数据战略必须与公司战略相匹配

想象
,这一点至关重要。

示例:在一家中型批发商,营销团队提出了各种向现有客户群追加销售的应用程序。后来事实证明,业务战略表明,大多数潜在的价值创造必须来自新客户的增长。这种策略导致了完全不同的数据需求。

支持基地

确保您在组织中拥有合适级别的发起人

让获得预算、支持和/或清除障碍所需的人员参与。但也要选择合适的时机。

示例:在一家零售组织,新的数据愿景立即呈现给管理层,这激发了极大的热情。这可能 主席电邮列表 会很顺利,但雄心壮志却适得其反。管理层预计进展和业务价值将很快实现。当这种情况没有发生时,人们的注意力就消失了好几年。

计划
花足够的时间制定行动计划,并始终问自己是为了谁而这样做。我们更相信拥有一支拥有清晰愿景或梦想的合适团队。例如,这可以持续一年,然后以 2 或 3 周的时间减少。

示例: ANWB 的数据驱动营销方法就是一个很好的例子。对于 ANWB 的 Lisette Gouda 来说,这次成功引入的成功因素包括敏捷方法、“大处着眼、小处行动”以及“快速失败”文化。她在DDMA 播客:塑造未来中解释了这一点。

杰夫·贝佐斯对此发表了一个引人注目且众所周知的声明:

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我们在亚马逊的成功取决于我们每年、

每月、每周、每天进行的实验数量。犯错可 德国 Whatsapp 数据库 能会伤害你一点,而行动迟缓可能会杀了你。

资源
在这方面,务实且分阶段的方法也是首选。建议不要过快地为新应用程序和新数据基础设施做出决策。

示例:在一家零售公司,在应用程序不清楚的情况下,立即购买了营销堆栈,部分原因是当年仍然有预算。第一个竞选想法很快就表明这种环境不适合。

秘诀就是要有耐心。在这个阶段你还可以积累遗产。您不必拥有最出色的应用程序,数据中的一些快捷方式就可以了。这也是还不需要360 度客户视图的阶段。解锁所选营销应用程序所需的数据。另一个优点是,如果投资决策基于具体的成功,则可以更快地获得批准。

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