Сравнение Yandex SpeechKit и SalesAI: какие возможности предлагает каждая платформа для анализа звонков, в чём ключевые различия
Узнайте, как речевая аналитика может радикально улучшить показатели продаж вашей компании, анализируя диалоги и обучая команду на основе данных
Речевая аналитика imot.io или SalesAI? Узнай, какая платформа лучше подходит для вашего бизнеса и где больше пользы в реальных сценариях.
Маркетинговый анализ – это важный, действенный инструмент, основанный на сборе и анализе данных для лучшего понимания потребностей аудитории. С помощью аналитики компания определяет предпочтения клиентов и создает стратегии ведения бизнеса.
Анализ маркетинговой стратегии требуется для выявления нюансов, которые нуждаются в оптимизации. Его функцией является нахождение наиболее действенные способы достижения поставленных задач. С помощью анализа из больших объемов информации извлекаются ценные данные, которые дают возможность понять какие пути продвижения работают, а какие нет. Аналитический подход в маркетинге представляет собой работу, состоящую из нескольких этапов:
Аналитика данных в маркетинге – это нужный и важный инструмент, использование которого позволяет:
Трудности, связанные с анализом данных в маркетинге
Основной трудностью для аналитиков и маркетологов при сравнительном анализе является большой объем информации, из которой нужно извлечь ценные сведения. Для этого необходимо проанализировать и зафиксировать каждое действие пользователя с контентом. Это нелегкая задача. Еще одной сложностью в работе является разнообразие источников, где из каждого канала нужно собрать информацию и унифицировать ее до нужного формата.
Аналитика маркетинга бывает описательной, прогностической или прескриптивной. Каждый вид имеет свои особенности.
Процесс, заключающийся в сборе, обработке и анализе метрик для понимания и описания прошлых и текущих событий. На основе оценки прошлых событий выявляется причина текущего положения дел.
Для поиска стратегии ведения бизнеса применяется прогностическая аналитика, показатели которой позволяют анализировать паттерны потребительского поведения, текущие тренды и предугадывать изменения спроса, предпочтений клиентов и динамику рынка. Для правильного прогноза маркетологу необходимо собрать и обработать большой объем данных, от которых зависит точность исследований.
С помощью данного аналитической модели удается не только проанализировать прошлую и текущую информацию, но и предоставить рекомендации для дальнейших действий. Использовать прескриптивную аналитику важно в быстро изменяющихся условиях рынка, во время неопределенности, чтобы компания могла оптимизировать ресурсы и действия, полностью адаптируясь к изменениям.
Анализ маркетинговой стратегии подбирается в соответствии с целями и задачами исследования.
Представляет собой оценку оптимизации, грамотного использования и комбинирования продукта, цены, мест распределения и продвижения. То есть, основных компонентов продукта. Для успешного маркетинга микс необходимо четкое понимание рынка, конкурентов и покупательских потребностей. Моделирование выполняется в постоянно изменяющихся рыночных условиях и потребительском поведении.
Моделирование атрибуции позволяет определить наиболее влиятельные каналы продвижения, которые заставляют потребителя действовать и roi – возврат от инвестиций и расчет показателей. Данный маркетинговый анализ дает возможность развивать эффективные каналы, сосредоточиться на их развитии и скорректировать или отказаться от неэффективных каналов.
Прогнозирование применяется большими и малыми предприятиями для выявления тенденций и закономерностей развития. С его помощью удается предвидеть будущее конкретной сферы деятельности и спланировать действенные стратегические шаги.
Способ аналитики в маркетинге, основанный на разделении покупательских групп по потребностям, интересам и поведению. На основе полученных данных выполняется настройка продукта под требования покупателя. Клиентская аналитика – это метод исследования разных групп потребителей по возрасту, полу, географическому положению, поведенческому фактору и т. д.
Маркетинговый анализ конкурентов позволяет понять действия, стратегии, сильные и слабые стороны других компаний. Некоторые методы берутся в качестве примера подражания, от других, наоборот, нужно отказаться. С помощью анализа конкурентов удается создать и предложить покупателю уникальный продукт.
