对于大多数企业而言，营销和销售策略的成败很大程度上取决于其数据基础的质量。通常，数据基础的基石是第一方数据。
客户体验 通过分析和挖掘第一方数据，公司可以获得有关客户的宝贵见解——这些见解可以帮助他们做出更明智的、数据驱动的决策，并加强与潜在和现有客户的关系。
为什么第一方数据如此有价值？以下是第一方数据与营销人员和卖家使用的其他常见数据类型的区别：
第一方数据是指贵公司主要从客户与潜在客户互动中收集的数据，通常存储在内部客户关系管理 (CRM)、企业资源规划 (ERP) 和/或主数据管理 (MDM) 系统中。这些数据以数字形式收集，或由员工在销售、营销和客户服务互动过程中输入。
第二方数据是另一家公司的第一方数据；
为了获取这些数据，企业通常需要与第二方建立直接关系。程序化广告帮助第二方数据更加广泛地普及，其日益普及的部分原因在于它作为第三方 Cookie 的合规替代方案而享有盛誉。
第三方数据是指可以从邓白氏（Dun & Bradstreet）等值得信赖的外部机构获取的信息。通常，公司会根据自身数据缺口和具体业务需求，选择并购买第三方数据。
第一方数据通常是营销和销售策略的支柱。
通过将其与第二方和第三方数据融合，您可以构建额外的情报，从而帮助提升与客户、潜在客户、供应商、厂商和合作伙伴在各个 海外数据 数据平台上的互动。因此，您可以更轻松、更快速地识别增长机会；发现潜在的风险、欺诈和合规问题；并建立更深层次的关系。
开始数据挖掘的三种方法
数据挖掘 ——从通常来自不同来源的海量数据集中发现有意义的模式和数据洞察的过程——听起来可能是一个复杂的概念，但它的 根据应用程序用户选择的属性向目标受众发送推送通 好处却很容易理解。越早开始挖掘第一方数据，您的营销和销售工作就能越早利用更深入、更引人注目的洞察，从而激发目标受众的兴趣和机会。以下是三种入门方法。
1. 相似模型
相似客户建模涉及根据客户或潜在客户的第一方数据创建理想的客户档案。您对“最佳客户”的定义应与关键行为或特征相关，例如他们 巴西商业名录 的订购频率、订单量或忠诚度。然后，您可以将信息导入数据管理平台 (DMP) 或与代理商共享，以协助制作广告、为内部销售团队构建潜在客户名单，或挖掘现有客户群以寻找新机会。
2.个性化
个性化需要收集客户的具体信息，然后利用这些信息定制你的信息、优惠和方法。由于与客户的关系可能遍布整个公司，因此需要专注于整合客户信息、挖掘信息，并与你的市场营销、销售和客户成功团队分享结果，以便他们能够：
创建有针对性的活动并将其直接发送给适当的联系人
精准定位最有可能购买的高价值目标
为客户提供更温暖、更个性化的品牌体验
3. 归因
归因是指将特定的营销或销售活动与收入联系起来。这是营销人员衡量将公司与潜在买家联系起来的策略和渠道影响力的方法之一。通过分析归因数据，公司可以更有效地分配营销预算，并根据最具影响力的行动分配适当的分数，从而优化其潜在客户评分策略。
为了帮助您更全面地了解与客户群中各公司相关的众多联系人，您可以考虑添加第三方数据，以便开始在账户层面全面跟踪互动。然后汇总所有账户互动活动，这可能颇具挑战性；大多数工具不具备“点击”功能，无法查看组织内所有联系人的互动情况，包括哪些人、何时以及如何互动。您可以尝试使用电子表格应用程序，将账户中按优先级排序的联系人与表现最佳的资产进行交叉制表，或者考虑使用软件解决方案来帮助您解决归因问题。
加速数据挖掘的优势
人工智能 (AI) 可以显著提升数据挖掘流程的效率，帮助销售和营销团队更快地实现收益。用 AI 驱动的分析和工具取代手动流程，并实现更高程度的自动化，可以带来更准确、更可操作的客户情报，并促进数字化转型。对于那些已经深陷传统技术系统、不连贯、庞大且/或复杂的数据集、人员短缺以及预算限制等困境的公司来说，AI 的影响可能尤其有益。
高质量的第一方和第三方数据以及人工智能能力只是解决方案的一部分。公司需要为数据挖掘工作设定明确的目标，并建立强大的数据管理实践，以保护和维护数据完整性。他们还需要经验丰富的数据管理人员，他们可以在确保数据挖掘工具和算法有效运行方面发挥关键作用；他们的专业知识对于分析和结果的有意义解读也至关重要。最后，公司应制定明确的法律和法规合规政策，以确保团队以合乎道德且安全的方式收集、存储和使用数据——这是保护公司声誉和赢得客户信任的关键步骤。
数据挖掘如何带来回报
在当今全渠道、跨平台的世界里，企业与潜在客户和现有客户建立联系的方式比以往任何时候都多。然而，要以有效的方式做到这一点却越来越困难。企业不仅需要引人入胜、在竞争中脱颖而出的内容，还需要确保在正确的时间和正确的环境下，将正确的信息传递给正确的人。
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