例如，客户服务或销售部门可能拥有对营销有用的信息。只有共享这些数据，才有可能制定更准确、更可靠的投资回报率预测，并制定与这些预测一致的行动。 第二步是采用科学的方法读取数据。最常用的方法之一是多变量分析，它允许您分析不同变体之间的关系。 多变量分析基于营销组合模型，而营销组合模型又基于多个因素的同时分析。目标是使这些相同因素之间的相互依赖关系变得可见。
第三步是关于人与机器的协作算法能够
处理大量异构数据但它们不够灵活，无法读取所有复杂性变量。 人类是在自然、社会等复杂系统中诞生和成长的。因此它能够读取它们，但它不具有与 新加坡 WhatsApp 号码列表 机器相同的计算能力，并且无法自主处理所有必要的信息。 人类和人工智能的结合意味着实现任何一方单独运作都无法实现的成果。 重新思考营销 投资回报率 设定负责任的目标 在第三个领域，我们充分理解复杂性如何不允许我们提前了解一切。在这种情况下，第一个变化是定义灵活的投资回报率目标。设计目标时必须考虑到市场的波动性。
例如这可能意味着依赖您自己组织或竞争
对手的基并以一般准则的形式概述投资回报率目标。 第二个变化是队伍的使用不同。为了及时应对市场变化，多学科团队之间必须密切合作。因此，他们必须讨 B2B电话列表 论并致力于实现共同目标。 当营销团队具备更强的数据分析技能时，就会发生第三个变化，从而可以更好地专注于制作相关内容。 因此，如果没有数据科学、技术和营销运营方面的专业人士的支持，营销人员就无法有效地处理结果和投资回报率衡量。
