Data-driven маркетинг. Как данные меняют работу

Неосознанно мы предоставляем огромное количество данных ресурсам, которые используем. На основе этих данных нам предлагают товары, услуги, контент. 

Маркетинг все больше и больше смотрит в сторону использования данных о пользователях, а не на один только творческий подход. Data-Driven подход в маркетинге строится на основе статистики и корреляционного анализа. Это позволяет увеличить прибыль, ведь каждый шаг будет подкреплен конкретными точными данными взаимодействия с клиентами.

Здесь не обойтись без программ, позволяющих обработать и визуализировать большой объем данных. Но для того, чтобы полученные данные были правильно трактованы и использованы необходимо, чтобы с ними работали люди, имеющие сильное логическое мышление, а в организации существовала культура data driven decision making. Без этой культуры будет сложно донести до сотрудников ценность полученных данных.

Data Driven маркетинг может использоваться в менеджменте, дизайне и маркетинге. В каждом направлении у него свои функции.

Персональный подход к аудитории

Алгоритмы позволяют персонифицировать работу с каждым клиентом. Использование data-driven подхода в разработке CJM помогает оптимизировать путь, избежать додумываний и неточностей.

Результаты опроса Saleforce Research показали, что 76% потребителей хотят от компании, чтобы она могла предугадать их желания и быстро предложить то, что им нужно. Наиболее ярко это видно в стриминговых сервисах, где на основе просмотренных вами фильмов и сериалов алгоритмы предлагают большое количество подборок с тем, что точно должно вам понравиться (даже указывают в процентах насколько вам этот контент подходит).

Как работать с Data-Driven стратегией

Для того чтобы начать работать с данным нужно определить порядок действий. Не все может выполнить компьютер и в зависимости от уровня автоматизации и профессионализма будет зависеть количество действий, которые требуются от людей.

Поиск и сбор информации. Без четкого определения аудитории нет смысла приступать к анализу, ведь точность данного исследования будет под вопросом. Сбор информации об аудитории может осуществляться при помощи специальных сервисов, используя данные из CRM и другими доступными способами.

В основном использует демографическая информация и интересы, но для каждого случая требуемая информация может отличаться. Определите, какие параметры влияют на поведение и решения конкретно вашей целевой аудитории. Никакое исследование не начинается без цели. Четко сформулируйте ее на начальном этапе, чтобы не зайти в тупик. 

Анализ информации. Для анализа данных существуют специальные программы, которые позволяют быстро и исключив погрешности проанализировать всю собранную информацию. 

Использование полученных данных в работе. Это касается как принятия решений, так и корректировки дальнейших действий в компании. Как говорит Марк Джеффри большинство организаций не разработали процессы по управлению маркетингом и в своей работе не используют маркетинговые показатели, что лишает их многих возможностей и замедляет темп развития. 

В идеале большая часть решений компании должна брать во внимание статистику. Но здесь нужно помнить о том, что цифры не всегда отражают точную картину и не всегда могут объяснить поведение человека в той или иной ситуации. При работе с данными нужен симбиоз цифр и человеческого опыта.

Постоянное отслеживание результатов. Здесь нельзя сделать один раз и навсегда, как и не существует единой идеально работающей маркетинговой кампании. Нужно постоянно отслеживать полученные результаты, производить корректировки и тестировать новые версии.

Существует большое количество метрик, но больше не значит лучше. Выбирайте то, что нужно именно вам, а не все сразу. Это поможет сэкономить время и ресурсы и получить при этом максимум результата.

Основные метрики:

• Пожизненная ценность клиента (LTV). Показатель всей прибыли, полученной от одного клиента за весь период работы с ним.

• Конверсия по транзакциям (TCR). Количество успешных платежей от общего количество транзакций.

• Цена за клик (CPС). Отношение затрат на рекламу к количеству всех кликов. Помогает понять во сколько обходится в среднем один клик.

• Цена за действие (CPA). Отношение затрат на рекламу к количеству целевых визитов. Позволяет определить насколько эффективно расходуется рекламный бюджет и оценить качество входящего трафика.

• Внутренняя норма доходности (IRR). Это граница окупаемости проекта, то есть точка безубыточности. Ставка дисконтирования при которой чистый дисконтный доход обращается в ноль.

• Доля привлеченных потребителей или количество посещений.

• Возврат на инвестиции в рекламу (ROI). Это отношение прибыли к потраченным инвестициям. Позволяет узнать окупились ли вложения и есть ли прибыль.

• Прибыль.

• Окупаемость.

• Уровень удовлетворенности клиентов (CSAT). Индекс удовлетворенности высчитывается после проведения анкетирования. Позволяет определить проблемные места в сервисе.

• Отток клиентов (Churn Rate). Показывает процент уходящих клиентов.

• Доля отказов (Bounce rate). Это процентное соотношение всех посетителей сайта к ушедшим или просмотревшим только одну страницу.

• Осведомленность о бренде (Brand awareness). Уровень осведомленности о компании или продукте.

• Сарафанное радио (WOM)

Способы обработки данных

АНАЛИТКА
Веб сервисы, позволяющие собирать данные о поведении пользователей в интернете.

Google analytics - сервис Google. Предоставляет наглядные данные о посещении сайта. Есть возможность обмениваться данными с другими пользователями.
Яндекс.Метрика - сервис Яндекс. Предоставляет наглядные данные о посещении сайта. Дает большее количество интеграций и может вывести историю посещения сайта при помощи Вебвизора.

СКВОЗНАЯ АНАЛИТКА
Сквозная аналитика показывает эффективность рекламной кампании, оптимизировать ее и скорректировать маркетинговую стратегию.

Roistat - платформа сквозной аналитики, которая собирает сведения из различных источников и генерирует подробные отчеты. На платформе представлено 18 инструментов и более 80 показателей.
CoMagic - платформа, в которую входит сквозная аналитика, коллтрекинг и контроль обращений.

ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
Система помогает вывести все полученные данные в виде наглядной информации.

Data Studio - веб-сервис от Google для анализа и визуализации данных. Доступен на любых платформах и обладает интуитивно понятным интерфейсом.
Power BI - сервис от Microsoft, предоставляющий продвинутые инструменты для аналитики и визуализации данных. Есть как бесплатная, так и расширенная платная версия.

А для того, чтобы с данными можно работать уже сейчас можно интегрировать эти сервисы с Битрикс24. Недавно появилась возможность связать CRM с Power BI и Data Studio и обмениваться данными. Также в системе есть своя система сквозной аналитики, которую можно усовершенствовать подключением дополнительных сервисов.

К чему нужно быть готовым 

Data-driven подход является очень трудоемким. Нельзя быстро обработать данные и сразу же получить результаты. От момента начала сбора информации и до желаемых результатов могут пройти годы, но зато начав выстраивать систему сейчас, в будущем вы получите эффективный инструмент принятия решений.

Для того чтобы работать с данными нужны сотрудники, а также ресурсы. Нужны инструменты для сбора, хранения и анализа данных и чем больше вы накапливаете данных, тем больше нужно будет и инструментов. А еще сюда надо закладывать то, что перед анализом данные необходимо очистить и структурировать, что тоже требует много ресурсов.

Ну и конечно же нужны грамотные специалисты, умеющие работать с данными и аналитикой. Причем сбор данных не должен быть оторван от всего происходящего в компании и ее сотрудников, нужно действовать слаженно, а значит, что нужно донести пользу для сотрудников и выстроить систему сбора информации.