Маркетинг, основанный на данных

Маркетинговая техника

Маркетинг, основанный на данных, — это процесс, используемый маркетологами для получения информации и выявления тенденций в отношении потребителей и их поведения — что они покупают, эффективности рекламы и того, как они просматривают информацию. Современные решения основаны на стратегиях больших данных и собирают информацию о взаимодействиях и взаимодействиях потребителей, чтобы генерировать прогнозы относительно будущего поведения. Этот вид анализа предполагает понимание уже имеющихся данных, данных, которые можно получить, а также того, как организовать, проанализировать и применить эти данные для улучшения маркетинговых усилий. Предполагаемая цель, как правило, заключается в улучшении и персонализации обслуживания клиентов . Исследование рынка позволяет провести комплексное изучение предпочтений. ^[1]

История маркетинга, основанного на данных

Некоторые маркетинговые решения всегда принимались на основе данных, определяемых в общем смысле как информация. Стратегии таргетинга и сегментации аудитории дают множество примеров. С 1950 года рейтинги Nielsen ^[2] предоставляют медиабайерам информацию об аудитории телепрограмм. Маркетологи B2B часто ориентируют рекламу на специализированные отраслевые издания и их цифровые каналы.

Маркетинг, основанный на данных, в современном смысле этого слова можно проследить до 1980-х годов, когда появился маркетинг баз данных , который упростил персонализацию общения с клиентами. ^[3] В 1993 году компания WebTrends выпустила один из первых продуктов веб-аналитики, когда существовало всего несколько сотен веб-сайтов. ^[4] В двадцать первом веке социальные сети и мобильные технологии способствовали взрывному росту объема данных и их доступности. Сегодня маркетологи используют такие инструменты, как:

• Гугл Аналитика
• Платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и автоматизации маркетинга
• Аналитика социальных сетей
• Аналитика оплаты за клик (PPC) и поискового маркетинга (SEM)
• Тепловые карты или инструменты веб-оптимизации ( данные A/B-тестирования ). ^[5]

Виды маркетинга, основанного на данных

Вселенная маркетинга, основанного на данных, огромна, но в маркетинге используются по существу два типа данных: контактная информация и показатели эффективности. ^[6] Сбор контактной информации позволяет маркетологам отслеживать потенциальных клиентов и ориентироваться на них с помощью электронной почты, платных социальных сетей, других цифровых тактик, телефонных звонков или прямой почтовой рассылки, например каталогов. Отслеживание показателей эффективности, таких как вовлеченность, клики и просмотры страниц, позволяет маркетологам улучшать и уточнять маркетинговую деятельность для более эффективного охвата ценных потенциальных клиентов.

Фазы

1. Сбор данных . На этом этапе обеспечивается сбор данных о клиентах/потребителях из различных исходных систем для создания «Полного профиля клиента».
2. Активация данных. На этом этапе основное внимание уделяется « персонализированному маркетингу ». На основе собранных данных можно спланировать и сфокусировать маркетинговую стратегию. Активация может осуществляться по нескольким каналам ( маркетинг по электронной почте , SMS-маркетинг, социальный маркетинг, цифровая реклама и т. д.). Маркетологи могут ориентироваться на свою аудиторию с помощью соответствующих сообщений, которые можно персонализировать, т. е. использовать различные способы коммуникации в зависимости от этапа жизненного цикла клиента.
3. Аналитика и аналитика. Маркетологи могут собирать информацию о своих потребителях/клиентах и ​​определять несколько моделей, чтобы узнать больше. Основываясь на взаимодействии клиента/потребителя с брендом, модели могут помочь уточнить целевую аудиторию и прогнозы, обеспечивая тем самым целенаправленные усилия маркетологов по привлечению новых клиентов или удержанию существующих клиентов.
   • Аналитические инструменты позволяют проводить целенаправленный и персонализированный маркетинг для клиентов. Компании используют отзывы клиентов и разговоры со службой поддержки для получения данных для планирования маркетинговой стратегии. Обращение к аудитории с помощью целевой кампании увеличивает шансы на ее конверсию. Теперь маркетологи могут понимать поведение клиентов и принимать обоснованные решения на основе данных, что позволяет использовать соответствующий таргетинг. ^[7]

Методы анализа данных

Методы анализа для маркетинга могут включать в себя:

