09:27, 3 ноября 2023, 09:27
Количество просмотров 13339

Базовые принципы маркетолога. Почему в современном мире нельзя экономить на данных

Анастасия Гогина, руководитель направления по продвижению продуктов в Сбербанк, рассказывает, как качественные данные позволяют маркетологам более точно понимать свою целевую аудиторию и на их основе разрабатывать инновационные успешные стратегии продвижения продуктов или услуг.
Базовые принципы маркетолога. Почему в современном мире нельзя экономить на данных

Анастасия Гогина, руководитель направления по продвижению продуктов в Сбербанк, рассказывает, как качественные данные позволяют маркетологам более точно понимать свою целевую аудиторию и на их основе разрабатывать инновационные успешные стратегии продвижения продуктов или услуг.

Роль данных в современном маркетинге

В современном быстро меняющемся мире роль маркетолога стала особенно важной для успеха любого бизнеса. С развитием цифровых технологий и переходом к онлайн-платформам, маркетинговые стратегии становятся все более сложными и интегрированными. Однако среди различных факторов, определяющих успех маркетинговых кампаний, один из ключевых – это данные.

Важность данных в современном маркетинге нельзя недооценивать. Они становятся краеугольным камнем для разработки успешных стратегий продвижения, помогая бизнесу эффективно взаимодействовать с аудиторией и оставаться на передовой позиции. Сегодня маркетологи обладают уникальной возможностью собирать и анализировать данные о клиентах и их взаимодействии с брендами. Например, сайты, социальные сети, электронная почта и мобильные приложения, стали основными каналами взаимодействия компаний со своей аудиторией. Благодаря этим платформам маркетологи могут собирать ценные данные. А именно:

Демографическую информацию: возраст, пол, местоположение;

  • Поведенческие данные: информация о посещениях веб-сайта, просмотрах страниц, кликах, времени, проведенном на сайте;

  • Покупательские привычки: данные о покупках, покупках сопутствующих товаров или услуг, частоте покупок и сумме средних трат клиентов;

  • Отзывы и рейтинги: обратная связь от клиентов о продуктах или услугах, их опыте с брендом;

  • Взаимодействие в социальных сетях: комментарии, лайки, репосты и другие взаимодействия с контентом бренда в социальных медиа;

Аналитику трафика: информация о том, как пользователи приходят на сайт, через какие источники.

Маркетологи активно используют эти данные для формирования более глубокого понимания своей целевой аудитории. Кроме того, в маркетинге становятся популярными технологии машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа больших объемов данных. Это позволяет автоматизировать некоторые процессы анализа, обнаруживать скрытые закономерности и прогнозировать будущие тренды.

Рассмотрим более наглядно, что может оптимизировать искусственный интеллект в процессах аналитики:

  1. Сегментация аудитории: искусственный интеллект способен анализировать огромные объемы данных о клиентах и выявлять паттерны, которые позволяют создать более точные и подробные сегменты аудитории. Это позволяет разрабатывать персонализированные стратегии для каждой группы клиентов

  2. Прогнозирование поведения клиентов: ИИ использует алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных о клиентах и их поведении. На основе этого анализа ИИ способен делать прогнозы о том, как клиенты могут реагировать на определенные маркетинговые стратегии и предложения.

  3. Определение оптимальных каналов коммуникации: ИИ анализирует данные о том, какие каналы коммуникации, например, электронная почта, социальные сети, SMS предпочитает аудитория. Это помогает определить наиболее эффективные каналы для достижения целевой аудитории.

  4. Персонализация контента: Искусственный интеллект способен автоматически создавать персонализированный контент для разных сегментов аудитории. Он может анализировать интересы и поведение клиентов, чтобы предложить контент, который наиболее вероятно будет вызывать интерес.

  5. Оптимизация времени и частоты коммуникации: ИИ анализирует данные о том, когда клиенты наиболее активны и реагируют на маркетинговые сообщения. На основе этой информации ИИ может рекомендовать оптимальные времена и частоту отправки сообщений.

Почему данные – ключевой ресурс для выявления потребностей клиентов

Не секрет, что знание о клиентах – залог успешной маркетинговой стратегии. Предоставление клиентам того, что они действительно хотят, требует детального анализа. На основе этих данных маркетологи могут создавать персонализированные предложения и обеспечивать лучший опыт взаимодействия с брендом. При этом отказ от использования данных ограничивает возможности, что может повлечь за собой упущение ключевых моментов и потерю конкурентоспособности.

Анализ данных помогает маркетологам принимать обоснованные решения на основе фактических данных, а не на основе предположений или интуиции. Как показывает практика, это заметно минимизирует риски во время проведения кампаний. Современный рынок быстро меняется и использование данных дает возможность строить прогнозы о будущих трендах и поведении клиентов. Таким образом, опережая конкурентов, компании могут начать предлагать продукты или услуги, которые будут востребованы в будущем.

