Większość marek zbiera dane klientów, prosząc o nie bezpośrednio w formularzach rejestracyjnych lub subskrypcyjnych podczas początkowej interakcji z klientami.
Witryny są teraz wyposażone w pliki cookie, które umożliwiają markom śledzenie historii przeglądania ich użytkowników, nawet gdy opuszczają witrynę i przeglądają inne rzeczy w sieci.
Śledzenie wiadomości e-mail pozwala markom dowiedzieć się, że odbiorca otworzył wiadomość, gdzie została otwarta i na jakim urządzeniu. Aplikacje mają podobną funkcję śledzenia.
Żyjemy w czasach, gdy technologia rozwinęła się wielokrotnie w prawie każdym sektorze. Technologia generuje dane, które mogą dostarczyć cennych informacji o tej dziedzinie i mogą pomóc firmom w opracowaniu mapy drogowej stymulującej wzrost i rozwój. Analiza danych pomaga marketerom uzyskać dokładne informacje o klientach, od ich statusu zatrudnienia po nawyki związane z korzystaniem z treści.
Przeczytaj także: Marketing z wykorzystaniem Big Data i IoT: nigdy nie marnuj potencjału
Gromadząc znaczne ilości danych, marketerzy badają trendy i wzorce klientów, aby tworzyć wokół nich skuteczne kampanie i angażować się w marketing oparty na danych. Marketing oparty na danych to strategia wykorzystywania informacji o klientach do optymalnego i ukierunkowanego zakupu mediów oraz kreatywnego przekazu. To zbieranie odpowiedzi na pytania, takie jak kiedy, gdzie i jaki przekaz, i sprawianie, że te odpowiedzi są przydatne.
Wykorzystanie i aktywacja danych pozwalają na znacznie bardziej zoptymalizowaną strategię medialną i kreatywną. Ta bardziej spersonalizowana strategia stawiająca na ludzi jest odpowiedzialna za generowanie znacznych zwrotów z inwestycji na dzisiejszym rynku
W jaki sposób marki uzyskują analizę danych
W dzisiejszych czasach ciągłej łączności i Internetu rzeczy dane konsumentów są gromadzone przez firmy i marki przez całą dobę. Dzisiejsze komputery mogą rozpoznawać Twój głos, rozpoznawać Twoją twarz, śledzić historię przeglądania Internetu za pomocą technologii plików cookie, identyfikować Twoją lokalizację za pomocą GPS i rejestrować płatności za transakcje cyfrowe. Informacje te pomagają markom tworzyć dokładne profile konsumentów oraz przewidywać ich preferencje i zachowania związane z wydatkami.
Sposoby, w jakie marki zbierają te dane
Większość marek zbiera dane klientów, prosząc o nie bezpośrednio w formularzach rejestracyjnych lub subskrypcyjnych podczas początkowej interakcji z klientami. Podstawowe informacje, takie jak imię i nazwisko, wiek, płeć i adres e-mail, są gromadzone za pośrednictwem tych formularzy.
Poprzez pliki cookie witryn większość witryn internetowych jest teraz wyposażona w pliki cookie, które umożliwiają markom śledzenie historii przeglądania ich użytkowników, nawet gdy opuszczają witrynę i przeglądają inne rzeczy w sieci.
Śledzenie wiadomości e-mail i aplikacje: śledzenie wiadomości e-mail pozwala markom dowiedzieć się, że odbiorca otworzył wiadomość e-mail, gdzie została otwarta i na jakim urządzeniu. Aplikacje mają podobną funkcję śledzenia.
Przeczytaj także: Oto dlaczego startupy muszą podchodzić do marketingu cyfrowego jak do nauki o danych stosowanych
Uwzględnienie zachowań konsumentów jest niezbędne, aby zwiększyć sprzedaż i poprawić utrzymanie klientów. Analiza danych pokazuje, ile osób kliknie Twoją witrynę i przewiduje, czy wrócą. Firmy mogą to wykorzystać do obliczenia wartości klienta i przyjęcia proaktywnego podejścia do utrzymania klientów.
Model ten został z powodzeniem wdrożony przez firmę Zara. Firma śledzi, analizuje i oblicza sprzedaż za pomocą ankiet klientów i tagów RFID oraz uzyskuje informacje zwrotne na temat opinii publicznej. Na tej podstawie Zara umożliwiła lepsze zarządzanie zapasami, projektowanie i dystrybucję. Obecnie Zara sprzedaje każdego roku ponad 11 000 nowych projektów, w przeciwieństwie do 4 000 projektów sprzedawanych przez jej rywali.
