ЩО ТАКЕ МАРКЕТИНГ НА ОСНОВІ ДАНИХ (DATA-DRIVEN MARKETING)

Дослідження Invesp показало, що персоналізація на основі даних збільшує рентабельність маркетингових інвестицій приблизно на 20%. Без аналітики неможливо створити портрет цільової аудиторії, розділити її на сегменти і розробити актуальні для споживачів оффери. В основі маркетингової стратегії мають лежати реальні дані.Це відрізняє точний і ефективний data-driven marketing від традиційного маркетингу, у якому багато чого робиться на основі гіпотез.

Про що йде мова?

• Переваги використання Data Driven marketing
• Звідки маркетологи беруть дані?
• Типи великих даних для маркетингу
• Приклади маркетингу, керованого даними
• Висновки

Переваги використання Data Driven marketing

В основі маркетингу, керованого даними, лежить інформація про поведінку користувачів в інтернеті. Завдяки розумінню потреб цільової аудиторії маркетологи і власники бізнесу можуть покращувати не лише рекламу і контент, але і сам продукт.

«Маркетинг на основі даних — це процес збору й використання даних для прийняття маркетингових рішень і персоналізації взаємодії з клієнтами. Ці дані часто стосуються демографічних показників і поведінки споживачів, що дозволяє маркетологам охоплювати потрібних людей у ​​потрібному місці та в потрібний час». What Is Data-Driven Marketing & Why Is It Important?, — Semrush Blog

Згідно з даними дослідження агенції Adweek, понад 50% маркетологів активно використовують Big Data в своїй роботі, а саме для таких завдань:

• покращення спілкування з аудиторією;
• таргетування контенту;
• розробка маркетингових стратегій;
• вдосконалення продукту чи сервісу;
• ціноутворення, підготовка акцій, лід-магнітів;
• створення аналітичних звітів.

Підхід Data Driven дозволяє з максимальною користю застосовувати інструменти аналітики, зокрема, точно визначати цільову аудиторію. Доступ до інформації про запити споживачів і їхню поведінку на сайті чи в соцмережах важливий і для задоволення клієнтських потреб. 

Завдяки маркетингу на основі даних користувачі інтернету бачать менше реклами, яка їх абсолютно не цікавить. З’являється можливість взаємодіяти лише з тими брендами, які подобаються, а також вчасно отримувати рекламні пропозиції, бачити тільки релевантні оголошення, отримувати цікаві листи.

Маркетологи великих компаній відстежують процеси обслуговування клієнтів, аналізують активність аудиторії в мережі, у тому числі коментарі, публікації, реакції, дописи на форумах. Власники сайтів розуміють, скільки часу відвідувачі проводять на сторінках, на які кнопки натискають найчастіше, що читають, а що пролистують.

Основні функції і переваги маркетингу на основі даних

• точне націлювання на свою аудиторію, детальна сегментація, персоналізація повідомлень та оголошень;
• відстежування частоти замовлень, класифікація покупок за типом товарів, ціною та іншими характеристиками;
• прийняття правильних рішень стосовно маркетингової стратегії, ефективний розподіл маркетингових бюджетів;
• залучення нових та утримання постійних клієнтів.

На основі аналітичних даних можна розширити поточну аудиторію та відмовитися від нерелевантної, передбачити реакцію потенційних клієнтів на заплановані рекламні кампанії.

Data-driven marketing допомагає отримувати фідбек від клієнтів та мінімізує зайві дії з боку рекламодавця. Наприклад, якщо товар відноситься до категорії люкс, він не буде пропонуватися користувачам з низькою платоспроможністю.

Важливою перевагою data-driven marketing є омніканальність. Маркетолог аналізує дані одночасно з різних джерел:

• органічний трафік, рейтинг ключових слів та інші показники SEO власного сайту і результативності контент-маркетингу за наявності публікацій на сторонніх ресурсах;
• показник відмов на сайті, середня тривалість перебування на цільовій сторінці;
• кількість підписників, рівень залученості у соціальних мережах;
• частота відкриття, рейтинг кліків у електронних розсилках;
• рентабельність витрат на рекламу, ціна за клік та інші метрики контекстної реклами.

Все це у поєднанні сприяє більш ефективному розподілу ресурсів, покращенню взаємодії з аудиторією та створенню іміджу компанії, яка замість агресивного маркетингу використовує персоналізовані пропозиції і знає, що і кому продає.

Звідки маркетологи беруть дані?

Традиційним маркетингом називають будь-яку маркетингова діяльність. Вона не завжди є вимірюваною. Наприклад, ніхто не зможе дізнатися точну кількість лідів, які прийшли завдяки флаєрам чи вивіскам у транспорті. Аналогічно з TV та рекламою на радіо. 

