Эффективное использование аналитики данных в маркетинге
7 апреля 2022 г.Эффективное использование аналитики данных в маркетинге - Амбициозный PR
Аналитика данных в маркетинге необходима для любого современного бизнеса. Если у вас нет данных, проанализированных должным образом, вы не сможете понять своих клиентов, а если вы не сможете их понять, вы не сможете с ними связаться. Итак, если данные хороши, больше данных должно быть лучше, верно? Не обязательно. Как говорит [Ришад Тобакковала] (https://www.linkedin.com/in/rishadtobaccowala/): «У нас есть огромные озера данных, которые заполнены мертвой рыбой». Независимо от того, разрабатываете ли вы список рассылки или обучаете нейронную сеть, вы никогда не должны начинать с данных.
Многие предприятия собирают как можно больше данных, складывают их в базу данных, а затем пытаются придумать, как их использовать. Это так же отстало, как купить энциклопедию, а потом задуматься, можно ли в ней что-нибудь найти. Как маркетологи, наша первая задача — решить, какие вопросы нам нужно задать. Это может быть намного сложнее, чем кажется!
Что может сказать вам аналитика данных в маркетинге?
Данные могут отвечать только числами. Он может точно сказать вам, сколько людей использовали ваш сайт в прошлом месяце и откуда они пришли, но не может дать качественной информации. Поэтому маркетологам необходимо разбивать вопросы до такой степени, чтобы на них можно было ответить только цифрами.
Например, вы хотите увеличить посещаемость вашего сайта. Независимо от того, сколько данных у нас есть, они не могут сказать нам, как это сделать. Наша работа заключается в разработке вопросов, ответы на которые могут указывать на то, как мы можем этого достичь, например:
- Сколько человек посетило наш сайт в прошлом месяце?
- С каких сайтов они пришли?
- Какую демографию мы видим больше всего?
- Какие веб-страницы являются наиболее посещаемыми?
Имейте в виду, что мы еще не смотрели никакие данные. Мы не начинаем с большой кучи данных и пытаемся понять, что они могут нам сказать, мы сначала задаем вопросы, а затем ищем ответы.
Выберите нужные данные
Теперь, когда у нас есть список вопросов, пришло время найти некоторые ответы — давайте получим некоторые данные! Подумайте, какую информацию вам нужно знать, чтобы ответить на вопрос, и как вы можете ее получить. Например, если мы хотим знать, откуда пришли пользователи нашего сайта, нам нужно настроить какую-либо систему отслеживания.
Если бы вместо этого мы захотели узнать о типах продуктов, которые часто покупают вместе, мы могли бы вместо этого собрать информацию из нашей базы данных продаж.
Качество важно, и часто лучше получить подробную и релевантную информацию о целевой аудитории, чем распространять свою сеть как можно шире. Как мы выяснили ранее, клиенты часто готовы предоставить вам свои данные, если они доверяют вам, поэтому вы должны использовать это для создания детальной картины вашей аудитории. Учтите также, какие данные Google Analytics запрещает собирать? Какие KPI для анализа данных вам нужны?
Добавить человеческую перспективу
Возвращаясь к нашему первому примеру, мы теперь знаем, сколько людей используют наш сайт, какие страницы наиболее популярны, откуда приходят рефералы и так далее. Теперь мы можем интерпретировать их: Тобаккова подчеркивает важность человеческого понимания, используя то, что он называет «Четырьмя П»: перспектива, провокация, точка зрения и план действий. Наша работа, как людей, состоит в том, чтобы превратить сухие данные в полезную перспективу.
Аналитика данных цифрового маркетинга может сказать нам, что наш веб-сайт получает много реферального трафика от Facebook. Мы считаем, что это может быть областью, на которой следует сосредоточить маркетинговые расходы. Это понимание порождает дополнительные вопросы — сколько мы должны тратить на рекламу в Facebook? Какие демографические группы лучше всего подходят для таргетинга?
Можем ли мы производить лучший контент для платформы? Вернитесь к началу и повторяйте те же шаги, которые мы только что прошли, пока у вас не появятся конкретные действия, которые вы можете предпринять для достижения своей общей цели. Этот процесс представляет собой цикл, и он имеет решающее значение для принятия обоснованных решений в отношении вашей маркетинговой стратегии.
Показательный пример
Возьмем пример работы Синана Арала с платформой онлайн-продаж Jet. Его цель состояла в том, чтобы улучшить общие продажи. Вместо того чтобы углубляться в данные, он придумал конкретные вопросы: «Какие продукты часто покупают вместе?» и «Какие продукты редко покупают вместе?». Простые вопросы с количественными ответами, на которые он мог бы ответить, обратившись к данным о продажах. Простая настройка алгоритма «предлагаемых продуктов» повысила вероятность отображения покупателями продуктов, в которых они были бы заинтересованы, что в конечном итоге повысило продажи.
Этот подход эффективен, экономичен и использует самый важный актив маркетологов; их умы. Цикл исследований, основанных на данных, дает стабильные результаты и позволяет маркетологам продемонстрировать реальную ценность для клиентов и руководства:
- Установите цель высокого уровня.
- Определите конкретные вопросы с количественными ответами — «сколько», «сколько», «как долго» и т. д.
- Получить данные, которые могут ответить на эти вопросы.
- О чем говорят эти ответы? Если есть дополнительные вопросы, начните цикл заново.
В эпоху цифровых технологий бренды должны иметь возможность эффективно и рационально использовать данные. Если вам нужна помощь с анализом данных и творческим мышлением, мы всегда готовы помочь.
Оригинал