Хотите знать, что представляет собой маркетинг на основе данных и какие преимущества он может дать вашей компании? Вам поможет наше углубленное руководство. В интервью изданию MarTech Today, Джулия Стед, вице-президент по маркетингу компании Invoca, сказала, что «[Маркетинг на основе данных] начался в 1980-х годах со специалистов по прямому маркетингу, которые хотели поднять свои компании на более высокий уровень благодаря персонализации, опирающейся на данные». Из этой статьи вы узнаете, в чем важность такой персонализации, какие преимущества она может дать вашему бренду и как создать собственную стратегию маркетинга на основе данных.
Что такое маркетинг на основе данных?
Маркетинг на основе данных представляет собой стратегию, опирающуюся на управление данными при принятии решений. Источником таких данных служат маркетинговые инструменты, в том числе платформы управления проектами и анализ социальных сетей. Все, что способно отслеживать, измерять и анализировать маркетинговые данные за прошлые периоды, можно использовать для создания эффективной стратегии управления будущими кампаниями.
Цель маркетинга на основе данных — сделать каждую часть контента более персонализированной. В данном случае персонализация означает обращение к потребностям и интересам целевых аудиторий, которые вы пытаетесь охватить. Хотя вы можете и обязаны провести исследование рынка в рамках маркетинговой подготовки, персонализация даст вам точные факты и цифры, демонстрирующие, что является наиболее подходящим для каждой отдельной аудитории. Тем самым вы устраняете фактор неопределенности, экономите время на исследованиях и заполняете крупнейшие пробелы в знаниях, чтобы ваша команда смогла повысить эффективность всей маркетинговой деятельности.
Чем это отличается от традиционного маркетинга, не опирающегося на данные? Вместо того, чтобы обращаться с одним маркетинговым посланием ко всей аудитории, маркетологи получают возможность определить, какие сообщения, предложения и дополнительные продажи нужны каждой отдельной группе. Хотя в прошлом общие предложения могли быть достаточно результативными, формирование узконаправленного подхода приводит к повышению уровня конверсии, оптимизации маркетинговых затрат и построению более длительных и полноценных отношений.
В чем преимущества маркетинга на основе данных?
У маркетинга на основе данных есть множество преимуществ. Он менее трудоемок, более эффективен и результативен. И главное — он адаптирован к вашему уникальному бизнесу и дает вам ценную информацию, которую вы нигде больше не найдете. При правильном использовании маркетинг на основе данных можно применять для повышения общей производительности. Вместо того, чтобы гадать о желаниях вашей аудитории, вы можете свериться с фактическими данными и увидеть, что ей на самом деле нужно.
Но вы не обязаны верить нам на слово. Поскольку речь идет о данных, мы считаем своим долгом привести результаты исследований и примеры из практики, подтверждающие преимущества маркетинга на основе данных.
- Взвешенные решения. По данным экспертов с сайта Think With Google, «почти две трети ведущих маркетологов утверждают, что решения, принятые на основе данных, гораздо успешнее тех, которые были приняты по наитию».
- Повышенная рентабельность. Айят Шукайри, сооснователь компании Invesp, выяснил, что «компании, применяющие персонализацию на основе данных, увеличили рентабельность своих инвестиций в маркетинг в 5-8 раз».
- Рост прибыли. Анализируя данные опроса, проведенного Forbes, специалисты из компании ATTOM Data Solutions пришли к выводу, что «компании, внедряющие маркетинг на основе данных, чаще получают преимущества над конкурентами и повышают прибыльность. На самом деле вероятность того, что они смогут оставаться прибыльными год за годом, увеличивается в шесть раз».
- Конкурентные преимущества. Издание Forbes Magazine называет аналитику «оружием бизнеса», потому что она показывает, что происходит с вашими данными на каждом канале. Это позволяет вам быстрее, чем конкуренты, реагировать на важные события на пути клиента к покупке, что дает вашей команде конкурентное преимущество.
Другими словами, специалистам по маркетингу на основе данных гораздо проще создавать и утверждать кампании, которые впоследствии ведут к увеличению рентабельности и прибыльности, и обходить конкурентов в решающие моменты цикла продаж.
Какая информация используется для маркетинговых кампаний на основе данных?
Информация о клиентах делится на четыре категории: персональная информация, информация о взаимодействии, поведенческая информация и информация об отношении. Эти категории соответствуют определенным аспектам вашей аудитории и того, на что она реагирует.
