Анализ данных для улучшения маркетинговых стратегий

Главное - знать, какие объявления и рекламные каналы заинтересуют потребителей, на которых нацелена маркетинговая кампания. Для достижения этой цели рекламодатели применяют маркетинговые стратегии, основанные на данных, которые позволяют охватить целевую аудиторию кампании с помощью персонализированных сообщений, улучшающих впечатления потребителей.

По данным компании Invesp, занимающейся исследованием рынка, маркетинговые фирмы, превышающие поставленные цели по доходам, применяют методы персонализации в 83% случаев. Кроме того, компании, использующие персонализацию на основе данных, в пять-восемь раз увеличивают возврат инвестиций (ROI) на свои маркетинговые бюджеты.

Вот пять способов применения компаниями маркетинга, основанного на данных, а также инструменты и методы, которые помогают маркетологам достичь желаемой аудитории и эффективно донести свое сообщение.

Что такое маркетинг, ориентированный на данные

Понимание того, что такое маркетинг, основанный на данных, начинается с рассмотрения многочисленных изменений в поведении потребителей, произошедших за последние годы, и технологий, позволяющих собирать и анализировать огромные массивы данных о потребителях, рынках и отраслях. Маркетинг, ориентированный на данные, применяет новейшие возможности анализа данных для определения наиболее продуктивных медиазакупок и создания креативных, персонализированных информационных сообщений о продуктах.

Маркетинг, основанный на данных, в цифрах:

• 87% маркетологов считают данные самым недоиспользуемым активом своей организации.

• 64% маркетологов "твердо согласны" с тем, что маркетинг, основанный на данных, имеет решающее значение для успеха их кампаний.

• 49% руководителей брендов ощущают "значительное давление", требующее увеличения объемов маркетинга, основанного на данных.

• 44% маркетологов заявляют, что увеличение доходов от маркетинга является их главным приоритетом.

20% маркетинговых бюджетов США расходуется на маркетинг, основанный на данных.

Технологии открывают эру персонализированного маркетинга

Новые маркетинговые и рекламные технологии позволяют персонализировать все аспекты маркетинга. Ярким примером персонализированного маркетинга являются рекомендации товаров, которые клиенты Amazon получают при каждом входе в сервис онлайн-покупок.

Компания Stirista, специализирующаяся на цифровом маркетинге, описывает шаги, необходимые для реализации персонализированной маркетинговой кампании:

• Определите демографические характеристики целевой аудитории кампании, например, женщин в возрасте от 18 до 34 лет, которые тратят более 50$. в месяц на косметические средства.

• Определите продукты и услуги, приносящие наибольший доход в данной целевой категории.

• Используйте инструменты анализа данных, чтобы получить представление о целевой аудитории кампании, и преобразуйте эти сведения в персонализированный опыт для этих клиентов.

• Применяйте A/B-тестирование и другие варианты, чтобы узнать, какое сообщение и средство обеспечивает наибольший уровень вовлеченности клиентов.

Social Media Today описывает гиперперсонализированный цифровой маркетинг как сочетание интернет- и мобильных технологий для использования "всех форм данных, применяемых в унисон по всем маркетинговым каналам и на всех этапах пути клиента". Цель состоит в том, чтобы узнать, что хочет клиент, до того, как он это сделает, и в рекордно короткие сроки перевести покупателя из "верхней части воронки осведомленности в состояние счастья после покупки за счет более высокого и эффективного вовлечения на каждом этапе".

Методы, повышающие качество обслуживания клиентов

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:

• Унифицированные платформы данных о клиентах объединяют данные о клиентах из онлайновых и офлайновых источников для извлечения информации, которая формирует клиентский опыт.

• Проактивная аналитика на основе искусственного интеллекта обеспечивает сбор и анализ данных, преобразуя информацию о клиентах, маркетинговых программах и других бизнес-процессах в полезные сведения.

• Контекстное взаимодействие позволяет в режиме реального времени определить, на каком этапе пути находится клиент, например, просматривает отзывы о товаре или посещает магазин, и побудить его сделать следующие шаги на пути к желаемому результату.

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:

• Историческая ценность измеряет ценность клиента во времени и сравнивает ее с другими периодами и другими клиентами за те же периоды.

• Текущая ценность анализирует активность клиента за более короткий период времени, сравнивая недавнюю активность с прошлыми ценностями, чтобы определить влияние маркетинговых кампаний, новых предложений и изменения цен.

• Пожизненная стоимость применяет аналитику за более длительный период, умножая средний заказ клиента на частоту покупок, чтобы показать, как менялась ценность клиента с течением времени.

• Стоимость обслуживания позволяет сопоставить прибыль, получаемую клиентом, с затратами на его поддержку, чтобы выявить клиентов, "сливающих" услуги: клиентов, которые покупают мало или низкомаржинальные продукты, но требуют больших затрат на администрирование продаж и доставку.