Ну и не забываем про то, что бизнесы, которые активно используют данные для разработки маркетинговых стратегий, получают конкурентное преимущество на рынке. Анализ данных позволяет выявлять слабые и сильные стороны конкурентов и разрабатывать стратегии, которые позволят занять лидирующие позиции. Кроме того, анализ данных выявляет наиболее эффективные каналы и распределяет бюджет маркетинговых кампаний более эффективно. Это еще и выгодно.  

Например, компания Яндекс.Еда, предоставляющая услуги по доставке еды из различных ресторанов, использовала анализ данных для нахождения новой ниши и опережения конкурентов.

Анализируя данные о заказах и предпочтениях клиентов, Яндекс.Еда обнаружила, что более 45% клиентов выбирают доставку в офисы и на рабочие места.

На основе этого анализа Яндекс.Еда решила разработать специальную программу для корпоративных клиентов, предоставляя удобную систему заказа и доставки для офисов. Они также создали оптимизированное меню для рабочих обедов и предоставили специальные условия для корпоративных заказчиков.

Внедрение этой стратегии позволило Яндекс.Еде занять позицию лидера в сегменте корпоративной доставки питания. Они опередили конкурентов, которые ранее не акцентировали внимание на этой нише. За первый год после запуска программы для корпоративных клиентов, Яндекс.Еда увеличила объем заказов в этом сегменте на 50%, что привело к укреплению их позиции на рынке доставки еды.

 - рис.1

Как некачественные данные могут исказить картину рынка и потребительских предпочтений

Неверные или неточные данные могут привести к ошибочным выводам и неправильным стратегиям, это всегда сказывается на результативности маркетинговых кампаний. В том числе и на бюджете. Чистота, достоверность и актуальность данных являются основой для эффективного маркетингового анализа.

Например, неправильные или устаревшие данные о клиентах практически всегда приводят к ошибочной идентификации целевой аудитории. В 2020 году российская нефтяная компания Роснефть столкнулась с проблемой из-за использования устаревших данных в рекламной кампании. Компания запустила акцию для своих корпоративных клиентов, предлагая специальные условия на поставку топлива. Однако список корпоративных клиентов, который использовался для определения участников акции, был составлен на основе данных, собранных несколько лет назад. В результате, некоторые из клиентов уже не сотрудничали с Роснефтью или сменили поставщика топлива.

Кроме того, недостаток данных или их неправильный анализ ограничивают возможности для выявления трендов и адаптации стратегий под изменяющийся рынок. Так, в 2021 году российская авиакомпания «Аэрофлот» столкнулась с ограничениями из-за недостаточного анализа данных при адаптации своей стратегии в условиях пандемии COVID-19. Из-за ограничений на международные перелеты и снижения спроса на авиабилеты из-за пандемии «Аэрофлот» столкнулся с необходимостью пересмотреть свою стратегию и нацелиться на внутренний туризм. Однако компания не всегда имела актуальные данные о том, какие направления внутренних перелетов становятся наиболее популярными у пассажиров. Это привело к тому, что Аэрофлот не мог эффективно адаптироваться под изменения в спросе и предоставлять достаточно рейсов на те направления, которые были бы востребованы пассажирами. В результате компания рисковала упустить возможность привлечь больше клиентов и увеличить доходы.

Качество данных существенно влияет на точность измерения результатов маркетинговых кампаний. Неправильная оценка эффективности стратегий затруднит определение наиболее успешных и неудачных подходов. Стоит также добавить и про утрату конкурентного преимущества.

Примеры неудачных маркетинговых кампаний из-за плохих данных или их неправильной интерпретации

Пример № 1. Органический

В 2020 году российская сеть супермаркетов «Пятерочка» столкнулась с проблемой, связанной с неправильным определением целевой аудитории из-за плохих данных. Компания решила провести маркетинговую кампанию, направленную на продвижение здорового образа жизни. Они разработали специальные акции на органические продукты, свежие фрукты и овощи, ориентируясь на молодую аудиторию, которая все более интересуется здоровым питанием. Однако анализ данных продаж и покупок показал, что большая часть клиентов «Пятерочки» на самом деле преимущественно приобретает продукты широкого ассортимента, включая дешевые и не всегда здоровые продукты. Это означало, что компания недооценила фактический спрос на органические продукты среди своих клиентов.

В результате маркетинговая кампания "Пятерочки" о здоровом питании не принесла ожидаемых результатов, так как акции на органические продукты оказались менее популярными, чем было предполагаемо. Это также привело к потере ресурсов и времени, потраченных на разработку и проведение акции.

Пример № 2. Демографический

В 2021 году российский оператор связи Beeline столкнулся с ситуацией, связанной с неправильным определением целевой аудитории из-за плохих данных.

Компания решила провести маркетинговую кампанию, направленную на продвижение нового тарифного плана для молодежи. Она разработала рекламные материалы с яркими и молодежными дизайнами, предполагая, что эта аудитория наиболее заинтересована в таких предложениях.

