بازاریابی داده محور از چیستی تا چگونگی اجرا!. امروزه استفاده از داده ها در همه تخصص ها و رشته ها به امری غیر قابل اجتناب تبدیل شده. اینکه بدانیم مشتریان ما چه رفتاری را دارند و چگونه می توان با آن ها بهتر تعامل کرد و در نهایت نجر به فروش بهتر شد.

تصمیم گیری بهتر با استفاده از بازاریابی داده محور!.

جلوتر از باقی کسب و کار ها حرکت کنید.

آیا در مورد بازاریابی داده محور کنجکاو هستید؟
آیا می‌خواهید کشف کنید که داده‌های بزرگ چگونه می‌توانند به شما کمک کنند تا بازگشت سرمایه بسیار بالاتری داشته باشید؟

بازاریابی اخیراً دستخوش تغییر اساسی شده است. رویکرد قدیمی از بین رفته است – از بین بردن فرضیات یا احساس درونی. امروزه، بازاریاب‌ها به معتبرترین منبع اطلاعات روی می‌آورند:

داده های مشتری

با این حال، متأسفانه، بسیاری از افراد هنوز با رویکرد داده محور بازاریابی مبارزه می‌کنند!. بسیاری از ما اغلب از ما می‌پرسند که کجا می‌توانیم داده‌های مرتبط را پیدا کنیم. برخی دیگر از کمبود ابزار شکایت دارند. آنها نمی‌دانند چگونه به اطلاعاتی که در اختیار دارند دسترسی پیدا کرده، تجزیه و تحلیل و مقایسه کنند.

در این مطلب متوجه خواهید شد:

• بازاریابی داده محور چیست؟
• چگونه نام تجاری شما می‌تواند از داده‌های بزرگ بهره‌مند شود.
• رایج‌ترین چالش‌هایی که بازاریاب‌ها با آن روبرو هستند.
• نمونه‌هایی از کمپین‌های داده محور.
• راهنمای کوتاهی در مورد ایجاد یک استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده و ابزارهای مورد استفاده.

قبل از شروع، می‌خواهیم شما را در مورد چیزی مطمئن کنیم.
ایده بازاریابی مبتنی بر داده ممکن است در ابتدا ترسناک به نظر برسد. اما آن را از تمام اصطلاحات خارج کنید، و بسیاری از استراتژی‌های آن باید بلافاصله آشنا به نظر برسند.
بنابراین، ما تلاش کرده‌ایم تا رویکرد داده محور را به ساده‌ترین شکل ممکن ارائه دهیم.
ما از اصطلاحات تخصصی اجتناب کرده‌ایم، مگر اینکه لازم باشد. ما همچنین نمونه‌هایی را در صورت امکان گنجانده‌ایم. آن‌ها باید به شما در درک جنبه‌های مختلف این رویکرد جدید در بازاریابی کمک کنند و برای ساده نگه داشتن این راهنما، ما فقط روی حیاتی‌ترین جنبه های رویکرد داده تمرکز کردیم.

بازاریابی داده محور چیست؟

بازاریابی داده محور رویکرد بهینه سازی ارتباطات برند بر اساس اطلاعات مشتری است. بازاریاب ‌های داده محور از داده‌های مشتری برای پیش‌بینی نیازها، خواسته‌ها و رفتارهای آینده آن‌ها استفاده می‌کنند. چنین بینشی به توسعه استراتژی‌های بازاریابی شخصی برای بالاترین بازگشت سرمایه (ROI) کمک می‌کند. از آنجایی که بازاریابی داده محور با بازار سنجی نزدیکی بسیار زیادی دارد توصیه می کنیم صفحه بازار سنجی را نیز از دست ندهید.

بازاریابی داده محور چگونه با بازاریابی سنتی متفاوت است؟

برای درک تفاوت، باید به فرض اصلی بازاریابی بازنگری کنیم.
در ساده‌ترین شکل خود، بازاریابی همیشه بر دو هدف متمرکز بوده است. اول، برای کشف نیازها و خواسته‌های مشتریان. و سپس، استفاده از این بینش برای ارائه آنچه مشتریان می‌خواهند بخرند.

