Что такое data-driven marketing и почему им пользуются крупные компании

Медленно, но верно data-driven захватывает мир – как в маркетинге, так и бизнесе. Все чаще встречается понятие data driven decision – решения, которые приняты на основе большого количества данных. И это означает, что мы живем в интересное время. Предприниматели могут с научной точностью принимать эффективные решения, потому что они подкреплены железными фактами и свежими цифрами. Раньше о таком могли только мечтать: приходилось опираться на интуицию или обрывочную противоречивую информацию. Из этой статьи вы узнаете, что такое data-driven marketing и как это внедрить компанию. 

Что такое маркетинг на основе данных

Маркетинг на основе данных (data-driven marketing) – это подход, когда решения по продвижению и позиционированию базируются на полученных данных. Как известно, цель маркетинга – это получение прибыли с помощью удовлетворения потребностей людей. 

А для этого надо добраться до целевой аудитории и продать товар или услугу. В этом маркетологу и предпринимателю помогает статистика. Они анализируют ее или обращаются за консультацией к команде аналитиков, которая кропотливо изучает каждую цифру и находит закономерности. 

То есть в таком маркетинге большую роль играют данные. Они помогают в продажах и других направлениях, которые прямо или косвенно связаны с маркетингом. 

Суть data-driven подхода

Принципы data-driven просты: маркетолог принимает решение на основе анализа, анализа и еще раз анализа цифр. Интуиция и личный опыт – на втором плане. Специалисты должны уметь интерпретировать данные и строить гипотезы. Помимо этого, компании стоит позаботиться о том, как добыть, хранить и визуализировать цифры. Без счетчиков и сервисов аналитики не обойтись, как и без технологий: машинное обучение, предиктивный анализ и искусственный интеллект. 

Data-driven не гарантирует, что продажи вырастут сами по себе. Это не режим автопилота, когда остается сидеть у монитора и смотреть, как начисляется прибыль. Хотя не исключено, что в будущем появятся и такие технологии. Однако сложно просчитаться, когда вы строите маркетинга на основе данных 

Вы получаете знания, и остается только грамотно их использовать. А знания, как известно, – сила. Иногда data-driven предсказывает будущее. Собирая статистику по периодам, а их нужно как-то систематизировать, вы будете находить корреляции. Вы составляете модели поведения аудитории, прогнозируете продажи и ставите KPI благодаря data-driven. 

Чтобы понять, как данные определяют результат, обратимся к примерам. 

Data-driven в менеджменте

Когда менеджер получает на руки аналитику, у него открывается пространство для маневров. Data-driven в менеджменте – управление компанией на основе большого количества данных. В этом случае сбор статистики служит для формирования доказательной базы. Это нужно для развития и стабильности компании, особенно в быстро меняющихся условиях сегодня. 

Менеджер уверенно и, главное, оперативно реагируют на колебания рынка. Мониторинг в режиме реального времени дарит руководителю и команде шанс оперативно принять решение.

Такие крупные компании, как Google, Chevron, Intel, Amazon и российский «Сбербанк» регулярно прибегают к аналитике по data-driven. Однако это не означает, что мелкий и средний бизнес не в состоянии внедрить эти технологии. 

Data-driven в дизайне

Дизайнер получает задание по макетам и креативам. Но дизайнер ориентируется на данные и рекомендации аналитика или заказчика. В приоритете – не «на свое усмотрение», а результаты наблюдений. Например, в компании выяснили паттерны поведения пользователя, и оказалось, что UX/UI-дизайн требует улучшения. 

Об этом говорят неудовлетворительные показатели конверсии сайта и исследования тепловых карт. И тогда веб-дизайнер работает на, чтобы исправить это. Например, известно, что у сайта, где есть изображения людей с эмоциями, увеличивается конверсия. 

В итоге довольными остается и заказчик, и дизайнер. Меньше непонятных, так нелюбимых правок и больше аргументированных доводов. 

Data-driven в маркетинге

Трудно найти маркетолога, который бы отказался работать с аналитическими отчетами по рекламным кампаниям. Сверхпродуктивная реклама – это, что гарантирует себе data-driven компания. К примеру, дилерский центр авто провел рекламные кампании: их результаты по лидам, конверсиям и стоимости обращения утекают в аналитический центр. 

В результате маркетолог видит эффективность тех или иных источников и каналов трафика. Так, выяснилось, что вторая кампания собрала больше всего клиентов из условной площадки РСЯ, чем из поисковой рекламы. Маркетолог делает вывод, что в РСЯ стоит попробовать побольше размещений. 

Добавим к этому аналитику целевой аудитории: здесь благодаря data-driven легче узнать потребительские инсайты и особенности поведения. В результате вы знаете о будущих клиентах даже немного больше, чем они сами. 

Преимущества подхода 

Какие у data-driven есть преимущества? Используя технологии и анализ на основе большего количества данных, вы обгоняете конкурентов. 

