Μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα: Μετατρέποντας τις πληροφορίες σε στρατηγικές που μπορούν να εφαρμοστούν

Το μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα είναι μια στρατηγική που χρησιμοποιεί δεδομένα και αναλυτικά στοιχεία για την ενημέρωση και τη βελτιστοποίηση των προσπαθειών μάρκετινγκ. Περιλαμβάνει τη συλλογή και την ανάλυση δεδομένων από διάφορες πηγές, όπως οι αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, η επισκεψιμότητα ιστότοπου και η δέσμευση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, για να αποκτήσετε γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών. Στη συνέχεια, αυτές οι πληροφορίες χρησιμοποιούνται για την ανάπτυξη στοχευμένων καμπανιών μάρκετινγκ και στρατηγικών που είναι πιο πιθανό να έχουν απήχηση στο κοινό-στόχο.

Στο σημερινό ψηφιακό τοπίο, όπου οι καταναλωτές βομβαρδίζονται συνεχώς με διαφημίσεις και μηνύματα μάρκετινγκ, το μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα γίνεται όλο και πιο σημαντικό. Με την αφθονία των διαθέσιμων δεδομένων, οι επιχειρήσεις έχουν την ευκαιρία να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση των πελατών τους και να προσαρμόσουν τις προσπάθειες μάρκετινγκ ανάλογα. Με τη μόχλευση δεδομένων, οι επιχειρήσεις μπορούν να λάβουν πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις, να βελτιστοποιήσουν τα κανάλια μάρκετινγκ και, τελικά, να βελτιώσουν την απόδοση επένδυσής τους (ROI).

Μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα

 

Σημασία των Insights στις Στρατηγικές Μάρκετινγκ

Τα insights διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη αποτελεσματικών στρατηγικών μάρκετινγκ. Παρέχουν στις επιχειρήσεις μια βαθύτερη κατανόηση του κοινού-στόχου τους, των αναγκών, των προτιμήσεων και των συμπεριφορών τους. Αποκτώντας πληροφορίες για τη συμπεριφορά των πελατών, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν πιο στοχευμένες και εξατομικευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ που είναι πιο πιθανό να έχουν απήχηση στο κοινό τους.

Τα insights βοηθούν επίσης τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με τις προσπάθειές τους στο μάρκετινγκ. Αναλύοντας δεδομένα, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν τάσεις και μοτίβα που μπορούν να ενημερώσουν τις στρατηγικές μάρκετινγκ τους. Για παράδειγμα, εάν μια επιχείρηση παρατηρήσει ότι ένα συγκεκριμένο δημογραφικό στοιχείο είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσει με το περιεχόμενό της στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, μπορεί να διαθέσει περισσότερους πόρους για το μάρκετινγκ μέσων κοινωνικής δικτύωσης για να προσεγγίσει το συγκεκριμένο κοινό.

 

Ο ρόλος του Analytics στο μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα

Το Analytics είναι βασικό συστατικό του μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα. Περιλαμβάνει τη συλλογή, τη μέτρηση και την ανάλυση δεδομένων για την απόκτηση γνώσεων σχετικά με τη συμπεριφορά και τις προτιμήσεις των πελατών. Το Analytics βοηθά τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν τον τεράστιο όγκο των διαθέσιμων δεδομένων και να τα μετατρέψουν σε χρήσιμες πληροφορίες.

Τα εργαλεία του Analytics επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να παρακολουθούν διάφορες μετρήσεις, όπως επισκεψιμότητα ιστότοπου, ποσοστά μετατροπών, ποσοστά ανοίγματος email και αφοσίωση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Αναλύοντας αυτές τις μετρήσεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να εντοπίσουν τάσεις, μοτίβα και τομείς προς βελτίωση. Για παράδειγμα, εάν μια επιχείρηση παρατηρήσει ότι μια συγκεκριμένη σελίδα προορισμού έχει υψηλό ποσοστό εγκατάλειψης, μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα για να καταλάβει γιατί φεύγουν οι επισκέπτες και να κάνει αλλαγές για να βελτιώσει την εμπειρία του χρήστη.

