解决方案：专用数据和专用数据工程

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Customer 360，一个以客户为中心的数据模型，是许多组织梦寐以求的。它的强大之处值得称道——当你看到你的实际客户出现，你就能了解他们的兴趣所在、他们的购买频率以及哪些信息会引起共鸣。

然而，如果没有激活，证明这些数据的价值无疑是一项挑战。你可以构建世界上最全面的数据模型，但如果没有实际的激活用例来驱动它，它很可能成为沉没成本。

为营销构建数据是最容易实现的目标之一，因为这些团队已经使用数据和机器学习模型进行目标定位——只是目前外包了。

利用实用数据——事件聚合、属性和细分，构建您的客户360度全景，方便营销人员使用。 克罗地亚电话号码数据 构建所需的内容，以及能够吸引关注、产生动力并证明数据投资回报率的内容。

这样做可以确保您的早期采用者和拥护者，同时让您有时间开发更先进的 AI 和 ML 模型。

陷阱二：孤立的、未充分利用的专有数据科学计划
营销团队应该是与数据科学团队合作的首要目标。这是阻力最小的途径——数据驱动的优化已根植于绩效营销的DNA中，并且团队敏锐地意识到哪些数据将带来业务影响以及如何产生影响。

然而，市场营销和数据科学往往完全脱节，限制了你利用数据科学投资的能力。这是一个改变这一现状的机会。

解决方案：嵌入式数据科学资源
你可以通过将数据科学和工程团队与营销人员紧密结合，来打造转型能力。营销转型中的常见痛点包括：

缺乏分析资源。
无法访问、集成、转换和激活客户数据。
营销团队通常会寻求外部合作伙伴，因为内部团队和数据集本身并不具备支持外部合作伙伴的能力。让数据科学家和工程师参与端到端的用例开发——从创建受众细分并确定其规模，到分析结果以确定成功的试点项目——可以通过实时实验和反馈来加速绩效提升。

它还与数据科学家一起开发了强大的数据科学能力，数据科学家了解他们创建的数据如何被激活并有助于业务绩效。

它应用广泛、实用且务实——它可以证明数据科学投资的投资回报率，并打造积极进取、跨职能的团队。它发展迅速，缩短了从构思到执行的时间，并消除了组织壁垒。

深入挖掘：如何在数字化转型期间保护您的品牌