დღევანდელ კონკურენტულ ბიზნეს გარემოში, თუ კომპანიებს სურთ წარმატების მიღწევა, მათ უნდა გაანალიზონ და გამოიყენონ მონაცემები თავიანთ მარკეტინგულ კამპანიებში.
მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა დამუშავება და გამოყენება სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია, ბევრი ორგანიზაცია მიიჩნევს, რომ მათი შეგროვება და ანალიზი საკმაოდ შრომატევადი და ხარჯიანი საქმეა.
სწორედ ამიტომ გადავწყვიტეთ დღეს ვისაუბროთ მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგული სტრატეგიის შესახებ, მის მნიშნელობაზე და მონაცემების გამოყენებაზე.
რა არის data-driven მარკეტინგი
Data-driven მარკეტინგი არის მარკეტინგული სტრატეგია, რომელიც დაფუძნებულია მომხმარებელთა მონაცემების გამოყენებაზე მარკეტინგული აქტივობების გასაუმჯობესებლად.
მაშინ, როდესაც ტრადიციული მარკეტინგი ცდილობს შეისწავლოს სამიზნე აუდიტორია, ძირითადად ფოკუს ჯგუფებების, მომხმარებლის გამოცდილების გამოკითხვების ან გაყიდვების წარსული ტენდენციების ანალიზის დახმარებით, მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგი აქტიურად აგროვებს, აანალიზებს და შემდგომ ამ მონაცემებს იყენებს მარკეტინგული სტრატეგიის განსაზღვრისთვის.
ბოლო რამდენიმე წლის განმავლობაში, ციფრულმა ტრანსფორმაციის პოპულარიზაციამ, მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგის საჭიროება ნათლად დაგვანახა. ამ ტიპის მარკეტინგით, კომპანიებმა უამრავი ახალი გზა აღმოაჩინეს სამიზნე აუდიტორიამდე სწორი მესიჯის მისატანად.
Dara-driven მარკეტინგის გამოყენების შედეგად მიღებული ბენეფიტები, რამდედნიმე ჯგუფად დავყავით:
- უკუკავშირი რეალურ დროში: კომპანიებს შეუძლიათ მარკეტინგული ანალიტიკის ინსტრუმენტების გამოყენებით, რეალურ დროში გაანალიზონ მიმდინარე მარკეტინგული კამპანიები და მოახდინონ მათი ოპტიმიზაცია.
- სხვადასხვა ვარიაციები: მონაცემებზე დაფუძნებული მარკეტინგის წყალობით, კომპანიებს შეუძლიათ შეადგინონ ორი განსხვავებული მარკეტინგული კამპანია და ჩაატარონ A/B ტესტირება, რათა დაინახონ, რომელ ვერსია უფრო მისაღებია მომხმარებლისთვის.
- მომხმარებლების გამოცდილების ანალიზი: მაგალითად ონლაინ მაღაზიის მარკეტერები, სხავადსხვა ციფრული ხელსაწყოების დახმარებით აქტიურად აანალიზებენ მომხმარებლის ქცევას და მთლიან მოგზაურობას მათი მაღაზიის ვებსაიტზე, რაც თავის თავში გულისხმობს, მთლიანი ქცევის ანალიზს საიტზე შემოსვლიდან დაწყებული პროდუქტის ყიდვით დამთავრებული.
- პერსონალიზებული გამოცდილების შექმნის შესაძლებლობა: ბევრი მარკეტერი იყენებს მომხმარებელთან ურთიერთობის მართვის (CRM) პროგრამულ უზრუნველყოფას, რათა თვალყური ადევნოს ინდივიდუალური კლიენტების სრულ მოგზაურობას. მარკეტერებს შეუძლიათ სწრაფად ნახონ, თუ როგორ დაუკავშირდა მომხმარებელი პირველად კომპანიას, მათი შესყიდვების ისტორია და მნიშვნელოვანი დემოგრაფიული ინფორმაცია. მსგავსი ინფორმაციის ცოდნა და ანალიზი, კომპანიას აძლევს საშუალებას შექმნან პერსონალიზირებული გამოცდილება კონკრეტული მომხმარებლის ჭრილში, რაც საგრძნობლად ზრდის კომპანიის შანსებს შეინარჩუნონ მომხმარებელი გრძელვადიან პერიოდში.
Data-driven მარკეტინგის გამოყენების მაგალითები
მონაცემებზე ორიენტირებულ მარკეტინგს აქტიურად იყენებენ როგორც მსხვილი, ასევე საშუალო და პატარა ზომის კომპანიები. უნდა ითქვას, რომ Data driven მარკეტინგი საქართველოშიც საკმაოდ პოპულარულია, განსაკუთრებით ონლაინ მაღაზიები, ბანკები და გემბლინგ კომპანიები აქტიურად ამუშვებენ და იყენებენ მონაცემებს მათ მარკეტინგულ სტრატეგიებში. Data-driven მარკეტინგის გამოყენებით მიღებული ბნეფიტების უკეთ წარმოსაჩენად, ქვემოთ გიზიარებთ რამოდენიმე საინტერესო მაგალითს:
მაგალითი #1: დემოგრაფიული მონაცემების გამოყენება მარკეტინგული შეტყობინებების პერსონალიზირებისთვის
დემოგრაფიულმა მონაცემებმა, როგორიცაა პიროვნების ასაკი, სქესი, სამუშაო და მდებარეობა, შეიძლება ბევრი რამ გამოავლინოს მათი საჭიროებებისა და ინტერესების შესახებ.
