지표 : 실행 가능한 통찰력을 갖춘 고객 분석

빅 데이터는 더 이상 비즈니스 세계에서 참신하지 않습니다. 대부분의 기업은 스스로를 데이터 중심으로 생각합니다. 기술 리더는 데이터 수집 인프라를 설정하고 분석가는 데이터를 살펴보고 마케팅 담당자와 제품 관리자는 데이터에서 배우려고합니다. 그 어느 때보 다 더 많은 데이터를 수집하고 처리하지만 기업은 전체 고객 여정에서 사용자를 추적하는 데 적절한 도구를 사용하지 않기 때문에 제품과 고객에 대한 귀중한 통찰력을 놓치고 있습니다.

머신 러닝 및 Acquisio가 비즈니스를 성장시키는 방법

산업 혁명 동안 인간은 조립 라인을 따라 배치 된 기계의 부품처럼 행동하여 최대한 기계적으로 작동하도록 노력했습니다. 지금“4 차 산업 혁명”이라고 불리는 것에 들어가면서 우리는 기계가 인간보다 기계적인면에서 훨씬 낫다는 사실을 받아들이게되었습니다. 번화 한 검색 광고 세계에서 캠페인 관리자는 창의적으로 캠페인을 구축하고이를 기계적으로 관리하고 업데이트하는 것 사이의 시간을 균형있게 조정합니다.

최적화 된 마케팅 : 브랜드 세분화를 활성화 및보고에 맞춰야하는 이유

여러 마케팅 채널에서 생성 된 대량의 데이터로 인해 브랜드는 교차 채널 성능을 극대화하기 위해 올바른 데이터 자산을 구성하고 활성화해야합니다. 타겟 고객을 더 잘 이해하고, 더 많은 판매를 유도하고, 마케팅 낭비를 줄이려면 브랜드 세분화를 디지털 활성화 및보고에 맞게 조정해야합니다. 구매 이유를 구매하는 사람 (청중 세분화)을 무엇 (경험) 및 방법 (디지털 활성화)에 맞춰야

마케터 및 기계 학습 : 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 효과적

수십 년 동안 마케팅 담당자는 A / B 테스트를 사용하여 응답률을 높이는 데있어 오퍼의 효과를 확인했습니다. 마케터는 두 가지 버전 (A 및 B)을 제시하고 응답률을 측정하고 승자를 결정한 다음 해당 제안을 모든 사람에게 제공합니다. 그러나 그것을 직시합시다. 이 접근 방식은 매우 느리고, 지루하며, 변명 할 수 없을 정도로 정확하지 않습니다. 특히 모바일에 적용 할 때 그렇습니다. 모바일 마케터가 정말로 필요로하는 것은 올바른 제안을 결정하는 방법입니다.

인디 비즈니스 화장 : 마감일은 내일입니다!

내가 휴스턴에있을 때 연사 중 한 명이 회사가 온라인에서보다 로비에서 더 많은 돈을 지출 할 것이라고 언급했습니다. 아무도 소파 제조업체에게 로비를위한 멋진 가죽 소파에 대한 투자 수익을 묻지 않습니다. 그러나 모두는 새 웹 사이트를 사용하여 잘라 내고 끌고갑니다. 너무 많은 기업이 전략을 아예 무시하고 있습니다.