Duomenimis pagrįsta rinkodara: kas tai?
Duomenimis pagrįsta rinkodara – tai rinkodaros komandų strategijų kūrimas, remiantis didžiųjų duomenų analize. Ši analizė suteikia įžvalgų apie klientų pageidavimus ir platesnes tendencijas, kurios gali daryti įtaką rinkodaros kampanijos sėkmei.
Anksčiau duomenimis grįsta rinkodara buvo retas reiškinys, tačiau šiandien daugybė nišinių medijos kanalų ir besikeičiantys vartotojų lūkesčiai pavertė duomenų analizę neatsiejama modernių rinkodaros kampanijų dalimi.
Reklamos švaistymas: netikslios atribucijos statistika ir sprendimai
Duomenimis pagrįsta medijos planavimo strategija dabar yra remiama didžiulėmis informacijos apimtimis, kurias turi organizacijos. Rinkodaros komandos renka duomenis naudodamos programas arba svetaines ir, taikydamos tinkamus atribucijos modelius, gali stebėti kiekvieną prekės ženklo sąveiką kliento kelionėje. Kai visa ši informacija yra išanalizuojama, rinkodaros komandos gali nustatyti:
– Kokie kūrybiniai elementai sukėlė daugiau sąveikų
– Kurie kanalai suteikė didžiausią investicijų grąžą
Remdamiesi šiomis įžvalgomis, organizacijos gali tobulinti kampanijas, kad užtikrintų geriausią klientų patirtį ir didžiausią rinkodaros investicijų grąžą.
Duomenimis pagrįstos rinkodaros nauda
Šiuolaikiniai vartotojai yra perkrauti prekės ženklų rinkodara ir žinutėmis, dėl to jie tampa vis labiau atidūs. Naudojant duomenimis pagrįstą strategiją, rinkodaros komandos gali smarkiai padidinti tikimybę, kad tikslinė auditorija paspaus skelbimą, prisijungs prie seminaro, perskaitys tinklaraščio įrašą ar atliks kitą veiksmą, kuris padės pasiekti konversijos tikslą.
Pagrindiniai privalumai:
– Geresnė klientų patirtis: Duomenimis pagrįsta rinkodara naudoja detalius vartotojų profilius klientų patirčiai gerinti. Personalizuota patirtis sukuria pasitikėjimą tarp kliento ir prekės ženklo bei teigiamą klientų patirtį.
– Tikslesnė atribucija: Analitiniai įrankiai leidžia rinkodaros komandoms nustatyti, kuri biudžeto dalis turi didžiausią poveikį konversijoms ar prekės ženklo matomumui. Atribucijos modeliai, tokie kaip apjungtas rinkodaros matavimas suteikia išsamų kliento kelionės vaizdą.
– Aktualus turinys: Duomenų analizė leidžia suprasti, kokie kūriniai, vizualai, tekstai ir turinys labiausiai patinka tikslinei auditorijai. Tai leidžia kurti pritaikytą turinį, kuris geriau atliepia vartotojų poreikius.
– Geresni sprendimai:Duomenimis pagrįsta rinkodara leidžia priimti labiau pagrįstus sprendimus, nes remiasi realiais duomenimis, o ne intuicija. Tačiau rinkodaros komandos turi atsižvelgti tiek į racionalius, tiek emocinius veiksnius, kurie daro įtaką vartotojo sprendimams.
Duomenimis pagrįstos rinkodaros iššūkiai
Nebūti invazyviais: Nors vartotojai nori personalizuotos patirties, jie nenori, kad organizacijos apie juos viską žinotų. Be to, vartotojai nori suprasti, kaip bus naudojami jų pateikti duomenys. 79 proc. vartotojų nutraukia verslo santykius su įmonėmis, jei sužino, kad jų duomenys buvo rinkti ar naudojami be jų sutikimo.
Prastos kokybės duomenys: Norint turėti planą, grindžiamą duomenimis, jums reikia tinkamų duomenų. Jei rinkodaros planas grindžiamas netiksliais ar nepilnais duomenimis, rezultatai bus netinakmi ir netikslūs.
Sudėtingumas: Duomenimis pagrįstos rinkodaros strategijos diegimas užtrunka laiko ir reikalauja išteklių. Taip pat sudėtinga nustatyti tinkamą pradinį tašką. įmonės turi turėti detalią planą arba pasitelkti trečiąsios šalies komandą.
Geriausios praktikos
– Kurti vertę vartotojams: Kiekviena kampanija, paremta duomenimis, turėtų atsakyti į klausimą: „Kas iš to vartotojui?“
– Pabrėžkite aiškius privalumus: Vartotojai labiau linkę pateikti savo asmeninę informaciją, jei mano, kad jie gaus geresnius pasiūlymus ar daugiau vertės iš savo sąveikos su prekės ženklu. Aiškiai parodykite klientams, kad jie gaus kažką naudingo, jei leis jūsų organizacijai naudoti jų duomenis ir kurti naudotojų profilius. Tai gali būti asmeniniai produktų pasiūlymai arba vidinė informacija naujienlaiškio formatu.
– Būti skaidriems: Daugeliui vartotojų rūpi, kaip organizacijos naudoja jų duomenis – nuo invaziškų pranešimų iki rizikos, kad jų duomenys bus pavogti per jūsų tinklo pažeidimą. Rinkodaros komandos turi būti itin skaidrios, kokia informacija renkama, kaip ji bus naudojama ir kaip ji bus saugoma ir apsaugota. Be to, suteikite klientams galimybę keisti savo duomenis arba ištrinti savo paskyrą.
Duomenimis pagrįstos rinkodaros pavyzdžiai
Duomenimis pagrįsta rinkodara gali būti efektyviai naudojama trumpalaikėse našumo kampanijose arba ilgalaikėse prekės ženklo kūrimo kampanijose. Štai keletas būdų, kaip rinkodaros komandos gali naudoti duomenis savo strategijose:
– Tikslinė žinutė: Atribucijos duomenys gali suteikti jūsų komandai įžvalgų, kokio tipo žinutės yra veiksmingiausios pritraukiant tikslinės auditorijos dėmesį. Šie duomenys informuoja naudotojų profilius su tokia informacija kaip „reaguoja į humorą skelbimuose” ir pan.
– Geresnis prekės ženklo įvaizdis: Duomenų rinkimas ir analizė leidžia rinkodaros komandoms geriau stebėti prekės ženklo kūrimo pastangas, kurios, nors ir svarbios, yra sunkiau kiekybiškai įvertinamos. Per prekės ženklo iniciatyvas organizacijos gauna didesnį matomumą apie vartotojų vertybes, į kurias jos gali kreiptis kaip prekės ženklas. Prekės ženklo žinomumas ir lojalumas yra būtini klientų išlaikymui ir ilgalaikiam augimui
Teisingi kanalai ir laikas: Duomenų analizė padeda nustatyti tinkamiausius kanalus ir laiką reklamai, kad ji būtų efektyviausia.
Duomenimis pagrįsta rinkodara suteikia galimybę organizacijoms ne tik efektyviau pasiekti savo auditoriją, bet ir kurti tvarius, pasitikėjimu grįstus santykius su klientais. Atsakingai naudojant duomenis, galima sukurti kampanijas, kurios ne tik atliepia vartotojų poreikius, bet ir padeda pasiekti ilgalaikių verslo tikslų.
Straipsnis paruoštas remiantis “Marketing revolution” duomenimis.
https://www.marketingevolution.com/marketing-essentials/data-driven-marketing