Данный процесс в маркетинге используется для выявления необычных паттернов, которые указывают на возможные риски и проблемы. При выявлении аномалий обеспечивается безопасность данных и управление рисками.
Аналитика маркетинга становится главным средством для сбора, обработки и анализа данных, с помощью чего удается получить долгожданные результаты, предвидя будущие рыночные изменения и заранее адаптируясь к ним. Эффективность используемых стратегий зависит от:
Для сбора, обработки и анализа информации используются современные технологии и программное обеспечение, позволяющие определить скрытые тенденции, закономерности, риски. Они позволяют сделать точные прогнозы. Однако, мир маркетинга меняется стремительно. Новые, эффективные методологии требуют от аналитика постоянного обучения и развития.
Как стать Data Driven Директором по продажам, наш канал в Telegram: VP of sales.
Аналитика маркетинга становится главным средством для сбора, обработки и анализа данных, с помощью чего удается получить долгожданные результаты, предвидя будущие рыночные изменения и заранее адаптируясь к ним. Эффективность используемых стратегий зависит от:
Для сбора, обработки и анализа информации используются современные технологии и программное обеспечение, позволяющие определить скрытые тенденции, закономерности, риски. Они позволяют сделать точные прогнозы. Однако, мир маркетинга меняется стремительно. Новые, эффективные методологии требуют от аналитика постоянного обучения и развития.
В исследовании Harvard Business Review, проведенном при поддержке SAS, Intel и Accenture, способность предоставлять уникальный клиентский опыт в режиме реального времени во всех точках контакта с клиентами названа лучшим способом для компаний выделиться на фоне конкурентов. В исследовании описываются три взаимосвязанные возможности, которые позволяют компаниям применять аналитику и глубокие знания для создания эффективного клиентского опыта:
Аналитика потребительской ценности
Аналитика потребительской ценности призвана помочь компаниям определить, какие клиенты являются наиболее прибыльными, а какие — наименее.
Это те показатели, которые используются в анализе стоимости клиента для определения его ценности для бизнеса:
Маркетинговое сообщение компании должно оставаться последовательным, поскольку оно распространяется на разные платформы и устройства. MarTech Advisor описывает четыре компонента успешного омниканального маркетинга:
Проблема, с которой сталкиваются отделы маркетинга, планирующие реализовать стратегию работы с данными, заключается в интеграции разнообразных данных, получаемых из различных внутренних и внешних источников. Как поясняет MarTech Series, значительная часть данных должна быть очищена и обработана, прежде чем их можно будет использовать.
Формула технологии привлечения клиентов позволяет маркетологам оценить имеющиеся технологии по трем категориям:
Чем больше компания знает о своих клиентах и потенциальных покупателях своей продукции, тем успешнее ее маркетинговые усилия. Цель маркетинга, ориентированного на данные, — конвертировать информационные активы компании в продажи. Вот пять способов, с помощью которых маркетологи используют знания о целевой аудитории, полученные из внутренних и внешних источников данных.
Лучший способ привлечь внимание людей — это адаптировать контент и онлайн-взаимодействие на основе их демографических данных, истории покупок, онлайн-активности и другой информации о них. Например, компания DirecTV создала персонализированную маркетинговую кампанию, ориентированную на людей, которые недавно переехали, как объясняет маркетинговая служба Adverity.
DirecTV знала, что при переезде на новое место люди с гораздо большей вероятностью попробуют новые услуги. Компания объединила данные почтовой службы США о заявлениях на смену адреса с персонализированной версией домашней страницы, которую могли видеть только эти люди. В результате конверсия на персонализированной странице оказалась выше, чем на стандартной, несмотря на то, что на последней предлагалась подарочная карта на 300$ для новых клиентов.
Распространенной методикой реализации многоканального подхода к маркетингу на основе данных является разрешение идентичности. Компания Acxiom, специализирующаяся на веб-маркетинге, определяет идентификацию как «способность последовательно и точно распознавать объект, будь то человек, место или предмет, а также связанные с ним отношения, основываясь как на физических, так и на цифровых атрибутах». Эта методика позволяет координировать маркетинг по всем каналам на основе индивидуальных характеристик, интересов и технологического следа каждого клиента.