 

Κατανόηση της Συμπεριφοράς Πελατών μέσω της Ανάλυσης Δεδομένων

Η κατανόηση της συμπεριφοράς των πελατών είναι ζωτικής σημασίας στο μάρκετινγκ επειδή επιτρέπει στις επιχειρήσεις να προσαρμόσουν τις προσπάθειές τους στο μάρκετινγκ ώστε να ανταποκρίνονται στις ανάγκες και τις προτιμήσεις του κοινού-στόχου τους. Η ανάλυση δεδομένων παίζει βασικό ρόλο στην απόκτηση γνώσεων σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών.

Αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αναλυτικά στοιχεία ιστότοπου, αφοσίωση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και έρευνες πελατών, οι επιχειρήσεις μπορούν να κατανοήσουν βαθύτερα τον τρόπο με τον οποίο οι πελάτες αλληλεπιδρούν με την επωνυμία τους. Μπορούν να προσδιορίσουν ποια κανάλια μάρκετινγκ είναι πιο αποτελεσματικά στην αύξηση των μετατροπών, ποια προϊόντα ή υπηρεσίες είναι πιο δημοφιλή και ποιοι παράγοντες επηρεάζουν τις αποφάσεις αγοράς.

Η ανάλυση δεδομένων βοηθά επίσης τις επιχειρήσεις να εντοπίσουν τμήματα ή πρόσωπα πελατών. Τμηματοποιώντας τους πελάτες με βάση δημογραφικά στοιχεία, συμπεριφορές ή προτιμήσεις, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ που είναι πιο πιθανό να έχουν απήχηση σε κάθε τμήμα. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις να παρέχουν εξατομικευμένα μηνύματα και προσφορές που είναι προσαρμοσμένες στις συγκεκριμένες ανάγκες και ενδιαφέροντα κάθε τμήματος.

 

Αξιοποίηση δεδομένων για τον εντοπισμό κοινού-στόχου

Ο εντοπισμός του κοινού-στόχου είναι ένα κρίσιμο βήμα στο μάρκετινγκ, επειδή επιτρέπει στις επιχειρήσεις να εστιάζουν τους πόρους τους στην προσέγγιση των κατάλληλων ανθρώπων. Τα δεδομένα διαδραματίζουν βασικό ρόλο στον εντοπισμό και την κατανόηση του κοινού-στόχου.

Αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως βάσεις δεδομένων πελατών, αναλυτικά στοιχεία ιστοτόπων και πληροφορίες κοινωνικών μέσων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν πληροφορίες για τα δημογραφικά στοιχεία, τις συμπεριφορές και τις προτιμήσεις του κοινού-στόχου τους. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη δημιουργία λεπτομερών χαρακτηριστικών αγοραστών ή προφίλ πελατών που αντιπροσωπεύουν τον ιδανικό πελάτη.

Μόλις εντοπιστεί το κοινό-στόχος, οι επιχειρήσεις μπορούν να αναπτύξουν στοχευμένες καμπάνιες μάρκετινγκ που είναι προσαρμοσμένες στις συγκεκριμένες ανάγκες και ενδιαφέροντα αυτού του κοινού. Με την παράδοση εξατομικευμένων μηνυμάτων και προσφορών, οι επιχειρήσεις μπορούν να αυξήσουν την πιθανότητα να τραβήξουν την προσοχή και το ενδιαφέρον του κοινού-στόχου τους.

 

Εξατομίκευση καμπανιών μάρκετινγκ με πληροφορίες βάσει δεδομένων

Η εξατομίκευση είναι μια ισχυρή στρατηγική μάρκετινγκ που μπορεί να βελτιώσει σημαντικά την αποτελεσματικότητα των εκστρατειών μάρκετινγκ. Παρέχοντας εξατομικευμένα μηνύματα και προσφορές, οι επιχειρήσεις μπορούν να δημιουργήσουν μια πιο ελκυστική και σχετική εμπειρία για τους πελάτες τους.

Παίζουν πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα α

κρίσιμο ρόλο στην εξατομίκευση των εκστρατειών μάρκετινγκ. Αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αλληλεπιδράσεις πελατών, ιστορικό αγορών και συμπεριφορά ιστότοπου, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν πληροφορίες για τις προτιμήσεις και τα ενδιαφέροντα μεμονωμένων πελατών. Αυτές οι πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για την παράδοση εξατομικευμένων μηνυμάτων και προσφορών που είναι προσαρμοσμένες στις συγκεκριμένες ανάγκες κάθε πελάτη.

