指示性:具有可行见解的客户分析

大数据已不再是商业世界中的新事物。 大多数公司认为自己是数据驱动的。 技术领导者建立了数据收集基础架构,分析师对数据进行了筛选,而营销人员和产品经理则试图从数据中学习。 尽管收集和处理的数据比以往任何时候都多,但是公司却缺少关于其产品和客户的宝贵见解,因为他们没有使用适当的工具来跟踪整个客户旅程中的用户

机器学习和收购将如何发展您的业务

在工业革命期间,人类就像机器的一部分一样,沿着组装线驻扎,试图使自己尽可能地机械地工作。 当我们进入现在被称为“第四次工业革命”的时代时,我们已经开始接受机器比人的机器要好得多。 在熙熙search的搜索广告世界中,广告系列经理在广告素材创意制作,机械地管理和更新广告素材之间平衡时间

优化营销:为什么要使品牌细分与激活和报告保持一致

跨多个营销渠道创建大量数据的过程中,品牌面临着组织和激活正确的数据资产以最大化跨渠道绩效的挑战。 为了更好地了解目标受众,增加销售量并减少营销浪费,您需要使品牌细分与数字激活和报告保持一致。 您必须将他们购买的原因与购买者(受众群体细分)的内容(经验)和方式(数字激活)保持一致,以便所有

营销人员和机器学习:更快,更智能,更有效

数十年来,营销人员一直使用A / B测试来确定要约在提高响应率方面的有效性。 营销人员提供两种版本(A和B),衡量答复率,确定获胜者,然后将报价提供给每个人。 但是,让我们面对现实吧。 这种方法极其缓慢,乏味且无可避免地不准确-特别是在将其应用于移动设备时。 移动营销人员真正需要的是一种确定合适报价的方法

Indy商业改头换面:截止日期是明天!

当我在休斯顿的时候,一位发言者指出了公司如何在游说上花费比在在线活动上花费更多的钱。 没有人问沙发制造商用漂亮的大厅皮革沙发能获得多少投资回报,但是每个人都花了一个新的网站就砍掉了凿子。 太多公司完全忽略了该策略–忙于当前的策略