راهنمای استفاده از تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی مارکتینگ

تجزیه و تحلیل و بهره گیری از داده‌ها در بازاریابی باعث ایجاد یک بینش قوی نسبت به مخاطبین و رفتارشان می‌شود. استراتژی دیجیتال مارکتینگ مبتنی بر داده‌ها یا مارکتینگ داده‌محور، تأثیر قابل توجهی در افزایش فروش خواهد داشت، چرا که بهترین راه برای بررسی کارآمدی تاکتیک‌های بازاریابی دیجیتال است و به شما می‌گوید چگونه می‌توانید پیشرفت کنید. اما تجزیه و تحلیل داده چیست و بازاریابی واقعاً چگونه از آن سود می‌برد؟

مارکتینگ داده‌محور یا بهره‌گیری از تحلیل داده‌ها در بازاریابی چیست؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها زمینه تحقیقاتی است که داده‌های خام را به بینش تبدیل می‌کند. مطالعه داده‌ها قبلاً به ریاضی‌دانان و کارشناسان آمار اختصاص داشت، اما اکنون بر فرآیندهای خودکار به خصوص فناوری‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی متکی است. بنابراین تحلیل داده‌ها در مارکتینگ عبارت است از جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، از منابع دیجیتالی مختلف، برای به دست آوردن بینش عملی در مورد استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال یک شرکت. ابزارهای تجزیه و تحلیل دیجیتال مارکتینگ را می‌توان برای الهام بخشیدن به رویکردهای جدید، به حداقل رساندن نرخ ریزش (زمانی که مشتریان تعامل با یک شرکت را متوقف می‌کنند) و افزایش ارزش مشتری موجود با ایجاد یک تجربه شخصی استفاده کرد.
یک مطالعه در سال 2020 درباره تجزیه و تحلیل سازمانی نشان داد که 94٪ از کسب وکارها، داده‌ها و تجزیه و تحلیل‌ها را برای تحول و رشد دیجیتال مارکتینگ ضروری می‌دانند، اما تنها 30٪ استراتژی تحلیل داده‌های واضحی داشتند.
بهره‌گیری از تجزیه و تحلیل داده‌ها با حذف حدس و گمان از استراتژی بازاریابی و ایجاد ارزش بهینه از بودجه مارکتینگ یک شرکت، به کسب و کارها کمک می‌کند که کارآمدتر شوند و فروش بیشتری داشته باشند.

نقش تجزیه و تحلیل داده‌ها در مارکتینگ

اهمیت تجزیه و تحلیل داده‌ها در مارکتینگ توانایی تشخیص الگوها است. روش‌های کنونی بازاریابی دیجیتال از داده‌های بزرگ استفاده می‌کنند، مجموعه‌ای عظیم اطلاعات از منابع متعدد. تجزیه و تحلیل داده‌ها بیگ‌دیتا را پردازش می‌کند تا بینش عملی را به شرکت و تصمیم‌گیران ارائه دهد.
تارگت مارکتینگ نمونه‌ای از نحوه تصمیم‌گیری یک شرکت با استفاده از تجزیه و تحلیل داده‌ها است. با توسعه محتوای غنی و آموزنده که ارزش‌های اصلی گروه مصرف‌کننده هدف خود را جلب می کند، یک برند می‌تواند گروهی از مشتریان وفادار و خاص برای خود داشته باشد. وقتی کاربر از محتوا بازدید می‌کند، شرکت اطلاعاتی در مورد کاربر جمع آوری می‌کند. سپس می‌تواند نمایه‌هایی ایجاد کند که همه اعضای جامعه خود را در بر می‌گیرد و به آن امکان می‌دهد تبلیغات خود را بهبود بخشد.

علاوه بر این، با جمع‌آوری داده‌های مربوط به محصولاتی که مشابه یا مشابه محصول یک کسب‌وکار هستند، شرکت می‌تواند قیمت‌گذاری خود را برای رقابتی‌تر بودن تنظیم کند. برای بازارهای بزرگ، دسترسی به این داده‌ها، شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های فروش بهتری را تدوین کنند. علاوه بر این، قیمت پایین‌تر می‌تواند مشتریان بالقوه‌ای را که قبلاً به برند دیگری وفادار بودند، جذب کند.