Η εξατομίκευση όχι μόνο βελτιώνει την εμπειρία του πελάτη αλλά αυξάνει και την πιθανότητα μετατροπών. Όταν οι πελάτες λαμβάνουν εξατομικευμένα μηνύματα και προσφορές που σχετίζονται με τις ανάγκες τους, είναι πιο πιθανό να αλληλεπιδράσουν με την επωνυμία και να κάνουν μια αγορά.

 

Βελτιστοποίηση καναλιών μάρκετινγκ με στρατηγικές που βασίζονται σε δεδομένα

Η βελτιστοποίηση των καναλιών μάρκετινγκ είναι ζωτικής σημασίας στο σημερινό ψηφιακό τοπίο όπου οι καταναλωτές βομβαρδίζονται συνεχώς με διαφημίσεις και μηνύματα μάρκετινγκ. Βελτιστοποιώντας τα κανάλια μάρκετινγκ, οι επιχειρήσεις μπορούν να διασφαλίσουν ότι τα μηνύματά τους φθάνουν στους κατάλληλους ανθρώπους την κατάλληλη στιγμή.

Οι στρατηγικές που βασίζονται σε δεδομένα διαδραματίζουν βασικό ρόλο στη βελτιστοποίηση των καναλιών μάρκετινγκ. Αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αναλυτικά στοιχεία ιστότοπων, πληροφορίες κοινωνικών μέσων και μετρήσεις μάρκετινγκ μέσω email, οι επιχειρήσεις μπορούν να προσδιορίσουν ποια κανάλια είναι πιο αποτελεσματικά στην αύξηση των μετατροπών και της αφοσίωσης.

Για παράδειγμα, εάν μια επιχείρηση παρατηρήσει ότι οι καμπάνιες μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου της έχουν υψηλό ποσοστό ανοίγματος και αναλογία κλικ προς αριθμό εμφανίσεων, μπορεί να διαθέσει περισσότερους πόρους για το μάρκετινγκ μέσω email για να προσεγγίσει το κοινό-στόχο της. Από την άλλη πλευρά, εάν μια επιχείρηση παρατηρήσει ότι οι αναρτήσεις της στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης έχουν χαμηλή αφοσίωση, μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα για να καταλάβει γιατί και να κάνει αλλαγές για να βελτιώσει τη στρατηγική της στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

 

Βελτίωση απόδοσης επένδυσης (ROI) με μάρκετινγκ βάσει δεδομένων

Η απόδοση επένδυσης (ROI) είναι μια βασική μέτρηση στο μάρκετινγκ, καθώς μετρά την αποτελεσματικότητα των προσπαθειών μάρκετινγκ στη δημιουργία εσόδων. Το μάρκετινγκ βάσει δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στη βελτίωση της απόδοσης επένδυσης (ROI), βοηθώντας τις επιχειρήσεις να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και να βελτιστοποιούν τις στρατηγικές μάρκετινγκ.

Αναλύοντας δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως οι αλληλεπιδράσεις με τους πελάτες, τα αναλυτικά στοιχεία ιστότοπου και τα δεδομένα πωλήσεων, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν πληροφορίες σχετικά με την αποτελεσματικότητα των προσπαθειών τους μάρκετινγκ. Μπορούν να προσδιορίσουν ποιες καμπάνιες ή κανάλια δημιουργούν την υψηλότερη απόδοση επένδυσης (ROI) και να διαθέσουν περισσότερους πόρους σε αυτές τις προσπάθειες.

Το μάρκετινγκ βάσει δεδομένων επιτρέπει επίσης στις επιχειρήσεις να παρακολουθούν και να μετρούν τον αντίκτυπο των καμπανιών μάρκετινγκ τους σε πραγματικό χρόνο. Παρακολουθώντας βασικές μετρήσεις όπως τα ποσοστά μετατροπών, το κόστος απόκτησης πελατών και η αξία διάρκειας ζωής του πελάτη, οι επιχειρήσεις μπορούν να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων για τη βελτιστοποίηση των στρατηγικών μάρκετινγκ και τη βελτίωση της απόδοσης επένδυσης

Προκλήσεις του μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα και πώς να τις ξεπεράσετε

Ενώ το μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα προσφέρει πολλά οφέλη, έρχεται επίσης με τις δικές του προκλήσεις. Μερικές κοινές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι επιχειρήσεις με το μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα περιλαμβάνουν:

1. Ποιότητα δεδομένων: Η διασφάλιση της ακρίβειας και της αξιοπιστίας των δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων. Οι επιχειρήσεις πρέπει να διαθέτουν διαδικασίες για τη συλλογή, τον καθαρισμό και την επικύρωση δεδομένων για να διασφαλίσουν την ποιότητά τους.