Хоча завжди можна використати систему промокодів чи створити фокус-групу, розрахунки будуть приблизними, а користувацький шлях — невидимим. Маркетологи, які не застосовують data-driven marketing, покладаються на інтуїцію, а це унеможливлює покращення реклами і автоматизацію багатьох бізнес-процесів. Цифровий маркетинг, навпаки, дозволяє співставляти різні метрики, постійно оптимізувати способи залучення клієнтів і покращувати сервіс.

«Моделі на основі даних — це клас обчислювальних моделей, які в першу чергу покладаються на історичні дані, зібрані протягом усього життя системи або процесу, щоб встановити взаємозв’язки між вхідними, внутрішніми та вихідними змінними». Wikipedia

Джерела даних

• інструменти дослідження ринку та аудиторії;
• програми для моніторингу конкурентів;
• інструменти аналітики сайтів і соцмереж;
• платформи управління взаємовідносинами з клієнтами (CRM);
• сервіси електронних розсилок, чат-боти.

Google Analytics є однією з найважливіших платформ для збору даних з сайтів і додатків.

Кожна платформа для просування має свою систему аналітики. Наприклад, соціальні мережі, такі як Instagram, пропонують графіки та підрахунки у відповідних вкладках бізнес-профілю.

Facebook пропонує кілька інструментів для відстеження результатів та звітування. Дані аналітики Facebook доступні на інформаційній панелі Meta Business Suite. Там можна знайти інформацію і про Facebook, і про Instagram (якщо останній має статус «Бізнес» і прив’язаний до акаунта Facebook).

Для вдосконалення контент-стратегії у Facebook можна використовувати інші інструменти, наприклад, Socialinsider чи AgoraPulse. Додаткові застосунки платні, але вони вміщують значно більше статистичних даних. Наприклад, у Sprout Social Sprout Social можна порівнювати свої показники з метриками конкурентів.

Якщо ви ведете YouTube, стежте за динамікою просування каналу у розділі Channel analytics.

Більше того, YouTube Studio пропонує прогнози стосовно оптимальних ідей для ваших нових відеороликів. Звісно, ці рекомендації ґрунтуються на даних про інтереси цільової аудиторії каналу.

Аналогічно прогнозами для бізнесу займається Pinterest. У розділі Pinterest Predicts можна довідатися про те, який колір буде в тренді у представників того чи іншого покоління…

…або ж підглянути, який макіяж стане популярним та які пошукові запити на конкретну тему є трендовими.

Для компаній з великим потоком клієнтів важливо вести CRM.

Система управління відносинами з клієнтами містить візуалізації даних і порівняння, різноманітні віджети, що об’єднують результати різних каналів та інструментів, котрі ви застосовуєте для залучення клієнтів та взаємодії з ними. Саме CRM дозволяє створювати досконалі воронки продажів і просувати по них покупців, збільшувати LTV та середній чек, працювати з запереченнями і підтримувати Tone of Voice за допомогою правильних скриптів та злагодженої роботи менеджерів.

Радимо використовувати як мінімум аналітику Google Ads і Meta Ads. Окрім формування звітів у спеціалізованих сервісах слід проводити власні опитування та спілкуватися з покупцями, щоб база даних про ЦА була точнішою.

Типи великих даних для маркетингу

Існує три основні типи даних, які використовуються у data-driven маркетингу:

• описова аналітика;
• предиктивна аналітика;
• прескриптивна аналітика.

Описова аналітика базується на описі тих кампаній, які вже відбулися. Вона дає уявлення про те, як планувати стратегії з урахуванням минулих результатів. Сюди відносяться звіти про відвідуваність сайтів або активність у соціальних мережах. Netflix використовує описову аналітику для підбору рекомендацій користувачам.

Предиктивна аналітика — це прогнози. Використовуйте її в рамках планування майбутніх кампаній. Деякі інструменти вміють передбачати тренди, визначати оптимальні дні та години для публікацій чи показу реклами. Для цього вони враховують попередню взаємодію з контентом і оголошеннями. 

Зрештою, прескриптивна аналітика, яку активно використовують соціальні мережі, аналізує всі взаємодії з аудиторією і допомагає таргетуватися на певні її сегменти. Це стосується не лише платної реклами, але і рекомендацій, котрі формуються на основі інтересів і дій користувачів.

Багатоканальна маркетингова кампанія включає ретаргетинг. Використовуйте дані про відвідувачів сайту і показуйте рекламу людям, які раніше переглядали ваш веб-ресурс. Узгодженість каналів у взаємодії з клієнтами значно підвищує показник конверсії. Наприклад, якщо клієнт бачить один продукт, рекламований у соціальних мережах, і відвідує сайт бренду, у товарних рекомендаціях він побачить той самий товар, або навпаки.

