ЧТО ТАКОЕ МАРКЕТИНГ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ (DATA-DRIVEN MARKETING)

Исследование Invesp показало, что персонализация на основе данных увеличивает рентабельность маркетинговых инвестиций примерно на 20%. Без аналитики невозможно создать портрет целевой аудитории, разделить ее на сегменты и разработать актуальные для потребителей офферы. В основе маркетинговой стратегии должны лежать реальные данные, что отличает точный и эффективный data-driven marketing от традиционного маркетинга, в котором многое делается на основе гипотез.

О чем идет речь?

• Преимущества маркетинга, основанного на данных
• Откуда маркетологи берут данные?
• Типи великих даних для маркетингу
• Приклади маркетингу, керованого даними
• Выводы

Преимущества маркетинга, основанного на данных

В основе маркетинга, управляемого данными, лежит информация о поведении пользователей в интернете. Благодаря пониманию потребностей целевой аудитории маркетологи и владельцы бизнеса могут улучшать не только рекламу и контент, но и сам продукт.

«Маркетинг на основе данных — это процесс сбора и использования данных для принятия маркетинговых решений и персонализации взаимодействия с клиентами. Эти данные часто касаются демографических показателей и поведения потребителей, что позволяет маркетологам охватывать нужных людей в нужном месте и в нужное время». What Is Data-Driven Marketing & Why Is It Important?, — Semrush Blog

Согласно данным исследования агентства Adweek, более 50% маркетологов активно используют Big Data в своей работе, а именно для таких задач:

• улучшение общения с аудиторией;
• таргетирование контента;
• разработка маркетинговых стратегий;
• совершенствование продукта или сервиса;
• ценообразование, подготовка акций, лид-магнитов;
• создание аналитических отчетов.

Подход Data Driven позволяет с максимальной пользой применять инструменты аналитики, в частности, точно определять целевую аудиторию. Доступ к информации о запросах потребителей и их поведении на сайте или в соцсетях важен и для удовлетворения клиентских потребностей.

Благодаря маркетингу на основе данных пользователи интернета видят меньше рекламы, которая их совершенно не интересует. Появляется возможность взаимодействовать только с теми брендами, которые нравятся, а также вовремя получать рекламные предложения, видеть только релевантные объявления, получать интересные письма.

Маркетологи крупных компаний отслеживают процессы обслуживания клиентов, анализируют активность аудитории в сети, в том числе комментарии, публикации, реакции, сообщения на форумах. Владельцы сайтов понимают, сколько времени посетители проводят на страницах, на какие кнопки нажимают чаще всего, что читают, а что пролистывают.

Основные функции и преимущества маркетинга на основе данных

• точное нацеливание на свою аудиторию, детальная сегментация, персонализация сообщений и объявлений;
• отслеживание частоты заказов, классификация покупок по типу товаров, цене и другим характеристикам;
• принятие правильных решений относительно маркетинговой стратегии, эффективное распределение маркетинговых бюджетов;
• привлечение новых и удержание постоянных клиентов.

На основе аналитических данных можно расширить текущую аудиторию и отказаться от нерелевантной, предугадать реакцию потенциальных клиентов на запланированные рекламные кампании.

Data-driven marketing помогает получать фидбек от клиентов и минимизирует лишние действия со стороны рекламодателя. Например, если товар относится к категории люкс, он не будет предлагаться пользователям с низкой платежеспособностью.

Важным преимуществом data-driven marketing является омниканальность. Маркетолог анализирует данные одновременно из разных источников:

• органический трафик, рейтинг ключевых слов и другие показатели SEO собственного сайта и результативности контент-маркетинга при наличии публикаций на сторонних ресурсах;
• показатель отказов на сайте, средняя продолжительность пребывания на целевой странице;
• количество подписчиков, уровень вовлеченности в социальных сетях;
• частота открытия, рейтинг кликов в электронных рассылках;
• рентабельность затрат на рекламу, цена за клик и другие метрики контекстной рекламы.

Все это в сочетании способствует более эффективному распределению ресурсов, улучшению взаимодействия с аудиторией и созданию имиджа компании, которая вместо агрессивного маркетинга использует персонализированные предложения и знает, что и кому продает.

Откуда маркетологи берут данные?

Традиционным маркетингом называют любую маркетинговую деятельность. Она не всегда является измеряемой. Например, никто не сможет узнать точное количество лидов, которые пришли благодаря флаерам или вывескам в транспорте. Аналогично с TV и рекламой на радио.