Marketing Evolution описывает трехэтапный подход к автоматизации омниканальной маркетинговой кампании:
Интеграция предиктивной аналитики с маркетингом, основанным на учетных записях, позволяет компаниям нацеливаться на учетные записи, соответствующие профилю идеального клиента (ICP) компании. Компания Leadspace, специализирующаяся на цифровом маркетинге, объясняет, что ICP позволяет отделам продаж и маркетинга компании беспрепятственно координировать свои усилия, чтобы «направлять лучших клиентов по воронке продаж«.
Решение на основе ИИ для разработки ICP состоит из трех частей:
Преобразование больших данных в инсайты требует объединения науки аналитики с искусством доведения полученных результатов до практического применения. По данным TechGenyz, на каждый доллар, потраченный на аналитику и решения для бизнес-аналитики, компании получают в среднем 13Х, что представляет собой ROI в размере 1301%.
TechGenyz описывает пять способов применения науки о данных для повышения ROI маркетинговых кампаний:
Компания Digital Doughnut определяет «перенос данных» как процесс передачи офлайновых данных, таких как почтовые адреса, номера телефонов и данные о покупках в магазинах, на онлайновые платформы для маркетинговых целей. Поскольку для связи данных из двух сфер используется персональная информация (PII), передача данных подразумевает их анонимизацию перед передачей.
Использование оффлайновых данных помогает маркетологам лучше понять клиентов своей компании. Это помогает маркетологам ориентироваться на потенциальных клиентов и создавать персонализированные сообщения на основе данных о клиентах.
1. Требования к инсайтам:
Определите действенные инсайты
2. Управление данными:
Высокое качество, надежность, доступность
3. Развитие коллектива:
Культура, структура и ресурсы, поддерживающие использование данных
Внедрение маркетинга, основанного на данных, очень выгодно, поскольку позволяет проводить более эффективные маркетинговые кампании, повышать узнаваемость бренда и лояльность клиентов. Вместо того чтобы гадать, чего хотят люди, маркетологи могут использовать информацию о потребителях, полученную из различных источников, и основывать свои маркетинговые решения на достоверных данных.
Маркетинг, основанный на данных, повышает эффективность медиазакупок компании, нацеливает ее на наиболее восприимчивых клиентов и доносит до них релевантные сообщения. Сочетание больших данных и аналитики на основе искусственного интеллекта позволяет маркетологам с беспрецедентной точностью нацеливаться на клиентов.
Маркетинговый сервис Criteo описывает восемь стратегий таргетирования клиентов:
Для поддержания свежести коммуникаций с клиентами маркетологам необходимо постоянно обновлять маркетинговое сообщение, изменяя его содержание таким образом, чтобы привлечь внимание людей, которые с наибольшей вероятностью отреагируют на него положительно. Компания Trew Marketing дает пять советов, как не допустить устаревания маркетингового сообщения:
Как использовать информацию, полученную на основе данных
Бизнес-анализ, полученный в результате маркетинга на основе данных, может быть использован для укрепления бренда компании, отслеживания конкурентов и оптимизации ценообразования. Компании продолжают находить новые и полезные способы использования данных.
Маркетинг, основанный на данных, может повысить эффективность работы по удержанию клиентов за счет упрощения процесса получения обратной связи от клиентов и принятия соответствующих мер. Маркетинговая служба Help Scout представляет стратегии удержания клиентов, подтвержденные исследованиями:
Машинное обучение и другие методы искусственного интеллекта используются для автоматизации некоторых маркетинговых операций, выявления новых перспективных сегментов рынка и улучшения обслуживания клиентов с учетом меняющихся предпочтений и условий рынка. Алан Шарп описывает три способа, с помощью которых машинное обучение улучшает автоматизацию маркетинга:
Применение на практике маркетинга, основанного на данных
В ближайшие годы весь маркетинг будет основан на данных. Компании, которые смогут воспользоваться интеллектуальным потенциалом, который можно извлечь из информации, собранной о своих клиентах, получат преимущество перед конкурентами. Более того, лояльность и привязанность к бренду, которые формируются с помощью маркетинга, основанного на данных, будут приносить дивиденды в будущем — по крайней мере, до появления следующей революционной технологии.