از نظر عملی، این همیشه به این معنی بوده است:

• ابتدا درک عمیقی از مخاطب هدف بدست آورید، سپس،
• شناسایی و پیش‌بینی نیازهای مشتری و در نهایت،
• طراحی استراتژی‌هایی برای ارائه کالاهایی که نویدبخش رفع این نیازها هستند.

تیم های بازاریابی سنتی از ترکیب دو عامل برای دستیابی به این اهداف استفاده کردند:

آ. مطالعات بازار موجود در آن زمان، و
ب. فرضیات آنها در مورد مخاطب هدف.

متأسفانه، این رویکرد اغلب به معنای آزمون و خطا بود. شرکت‌ها مجبور بودند استراتژی های زیادی را برای یافتن استراتژی‌هایی که قادر به دستیابی به اهدافشان باشد راه اندازی کنند.
در مقابل، بازاریابی مبتنی بر داده به بازاریاب‌ها اجازه می‌دهد تا در زمان مناسب به همراه پیشنهاد مناسب با مشتریان ارتباط برقرار کنند.

اما مزایای استفاده از داده‌ها فراتر از بهبود ارتباطات است. تیم‌های بازاریابی مدرن از بینش مشتری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:
• تجربه مشتری را شخصی کنید،
• بخش‌های بازاریابی کاملاً تعریف شده را هدف قرار دهید، و
• مشتریان جدید به دست آورید.
• با داده‌ها، برندها همچنین می‌تو‌انند استراتژی‌های خود را در زمان واقعی اندازه‌گیری و بهبود بخشند

مزایای استفاده از داده‌های بزرگ در بازاریابی

تا اینجا بحث کردیم که چگونه کلان داده به بازاریاب‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری بگیرند. تصمیماتی که به نوبه خود نتایج بسیار بیشتری را ارائه می‌دهند و آن را سریع‌تر انجام می‌دهند. حال که صحبت درباره بیگ دیتا شد بهتر است برای آشنایی بهتر با داده های بزرگ مطلب بیگ دیتا (Big data) و آنچه باید بدانید را از دست ندهید.
از هر۳ بازاریاب پیشرو، ۲ نفر اذعان دارند که تصمیمات مبتنی بر داده بر روش سنتی غلبه می‌کنند.

اما بازاریاب‌ها می‌توانند از روش‌های دیگر نیز از داده‌ها بهره‌مند شوند. مثلا:

۱. داده‌ها به وضوح بهتر در مورد مخاطبان هدف کمک می‌کند.
هر گونه اطلاعات در مورد مشتریان به بازاریاب‌ها اجازه می‌دهد تا درک دقیقی از مخاطبان هدف خود بدست آورند. برای مثال، بینش CRM می‌تواند توانایی بازاریاب را برای پیش‌بینی بیشتر رفتار مشتری افزایش دهد.
نتیجه؟ کمپین‌های بازاریابی که رسیدن به مشتریان را با پیام مناسب در زمان مناسب تضمین می‌کند.

۲. داده‌ها توانایی ایجاد ارتباطات قوی‌تر با مشتریان بالقوه را ارائه می‌دهند.
با داده‌ها، بازاریاب‌ها می‌توانند ارتباطات بسیار بهتری با مخاطبان خود ایجاد کنند. علاوه بر این، آنها می‌توانند این کار را در مقیاس نیز انجام دهند.
همانطور که تام بنتون، مدیر عامل انجمن داده و بازاریابی در مقاله فوربس خود اشاره می‌کند:
«مقدار انبوه داده از ترکیب تقریباً نامتناهی از رسانه‌ها، دستگاه‌ها، پلتفرم‌ها و کانال‌ها به بازاریاب‌ها این فرصت را می‌دهد که تجربیات ۱ به ۱ مشتری را در مقیاس وسیع ارائه دهند. اگر از این‌ها به خوبی استفاده شود، کسب‌وکاری با یک میلیون مشتری می‌تواند تجربه‌ای را ارائه دهد که به اندازه یک کسب‌وکار با ده‌ها مشتری طراحی شده است.»