Стратегии всеканального маркетинга

Маркетинговое сообщение компании должно оставаться последовательным, поскольку оно распространяется на разные платформы и устройства. MarTech Advisor описывает четыре компонента успешного омниканального маркетинга:

• Определите каналы, которые клиенты используют чаще всего, и увеличьте свое присутствие на этих каналах.

• Убедитесь, что маркетинговое сообщение единообразно в разных каналах с точки зрения присутствия, коммуникации, клиентского опыта и используемых процессов.

• Персонализируйте сообщение в наиболее подходящий момент. Персонализация повышает вовлеченность и лояльность к бренду.

• Измерять влияние маркетинговой деятельности на все каналы и постоянно оптимизировать процессы и сообщения для улучшения результатов.

Другие способы улучшения взаимодействия с клиентами

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:

• Инженерия принятия решений инвертирует традиционную модель маркетинга, сначала определяя возможности принятия решений, а затем проводя анализ данных. Это позволяет маркетологам сосредоточиться на целях, а не на самом анализе.

• Передовая аналитика использует интеллектуальные алгоритмы и другие инновационные методы анализа для сегментирования клиентов на основе их образа жизни, а не демографических данных. Это повышает точность и эффективность профилей клиентов.

• Передовые технологии включают машинное обучение и другие технологии искусственного интеллекта, такие как чат-боты, которые привлекают клиентов и управляют их взаимодействием с брендом. Чат-боты стали успешными благодаря тому, что они удобны для маркетологов и широко распространены среди клиентов.

5 маркетинговых стратегий, основанных на данных

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.

Персонализация клиентского опыта

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.

Координация маркетинга по всем каналам

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:

• Определите источники данных, среди которых могут быть телевидение, радио, мобильные приложения и оповещения, социальные сети, платный поиск, кампании влияния, традиционная пресса, видео, подкасты и другие медиа. Также следует продумать, как целевая аудитория будет использовать каждый источник в соответствии с целями кампании.

• Установите моделирование и атрибуцию, чтобы маркетологи могли подтвердить, что данные правильно классифицированы и отображены. Правильные решения, принимаемые маркетологами в отношении кампаний и ожиданий клиентов, зависят от высококачественных данных, которые доступны тогда и там, где они необходимы.

• Постоянно повышайте качество данных, применяя проверки и валидацию данных для подтверждения точности и надежности информации. Постоянные проверки необходимы, поскольку данные постоянно обновляются и комбинируются инновационными способами.

Использование предиктивной аналитики для создания профиля идеального клиента

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:

• Предиктивная аналитика выявляет модели поведения в данных, собранных компанией о клиентах и потенциальных клиентах. Эти закономерности преобразуются в интеллектуальные данные, определяющие, какие клиенты являются высококачественными (с высокой вероятностью конверсии в продажи), а какие - низкокачественными (с низкой вероятностью конверсии в продажи).
• Качественные данные являются основой аналитического механизма и моделей. Данные должны быть своевременными, актуальными, точными и доступными тогда, когда и где они нужны. Неточные и устаревшие данные искажают модель и снижают ее полезность.
• Опыт сотрудников должен быть преобразован в форму, которая может быть импортирована в модель машинного обучения. Интерфейс, связывающий сотрудников с аналитической системой, должен обеспечивать доступ к результатам анализа в режиме реального времени, что позволит постоянно совершенствовать модель.

Применение больших данных для отслеживания рентабельности маркетинга

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:

• Разрушить ведомственную замкнутость, чтобы обеспечить свободный поток данных по всей организации. Кроме того, компании должны обеспечить удобство интеграции данных с другими системами и обмена ими с внутренними и внешними источниками, например, обмен демографическими данными из социальных сетей с маркетологами-партнерами и внутренними командами поисковой оптимизации (SEO).

• Убедитесь, что потоки данных обновляются в режиме реального времени, что способствует быстрому принятию мер на основе своевременной и точной информации. Включите в поток данных "следы", чтобы маркетологи могли сравнивать результаты прошлых кампаний с текущими. Потоковая аналитика помогает маркетологам выявить новые бизнес-модели, усовершенствования продуктов и источники дохода.

• Применяйте средства визуализации, упрощающие сложные данные и представляющие результаты аналитики в более доступной для не математиков форме. Визуализация также помогает специалистам по анализу данных и маркетологам обсуждать результаты анализа и их последствия для будущих кампаний.

• Проводите разумные бизнес-эксперименты, основанные на вариациях маркетинговых подходов, чтобы получить представление и обнаружить альтернативные варианты. Даже простые бизнес-эксперименты могут дать ключи к возможностям быстрого роста доходов.

• Принимать маркетинговые решения на основе данных о прошлых клиентах, используя инструменты, основанные на данных, для присвоения значений неизвестным, прогнозирования возможных препятствий и определения наилучших способов избежания и снижения рисков.

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.

