В последнее время маркетологи отдают предпочтение избитым решениям, которые заводят их в тупиковую ситуацию. Из-за постоянно меняющихся моделей потребления лояльность к брендам становится более эфемерной. Эти и многие другие проблемы, с которыми сталкиваются специалисты по маркетингу, можно решить с помощью уникального подхода – Дата-Дривен.
Что из себя представляет Data-Driven подход
Data-Driven решения – это подход, при котором оптимизировать бизнес-рекламу и маркетинговые коммуникации удаётся благодаря использованию сведений о клиентах. Специалисты по маркетингу собирают информацию и обрабатывают её при помощи аналитических инструментов. Это позволяет предугадывать желание покупателя и иметь понимание, для чего ему нужны те или иные продукты, где и каким образом он хочет их получить.
Существует масса примеров применения Data-Driven в различных сферах. Так, популярные сервисы наподобие YouTube или Netflix осуществляют непрерывный анализ предпочтений пользователей, что позволяет рекомендовать им ролики или фильмы, входящие в сферу интересов.
Множество компаний пользуются данным подходом, чтобы быстро и эффективно сегментировать целевую аудиторию. Имея нужную информацию, можно с максимальной точностью определять потребителя, заинтересованного в конкретном продукте, выявлять каналы взаимодействия с клиентом и узнавать, в какие часы суток ЦА является наиболее активной и восприимчивой к коммуникациям.
А/В тестирование (одна из методик Data-Driven) позволяет маркетологам сравнивать эффективность разных видов одного письма и выбирать вариант, который ласт лучший отклик клиентов. Если рассматривать долгосрочную перспективу, такой подход гарантирует немалую денежную экономию и способствует повышению ROI.
Ключевое преимущество Дата-Дривен – удобство персонализации. С помощью такого подхода бренд может разрабатывать персонализированные маркетинговые стратегии, основываясь на информации, полученной при взаимодействии с целевой аудиторией.
Сферы применения маркетингового решения
Data-Driven маркетинг постепенно обретает популярность среди больших и маленьких компаний. Такой подход применяют в разных направлениях деятельности фирм:
- менеджмент: облегчается управление бизнесом благодаря получению объективных фактических материалов;
- дизайн: удаётся создавать продукты на основе сведений, получаемых через тестирование, проверку гипотез, другие всевозможные исследования;
- маркетинг: упрощается разработка маркетинговых стратегий благодаря анализу данных, собранных с помощью опросов ЦА и непосредственных контактов с потребителями.
Особенности построения Data-Driven стратегии
Дата-Дривен модели помогают компаниям в приёме обоснованных бизнес-решений. Для разработки таких стратегий необходимо собрать нужную информацию и найти правильные способы её использования. Для этого нужно привлечь к проекту специалистов, которые занимаются расширением ЦА и прогнозной аналитикой.
Разработка Data-Driven модели стратегии состоит из следующих этапов:
- Определение целевой аудитории. Для начала осуществляется сбор и анализ демографической информации: местоположения, возраста, пола, интересов потенциальных потребителей.
- Определение задачи. Компании могут ставить разнообразные потенциальные цели: увеличить продажи или трафик на сайте, улучшить узнаваемость бренда, повысить удовлетворённость клиентов и т. д.
- Сбор данных. Нужно собирать только точную и актуальную информацию, иначе повышается риск принятия неверных бизнес-решений. Для получения сведений можно использовать различные источники: система CRM, веб-сайты, мобильные приложения, опросы ЦА. Для объединения данных из различных источников в единой базе клиентов отличным решением являются CDP-платформы.
- Комплексный анализ данных. По официальной статистике, 35% фирм не используют имеющуюся у них информацию в полной мере, а 46% лишь планируют внедрение инструментов для анализа сведений. Однако именно глубокий анализ позволяет определить способы достижения установленных бизнес-целей. Весьма важным моментом является визуализация полученной информации в таблицах, диаграммах, воронке конверсии или карте кликов.
- Реализация идей. Основываясь на анализе данных, принимается решение по оптимизации взаимодействия с клиентами. В ходе многочисленных исследований удалось выяснить, что 4 из 5 покупателей отдают предпочтение компаниям, применяющим персонализированный подход ко всем клиентам. А это возможно только благодаря достаточной базе информации, собранной разными каналами взаимодействия с клиентами.
- Оценка результатов. Data-Driven аналитика предполагает регулярное и тщательное измерение результатов. Для адаптации маркетинговых стратегий под потребности
Метрики оценки результативности
Эффективность Data-Driven подхода и использования информации о ЦА оценивают с помощью т. н. метрик.
Таблица 1 – Метрики, используемые при Data-Driven подходе.
| Метрика | Что указывает |
| CPA | цена целевого действия пользователей |
| CR | соотношение посетителей, которые совершают целевое действие, к общему количеству ЦА |
| «брошенная корзина» | отказы от покупки во время оформления заказа |
| LTV | ценность покупателей в пожизненной перспективе |
| CRR | удержание потребителей – метрика показывает, как долго компания способна сохранять отношение с клиентами |
| Churn Rate | число посетителей, прекративших сотрудничество с брендом по определённым причинам |
Основываясь на этих метриках, специалисты по маркетингу могут принимать бизнес-решения, благоприятно влияющие на компанию. Это основополагающие критерии оценки, благодаря которым аналитики понимают, как получить максимальную отдачу от целевой аудитории при минимальных финансовых и временных затратах.
Список литературы:
- VC.RU – https://vc.ru/marketing/298475-data-driven-podhod-v-marketinge-chto-eto-takoe-i-kak-postroit-strategiy.
- OTUS JOURNAL – https://otus.ru/journal/data-driven-marketing-opredelenie-osobennosti-primenenie/.
Автор статьи: Дмитрий Добродушный. Специализация: аналитика, маркетинг, реклама, СЕО-оптимизация. Опыт: 10 лет.