• Все ключевые решения в менеджменте, дизайне и маркетинге опираются только на цифры и факты. То есть все меры будут обоснованы, потому что опираются на закономерности;
• В поле зрения data-driven – актуальные данные, а это позволяет исключить человеческий фактор. Во время принятия решений вы не столкнетесь с «вкусовщиной», «мне так подсказывает интуиция», «просто так будет лучше» и все в таком духе. Даже самый компетентный и уникальный эксперт физически не успевает узнать о всех переменах в индустрии, а технологии сделают это быстро и надежно;
• Как следствие, компания улучшает маркетинговую стратегию. Ведь если вы имеете представление о результативности каналов трафика, то либо увеличиваете туда инвестиции или сокращаете расходы;
• data-driven подход также прокачивает уровень клиентского сервиса. Внедрение работы по принципу объема данных раскроет всю поведенческую картину целевой аудитории. Зная это, вы по сути получаете дорожную карту улучшения клиентоориентированности.  

Разумеется, чтобы от data-driven был толк, все надо правильно настроить и подключить. При этом нельзя забывать об уникальности каждой компаний, и поэтому стоит учитывать специфику и особенности как бизнеса, так и отрасли. 

Кто должен заниматься data-driven marketing

В корпорациях data-driven marketing посвящены целые отделы. Однако если говорить о компаниях меньше, то, как правило, этим занимается аналитик или data scientist. Иногда к этому делу привлекают маркетолога и продакт-менеджера, который знает о компании и продвигаемом товаре все. Обычно в data-driven marketing образуется связка: аналитик – маркетолог или другой исполнитель.

Маркетинг

Читайте также:

Кто такой трафик-менеджер, чем занимается специалист по трафику

Кто такой трафик-менеджер, чем занимается специалист по трафику

Какие метрики нужны

Все те метрики, которые имеют принципиальное значение для бизнеса. Вы в праве отслеживать все: от количества сделок до лайков в социальных сетях. Однако маркетологи рекомендуют сфокусироваться на самом главном. Помните, что чем больше информации вы собираете, то тем больше времени и ресурсов тратите на их обработку. Так, если речь идет об электронной коммерции, то это будут следующие метрики:

• CPA и CPC – цена за действие и клик соответственно;
• Количество брошенных корзин – чем их меньше, тем лучше. За этим показателем следят в индустрии e-commerce;
• Конверсия – пожалуй, актуально для всех отраслей бизнеса: позволяет прогнозировать прибыль и оценить скрипты и техники продаж. Важно мониторить метрику на всех этапах воронки продаж. 

CPA и CPC имеет значение для многих компаний, однако MRR (регулярный месячный доход) важнее для подписных сервисов. MRR показывает, сколько в месяц зарабатывает SaaS-бизнес, где обычно плата с клиентом снимается ежемесячно. 

Как выбирать инструмент для анализа

Выясните, какие инструменты предназначены для большого объема данных. Первыми на ум приходят системы веб-аналитики и статистики:

• Google Analytics, Яндекс.Метрика и Google Tag Manager;
• Сервисы сквозной аналитики – либо самостоятельно собирать отчеты своими силами, либо обратиться к специалистам и технологиям;
• Сервисы визуализации данных – Chart.js, ZingChart, Timeline и другие;
• Технологии и программы Big Data – здесь data driven decision тесно переплетены с big data, потому что берут за основу одно и то же – большие объемы данных. 

Где собирать и анализировать данные

Лучше всего, если эта площадка без потерь импортирует и интегрирует данные сервисов, с которыми вы работаете. У рынка есть много предложений по этой услуге. Сфокусируйтесь на визуализации, максимальной точности и адекватной службе поддержки

Как начать работать на основе данных

1. Сначала определитесь с источниками данных, ведь их надо откуда-то брать – важно, чтобы они были точными и свежими;
2. Затем составьте список людей, которые будут этим заниматься. Здесь может потребоваться найм специалиста, если в компании нет человека, которому это было бы по силам;
3. Соберите все источники и данные на одной платформе. Для этого импортируйте статистику из CRM-системы, рекламных аккаунтов, e-mail и так далее;
4. Позаботьтесь о полноценной инфраструктуре data-driven: от создания наглядных дашбордов и выбора инструментов до последующей оптимизации. Не раз понадобится перепроверять статистику.

Какие сложности могут возникнуть

• Интеграция всех инструментов и создание инфраструктуры потребует времени и дополнительных трат. Не получится просто так взять и получить наглядную аналитику, которая будет подсказывать, как действовать;
• Трудно найти подходящих специалистов. Data-driven marketing пока только набирает популярность у предпринимателей, и поэтому за профессионалов предстоит борьба. Из-за дефицита кадров расходы на «мозги» компании могут вырасти;
• Возможно, захочется бросить это дело. Это действительно непросто внедрить, однако позже все усилия многократно окупаются. 

Важно, чтобы data-driven закрепилась в культуре компании. Руководители и сотрудники должны каждый день думать об аналитике, обращаться к ней вдохновением. Для этого надо обучаться: уметь анализировать большие объемы данных и интерпретировать их. Это формирует культуру data-driven, от которой тоже зависит, будет ли от этого толк или нет. 

Как понять, что ваш data-driven маркетинг работает

Вы поймете, что data-driven работает, когда увидите первые результаты. Экспериментируете с опорой на данные, анализируйте полученную статистику и внедряйте изменения. Пока нет универсальной формулы, которая бы показала продуктивность data-driven marketing.

Заключение

Data-driven маркетинг – это крайне эффективный подход. Благодаря объективным данным у вас будет база для принятий обоснованных решений. Data-driven избавляет бизнес от ошибок и дает преимущество перед конкурентами. Используйте это во блага бизнеса: в менеджменте, маркетинге и дизайне.