Операционная модель, основанная на данных

Определите действенные инсайты

• Данные о производительности

• Оперативные данные

• Контекст

Высокое качество, надежность, доступность

• Распространение

• Унификация

• Качество

Культура, структура и ресурсы, поддерживающие использование данных

• Активизация

• Культура

• Компетенции

Преимущества маркетинга, основанного на 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.

Повышение эффективности медиазакупок и таргетирования потребителей

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:

• Привлечение клиентов, которые уже не работают, путем предоставления им предложений на самые продаваемые продукты компании.

• Выявить сезонных покупателей и предсказать, когда они будут наиболее восприимчивы к специальным предложениям по их любимым категориям товаров.

• Убедить офлайн-покупателей стать онлайн-покупателями, предлагая им персональные рекомендации и акции, доступные только в режиме онлайн.

• Повышение вовлеченности в работу с брендами компании путем продвижения эксклюзивных предложений для постоянных клиентов и стимулирования высокодоходных покупателей к участию в программах лояльности.

• Повышение привлекательности предыдущей покупки путем предоставления скидок на соответствующие аксессуары или другие дополнительные товары.

• Перекрестные продажи на основе предыдущей покупки клиента с помощью акций на товары аналогичной категории, например, планшеты для покупателей ноутбуков.

• Информировать клиентов о новых продуктах, ориентируясь на частых покупателей аналогичных товаров.

• Продвигать обновления приобретенных продуктов при появлении новых версий.

Постоянное обновление маркетингового сообщения

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:

• Убедитесь, что ваш сайт соответствует вашему сообщению. Продукты и маркетинговые стратегии часто меняются быстрее, чем элементы на сайте компании. Например, наиболее важные атрибуты представленных продуктов должны соответствовать сообщению в описании компании "Что мы делаем".

• Поддерживайте последовательность сообщений. Когда сообщение обновляется на одном носителе, это изменение должно быть представлено в соответствующей информации на всех остальных платформах.

• Обновляйте вспомогательные маркетинговые материалы. Например, у компаний часто есть стандартный питч-дек, который знакомит клиентов с компанией и ее продуктами. При каждом обновлении рыночного сообщения необходимо перерабатывать питч-дек и другие маркетинговые ресурсы в соответствии с изменениями.

• Убедитесь, что сотрудники проинформированы о новом послании. Подготовьте презентацию об обновлении, с которой смогут ознакомиться внутренние сотрудники, новые сотрудники и партнеры.

• Подчеркните, как продукт отвечает потребностям клиентов сегодня. Продукты развиваются в соответствии с меняющимися потребностями клиентов. Маркетинг, основанный на данных, помогает компаниям быть в курсе проблем, с которыми сталкиваются их клиенты, и объяснять, как продукт решает эти проблемы.

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.

Методы повышения эффективности удержания клиентов

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:

• За что-то стоять. Потребители устанавливают долгосрочные отношения с брендами, которые разделяют их ценности. Маркетинг, основанный на данных, помогает компаниям донести свои ценности до потребителей.

• Разделять динамику развития компании. Когда компания разрабатывает новый продукт или совершенствует существующий, она создает внутренний импульс, который двигает бизнес вперед. Поделитесь этим импульсом с клиентами с помощью маркетинговых сообщений компании.

• Обучите клиентов тому, как использовать продукт. Сделайте обучение частью маркетинговых усилий, предлагая ввод в эксплуатацию продукта, электронные письма по жизненному циклу, онлайн-обучение и доступ к экспертам по продукту.

• Неожиданный ответ. Неизменно хорошее обслуживание является одним из главных факторов повторных покупок и рекомендаций. Маркетинговая стратегия должна использовать данные для упреждающего обращения к клиентам с целью проверки или просто для того, чтобы сказать "спасибо".

• Относитесь к постоянным клиентам как к членам королевской семьи. Люди ценят усилия компании, направленные на то, чтобы они чувствовали себя особенными. Маркетинг, основанный на данных, позволяет получить информацию о высокоценных клиентах компании, которая может быть использована для демонстрации того, насколько компания ценит их лояльность.

Использование машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации маркетинговых операций

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 стратегий динамического ценообразования позволяет компаниям предлагать гибкие цены на продукцию в зависимости от спроса покупателей, тенденций рынка и других условий. Машинное обучение позволяет получать актуальные данные, которые делают динамическое ценообразование более эффективным.

• Используйте чат-боты для обеспечения круглосуточной поддержки, которая может быть персонализирована на основе данных, полученных системой из внутренних и внешних источников данных о клиентах. Машинное обучение также помогает персонализировать покупательский опыт, как, например, рекомендации Amazon и Netflix.

• Привлечение lifetime клиентов за счет использования информации о поведении и предпочтениях клиентов, которую машинное обучение извлекает из массивов данных компании. Чем больше компания знает о своих клиентах, тем точнее она может предугадать их будущие потребности и поведение.

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.

Заполните форму, чтобы получить доступ к системе сбора и обработки данных из разговоров МОПов с клиентами: