跨渠道營銷和數據策略，如何幫品牌抓住消費者？

網絡越來越個性化、海外消費者的注意力日益分散、媒介觸點步入碎片化時代，這些新變化影響著跨境電商企業的各項組織決策，尤其對跨境營銷能力提出了更高的要求。

當前，我們所面向的在線零售業營銷環境是跨市場、跨渠道、跨設備的，海外用戶在一次完整的數字旅程中，可能會產生數十個、甚至數百個媒介觸點。海外消費者迷失在海量媒介觸點中，加大了跨境營銷人員的工作難度?？缇畴娚虪I銷團隊需要一個核心的、更長的線索鏈，以幫助其引導潛在客戶完成從興趣到購買，再到訂閱的整個轉化鏈條。否則，這些品牌的營銷活動可能會被競爭對手的在線創意廣告等各種廣告信息截胡。

如何在碎片化的營銷觸點汪洋中脫穎而出？品牌需重視跨渠道營銷方法，它以智能化的方式將碎片化的營銷觸點串聯起來，完成了營銷渠道的統一，可以在更大程度上激勵海外消費者購買。

什么是跨渠道營銷？

與多渠道營銷不同，跨渠道營銷技術是將所有渠道一起利用起來，通過不斷重復和迭代的品牌信息，來觸達、激勵、俘獲品牌的潛在客戶。此外，它更能以全局的視角，幫助品牌提升用戶凝聚力。

例如，一位潛在消費者通過觀看Facebook上跳出的視頻廣告，與你的品牌互動，一天后，他在Google搜索結果中看到你的品牌主推商品，出于興趣進入到你的網站進行注冊，并瀏覽了3分鐘。通過碎片化的個性創意不斷地激發消費者的購買欲望，在接下來的某一天，他也許就成為了你的品牌消費者。

如今，通過有效分析和利用人口統計數據、數字化營銷分析工具和營銷活動數據等，品牌可以實施一系列級聯事件（例如，消費者在品牌店鋪中購買了某個產品，可能會促成消其購買店鋪內的關聯商品），推動消費者與該品牌的各個銷售渠道之間保持更加深度的關系。

品牌如果擁有自己的潛在客戶或客戶聯系方式，可以通過發送個性化的電子郵件，包括視頻推薦或者新品上市信息，讓他們考慮你的品牌。通過再營銷廣告，消費者主動訪問品牌網站時，品牌可以通過廣告讓產品和服務深入人心，從而產生大量復購。通過跨渠道營銷，品牌可以讓潛在用戶在任何觸點中通過系列線索與品牌產生深度的聯系，并將消費者引導到品牌預設好的任何位置上。

通過跨渠道營銷，品牌可以抓住更多消費者，并將其轉化為品牌的忠實用戶。這些忠實用戶將通過口碑宣傳或社媒傳播影響其他潛在用戶。隨著時間的推移，這種模式下，單個忠實用戶甚至可以為該品牌帶來數十個潛在消費者。

正確的數據策略，跨渠道營銷成功與否的要素

今天，跨渠道營銷已是大勢所趨，但盲目跟隨大趨勢定制出海營銷策略并不可取，而實現成功的跨渠道營銷設置也并非易事：如果沒有正確的數據策略，品牌將無法跨所有渠道同步營銷策略。

數據將幫助品牌就其營銷活動做出更好、更明智的決策。它使營銷人員能夠了解用戶在其網站或應用程序上正在做什么、用戶最有可能在哪些位置上進行轉化，以及如何鼓勵用戶以達到最佳的品牌效益。

這一過程中，數據驅動的品牌營銷可提供更可靠的營銷效果，而確?；A數據的質量和結構，是獲得最佳跨渠道營銷結果的前提。

當營銷數據存儲在不同來源（如CRM，電子郵件營銷平臺等）或質量過低時，品牌無法獲取統一的營銷數據，也就無法提供個性化的統一客戶體驗?？梢哉f，使用科學有效的數據策略提高跨渠道營銷能力，是品牌抓住消費者的一個重要環節。

品牌要為用戶提供跨不同渠道和設備的無縫體驗，可從三個基本步驟提升數據策略的有效性，以支持一項成功的跨渠道營銷活動。

一是，將不同來源的數據整合到單一平臺，以幫助營銷人員有效跟蹤每個渠道的客戶數據。這需要評估不同來源的數據總量，并處理好數據的兼容性問題。通過有效的數據整合，品牌能夠比較和評估營銷活動從社媒互動到視頻廣告互動過程中產生的一系列不同接觸點，以產生更深度的營銷數據洞察。

二是，改進數據質量，以提升跨渠道營銷的轉化效果。如果沒有標準化和完整的客戶數據集，品牌將無法確保準確的見解。因此，品牌需要在分析數據之前，投入時間和精力清理和標準化數據。一方面，通過標識所有數據，并根據跨渠道營銷的整體策略來搭建一套標準化的數據基礎架構，實現標準化所有客戶記錄中的信息，并消除不完整和重復的數據。另一方面，通過團隊培訓，將維護該數據基礎架構所需的工作慣例和習慣，融入到品牌營銷團隊的每一位成員的日常工作中去。

三是，實施更加全面的數據策略，以統籌跨渠道營銷的用戶識別能力，促成轉化。通過在跨渠道來源中提取信息，將有助于掌握更加完整的客戶旅程。通過發送一致的電子郵件、再營銷廣告和后續的廣告系列，品牌可以有效激勵潛在用戶的參與度，改進ROI計算并提高客戶的忠誠度。

品牌要在營銷策略上取得成功，就必須具備數據洞察力。數據對于任何品牌優化其跨渠道營銷工作，和跨渠道創建有凝聚力的客戶體驗都至關重要。通過分析受眾的偏好，品牌可以創建個性化的營銷策略，提高用戶參與度，并在更深層次上與客戶建立聯系。

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（文/雨果跨境馬蘭）

（來源：馬蘭）

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