مثلا، داده‌های کمپین بلادرنگ به بازاریاب کمک می‌کند تا آن را مطابق با تعامل مشتری تنظیم کند.
در نتیجه، آنها می‌توانند کمپینی ارائه دهند که به طور مداوم با انتظارات مخاطبان مطابقت داشته باشد.

۳. با بازاریابی داده محور بهترین کانال‌های تبلیغاتی را کشف کنید
داده‌ها می‌توانند نه تنها ترجیحات مخاطب هدف را آشکار کنند. همچنین می‌تواند نشان دهد که یک برند باید از چه کانال‌هایی برای جذب مخاطبان خود در حال حاضر و در آینده استفاده کند.
چنین بینشی به نوبه خود می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا پیام را در جایی قرار دهند که مخاطب هدف آن است یا به زودی خواهد بود.

۴. شخصی سازی
مشتریان امروزی در مورد پیام‌های بازاریابی عمومی که دریافت می‌کنند شک دارند.
یک مطالعه نشان داد که ۷۴ درصد از مشتریان با دیدن محتوای نامربوط از برندها احساس ناامیدی می‌کنند. ۷۹٪ از آنها پیشنهادی را در نظر نمی‌گیرند مگر اینکه یک برند آن را با تعاملات قبلی خود شخصی کند و بنابراین، برای جذب مشتریان، بازاریابان باید بر شخصی سازی تجربه خود تمرکز کنند.

در اینجا آمده است که چگونه داده‌ها به دستیابی به آن کمک می‌کنند.
اول، نگاهی جامع از مخاطبان هدف ارائه می‌دهد. این به شناسایی عوامل محرک و مسائل مشتریان بالقوه کمک می‌کند، بنابراین اطلاعات فردی مشتری می‌تواند ارتباط برندها را با فرد تقویت کند.
و آیا کار می کند؟ به گفته InvestP، خیلی زیاد. کسب‌وکارهایی که از شخصی‌سازی استفاده می‌کنند، ۵ تا ۸ برابر ROI بیشتری از تلاش‌های بازاریابی خود ارائه می‌کنند.

چگونه بازاریابی مبتنی بر داده بر عملکرد کسب و کار تأثیر می‌گذارد؟

به طور ویژه تحقیقات فوربس نشان می‌دهد که بازده تمرکز بر داده ها در ابتدا بسیار زیاد است. در واقع، برخی از مزایای رویکرد داده محور عبارتند از:
• وفاداری بیشتر مشتری،
• به دست آوردن مشتریان جدید بیشتر،
• افزایش رضایت مشتری و بیشتر.

با توجه به ZoomInfo، ۷۸ درصد از سازمان‌ها می‌گویند بازاریابی مبتنی بر داده، تبدیل سرنخ و جذب مشتری را افزایش می‌دهد.
مطالعه دیگری از فوربس نشان می‌دهد که برای ۶۶ درصد از رهبران بازاریابی، داده‌ها منجر به افزایش جذب مشتری می‌شود.
اما همانطور که در ابتدا اشاره کردیم، برخی از بازاریاب‌ها با رویکرد داده محور مبارزه می‌کنند.
و در اینجا بزرگترین چالش‌هایی است که آنها با آن روبرو هستند.

رایج ترین چالش های بازاریابی داده محور

طبق گزارش کمپین مانیتور، ۸۱ درصد از بازاریاب‌ها اجرای یک استراتژی مبتنی بر داده را بسیار پیچیده می دانند.
و این چیزی است که پیاده سازی را بسیار چالش برانگیز می کند:

چالش شماره ۱ – جمع‌آوری داده‌ها

بسیاری از بازاریاب‌های جدید مبتنی بر داده احساس می‌کنند با ایده جمع‌آوری اطلاعات مشتری به مشکل می‌خورند.
بیشتر تعجب می‌کنند که داده‌ها را کجا می‌توان پیدا کرد و برخی از انبوه اطلاعات موجود خود را ناقص می‌بینند.
نتیجه ، ترس از حتی در نظر گرفتن یک کمپین داده محور.