იმის ახსნას არ დავიწყებთ თუ რამდენად მნიშვნელოვანია მსგავი ტიპის ინფორმაციის გამოყენება მარკეტინგული კამპანიების შემუშვების დროს, თუმცა DirectTV-მ საკმაოდ საინტერესო გზას მიაგნო ახალ მომხმარებლებთან დასაკავშირებლად.
სხვადასხვა მონაცემთა წერტილების გამოყენებით, კომპანიამ დაადგინა კონკრეტული ბაზარი – ადამიანები, რომლებიც ახლახან გადავიდნენ ახალ სახლში.
USPS მონაცემების გამოყენებით, კომპანიამ დაადგინა სახლის მფლობელები, რომლებმაც ახლახან განაცხადი გააკეთეს მისამართის შეცვლაზე. შემდეგ მათ შექმნეს კომპანიის ვებსაიტის საწყისი გვერდის პერსონალიზირებული ვერსია, რომელიც მორგებული იყო კონკრეტულად ამ სეგმენტის ვიზიტორებისთვის.
პერსონალიზებული საწყისი გვერდის ვერსია, რომელიც კომპანიამ გამოსცადა:
Შედეგი? პერსონალიზებულმა, მონაცემებზე ორიენტირებულმა ვერსიამ აჯობა სტანდარტულ ვერსიას.
საინტერესო ის არის, რომ პერსონალიზებული ვერსია უკეთესად მუშაობდა, მიუხედავად იმისა, რომ მთავარი საწყისი გვერდი მომხმარებლებს დამატებით $300 სასაჩუქრე ბარათს სთავაზობდა…
მაგალითი #2: ამინდის მონაცემების გამოყენება ვებსაიტების შეთავაზებების პერსონალიზაციისთვის
იცოდით, რომ მომხმარებელთა 71% -ს ურჩევნია კონკრეტულად მათზე მორგებულ რეკლამა? ან ის, რომ ორჯერ მეტი ადამიანი დაკლიკავს პერსონალიზირებულ ვებსაიტის ბანერზე, მაშინაც კი, თუ ის მათთვის უცნობი ბრენდის პოპულარიზაციას ახდენს? ასეთია პერსონალიზაციის ძალა. ის ეხმარება მომხმარებელთა ჩართულობას და უფრო რელევანტური მარკეტინგული გზავნილის მიწოდებას.
ეს არის ზუსტად ის, რაც Very.co.uk-მა გააკეთა თავისი საწყისი გვერდის ბანერით. კომპანიამ გამოიყენა მომხმარებელთა ინფორმაცია და ამინდის მონაცემები, რათა რეკომენდაცია გაეწია პროდუქტებსთვის, რომლებიც ემთხვევოდა ვიზიტორის მდებარეობის ამინდს.
ასე ჩანდა ვებსაიტის მთავარი გვერდი მათთვის, ვინც წვიმიან დღეს შევიდა საიტზე:
მაგალითი #3: ვებსაიტის ვიზიტორების რეთარგეთინგი მათი ქცევის მიხედვით
ონლაინ მაღაზიის ყველა ვიზიტორი არ განახორციელებს შესყიდვას ან რეგისტრაციას, ყოველ შემთხვევაში პირველ ვიზიტზე, მაგრამ ეს არ ნიშნავს იმას, რომ ისინი მომავალში ამას არ გააკეთებენ. რა არის საჭირო ამისთვის? თქვენ უნდა შეაღწიოთ მათ გონებაში, რადგან ისინი კვლავ გადაწყვეტილების მიღების პროცესში არიან და თქვენ უნდა დააბრუნოთ ისინი საიტზე. რეთარგეთინგი ორივე ამ მიზნის მიღწევაში დაგეხმარებათ.
რეთარგენთი საშუალებას გაძლევთ, ვიზიტორებს, რომლებიც თქვენს საიტზე შემოვიდნენ, აჩვენოთ თქვენი საიტის რეკლამა მესამე მხარის ვებსაიტებზე, ისეთებზე როგორიცაა სოციალური ქსელები, საძიებო სისტემები და ა.შ. რაც მთავარია, შეგიძლიათ მათ აჩვენოთ კონკრეტული პროდუქტების რეკლამა, რაც თქვენს საიტზე ყოფნისას დაათვარიელეს.
ზემოთ ჩამოთვლილი მაგალითები მხოლოდ რამდენიმე გზას გიჩვენებთ, რომლითაც შეგიძლიათ გამოიყენოთ მონაცემები თქვენი მარკეტინგული კამპანიების ოპტიმიზაციისთვის. იმედს ვიტოვებთ, რომ ამ პოსტის წაკითხვის შემდეგ, თქვენ ბევრად უკეთესი წარმოდგენა გაქვთ იმის შესახებ, თუ როგორ გამოიყენოთ მონაცემები თქვენი მარკეტინგული მიზნების მისარწევად.