А якщо хтось сформує корзину в інтернет-магазині і так і не здійснить замовлення, то невдовзі отримає електронний лист з переліком забутих у корзині товарів.

Персоналізовані рекомендації, знижки на конкретні товари, не дуже нав’язливі нагадування та звернення по імені дозволяє клієнтам відчути себе особливими. Персоналізація підвищує впізнаваність бренду і покращує лояльність цільової аудиторії, і без data-driven marketing цього не досягнути.

Приклади маркетингу, керованого даними

Типовим прикладом використання data-driven marketing є згадані вище перенацілювання реклами, email-маркетинг покинутих кошиків, а також банерна реклама на тематичних чи часто відвідуваних ЦА сайтах. Ще один важливий аспект — покращення маркетингових матеріалів і передусім сайту на основі визначення пристроїв клієнтів. Якщо більшість з них роблять покупки онлайн зі смартфонів, слід перевірити, наскільки зручним є сайт на мобільних, а також запустити рекламу у мобільних додатках, якими користуються ваші клієнти.

Amazon

Amazon використовує маркетинг на основі даних для персоналізованих рекомендацій товарів на основі історії веб-перегляду та попередніх покупок. Внизу сторінки можна побачити пропозиції з приміткою «Бренди, пов’язані з вашим пошуком».

Нейл Патель, засновник маркетингового агентства Neil Patel Digital розширив свою ЦА завдяки аналізу даних про своїх відвідувачів веб-ресурсу. Він поєднав ці дані з інформацією про те, яка з країн, звідки вже приходить трафік, має велику чисельність населення з гарною платоспроможністю. Гарно налаштована аналітика сайту і правильно обрані фактори для відбору дозволяють обирати нові країни для локалізації контенту та підвищення продажів.

Lego

Маркетологи Lego зауважили, що не всі кінцеві користувачі є дітьми і створили продуктову лінійку для дорослих. Бренд запустив цифрову рекламну кампанію «Adults Welcome» у США і залучив нових покупців.

Ресурси зі стоковими зображеннями часто запитують у користувачів при реєстрації, які теми їх цікавлять найбільше. Аналогічно з різномантіними сервісами та блогами, котрі пропонують відправляти листи виключно про те, що цікавить отримувачів. Це хороший спосіб персоналізувати подальші розсилки, а також дізнатися більше про ЦА.

Netflix 

За таким же принципом Netflix рекомендує своїм користувачам шоу та фільми на основі попередніх переглядів. 

Netflix періодично оновлює систему рекомендацій і прогнозує ефективність нового оригінального контенту та на основі користувацької поведінки. Це сильна сторона платформи, оскільки традиційні телемережі зазвичай не володіють даними про глядачів.

Starbucks

Ще одним прикладом є Starbucks. Кавовий бренд аналізує історію покупок і використовує зібрані дані для покращення програми винагород.

Згідно з дослідженнями NP Digital, 86% маркетологів вважають, що зміни у сфері конфіденційності даних вплинули на їхню маркетингову стратегію. При цьому витрати на маркетингову аналітику та інфраструктуру даних у США, Великій Британії та ЄС перевищують $10 млрд. 

Надзвичайно важливо відслідковувати закони про захист даних у регіонах, де ви рекламуєтеся. Наприклад, у ЄС це Загальний регламент захисту даних (GDPR), а у штаті Каліфорнія, США  Закон Каліфорнії про конфіденційність споживачів (CCPA).

Тож перед тим як затвердити маркетингову стратегію на основі даних, визначте, які правила застосовуються до вашого бізнесу, враховуючи особливості галузі та країни.

Висновки

Маркетинг на основі даних базується на інформації про клієнтів. Розуміння того, як користувачі реагують на різні формати контенту, на яких сайтах проводять свій час, які товари переглядають і додають у корзину — це і багато іншого дозволяє маркетологам прогнозувати майбутні дії та створювати ефективні стратегії для просування бізнесу. 

Важливо використовувати data-driven marketing відповідально, враховувати вимоги щодо конфіденційності у конкретних регіонах. Ретаргетинг може мати свої особливості у різних галузях. Наприклад, ретаргетинг обмежений у медичній сфері.

Ретельно аналізуйте уподобання ЦА перед запуском рекламних кампаній, використовуйте статистику з платних пошукових кампаній для спрямування вашої стратегії SEO. Створення персоналізованого вмісту з даних користувача дозволить вам робити релевантні пропозиції та покращувати взаємодію з користувачами.

FAQ