Umieść produkty zgodnie z zachowaniami i motywacją klientów
Aby dobrze zrozumieć swoich odbiorców w odniesieniu do kampanii, przestudiuj ich zachowanie i motywację. Zachowania, które Cię interesują, zależą od Twoich celów marketingowych. Możesz na przykład przestudiować kanał, z którego Twoi widzowie będą najprawdopodobniej korzystać i wykorzystać go do optymalizacji treści. Jeśli Twoi odbiorcy korzystają z Instagrama, upewnij się, że masz tam większą obecność i wyświetlaj odpowiednie reklamy dla swoich odbiorców.
Przeczytaj także: Wykorzystanie Big Data w Marketing Intelligence
Podobnie zrozumienie motywacji odbiorców może pomóc Ci dowiedzieć się, jak do nich dotrzeć. Dzięki temu możesz zaoferować coś, co umożliwi im osiągnięcie ich celów, jednocześnie je osiągając. Na przykład, jeśli zajmujesz się marketingiem B2B, motywacje Twoich klientów prawdopodobnie obejmują rozwój ich działalności. Skorzystaj z tych informacji, aby zaprezentować swój produkt w sposób podkreślający jego zdolność do pozyskania nowych klientów.
Segmentacja klientów
Analiza danych może pomóc marketerom w segmentowaniu klientów na podstawie wspólnych cech lub cech. Grupując klientów w segmenty, marki mogą przyjmować pewne założenia dotyczące tego, co cenią najbardziej, i przyjmować podejście, które najprawdopodobniej będzie im odpowiadać. Klientów można podzielić na następujące kategorie:
- Segmentacja demograficzna
- Segmentacja psychograficzna
- Segmentacja behawioralna
- Segmentacja geograficzna
Na przykład, jeśli marka zajmuje się sprzedażą samochodów, informacje o płci, dochodach, wieku i wielkości rodziny potencjalnych klientów mogą pomóc marketerom w łatwym dotarciu do nich. Klienci z większą rodziną są mniej skłonni do zakupu drogiego samochodu niż młody profesjonalista o wysokich dochodach i liczący 1 osobę.
Przeczytaj także: Jak zostać Guru Big Data w świecie marketingu opartego na danych
Użyj danych reklamowych, aby zoptymalizować kanały marketingowe:
Korzystając z danych z płatnych kampanii reklamowych, marketerzy mogą tworzyć i wdrażać swoje strategie zgodnie z kanałami, z których pochodzą leady, aby zoptymalizować współczynniki konwersji. Marki mogą określić, które kanały osiągają najlepsze wyniki, wywołać pożądane zachowanie i odpowiednio zaplanować treść. Mogą również uzyskać wgląd w klientów, zidentyfikować najbardziej dochodowe słowa kluczowe i skonfigurować odpowiednie kampanie SEO.
Marki mogą również określić, który format treści jest dla nich najlepszy, czy to e-mail, posty na blogu czy media społecznościowe.
Targetowanie podobne
Analiza danych pomaga firmom określić, kim są ich najlepsi klienci, aby znaleźć wartościowych potencjalnych klientów, którzy są do nich podobni. Gdy Twoja firma lub marka ma znaczną liczbę klientów, powinieneś zidentyfikować najbardziej zaangażowanych klientów, którzy są rentowni. Zidentyfikuj ich atrybuty i wykorzystaj te informacje, aby przyciągnąć podobnych klientów.
Wiedza o tym, kim są Twoi najlepsi klienci – ich postawy i wzorce zakupowe, pozwoli Ci przewidzieć, na jakie typy wiadomości będą najlepiej odpowiadać oraz w jaki sposób najlepiej się z nimi skontaktować. Pomoże Ci to zawęzić podejście do targetowania i skupić się na udanych potencjalnych klientach.
W dzisiejszym świecie opartym na technologii analiza predykcyjna jest ważną inwestycją w rozwój Twojej firmy. Wdrożenie analityki dużych zbiorów danych może pomóc markom osiągnąć przewagę konkurencyjną nad innymi, zmniejszyć koszty marketingu i stymulować utrzymanie klientów. Chociaż dane stają się łatwo dostępne dla wszystkich organów, firmy muszą upewnić się, że wdrażają odpowiednie systemy analizy danych i wykorzystują je do tworzenia skutecznych kampanii marketingowych.
Przeczytaj także: Nauka o marketingu: dostosowywanie umiejętności do wieku opartego na danych