Хотя всегда можно использовать систему промокодов или создать фокус-группу, расчеты будут приблизительными, а пользовательский путь — невидимым. Маркетологи, которые не применяют data-driven marketing, полагаются на интуицию, а это делает невозможным улучшение рекламы и автоматизацию многих бизнес-процессов. Цифровой маркетинг, наоборот, позволяет сопоставлять различные метрики, постоянно оптимизировать способы привлечения клиентов и улучшать сервис.

«Модели на основе данных — это класс вычислительных моделей, которые в первую очередь полагаются на исторические данные, собранные на протяжении всей жизни системы или процесса, чтобы установить взаимосвязи между входными, внутренними и выходными переменными». Wikipedia

Джерела даних

• инструменты исследования рынка и аудитории;
• программы для мониторинга конкурентов;
• инструменты аналитики сайтов и соцсетей;
• платформы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM);
• сервисы электронных рассылок, чат-боты.

Google Analytics является одной из важнейших платформ для сбора данных с сайтов и приложений.

Каждая платформа для продвижения имеет свою систему аналитики. Например, социальные сети, такие как Instagram, предлагают графики и подсчеты в соответствующих вкладках бизнес-профиля.

Facebook предлагает несколько инструментов для отслеживания результатов и отчетности. Данные аналитики Facebook доступны на информационной панели Meta Business Suite. Там можно найти информацию и о Facebook, и об Instagram (если последний имеет статус «Бизнес» и привязан к аккаунту Facebook).

Для совершенствования контент-стратегии в Facebook можно использовать другие инструменты, например, Socialinsider или AgoraPulse. Дополнительные приложения платные, но они содержат гораздо больше статистических данных. Например, в Sprout Social Sprout Social можно сравнивать свои показатели с метриками конкурентов.

Если вы ведете YouTube, следите за динамикой продвижения канала в разделе Channel analytics.

Более того, YouTube Studio предлагает прогнозы относительно оптимальных идей для ваших новых видеороликов. Конечно, эти рекомендации основываются на данных об интересах целевой аудитории канала.

Аналогично прогнозами для бизнеса занимается Pinterest. В разделе Pinterest Predicts можно узнать о том, какой цвет будет в тренде у представителей того или иного поколения…Аналогично прогнозами для бизнеса занимается Pinterest. В разделе Pinterest Predicts можно узнать о том, какой цвет будет в тренде у представителей того или иного поколения…

…или же подсмотреть, какой макияж станет популярным и какие поисковые запросы на конкретную тему являются трендовыми

Для компаний с большим потоком клиентов важно вести CRM.

Система управления отношениями с клиентами содержит визуализации данных и сравнения, различные виджеты, объединяющие результаты различных каналов и инструментов, которые вы применяете для привлечения клиентов и взаимодействия с ними. Именно CRM позволяет создавать совершенные воронки продаж и продвигать по ним покупателей, увеличивать LTV и средний чек, работать с возражениями и поддерживать Tone of Voice с помощью правильных скриптов и слаженной работы менеджеров.

Советуем использовать как минимум аналитику Google Ads и Meta Ads. Кроме формирования отчетов в специализированных сервисах следует проводить собственные опросы и общаться с покупателями, чтобы база данных о ЦА была более точной.

Типи великих даних для маркетингу

Существует три основных типа данных, которые используются в data-driven маркетинге:

• описательная аналитика;
• предиктивная аналитика;
• прескриптивная аналитика.

Описательная аналитика базируется на описании тех кампаний, которые уже состоялись. Она дает представление о том, как планировать стратегии с учетом прошлых результатов. Сюда относятся отчеты о посещаемости сайтов или активности в социальных сетях. Netflix использует описательную аналитику для подбора рекомендаций пользователям.

Предиктивная аналитика — это прогнозы. Используйте ее в рамках планирования будущих кампаний. Некоторые инструменты умеют предсказывать тренды, определять оптимальные дни и часы для публикаций или показа рекламы. Для этого они учитывают предыдущее взаимодействие с контентом и объявлениями.

В конце концов, прескриптивная аналитика, которую активно используют социальные сети, анализирует все взаимодействия с аудиторией и помогает таргетироваться на определенные ее сегменты. Это касается не только платной рекламы, но и рекомендаций, которые формируются на основе интересов и действий пользователей.

Многоканальная маркетинговая кампания включает ретаргетинг. Используйте данные о посетителях сайта и показывайте рекламу людям, которые ранее просматривали ваш веб-ресурс. Согласованность каналов во взаимодействии с клиентами значительно повышает показатель конверсии. Например, если клиент видит один продукт, рекламируемый в социальных сетях, и посещает сайт бренда, в товарных рекомендациях он увидит тот же товар, или наоборот.