چگونه آن را حل کنیم؟

شما به احتمال زیاد از قبل به اکثر داده‌ها دسترسی خواهید داشت – با این حال کار با این داده‌های عمدتا ایزوله کار آسانی نیست.
CRM، تجزیه و تحلیل وب سایت، ابزارهای تجارت الکترونیک و تبلیغات، سیستم ERP خودتان، انواع نرم افزارهای رسانه‌های اجتماعی و ابزارهای مختلف دیگر می‌توانند بینشی در مورد تعامل با مشتری ارائه دهند، از اطلاعات نمایه آنها گرفته تا استفاده از وب سایت و تعامل با محصول و تبلیغات شما.

کریشنا پرا در پست وبلاگ خود در datasciencecentral.com به نکات قوی زیادی اشاره می‌کند: شما داده های زیادی دارید، اما با برخی از آنها نمی‌توانید کار کنید.

برای گرفتن یک تصمیم کاملاً آموزشی به چیزهای بیشتری نیاز دارید. به خصوص در مواقعی که علایق گروه هدف به سرعت تغییر می‌کند.
تصمیم گیری صرفاً بر اساس داده‌های فروش خود در چند سال گذشته یک شروع عالی است – اما اگر می‌توانید بیشتر به دست آورید، برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر تلاش کنید.

متأسفانه، داشتن تعداد زیادی از منابع داده در اختیار شما مشکل دیگری ایجاد می کند:

چالش شماره ۲ – جمع کردن داده‌ها در بازاریابی داده محور

برای بهره‌مندی از آن، داده‌های شما باید تا حد امکان تازه باشند. در صورت امکان، باید از اطلاعات بلادرنگ استفاده کنید. در غیر این صورت، داده‌های شما باید اغلب به روز شوند. حداکثر روزانه یا هفتگی.
چالش؟ کشیدن دستی و به روز رسانی منظم آن داده‌ها یک کار خسته کننده است. به خصوص اگر مثلاً اطلاعات را با دست وارد یک صفحه گسترده کنید.

چگونه آن را حل کنیم؟

یک داشبورد بازاریابی ایجاد کنید. پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل بازاریابی و تجسم مانند Adverity به شما این امکان را می‌دهد که به همه منابع داده خود در یک مکان متصل شوید.
داشبورد اطلاعات را از کانال‌های بازاریابی مختلفی که ما استفاده می‌کنیم همگام می‌کند. و این کار را در زمان واقعی انجام می‌دهد. سپس، اطلاعات را به ترتیبی که ما مشخص کرده‌ایم نمایش می‌دهد تا به من کمک کند تمام داده‌های کمپین خود را در یک مکان مشاهده کنم.

چالش شماره ۳ – غلبه بر سیلوهای داده برای تجزیه و تحلیل داده‌ها

تکان دهنده: تنها ۸ درصد از شرکت ها تمام داده های خود را در یک مکان ذخیره می کنند – یک انبار داده.
بقیه آن را بین مکان‌ها، تیم‌ها، بخش‌ها توزیع می‌کنند…
اما این همه چیز نیست. داده‌های پراکنده باعث می‌شود ۶۹ درصد از سازمان‌ها نتوانند یک دیدگاه مشتری را ارائه دهند.

نتیجه – سیلوهای داده توانایی تیم بازاریابی را در موارد زیر محدود می‌کند:
آ. مخاطبان خود را درک کنند، و
ب بینشی کامل از عملکرد کمپین خود به دست آورند.

پس جای تعجب نیست که ۴۲ درصد از بازاریابان فقط می‌توانند گزارش‌های عملکرد پایه را اجرا کنند.

