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.
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:
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.
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.