2. Απόρρητο και ασφάλεια δεδομένων: Με τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων που συλλέγονται, οι επιχειρήσεις πρέπει να διασφαλίζουν ότι συμμορφώνονται με τους κανονισμούς απορρήτου και προστατεύουν τα δεδομένα πελατών από μη εξουσιοδοτημένη πρόσβαση ή παραβιάσεις.

3. Ενοποίηση δεδομένων: Οι επιχειρήσεις έχουν συχνά δεδομένα αποθηκευμένα σε διαφορετικά συστήματα ή πλατφόρμες, γεγονός που καθιστά δύσκολη την αποτελεσματική ενοποίηση και ανάλυση των δεδομένων. Η εφαρμογή μιας ισχυρής στρατηγικής ενοποίησης δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας για την απόκτηση μιας ολιστικής άποψης της συμπεριφοράς των πελατών.

Για να ξεπεράσουν αυτές τις προκλήσεις, οι επιχειρήσεις μπορούν:

1. Επενδύστε σε εργαλεία και τεχνολογίες διαχείρισης δεδομένων που βοηθούν στη συλλογή, τον καθαρισμό και την αποτελεσματική ανάλυση δεδομένων.

2. Εφαρμόστε αυστηρά μέτρα απορρήτου και ασφάλειας δεδομένων για την προστασία των δεδομένων πελατών και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

3. Αναπτύξτε μια στρατηγική ενοποίησης δεδομένων που επιτρέπει την απρόσκοπτη ενοποίηση δεδομένων από διάφορες πηγές.

 

Βέλτιστες πρακτικές για μάρκετινγκ με γνώμονα τα δεδομένα

Για να αξιοποιήσουν στο έπακρο το μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να ακολουθούν αυτές τις βέλτιστες πρακτικές:

1. Καθορίστε σαφείς στόχους και στόχους: Πριν συλλέξουν και αναλύσουν δεδομένα, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να καθορίσουν σαφείς στόχους και στόχους για τις προσπάθειες μάρκετινγκ που πραγματοποιούν. Αυτό θα βοηθήσει στην καθοδήγηση της διαδικασίας συλλογής και ανάλυσης δεδομένων και θα διασφαλίσει ότι οι γνώσεις που αποκτήθηκαν ευθυγραμμίζονται με τη συνολική στρατηγική μάρκετινγκ.

2. Συλλέξτε και αναλύστε σχετικά δεδομένα: Οι επιχειρήσεις πρέπει να επικεντρωθούν στη συλλογή και ανάλυση δεδομένων που σχετίζονται με τους στόχους και τους στόχους μάρκετινγκ. Αυτό περιλαμβάνει δεδομένα από διάφορες πηγές, όπως αλληλεπιδράσεις πελατών, αναλυτικά στοιχεία ιστοτόπου και αφοσίωση στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

3. Χρησιμοποιήστε εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων: Τα εργαλεία οπτικοποίησης δεδομένων μπορούν να βοηθήσουν τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν πολύπλοκα σύνολα δεδομένων και να επικοινωνήσουν αποτελεσματικά τις πληροφορίες. Οπτικοποιώντας δεδομένα σε γραφήματα, γραφήματα ή πίνακες ελέγχου, οι επιχειρήσεις μπορούν εύκολα να εντοπίσουν τάσεις, μοτίβα και τομείς προς βελτίωση.

4. Συνεχής δοκιμή και βέλτιστη

ize: Το μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα είναι μια επαναληπτική διαδικασία. Οι επιχειρήσεις θα πρέπει να δοκιμάζουν συνεχώς διαφορετικές στρατηγικές, καμπάνιες και κανάλια για να προσδιορίζουν τι λειτουργεί καλύτερα για το κοινό-στόχο τους. Αναλύοντας τα δεδομένα από αυτές τις δοκιμές, οι επιχειρήσεις μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις προσπάθειες μάρκετινγκ και να βελτιώσουν το RO τους

Μέλλον του μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα: Τάσεις και προβλέψεις

Το μέλλον του μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα είναι πολλά υποσχόμενο, με πολλές αναδυόμενες τάσεις που διαμορφώνουν τον κλάδο:

1. Τεχνητή νοημοσύνη (AI) και μηχανική μάθηση: Η τεχνητή νοημοσύνη και οι τεχνολογίες μηχανικής μάθησης γίνονται όλο και πιο εξελιγμένες στην ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων και στη δημιουργία πρακτικών πληροφοριών. Αυτές οι τεχνολογίες θα διαδραματίσουν κρίσιμο ρόλο στην αυτοματοποίηση των διαδικασιών ανάλυσης δεδομένων και στην παροχή εξατομικευμένων εμπειριών σε κλίμακα.