چگونه آن را حل کنیم؟

متأسفانه، برای اکثر شرکت‌ها، شکستن سیلوهای داده فرآیندی دشوار خواهد بود. بدون اینکه خیلی عمیق به آن بپردازیم، معمولاً شامل موارد زیر است:

1. تنظیم استانداردهای داده مشترک
2. تغییر فرهنگ تبادل داده‌ها، و
3. پذیرش پلتفرم تجزیه و تحلیل بازاریابی که در بالا در مورد آن صحبت کردیم

چالش شماره ۴ – ایجاد تیم داده داخلی برای

پردازش مقادیر زیادی از داده‌ها اغلب نیازمند ایجاد تیم‌های متخصص در بخش‌های مختلف است.
بسیاری از مدل‌ها به ساختار تیم‌های داده کمک می‌کنند. مرکز تعالی یکی بر ایجاد یک متخصص داده متمرکز است. شخص نیز به نوبه خود دستورالعمل‌ها و اسنادی را برای پردازش داده‌ها تنظیم می‌کند. مدل تیم داده¬های توزیع شده یک متخصص داده را در تیم‌ها یا بخش‌های حیاتی تعبیه می‌کند و مدل هاب و اسپیکر دو مورد بالا را ترکیب می‌کند. این یک مرکز واحد مدیریت داده را فراهم می‌کند اما همچنین، پشتیبانی فردی را به تیم‌های مهم ارائه می‌دهد.

“با بهبود نسخه تبلیغاتی برای هدف قرار دادن مشتریان حساس به قیمت، تبدیل ها تا ۲۰۰٪ افزایش یافته است.”

موارد استفاده بازاریابی مبتنی بر داده

ما تمام اصول اولیه رویکرد داده را پوشش داده ایم. اما گاهی اوقات، ساده‌ترین راه برای درک یک مفهوم، نگاه کردن به نحوه استفاده دیگران از آن است.
بنابراین، در این بخش، به شما نشان خواهیم داد که چگونه به مشتریان خود کمک کرده‌ایم از داده‌ها برای ارائه ROI بازاریابی بالاتر استفاده کنند.

استفاده از داده‌ها برای درک هزینه‌های بازاریابی.
شرکت‌های بزرگ اغلب سالانه میلیون‌ها دلار برای کمپین‌های بازاریابی خرج می‌کنند. اما، بسیاری نمی‌توانند کل هزینه‌های خود را بگویند.

یکی از دلایل این امر این است که امور مالی، حسابداری و بازاریابی هزینه‌ها را متفاوت محاسبه می‌کنند. علاوه بر این، داده‌های آنها در پایگاه‌های متفاوتی ثبت می‌شوند. برخی آن را در صفحات گسترده نگه می‌دارند. دیگران از ابزارهای آنلاین استفاده می‌کنند. و فروشندگان شخص ثالث گزارش هزینه خود را برای مثال با فاکتور ارسال می کنند.
در چنین شرایطی، دید کامل از هزینه بازاریابی غیرممکن است.

راه حل؟ جمع کردن همه این داده‌ها در یک مجموعه داده واحد. بسیاری از پلتفرم‌های بینش بازاریابی به شما امکان می‌دهند اصطلاحات مختلف را متمرکز کنید. در نتیجه، می‌توانید داده‌هایی را که در بسته‌های مختلف برچسب متفاوتی دارند در یک مجموعه ادغام کنید.

نحوه ایجاد یک استراتژی بازاریابی بر اساس داده‌ها

ما اعتراف خواهیم کرد، ایجاد یک استراتژی مبتنی بر داده موضوعی گسترده است. مطمئناً برای تضمین یک راهنمای کامل کافی است.
اما ما فکر می‌کنیم ارزش آن را دارد که شما یک نگاه اجمالی به این روند داشته باشید. بنابراین، در اینجا یک راه اندازی سریع از راه اندازی یک استراتژی مبتنی بر داده آورده شده است:

مرحله ۱. تنظیم اهداف برای داده‌ها.
قبل از عجله برای جمع‌آوری داده‌ها، باید تصمیم بگیرید که چه چیزی می‌خواهید به شما کمک کند. درست مانند شرکت‌ها در مثال‌های بالا، شما باید یک هدف واضح برای داده‌ها مشخص کنید. چرا؟ زیرا اهداف شما گام های بعدی شما را راهنمایی خواهند کرد. شما می‌دانید چه اطلاعاتی را جمع آوری کنید. از کجا باید تهیه کرد. و همچنین، چه بینش‌هایی را باید جستجو کرد.