- Персональная информация, например адреса электронной почты и номера телефонов, помогает маркетологам больше узнать об отдельных клиентах и выявить закономерности в личных интересах представителей целевой группы. Собирать персональную информацию можно только с разрешения участника опроса, и для этого требуется, чтобы он уделил вам немного времени — хотя бы несколько минут. Чтобы получить больше ответов, предлагайте участникам бесплатные информационные материалы или учебные пособия.
- Информация о взаимодействии показывает, на какие маркетинговые мероприятия реагируют или не реагируют ваши лиды. Взаимодействием может быть что угодно — от «лайков» под публикацией в социальной сети до совершения покупки после письма из почтовой рассылки.
- Поведенческая информация, такая как история покупок клиента, помогает составлять более точные профили и делать более заманчивые предложения. Например, вы можете провести A/B-тестирование с использованием целевых рекламных объявлений.
- Информация об отношении помогает понять, насколько сильно вашей аудитории нравятся ваши продукты или обслуживание. Такие данные можно собирать на сторонних сайтах с обзорами, например Yelp, или на отраслевых платформах, таких как TripAdvisor. Хэштеги в социальных сетях, онлайн-инструменты для управления репутацией и фокус-группы также являются хорошими источниками данных.
Мнения о том, какие маркетинговые показатели необходимо использовать в ходе кампаний, опирающихся на данные, сильно различаются. Писатель Марк Джеффри считает, что есть 15 показателей, которые должен знать каждый маркетолог. В то же время, по мнению Джона Дэвиса, чтобы добиться успеха, вам нужны 110 ключевых маркетинговых показателей. Но, как и в любой маркетинговой деятельности, правильный ответ зависит от того, какую цель вы стремитесь достичь.
Ваши маркетинговые цели определяют, какой тип информации нужен вам для той или иной кампании, опирающейся на данные. В целом маркетологам следует собирать информацию о поведении клиентов, продажах и эффективности отдельных каналов. Оценивая свои конкретные цели, вы наверняка обнаружите частичные совпадения между выбранными вами KPI и данными, которые вам нужно будет собрать для принятия более взвешенных решений.
Специалисты из агентства Altitude Branding считают, что большинству маркетологов нужно начинать со следующих данных:
- Источники трафика
- Показатели отказов
- Уровни конверсии
- Привлечение
- Квалифицированные лиды в маркетинге
- Квалифицированные лиды в продажах
- Стоимость лида
- Стоимость привлечения клиента
- Пожизненная ценность клиента
- Рентабельность инвестиций
Эта информация даст вам твердое представление о состоянии вашей маркетинговой деятельности в настоящий момент и в ближайшем будущем.
Как маркетинговые агентства собирают информацию?
Маркетинговые агентства собирают информацию различными способами. В интервью изданию Business News Daily Лиам Ханхэм, менеджер по интеллектуальной обработке данных в компании Workday, сказал: «Информацию о клиентах можно собирать тремя способами: опрашивая клиентов, косвенно отслеживая клиентов и добавляя к вашим данным о клиентах данные из других источников. Для мощной бизнес-стратегии необходимы все три способа».
Вот несколько примеров:
- Прямые опросы клиентов. К ним относится все, начиная от послепродажных анкет и заканчивая выставлением продукту рейтинговых оценок на вашем веб-сайте.
- Косвенное отслеживание клиентов. Подумайте о запросе разрешения на использование cookie-файлов каждый раз, когда кто-то заходит на вашу целевую страницу.
- Добавление данных о клиентах из других источников. Тут вам могут оказаться полезными сторонние исследования или истории пользователей на сайтах ваших конкурентов.
Как маркетинговые агентства собирают информацию?
Маркетинговые агентства используют для получения информации опросы и исследования, специальные приложения и инструменты, а также прямое взаимодействие. Их методы в числе прочего включают в себя следующее:
- Сбор отзывов от представителей аудитории в форме опросов об удовлетворенности клиентов, голосований в социальных сетях и обзоров продукции.
- Использование социальных сетей, новостных рассылок и аналитических инструментов для оценки вовлеченности.
- Косвенное отслеживание поведения аудитории с помощью таких инструментов, как cookie-файлы, рекламные объявления, веб-маяки и программы лояльности.
- Просмотр истории взаимодействий в ходе продаж и обслуживания клиентов, позволяющий увидеть, какие вопросы, проблемы и трудности возникают у лидов в связи с вашими текущими предложениями.
- Покупка у третьих лиц информации о клиентах, включающей такие сведения, как отраслевая принадлежность, оценка стоимости компании и численность персонала.
Конечно, это сложная и трудоемкая задача. Маркетинговые агентства должны не только выбирать источники информации, но и создать процесс ее сбора и организации. После этого необходимо разработать решение для очистки дублированных или устаревших данных, прежде чем перейти к их анализу для получения ценных знаний.