2. Προγνωστική ανάλυση: Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να κάνει προβλέψεις σχετικά με μελλοντικά αποτελέσματα. Αυτή η τεχνολογία θα επιτρέψει στις επιχειρήσεις να προβλέπουν τη συμπεριφορά των πελατών, να προσδιορίζουν τις τάσεις και να λαμβάνουν προληπτικές αποφάσεις μάρκετινγκ.

3. Μάρκετινγκ με επίγνωση της ιδιωτικής ζωής: Με τις αυξανόμενες ανησυχίες σχετικά με το απόρρητο των δεδομένων, οι επιχειρήσεις θα πρέπει να υιοθετήσουν στρατηγικές μάρκετινγκ με επίγνωση του απορρήτου. Αυτό περιλαμβάνει τη λήψη ρητής συναίνεσης από τους πελάτες για τη συλλογή δεδομένων, την εφαρμογή ισχυρών μέτρων ασφαλείας και τη διαφάνεια σχετικά με τον τρόπο χρήσης των δεδομένων πελατών.

4. Αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο: Τα αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο επιτρέπουν στις επιχειρήσεις να παρακολουθούν και να αναλύουν δεδομένα σε πραγματικό χρόνο, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να κάνουν άμεσες προσαρμογές στις στρατηγικές μάρκετινγκ τους. Αυτό θα είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε κλάδους με γρήγορο ρυθμό όπου οι τάσεις και οι προτιμήσεις των πελατών αλλάζουν γρήγορα.

Συμπέρασμα

Το μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα είναι μια ισχυρή στρατηγική που επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αποκτήσουν γνώσεις σχετικά με τη συμπεριφορά των πελατών, να προσδιορίσουν το κοινό-στόχο, να εξατομικεύσουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ, να βελτιστοποιήσουν τα κανάλια μάρκετινγκ και να βελτιώσουν το RO

Αξιοποιώντας δεδομένα και αναλυτικά στοιχεία, οι επιχειρήσεις μπορούν να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και να δημιουργούν πιο αποτελεσματικές στρατηγικές μάρκετινγκ.

Καθώς η τεχνολογία συνεχίζει να προοδεύει και περισσότερα δεδομένα γίνονται διαθέσιμα, το μέλλον του μάρκετινγκ που βασίζεται στα δεδομένα φαίνεται πολλά υποσχόμενο. Οι αναδυόμενες τάσεις όπως η τεχνητή νοημοσύνη, τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία, το μάρκετινγκ με γνώμονα το απόρρητο και τα αναλυτικά στοιχεία σε πραγματικό χρόνο θα διαμορφώσουν τη βιομηχανία και θα επιτρέψουν στις επιχειρήσεις να προσφέρουν πιο εξατομικευμένες και στοχευμένες εμπειρίες στους πελάτες τους.

Συμπερασματικά, οι επιχειρήσεις που υιοθετούν στρατηγικές μάρκετινγκ που βασίζονται σε δεδομένα θα έχουν ανταγωνιστικό πλεονέκτημα στο σημερινό ψηφιακό τοπίο. Αξιοποιώντας δεδομένα και αναλυτικά στοιχεία, οι επιχειρήσεις μπορούν να αποκτήσουν μια βαθύτερη κατανόηση των πελατών τους, να λάβουν πιο ενημερωμένες αποφάσεις και τελικά να οδηγήσουν σε καλύτερα αποτελέσματα. Είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις να επενδύσουν στα απαραίτητα εργαλεία και τεχνολογίες, να ξεπεράσουν τις προκλήσεις που σχετίζονται με το μάρκετινγκ βάσει δεδομένων και να ακολουθήσουν βέλτιστες πρακτικές για να μεγιστοποιήσουν τα οφέλη του μάρκετινγκ που βασίζεται σε δεδομένα.