阻碍数据驱动营销的挑战以及如何克服它们
虽然实施数据驱动营销有很多好处，但也带来了一些挑战。例如，典型的问题包括“我们有数据，但我们无法使用它”、“数据在部门之间分散”、“我们没有人员来分析它”。要解决这些问题，首先需要在公司内部建立数据治理，同时引入工具和开发人力资源。此外，通过从小处着手并通过一些举措建立成功的记录，可以更容易地确保变革渗透到整个组织。最终，关键不仅在于技术和系统，还在于“创造一种促进数据利用的文化”。
数据驱动思维也正在迅速蔓延到公共关系和公关活动中。以往曝光度的衡量主要基于“直觉”和“经验”，但现在基于媒体曝光次数、社交媒体扩散率、品牌知名度等量化指标来设计和评估活动的方法正成为主流。通过 澳大利亚电报数据 利用数据，我们可以将媒体和消费者的反应可视化，从而实现战略性和可重复的公关活动。在本章中，我们将通过各种案例研究介绍数据驱动的方法来最大化 PR 结果。
媒体曝光分析及宣传效果量化
公关活动效果可视化的最基本指标是媒体曝光量。通过量化广告数量以及每种媒体的到达率、广告等价价值和文章基调（正面或负面），可以定量评估定性公关活动。此外，通过追踪发布时间与网络流量之间的相关性，以及曝光后收到的咨询数量，宣传的连锁反应变得清晰起来。例如，一家公司在特定媒体上报道后，其公司网站的访问量增加了 1.5 倍，转化率也提高了。这将完善有关媒体选择和内容策略的决策。