مرحله ۲. جمع آوری داده‌ها.
با اهداف تعیین شده، باید شناسایی کنید که کدام اطلاعات را جمع آوری کنید. به اهداف خود نگاه کنید و در نظر بگیرید که چه اطلاعاتی به اطلاع رسانی استراتژی شما کمک می کند. سپس، کشف کنید که کجا می‌توانید به داده‌ها دسترسی داشته باشید.

مرحله ۳. جمع آوری و سازماندهی داده‌ها.
این مرحله شامل دو عمل است. اول، تصمیم‌گیری در مورد پلتفرم داده برای سازماندهی داده‌ها. دیگری، استفاده از آن برای جمع آوری منابع داده شما.

مرحله ۴. ایجاد تیم یا قابلیت‌های داخلی/خارجی.
بسته به اهداف خود، ممکن است لازم باشد تیمی بسازید تا به تجزیه و تحلیل داده‌ها و عمل بر روی آنها کمک کند.

مرحله ۵. خرید سازمانی.
ترکیب رویکرد داده محور، به خصوص اگر اولین کمپین از این دست باشد، ممکن است نیاز به دریافت مجوز از سهامداران مختلف داشته باشد.

مرحله ۶. اندازه‌گیری و پیگیری پیشرفت.
در نهایت، باید فرآیندی برای نظارت بر عملکرد کمپین خود طراحی کنید. این به شما کمک می‌کند تا اقدامات خود را بهتر تجزیه و تحلیل کنید، اما همچنین پیشرفت را به سایر ذینفعان گزارش دهید.

ابزارهای بازاریابی داده محور برای ایجاد یک رشته داده محور

اگر یک چیز رایج در مثال‌های بالا در مورد استفاده از داده‌ها در بازاریابی وجود داشته باشد، این است که این یک رشته گسترده است. بازاریاب‌ها با داده‌های مناسب تقریباً به هر چیزی که می‌خواهند دست می‌یابند:

• ارزیابی داده‌های مشتری برای پیش‌بینی رفتارها
• الگوهای خرید را شناسایی کنید
• علایق را پیش‌بینی کنید
• روندهای نوظهور را مشخص کنید و غیره.

با این حال، برای بسیاری، چالش دسترسی به هر اطلاعاتی است که نیاز دارند.
و اینجاست که ابزارهای بازاریابی مبتنی بر داده‌های مختلف وارد می‌شوند. در زیر تعدادی از رایج ترین ابزارهایی را که بازاریاب‌ها داده استفاده می‌کنند را مشاهده خواهید کرد.

پلتفرم‌های بینش بازاریابی

• نرم افزار تجسم سازی برنده جایزه Tableau – احتمالاً زیباترین ابزار تجزیه و تحلیل بصری موجود است.
• Google Data Studio: رایگان، قدرتمند و آسان برای ایجاد داشبورد و گزارش.
• اگر شرکت شما قبلاً در مجموعه مایکروسافت سرمایه گذاری کرده است، بسیار منطقی است که به Azure و Power BI – یکی دیگر از ابزارهای هوشمند قدرتمند دیگر پایبند باشید.
• برخی از مشتریان ما با قابلیت های تجزیه و تحلیل داده های Qlik متقاعد نشده‌اند – نگاهی عمیق‌تر به این ابزار BI می تواند ارزش آن را داشته باشد.

در آینده، این فناوری می‌تواند برای بازاریابی برای مشاغل شخص ثالث مانند پارکینگ‌ها و پمپ بنزین‌ها مورد استفاده قرار گیرد و بدون شک داده‌های جمع‌آوری‌شده از هر راننده برای استفاده بیشتر در هوش بازاریابی شرکت مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

شما می توانید در بازاریابی داده محور از الگوریتم های ماشین لرنینگ استفاده کنید.برای آشنایی بهتر با ماشین لرنینگ صفحه خدمات آمار پیشرو در حوزه هوش مصنوعی را از دست ندهید.