• Веб-аналитика : измерение просмотров страниц, трафика по устройствам и другой активности.
• Метрики для «лид-магнитов» или контент-предложений: простые измерения, такие как рейтинг кликов по призыву к действию (CTA), и более сложные данные, такие как соотношение сгенерированных потенциальных клиентов к потенциальным клиентам, квалифицированным для маркетинга (MQL).
• Показатели электронного маркетинга : включая процент открытий и процент отписок.
• Показатели контента и социальных сетей: уровень вовлеченности , количество подписок, репостов и другие показатели.
• Показатели электронной коммерции: процент брошенных корзин и другая активность. ^[8]

Расширенная маркетинговая аналитика использует сложные модели для предоставления таких данных, как:

1. Значение жизни клиентов
2. Маркетинговая атрибуция: оцените эффективность кампании, припишите успех или неудачу каналам и презентации.
3. Кластеризация : группировка клиентов на основе личных характеристик.
4. Прогнозирование конверсий: составьте список пользователей, которые могут превратиться в клиентов.
5. Обнаружение аномалий
6. Прогнозирование ^[9]

Примеры маркетинга, основанного на данных

Ритейлеры электронной коммерции широко используют маркетинг, основанный на данных, чтобы обеспечить лучшее качество обслуживания клиентов и увеличить продажи. Одним из примеров, приведенных в Harvard Business Review, является Vineyard Vines, модный бренд с физическими магазинами и онлайн-каталогом продукции . Компания использовала платформу искусственного интеллекта (ИИ), чтобы получать информацию о своих клиентах на основе действий, предпринятых или не предпринятых на сайте электронной коммерции. Электронная почта или общение в социальных сетях автоматически активируются в определенные моменты, например, когда вы оставляете корзину. Информация также используется для совершенствования маркетинга в поисковых системах. ^[10]

В бизнес-маркетинге, где входящие лиды необходимо захватывать и развивать, тактика, скорее всего, будет направлена ​​на долгосрочное удержание потенциального клиента, а не на побуждение его к покупке. Часто используется контент-маркетинг. Потенциальным клиентам может быть предложен официальный документ или другие ценные информационные ресурсы в обмен на их адрес электронной почты. Инструменты автоматизации маркетинга поддерживают непрерывную активность на протяжении всего пути клиента. ^[11]

Рекомендации

1. Игера, Валенсия. «Определение исследования рынка, основанного на данных». smallbusiness.chron.com . Проверено 26 декабря 2023 г.
2. «Аудитория - это все™» . Нильсен . Проверено 24 марта 2023 г.
3. «История программного обеспечения CRM — анализ данных для продаж» . Financesonline.com . 13 января 2014 года . Проверено 26 марта 2021 г.
4. «Первые дни веб-аналитики». Амплитуда . 15 июня 2015 г. Проверено 26 марта 2021 г.
5. «Руководство по маркетинговой аналитике, оптимизации и тестированию - Стратегия ветряной мельницы» . www.windmillstrategy.com . 11 декабря 2018 года . Проверено 26 марта 2021 г.
6. Данн, Эван (12 октября 2016 г.). «Пять основ маркетинга, управляемого данными». Эконсультирование . Проверено 26 марта 2021 г.
7. Малхотра, Нареш К.; Петерсон, Марк; Клейзер, Сьюзан Барди; Малхотра, Нареш К.; Петерсон, Марк; Клейзер, Сьюзен Барди. Маркетинговые исследования: обзор современного состояния и направления на XXI век . CiteSeerX 10.1.1.137.82 . 
8. Хадсон, Элисса. «Как объединить веб-аналитику и аналитику цифрового маркетинга, чтобы лучше расти». blog.hubspot.com . Проверено 26 марта 2021 г.
9. «Расширенная маркетинговая аналитика: обзор основных методов». импровадо.io . Проверено 26 марта 2021 г.
10. «Как Vineyard Vines использует аналитику для привлечения клиентов» . Гарвардское деловое обозрение . 8 июня 2018 г. ISSN  0017-8012 . Проверено 26 марта 2021 г.
11. «ИИ помогает автоматизировать задачи маркетинга в социальных сетях» . BestValued.com . 31 июля 2020 г. Проверено 22 марта 2022 г.