、消费者偏好和行业基准的全面了解，帮助企业根据市场需求调整战略。
外部数据
外部数据是营销部门的额外信息来源，并非每个团队都依赖它，但它仍然属于 MIM 框架。
外部数据包括行业报告、经济数据和新闻文章等公开信息。 它有助于了解更广泛的市场环境并识别可能影响业务的外部因素。
营销信息管理的关键组成部分
营销信息管理涵盖广泛的活动，旨在管理来自各种来源的信息流，以促进营销环境中的决策。
该过程包括以下步骤。
1. 数据收集
管理营销信息的第一步是从内部和外部来源收集数据。 虽然可以手动完成，但手动数据收集非常耗时且容易出错。
自动化数据提取和自动化数据处理作为一个整体的关键工具是提取、转换和加载或 ETL。 这是一个三步过程，可将各种来源的数据集成简化为单个一致的数据集。
第一步Extract负责自动从多个来源收集数据，包括内部系统、CRM、广告平台和其他营销数据源。
例如，Improvado 是一个专门针对营销的分析和数据管理平台。 它无缝地从 500 多个营销和销售平台收集数据，从电子表格和自定义来源提取数据。 Improvado 通过提供数据提取模板、长达 5 年的历史数据加载和每小时数据同步，进一步促进数据集成。
2. 数据存储
数据存储是营销信息管理的第二个关键步骤，因为它确保所有收集的数据都安全、系统地组织，以便于访问和分析。
有效的数据存储涉及几个关键方面：
- 集中式数据存储库：数据仓库或数据湖对于存储大量营销数据至关重要。 这些系统将来自不同来源的数据整合到一个位置，从而更容易管理和检索信息。
- 数据组织和结构化：这涉及根据相关属性对数据进行分类，例如客户人口统计、交易详细信息或活动绩效指标。 结构化数据存储有利于更快的查询和分析。
- 可扩展性：它确保存储基础设施能够处理不断增加的数据负载，而不会影响性能。
- 备份和恢复：定期数据备份对于防止由于硬件故障、网络攻击或其他不可预见事件导致的数据丢失至关重要。 精心规划的备份和恢复策略可确保数据能够快速恢复，从而最大限度地减少停机时间和运营中断。
3. 数据分析
这一步至关重要，因为它将原始数据转化为可操作的见解。 利用自动化工具运行此分析可以提高效率、准确性和可扩展性。 自动化工具可以快速处理大型数据集、识别模式并生成见解，而无需传统分析方法所需的手动操作。
Improvado 简化了获取准确、及时的见解的过程。 该平台通过提供强大的数据转换功能以及针对特定营销场景（例如分析广告支出或归因销售收入）定制的预构建数据模型和仪表板来简化数据准备。 这确保了向数据分析的平稳过渡，使企业能够专注于获得可行的见解。
4. 数据分发
数据分发涉及将经过处理和分析的数据传播给组织内的相关利益相关者，例如，生成和共享根据不同部门的需求定制的报告、仪表板和数据摘要。 正确的数据分布有助于保持整个组织的一致性，确保每个人都使用相同的最新信息，从而增强协作和战略执行。
专业提示：利用先进的分析工具和平台提供人工智能驱动的见解和自动报告，以进一步实现数据访问的民主化。
Improvado AI Agent 是一个对话分析和自助式 BI 平台，可通过简单的英语命令实现无缝数据探索、分析和可视化。 这种快速、轻松地获取见解的方式鼓励营销团队和其他业务用户在决策中更频繁地依赖数据。
5. 数据维护
数据维护是营销信息管理的重要组成部分，可确保数据的持续准确性和相关性。 这涉及定期更新、清理和验证数据，以消除错误、重复和过时的信息。 适当的数据维护可以增强数据的可靠性，确保营销决策基于准确且最新的信息。
通过集成 Cerebro 等自动化数据质量管理软件解决方案来简化流程。 Cerebro 是一个由人工智能驱动的活动管理和数据治理平台，可自动验证数据的一致性，并就任何异常和数据差异向您发出警报。
利用 Improvado 进行营销信息管理
Improvado 通过提供一个集成平台来增强营销信息管理，该平台可自动化和简化从数据收集和验证到数据分析和见解发现的数据流程。
该平台确保来自各个渠道的数据一致并可供分析。 这对于依赖准确和统一的数据来制定营销策略的组织来说至关重要。
Cerebro by Improvado 通过专注于活动数据管理和数据治理来增强这些功能。 Cerebro 根据既定标准自动对营销数据进行合规性和操作检查，确保从命名约定到定位参数的所有内容在所有资产中保持一致。