Однако после запуска кампании анализ данных показал, что новый тарифный план стал популярен среди более широкой аудитории, включая клиентов старше 30 лет. Это говорило о том, что предпочтения клиентов были более разнообразными, чем предполагалось, и что молодежь не была единственной заинтересованной группой.

Рекламные материалы Beeline, ориентированные на молодежь, оказались менее эффективными, чем было предполагаемо, так как тарифный план заинтересовал и более старшие возрастные группы. Компания вынуждена была быстро адаптировать свою маркетинговую стратегию и обновить материалы для более широкой аудитории.

Пример № 3. Трагикомический

Петербургская пекарня Буше в 2022 году на основе данных по наиболее проходимым локациям разместила свою рекламу в метро на противоположной стороне от платформы ожидания поезда, с коммуникацией «Буше для шага вперед». Несмотря на то, что с точки зрения проходимости локация была выбрана правильно, маркетологи не учли ее нюансов и не провели исследования прежде чем выпускать в свет подобные маркетинговые материалы, из-за чего получили волну негатива, как от потребителей, так и пользователей интернета, где кейс быстро распространился. 

 - рис.2

Зачем инвестировать в данные

Инвестировать в данные необходимо прежде всего для понимания клиента. Данные позволяют компании разобраться в путях, которые клиенты проходят, принимая решение о покупке. Это включает в себя информацию о том, как клиенты ищут информацию о продуктах или услугах, сравнивают альтернативы и какие факторы влияют на их окончательное решение. Зная эти пути, компания может оптимизировать свои маркетинговые кампании и предоставлять информацию, которая наилучшим образом подходит для каждого этапа принятия решения.

Озон – один из крупнейших интернет-магазинов в России. Он обладает рекомендательной системой, предлагающей персонализированный подход к предложению товаров для клиентов. Сервис использует алгоритмы анализа данных для анализа истории покупок клиентов, их просмотров товаров, а также поведения на платформе. На основе этой информации система создает уникальные профили интересов для каждого клиента. Если клиент часто просматривает товары из категории электроники, система может предложить ему релевантные товары, такие как смартфоны, наушники или гаджеты. Если клиент приобрел книгу какого-то автора, система может предложить ему другие книги этого автора или книги в похожем жанре.

Такой подход позволяет Озону улучшить клиентский опыт и повысить вероятность покупки, предлагая клиентам товары, которые максимально соответствуют их интересам и предпочтениям. Это также способствует увеличению среднего чека и повышению уровня удовлетворенности клиентов.

Кроме того, когда компания знает, с чем сталкиваются ее клиенты, она может разрабатывать продукты или услуги, которые наилучшим образом удовлетворят потребности и решают их проблемы.

Например, Сбербанк использовал анализ данных клиентов для создания новой успешной услуги – платформы SberHealth. Анализируя информацию о поведении клиентов в приложении Сбербанк Онлайн и их запросах на финансовые услуги, Сбербанк выявил, что здоровье и физическая форма являются важными аспектами для многих клиентов. Это вдохновило банк разработать интегрированную платформу, объединяющую финансовые и медицинские услуги.

С использованием аналитических данных о клиентах, Сбербанк создал платформу SberHealth, которая позволяет клиентам отслеживать свои здоровье, записываться на прием к врачу, заказывать медицинские услуги и страхование. Система также анализирует поведение клиентов, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации по здоровью и фитнесу.

Запущенная в 2020 году, SberHealth быстро стала популярной платформой среди клиентов Сбербанка. Благодаря анализу данных Сбербанк смог предложить не только финансовые услуги, но и внедрить новый аспект в свой бизнес, связанный с здоровьем и благополучием клиентов. Это также усилило лояльность клиентов к банку и расширило его клиентскую базу.

 - рис.3

Инвестиции в правильные данные помогают компаниям отслеживать изменения в поведении и интересах аудитории. Это очень важно в быстро меняющемся бизнес-мире.

Как оптимизировать маркетинговые стратегии на основе анализа данных

Первый шаг в оптимизации маркетинговых стратегий – это сбор и структурирование данных. Компании должны объединить данные из различных источников: внутренние базы данных, CRM системы, веб-аналитика, социальные сети, чтобы создать полную картину о своей аудитории и рынке.

Второй этап – тестирование и эксперименты. Например, использование A/B тестирования помогает определить, какие маркетинговые стратегии наиболее эффективны. Компании могут тестировать различные варианты рекламных материалов, лендингов, и сообщений, чтобы определить наилучший подход.

И, наконец, оценка результатов и корректировка подхода – лучше, когда компании регулярно оценивают результаты своих маркетинговых стратегий и анализируют данные. При необходимости компания может также корректировать свои подходы и стратегии, чтобы достичь более успешных результатов.

Рубрика:
{}Маркетинг

ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