Лучшие рекомендации по формированию стратегии маркетинга на основе данных
Здесь мы собрали советы наших экспертов, а также некоторые рекомендации от ведущих подкаста «Digital Analytics Power Hour» Майкла Хелблинга, Мо Кисс и Тима Уилсона.
- Всегда добавляйте контекст. В эпизоде 143 Уилсон рекомендует всегда добавлять важные сведения, которые дают нам «контекст, в частности указывают временные рамки», чтобы было легче выявлять устаревшую информацию.
- Создавайте системы наименований. У вас должна быть система, определяющая, как нужно называть файлы. Название должно включать в себя тип документа, дату в виде месяца и года, а также категорию, к которой относится файл. Например, если сотрудник создает новый файл с ежемесячным аналитическим обзором для корпоративного аккаунта в Twitter, его следует назвать в соответствии с правилами: АналитическийОбзорДляTwitter_май2021_СоциальныеСети.
- Используйте сноски. Если вы не хотите перегружать своих коллег контекстной информацией по каждому файлу, размещайте эти сведения в сносках. Как сказала Кисс, «когда вы проводите анализ, наверняка пробуете 30 различных итераций, и все они хоть немного отличаются друг от друга. А потом вы будете показывать результаты коллег, и кто-то спросит, как вы выполняли расчеты или что вы использовали или не использовали, и вы сможете легко ответить».
- Делайте перекрестные ссылки. Если вы когда-нибудь получите на основе ваших данных неожиданный результат, не забудьте сослаться на другой надежный источник. Кисс говорит: «Я бы рекомендовала всегда сверяться с альтернативным источником и хотя бы приблизительно прикинуть, есть ли совпадения. Например, просматривается ли общая тенденция. Или если один какой-то показатель выпадает, то может, и другой следует той же тенденции?»
- Активно слушайте. Пытаетесь ли вы узнать мнение клиента или обсуждаете проблему с участником проекта, задавайте как можно больше вопросов. Это поможет вам не только собрать больше данных, но и более тщательно обдумать ответы после завершения разговора.
- Обобщайте информацию в таблицах. Какой самый лучший совет дает Уилсон о наглядном отображении данных? В эпизоде 134 он цитирует свою коллегу Кисс: «Представьте, что у вашего принтера заканчивается картридж». Вы начнете не только избавляться от всей лишней информации в документе, но и обобщать все ваши выводы и делать их более понятными. Так вам будет проще донести информацию до остальных.
Как работать с маркетинговыми данными с помощью Wrike?
Wrike — это полезная информационная система для сферы маркетинга, позволяющая агентствам централизованно собирать, хранить и анализировать нужную информацию. При сборе данных руководитель команды может назначать повторяющиеся задачи, такие как загрузка и сохранение статистических отчетов. Каждая задача поручается определенному сотруднику, у нее есть есть свой срок выполнения, и вы можете вести обсуждения в комментариях к задаче, а затем сохранять эти обсуждения для прочтения в будущем. Участники команды могут добавлять к задачам напоминания, а также создавать задачи для периодической очистки и обновления данных. Не забудьте и о расстановке приоритетов, чтобы исполнители знали, какую из задач нужно выполнить в первую очередь.
Wrike позволяет надежно хранить информацию и тем самым решает одну из главнейших проблем маркетологов, которые лишь начали осваивать маркетинг на основе данных. Само собой разумеется, что информация о клиентах конфиденциальна, так что ее безопасное хранение в централизованной базе данных со всеми необходимыми предосторожностями избавляет маркетологов от лишних опасений.
Создав первые задачи по сбору данных и обеспечив безопасное хранение информации, пользователи могут подключить свою CRM-систему к Wrike. Теперь можно организовать хранение данных о клиентах и лидах, используя папки, подпапки и теги для поиска.
После этого настройте рабочие процессы для сбора и добавления информации в Wrike. Это позволит вам не только следить за действиями команды, но и обеспечить подотчетность сотрудников, а также соблюдать меняющиеся требования. Наконец, вы сможете настроить доступ для отдельных участников команды, чтобы сделать данные доступными лишь в том случае, когда это необходимо.
Немаловажно и то, что пользователи могут применять популярное дополнение Wrike Analyze. Wrike Analyze позволяет создавать персонализированные панели аналитики, отображать данные в наглядном виде и строить графики, которые будут каждый день автоматически обновляться.
Готовы заняться маркетингом на основе данных? Воспользуйтесь бесплатной пробной версией Wrike, чтобы испытать наши возможности синхронизации данных, надежное хранилище и передовые инструменты для организации задач и папок.
