Русская Википедия:Маркетинг, основанный на данных
Шаблон:К удалению Шаблон:К переименованию Data-driven маркетинг (eng. Data-driven marketing)– это стратегический подход к рекламе и продвижению чего-либо, опирающийся на сбор, анализ и интерпретацию информации о клиентах и их поведении, а также позволяющий выявлять некоторые тенденции в отношении потребителей и их поведения[1]. Data-driven маркетинг используется для того, чтобы создавать персонализированные рекламные кампании, а значит и более эффективные кампании.[2]
История Data-driven маркетинга
Маркетинговые решения принимаются на основе данных, определяемых в общем смысле как информация. Примеров тому множество, например: стратегии таргетирования и сегментирования аудитории. С 1950 года телевизионные каналы предоставляют покупателям СМИ информацию об аудитории телевизионных программ. В XXI веке аудиторию стали измерять и изучать с помощью пиплметра. [3] Маркетологи часто нацеливают рекламу на специализированные отраслевые издания и их цифровые каналы.
Такой маркетинг, в современном его понимании, можно отнести к 1980-м годам и появлению маркетинга баз данных, который повысил удобство персонализации коммуникаций с клиентами. В XXI веке социальные сети и мобильные технологии способствовали росту объёма данных и их доступности, что привело к использованию различных инструментов для анализа данных, например: платформы поисковых систем, аналитика аккаунтов в социальных сетях, ведение CRM системы, аналитика данных внутри этой системы и так далее.
Типы маркетинговых данных
В маркетинге используется широкий спектр данных. Ниже представлен список типов данных, которые активно применяются в маркетинге:
- Демографические данные: информация о возрасте, поле, доходах, образовании и других характеристиках целевой аудитории.
- Географические данные: отражают местоположение клиентов и позволяют нацеливать кампании на определенные географические регионы.
- Поведенческие данные: эти данные отражают, как клиенты взаимодействуют с тем или иным продуктом / услугой / брендом.
- Данные о транзакциях: информация о покупках клиентов, средних чеках, частоте покупок и других аспектах транзакций.
- Социальные данные: включают данные из социальных сетей, такие как количество подписчиков, взаимодействия с постами, комментарии, репосты и тому подобное.
- Данные о рекламных кампаниях: информация о производительности рекламных кампаний, например: клики, конверсии, стоимость клика (CPC) и стоимость конверсии (CPA) и многое другое. Набор данных зависит от поставленной цели рекламной кампании и платформы, которая их предоставляет.
- Данные о взаимодействии с электронной почтой: отслеживание открытий, кликов, длительности просмотра и других действий на основе рассылок в электронной почте.
- Аналитика веб-сайта: информация о посещениях, страницах просмотра и времени просмотра страниц, процентом соотношении отказов и так далее.
- Обратная связь: отзывы, оценки, комментарии и жалобы клиентов. Данные, полученные в ходе исследований и/или опросов: в основном, содержат мнения и предпочтения фокус-группы[4].
Фазы сбора и анализа данных
- Сбор данных. Корректный сбор данных включает в себя такие аспекты, как обозначение выборки, определение методов сбора данных и обработка полученной информации. Каждый из этих шагов важен для достижения точных и надежных результатов исследования.
- Анализ данных и последующая за анализом интерпретация полученных результатов с помощью статистических методов и аналитических инструментов, для выявления трендов и взаимосвязей в поведении потребителей.
- Сегментация, а именно разделение общей аудитории на схожие группы потребителей.[5] С научной точки зрения, сегментация позволяет обозначить разнообразие поведенческих, социальных и психологических факторов в различных группах людей (сегментах). Это позволяет более глубоко понять особенности и мотивации разных сегментов аудитории, что в свою очередь способствует проведению более точного анализа и формулированию выводов в маркетинге.
Примеры маркетинга, основанного на данных
Маркетинг, основанный на данных, может быть применён во всех сферах бизнеса.
- Управление запасами в розничной и оптовой торговле, где данные о покупках и запасах могут использоваться для принятия различных решений.
- А/В-тестирование также может быть применено в розничной и оптовой торговле, в маркетинговых агентствах, в индустрии производства и так далее. Например, проводится тестирование на аудитории нескольких видов продукции, анализируются данные о продажах за определённый период, выявляя таким образом наиболее интересный продукт для потребителей.
- Использование данных о взаимодействии с рассылками для проведения эффективного Email-маркетинга.[6] Email-маркетинг широко используется в различных сферах бизнеса, независимо от размера компании и поставленной ею цели.
- Онлайн бизнес, например платформы для просмотра фильмов, прослушивания музыки, онлайн магазины используют используют данные о совершённых покупках и просмотрах различного контента для создания персонализированных рекомендаций с помощью рекомендательной системы. Например, платформа Netflix непрерывно собирает данные о своих пользователях, истории просмотра, действиях внутри платформы и так далее. После, собранная информация анализируется искусственным интеллектом, который обучается на основании полученных данных и создаёт рекомендации. Таким образом, система бесконечно предлагает различные подборки, запоминает и анализирует, что в конечном итоге понравилось пользователю.[7]
Ссылки
Шаблон:Примечания Шаблон:Изолированная статья
