Data driven решения это + 3 решения для бизнеса

Все наши действия в сети оставляют электронный след и указывают на индивидуальные потребительские характеристики. В режиме нон-стоп каждый из нас является объектом маркетинговых исследований, в том числе элементом data driven маркетинга. Если хотите знать, как обратить технологию data driven на пользу своему бизнесу, читайте статью до конца.

Data driven решения - это

Data-driven решения — это метод сбора/анализа и использования сведений о клиентах компании в целях оптимизации рекламных акций и выгодного маркетингового взаимодействия.

Вам кажется, что YouTube волшебным образом предугадал ваши желания и выдал список каналов/роликов, которые вас интересуют? Нет, это не волшебство, это работа аналитического инструмента Data-driven.

это работа аналитического инструмента Data-driven.

Его задача собрать воедино информацию о персональных предпочтениях, мотивах, способах получения того продукта, который интересен вам, как потребителю. А затем предложить продукт, опережая ваши действия в этом направлении. При этом технология включает в себя поиск эффективных каналов взаимодействия, включая лучшее место и время.

Главные преимущества Data-driven - это сегментация ЦА, персонализация коммерческого предложения и возможности тестирования наилучшего канала коммуникации. Как результат, компания имеет достаточно информации для грамотной подачи рекламы, и соответственно, для экономии рекламных бюджетов.

Принципы работы

Можно выделить 3 принципа работы Data-driven:

Информация - главный актив.

Необходимо обеспечить чистоту, надежность и актуальность информации о поведении клиентов, чтобы сформировать грамотные управленческие решения.

Привлечение специалистов в сфере расширения аудитории и прогнозной аналитики - производственная необходимость.

Не стесняйтесь привлекать сторонние ресурсы высокого класса, в том числе человеческие. Создавайте узкоспециализированные команды для решения задач (от общения с потребителями до сегментации ЦА).

Быстрота тестирования и анализа - тренд 2021-22 гг.

Однако аналитическая деятельность в режиме реального времени возможна только при условии автоматизации части бизнес-процессов.

Этапы принятия data driven решения

Этапы принятия data driven решения - это методика формирования процесса, способствующая его максимальной эффективности, а именно:

Розыск и сбор ЦА.

За основу берется стандартная процедура анализа демографической информации (пол, возраст, география проживания, образование, уровень дохода и притязаний, интересы и предпочтения потребителей).

2.Установка целей и задач принятия решений.
Необходимо выбрать одну приоритетную цель из списка:

рост объемов заказов/покупок;
увеличение конверсии сайта;
рост трафика;
расширение зоны узнаваемости/лояльности/доверия аудитории;
повышение сервиса и уровня обслуживания.

3.Сбор сведений о клиентах (реальных и потенциальных).
Как говорилось выше, информация должна соответствовать критериям чистоты, точности, качества и свежести, чтобы избежать риска принятия неправильных решений.

4.Аналитическая работа.
Нужно использовать специальные аналитические инструменты и метрики, а также сервисы для визуализации данных. Не волнуйтесь, технические средства быстро окупятся.

5. Реализация идеи + тестирование.
Цель данного этапа - оптимизация пользовательского пути клиента. Делайте ставку на персонализацию. Выбирайте лучший вариант канала коммуникации, рекламного объявления или письма для рассылки с помощью A/B тестирования. Выясняйте - какой вариант вызывает больший отклик ЦА. В долгосрочной перспективе такой подход позволит увеличивать ROI и экономить бюджеты.

3 решения для бизнеса

Мы - маркетологи агентства ADWAI рекомендуем применять Data-driven в следующих ситуациях:

При запуске нового продукта.

Мега важно в самом начале запуска нового товара/услуги определить и сегментировать ЦА, выявить ее боли/потребности, спрогнозировать будущую прибыль и детально изучить конкурентов. Инструменты Data-driven просто необходимы.

Для доработки продукта.

Располагая информацией о покупательской модели поведения, о составе заказов и их периодичности, о среднем чеке, можно принять ряд решений об улучшении качества продукта и его сервиса. Для этого нужно собирать и анализировать отзывы, обращения в техподдержку, пользовательский контент.

Для увеличения конверсии.

Чтобы улучшить конверсионные показатели, нужно знать подробности о поведении реальных покупателей (как узнали о товаре/компании, что привлекло, каким путем шли к покупке и пр.). А на основе полученных данных нужно корректировать контент-стратегию, улучшать юзабилити и углублять воронки продаж посредством Data-driven.

Кейс

Как мы сделали 100+ заявок на услуги фотографа и при чем здесь технология Data-driven?

В проекте по привлечению клиентов для свадебного и семейного фотографа Екатерины Рудновой мы запустили масштабную таргетированную рекламу. Ее основой является тщательное сегментирование аудитории и тестирование большого количество рекламного материала.

Посмотрите на результаты работы:

А вот отзыв от заказчицы:

Нужна помощь специалистов, владеющих техникой Data-driven? Заполняйте форму связи.

Заключение

Чтобы стать современной Data-driven компанией, необходимо создавать системный механизм сбора, обработки и анализа большого объема информации. Основой data-менеджмента должно быть получение качественных и достоверных сведений о потребительском поведении. Только при таком условии управленческие решения будут верными.