Data-Driven маркетинг: что это и как работает

Маркетинг начал чаще основываться на реальных данных, появился отдельный термин для этого явления —Data-Driven маркетинг. Он позволяет компаниям принимать обоснованные решения и строить работающие кампании. Вместо того чтобы полагаться на интуицию и догадки, маркетологи начинают использовать полученную информацию, чтобы понять поведение аудитории и нацеливать усилия на достижение результатов.

Что такое data-driven маркетинг, как он работает и какие преимущества приносит бизнесу — отвечаем в статье.

Суть Data-Driven маркетинга

Data-Driven маркетинг — это подход, в котором маркетинговые решения основаны на анализе данных о пользователях, их предпочтениях, взаимодействиях с брендом и покупательских привычках. Идея — сбор и анализ больших объёмов информации для создания персонализированного опыта для потребителей, улучшения рекламных кампаний и повышения эффективности продвижения.

Преимущества подхода:

• Точное таргетирование. Применяя данные, маркетологи могут точнее сегментируют аудиторию и нацеливают рекламные сообщения на определённые группы пользователей, что увеличивает вероятность конверсий и продаж.
• Персонализация. Проанализированная информация о пользователях открывает возможность создать персонализированные предложения, которые соответствуют интересам и потребностям клиентов. Персонализированные кампании эффективнее традиционных, однотипных рекламных подходов.
• Оптимизация усилий. На основе аналитики маркетологи оптимизируют каналы и рекламные бюджеты, концентрируя усилия на прибыльных сегментах.

Как работает Data-Driven маркетинг

Процесс работы делится на этапы:

• Сбор информации с разных каналов: соцсетей, которые предоставляют подробные сведения о пользователях (интересы, поведение, взаимодействие с контентом), сайта (благодаря аналитическим инструментами, типа Яндекс Метрики), CRM и реальной обратной связи от покупателей.
• Анализ собранных данных. Здесь на помощь приходят инструменты аналитики и методы статистического анализа. Важно не только собирать информацию, но и уметь интерпретировать её, выявляя закономерности и предпочтения пользователей.
• Принятие решений на основе проанализированных данных. Например, при определении ЦА на основе анализа демографии, интересов и поведения пользователей можно точне нацелить рекламу на нужную аудиторию. Также это полезно при планировании рекламных кампаний: данные помогают выбрать каналы продвижения — будь то контекстная реклама, социальные сети или email-маркетинг. Регулярный анализ кампаний и их результатов позволяет оперативно корректировать стратегии для улучшения эффективности.
• Внедрение результатов анализа в повседневный маркетинг и постоянная оптимизация процессов. В этот пункт включаем всё: от A/B тестирования гипотез, корректировок стратегий до автоматизации задач, рассылок, создания контента и прочего.

Методы анализа данных

Собрав информацию, её нужно проанализировать, чтобы получить инсайты. Для этого используются:

• Анализ воронки продаж. Простой способ понять, где пользователи теряются на пути к покупке. С помощью анализа выявляются проблемные этапы и появляется возможность оптимизации конверсий на каждом шаге: от первого контакта до покупки.
• Сегментация аудитории. Разделение пользователей на группы по интересам, демографическим характеристикам или поведению помогает точнее нацелить рекламные сообщения. Например, сегментировать аудиторию по возрасту, местоположению, интересам или поведению на сайте.
• A/B тестирование. Конечно, без тестов никуда. Они показывают, какие гипотезы работают лучше. Так тестируются, например, заголовки, цвета, изображения.
• Прогнозная аналитика. Используя историю, компании предсказывают будущее поведение клиентов. Например, прогнозируют, какой продукт будет пользоваться спросом в следующем месяце или когда стоит ожидать пики продаж.

Когда начал собирать информацию из разных источников, анализировать её и писать общий итог">

Когда начал собирать информацию из разных источников, анализировать её и писать общий итог

Как оценить Data-Driven маркетинг и понять, что работает

Для оценки важны KPI, которые позволяют понять, достигли ли вы целей. Вот некоторые из них:

• Конверсия. Это один из основных показателей. Если вы продвигаете продукт, конверсией будет процент пользователей, которые совершили покупку или другое целевое действие (например, подписались на рассылку).
• Customer Lifetime Value (CLTV). Это показатель, который рассчитывает общую прибыль, которую компания получит от одного клиента за всё время взаимодействия с брендом. Высокое значение CLTV свидетельствует о долгосрочной лояльности клиентов, низкое — о необходимости повысить лояльность клиентов, побудить их к повторной покупке.
• Return on Investment (ROI). ROI помогает понять, насколько эффективны инвестиции в маркетинговую кампанию. Вычисляется по формуле:

• Вовлечённость пользователей: лайки, комментарии, репосты и другие формы взаимодействия с контентом. Уровень вовлечённости свидетельствует о том, насколько контент интересен аудитории.
• Коэффициент оттока (Churn rate). Показывает процент пользователей, прекративших взаимодействие с брендом (например, отписавшихся от рассылки или отменивших подписку). Снижение этого показателя свидетельствует о повышении лояльности клиентов.
• Качество трафика. Важно не только собирать данные о трафике, но и анализировать его качество. Это оценивается через показатели среднего времени на сайте, просмотров страниц за сеанс, показатель отказов. Высокий показатель отказов значит, что контент не соответствует ожиданиям аудитории.

Кто уже применяет Data-Driven маркетинг среди крупных компаний

Вообще, большая часть маркетологов переходит к Data-Driven подходу, потому что это значительно экономит ресурсы и улучшает результат кампаний. Но рассмотрим крупные кейсы.

Разместите
тендер бесплатно

Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.

Заполнить заявку 12340 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.

Ozon, Amazon, Wildberries — маркетплейсы используют данные о покупательских привычках для создания персонализированных рекомендаций. Система анализирует историю покупок и поведение пользователей, чтобы предложить товары, которые могут заинтересовать. Это увеличивает конверсию и среднюю сумму покупки.

Онлайн-кинотеатр и стриминговые сервисы. В нашем случае рассмотрим Netflix, который применяет алгоритмы, основанные на данных, для персонализации контента. Просмотренные фильмы и сериалы влияют на рекомендации, что помогает удерживать пользователей на платформе и повышать вовлечённость.

Starbucks использует программу лояльности, основанную на собранной информации, для предложения персонализированных скидок и предложений. Программа анализирует частоту посещений, покупки и предпочтения пользователей, чтобы делать предложения, которые увеличивают вероятность повторных покупок.

Заключение

Data-Driven маркетинг повышает эффективность рекламы и делает работу с клиентами более персонализированной. Используя аналитические инструменты и данные о потребительских предпочтениях, маркетологи могут нацеливать усилия, оптимизировать бюджеты и, в конечном итоге, увеличивать прибыль.

Компании начинают использовать этот подход, чтобы не только привлекать новых клиентов, но и поддерживать долгосрочные отношения с существующими. Важно помнить, что успех в Data-Driven маркетинге зависит от качества собарнной информации, грамотного анализа и принятия обоснованных решений на их основе.

За продвижением обращайтесь к профессиональным маркетологам с опытом работы с крупными компаниями. Проведём аудит компании и текущего маркетинга, предложим варианты продвижения и отследим результаты.