面向 B2B 中 数据驱动营销是 B2B 领域的热门话题。然而，我经常觉得我们都倾向于通过尝试统一数据流和可视化来使其过于复杂。作为一名以营销分析专业人士开始职业生涯的人，我曾经历过填补缺失数据点的痛苦，试图为整个营销团队创建一个单一的仪表板。
我并不是说统一的仪表板没有用。随着数据量和多样性的增加，在某个时候，你可能不得不考虑构建一个。但对于大多数企业来说，这有点过头了，尤其是对于中小型公司来说。
因此，在本文中，我们讨论了 B2B 领域的初创企业和中小型企业可以采取的一种简化方法，即通过数据的视角来看待营销。
开始之前
我之前在一些文章中谈到过数据驱动营销。以下 国家邮箱列表 是衡量营销和品牌活动成功与否的几篇好文章：
评估 B2B 营销工作效果的指标
衡量 B2B 业务品牌知名度和影响力的 10 个指标
本文在涉及的指标方面与上述两篇文章有些重叠。但今天，我们将采用更全面（和更简单）的数据驱动营销方法，介绍您应该关注的最关键渠道和指标。
注意：我们今天讨论的很多要点都是非常 有时项目可能需要几个月才能完成 基础的。同时，与主题相关的细节和细微差别可能会对您有用。
简单的数据驱动营销模式的本质
正如我上面提到的，我认为数据驱动营销方法面临的挑战之一是我们试图建立一个完美的模型——包括端到端的客户旅程、新时代归因模型、多层次的关联等。
但请相信我。你不需要那些复杂的模型就能在营销中取得成功，尤其是在业务初期。相反，你可以（也应该）关注以两种形式呈现的增长驱动指标：
平台指标
业务指标
平台指标是您用来推广内容的平台提供的参数。例如，如果 LinkedIn 是您的渠道之一，那么关注者数量、帖子平均展示次数、参与率等都是平台指标的示例。
另一方面，业务指标是衡量营销活动对业务整体增长的影响。企业在给定时间段内成功生成的总渠道就是一个例子。
但这不是很明显吗？我们都知道这一点，不是吗？
事情是这样的。我观察到一种称为 “归因幻象” 的现象，B2B 营销领导者痴迷于将每一条线索归因于一个渠道或来源。一家营业收入低于 5000 万美元的公司会发现这种做法不切实际，原因如下：
要建立一个近乎完美的归因系统，需要人力、工具和专业知识，而这些都不便宜。
即使有经验丰富的营销分析/运营专业人员，构建可靠的归因系统也需要数周的努力。
很多时候，您会不必要地花费时间来尝试修复数据问题。
作为一家中小企业，在这些活动上投入宝贵的时间和资源会带来很高的机会成本。您应该专注于打造业务基础（例如赢得客户、提供一流的产 台湾号码 品体验、提高留存率等）。
因此，关键在于，首先从增长和受众构建的角度看待营销数据。当您达到认为自己可以专注于归因的阶段时，就去做吧（ 在此处阅读有关如何构建 B2B 收入归因系统的更多信息）。
作为 B2B 中小企业，如何应用数据驱动营销？
现在我们了解了简化数据驱动营销模型背后的基本原理，让我们学习如何正确实施它。
在 B2B 公司开发数据驱动的营销方法时，主要应该考虑三件事：
要查看哪些类型的数据？
您应该多久查看一次数据？
实施数据驱动营销需要哪些工具和流程？
1. 要测量和分析的数据类型
如上所述，您需要关注两种类型的营销指标—— 平台指标和业务指标。
让我们从 平台指标开始。
由于我们的想法是只考虑对企业最重要的数据点，因此在考虑平台指标时，你需要关注以下平台
LinkedIn
YouTube
付费广告（假设您正在投放广告）
电子邮件
网站
任何其他内容资产和渠道
LinkedIn 指标
在 LinkedIn 上，您需要分析 5 类指标，如下图所示：访客、关注者、潜在客户、内容和竞争对手（LinkedIn 即将取消员工宣传功能）。