也许正是因为这个原因，我12年前创立的机构并没有停止进化和变革。我认为我对ShowerThinking 在与新工具和方法论的整合相关的所有方面继续成为该领域的先驱之一负有部分责任，我们将这些工具和方法用于为客户服务。
在过去的一年里，我竭尽全力宣传个性化和数据驱动的营销日益重要，特别是在大数据主导的时代 - 下图中的大数据地图就是一个例子解决方案 - 以及即将使用的人工智能解决方案。
这转化为大量内容的发布和我对某些活动的参与，例如 PyData 2017 巴塞罗那（我在其中举办了一场关于营销数据科学的会议），或在旧金山举行的 Dreamforce 2017（我将与大家分享其结论）你在接下来的几周里。
如果您想以更新且高效的营 国家代码 +57，哥伦比亚电话号码 销策略来面对2018年，我强烈建议您注意这5个要点。
1. 忘记基于直觉的营销
您是否知道，盎格鲁撒克逊市场 44% 的消费品公司已经使用大数据来优化其营销部门的相关性和速度，以响应消费者行为？
不幸的是，西班牙市场仍处于起步阶段，营销部门根据从市场研究中提取的少量数据和上次活动的销售数据做出武断的决定。
现在是时候假设纯粹基于直觉的营销必须消失，并开始应用分析程序。
公司再也无法承受在完全缺乏判断力的情况下做出决策的成本。
例如，根据麦肯锡的数据，影响定价政策的决策中有 30% 都以失败告终。
我邀请您做出回应，如果有疑问，您可以随时查看我建议的替代方法的优点：
数据分析如何改善公司的营销
2. 在您的业务中应用数据驱动营销
显然，在营销部门采用实证分析方法并不是一朝一夕就能完成的事情。在决策方面有必要改变公司文化。
首先，必须向组织宣传数据驱动营销的优点和变革的迫切需要。我想您会同意我的观点，即制定数据驱动的营销决策并不是一种革命性的方法。
具有颠覆性的是大数据和当今可用的数字分析解决方案对这种营销方式的影响。
数据驱动营销：它是什么以及您的公司如何提高销售
一旦获得了管理机构的支持和营销部门的良好准备，就可以实施支持该方法的方法和技术了：
如何在您的组织中实施数据驱动营销
3. 在营销部门雇用这个新的重要职位
每一项新技术总会导致新的专业人士的出现，负责将其付诸实践。
在这种情况下，数据分析师正在成为任何渴望从大数据记录和分析所提供的知识中受益的营销部门中的重要职位。
在这篇文章中查看：
数据分析师在营销部门中不可避免的角色
我越来越清楚，不久的将来的营销将被同化为任何其他科学，留下约翰·沃纳梅克的那句名言：
“我花在广告上的钱有一半被浪费了，问题是我不知道是哪一半。”
我保证你的下一个数据分析师将毫无问题地反驳这个旧的说法，对于某些人来说，这仍然是一种操作口头禅。
4. 实施营销数据科学关键技术和工具
正如我刚才提到的，数据驱动营销 - 以及整个数据营销科学 - 需要一种能够处理在我们生活的数字和超连接环境中创建的大量信息的技术的支持。
人工智能对此有很多话要说，而且不乏担心其地位未来的不同声音。它的意义在于做出更好的决策并释放人力资源，以实现未来营销的个性化和创造力。
机器学习、深度学习和 IBM Watson 有什么不同？
人工智能：它会取代营销专业人员吗？
就我个人而言，我对称为“爱因斯坦”的预测分析解决方案有一定的喜爱。然而，我认为这是因为我们在 Salesforce 中提供了专门的服务，负责这种最先进的工具。
5. 提供个性化且一致的营销体验
最终，通过基于数据分析和预测分析的决策所实现的效率可以用一个简单的原理来解释。
我们越能将营销活动和策略原子化和个性化，我们就越容易让客户爱上购买体验。
最近，我阐述了代表这一原则直接应用的两种方法：全渠道营销和基于帐户的营销，后者是 B2B 领域的理想解决方案。
您可以在这里查看所有详细信息：
全渠道营销对比多渠道：定义、异同
如何制定有效的全渠道营销策略？
在本文开头，我向您承诺 2018 年贵公司的营销将实现深刻的复兴。
现在轮到你了：你要做什么？