А если кто-то сформирует корзину в интернет-магазине и так и не осуществит заказ, то вскоре получит электронное письмо с перечнем забытых в корзине товаров.

Персонализированные рекомендации, скидки на конкретные товары, не слишком навязчивые напоминания и обращение по имени позволяет клиентам почувствовать себя особенными. Персонализация повышает узнаваемость бренда и улучшает лояльность целевой аудитории, и без data-driven marketing этого не достичь.

Примеры маркетинга, управляемого данными

Типичным примером использования data-driven marketing являются упомянутые выше перенацеливание рекламы, email-маркетинг брошенных корзин, а также баннерная реклама на тематических или часто посещаемых ЦА сайтах. Еще один важный аспект — улучшение маркетинговых материалов и прежде всего сайта на основе определения устройств клиентов. Если большинство из них делают покупки онлайн со смартфонов, следует проверить, насколько удобен сайт на мобильных, а также запустить рекламу в мобильных приложениях, которыми пользуются ваши клиенты.

Amazon

Amazon использует маркетинг на основе данных для персонализированных рекомендаций товаров на основе истории веб-просмотра и предыдущих покупок. Внизу страницы можно увидеть предложения с примечанием «Бренды, связанные с вашим поиском».

Нейл Патель, основатель маркетингового агентства Neil Patel Digital расширил свою ЦА благодаря анализу данных о своих посетителях веб-ресурса. Он совместил эти данные с информацией о том, какая из стран, откуда уже приходит трафик, имеет большую численность населения с хорошей платежеспособностью. Хорошо настроенная аналитика сайта и правильно выбранные факторы для отбора позволяют выбирать новые страны для локализации контента и повышения продаж.

Lego

Маркетологи Lego заметили, что не все конечные пользователи являются детьми и создали продуктовую линейку для взрослых. Бренд запустил цифровую рекламную кампанию «Adults Welcome» в США и привлек новых покупателей.

Ресурсы со стоковыми изображениями часто спрашивают у пользователей при регистрации, какие темы их интересуют больше всего. Аналогично с различными сервисами и блогами, которые предлагают отправлять письма исключительно о том, что интересует получателей. Это хороший способ персонализировать дальнейшие рассылки, а также узнать больше о ЦА.

Netflix 

По такому же принципу Netflix рекомендует своим пользователям шоу и фильмы на основе предыдущих просмотров.

Netflix периодически обновляет систему рекомендаций и прогнозирует эффективность нового оригинального контента и на основе пользовательского поведения. Это сильная сторона платформы, поскольку традиционные телесети обычно не владеют данными о зрителях.

Starbucks

Еще одним примером является Starbucks. Кофейный бренд анализирует историю покупок и использует собранные данные для улучшения программы вознаграждений.

Согласно исследованиям NP Digital, 86% маркетологов считают, что изменения в сфере конфиденциальности данных повлияли на их маркетинговую стратегию. При этом расходы на маркетинговую аналитику и инфраструктуру данных в США, Великобритании и ЕС превышают $10 млрд.

Очень важно отслеживать законы о защите данных в регионах, где вы рекламируетесь. Например, в ЕС это Общий регламент защиты данных (GDPR), а в штате Калифорния, США Закон Калифорнии о конфиденциальности потребителей (CCPA).

Поэтому перед тем как утвердить маркетинговую стратегию на основе данных, определите, какие правила применяются к вашему бизнесу, учитывая особенности отрасли и страны.

Выводы

Маркетинг на основе данных базируется на информации о клиентах. Понимание того, как пользователи реагируют на различные форматы контента, на каких сайтах проводят свое время, какие товары просматривают и добавляют в корзину — это и многое другое позволяет маркетологам прогнозировать будущие действия и создавать эффективные стратегии для продвижения бизнеса.

Важно использовать data-driven marketing ответственно, учитывать требования по конфиденциальности в конкретных регионах. Ретаргетинг может иметь свои особенности в разных отраслях. Например, ретаргетинг ограничен в медицинской сфере.

Тщательно анализируйте предпочтения ЦА перед запуском рекламных кампаний, используйте статистику из платных поисковых кампаний для направления вашей стратегии SEO. Создание персонализированного контента из пользовательских данных позволит вам делать релевантные предложения и улучшать взаимодействие с пользователями.

FAQ