سه مدل تجزیه و تحلیل داده‌ها در بازاریابی

بازاریابان حرفه‌ای برای برنامه‌ریزی، مدیریت و بهینه‌سازی کمپین‌های دیجیتال مارکتینگ خود از سه نوع مدل تحلیل داده استفاده می‌کنند.

•  تحلیل داده‌ها‌ی توصیفی(Descriptive): داده‌های مبتنی بر گزارشات و آمار گه از کمپین‌های قبلی جمع‌آوری می‌شوند و از این اطلاعات برای ارائه بینشی برای کمک به برنامه‌ریزی استراتژی‌ها، برای کمپین‌های آینده استفاده می‌شود؛
•  تحلیل داده‌های پیشگویانه یا پیش‌بینی‌کننده(Predictive): در این مدل‌ تجزیه و تحلیل داده‌ها از بینش‌های کمپین‌های بازاریابی قبلی برای پیش‌بینی رفتار مشتریان استفاده می‌کنند تا شرکت بتواند کمپین هدفمندتر و آگاهانه‌تری ایجاد کند؛
•  تحلیل داده‌های تجویزی (Prescriptive): دراین مدل‌، داده‌ها را از تمام نقاط تماس موجود جمع‌آوری می‌کنند و تأثیر هر ابتکار شرکت و تعامل با مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا به سازمان کمک کنند، کمپین‌های بسیار هدفمندتری زا که بر رفتار مشتری تأثیر می‌گذارد، ایحاد کند؛

بهره‌گیری از این مدل‌های تحلیلی به صورت همزمان، تصویر کاملی از اثربخشی کمپین‌های مارکتینگ و اینکه چگونه هر شرکت می‌تواند به نتایج دلخواه خود به‌طور کارآمدتر دست یابد، منجر می‌شود.

منابع جمع‌آوری داده‌ها

داده‌های خام برای تجزیه و تحلیل مارکتینگ از منابع مختلف به دست می‌آیند، و اگر شرکتی فاقد تخصص داخلی برای استفاده مؤثر از آن باشد، می‌تواند از شرکت‌های جمع‌آوری و تحلیل داده کمک بگیرد. اطلاعات در مورد تعامل با مشتری می‌تواند از منابع زیر جمع‌آوری شود:

•  داده‌های وبسایت (ردیابی)؛
•  داده‌های محصول (بیشترین/کمترین ویژگی‌های پسندیده، نرخ‌های تبدیل، مناطق اصطکاک)؛
•  داده‌های دیجیتال مارکتینگ (تجزیه و تحلیل کلمات کلیدی، تعاملات شبکه‌های اجتماعی)؛
•  داده‌های مشتریان (حساب‌های کاربری، تراکنش‌ها، شکایات)؛

در حال حاضر جمع‌آوری این نوع داده ها در زمان واقعی و با استفاده از ابزارهای آنالیز داده مبتنی بر هوش مصنوعی، بدون تماس مستقیم با مشتری امکان پذیر است.

روش انجام تحلیل داده‌ها برای بهبود استراتژی مارکتینگ

بازاریابان از تجزیه و تحلیل داده‌ها برای جمع‌آوری داده‌های مشتریان و تحلیل رفتار آنها برای هدایت استراتژی فروش محصول، آگاهی از برند و کمپین‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند.
با استفاده از تکنیک‌های پیچیده تجزیه و تحلیل داده‌ها، کسب وکارها می‌توانند رفتار بازار و مشتریان خود را بهتر درک کنند، که می‌تواند به بهینه‌سازی تاکتیک‌های بازاریابی دیجیتال موثر، تعاملات شخصی‌تر با مشتری، رضایت مشتری، کارایی بالاتر و سود بیشتر منجر شود.
مارکتینگ داده محور و بهره‌گیری از تحلیل داده‌ها در بازاریابی شامل این مراحل است:

گردآوری داده‌ از حساب‌های کاربری مشتریان

گردآوری داده‌ها از منابع مختلف به شما امکان می‌دهد سفر کامل کاربر را در یک مکان مشاهده کنید. به عنوان مثال، می‌توانید نحوه ورود مشتریان به وب‌سایت شما (تبلیغ، شبکه‌های اجتماعی و غیره) را دریابید. همچنین می‌توانید تمام رویدادها و اقدامات آن‌ها، مانند درخواست‌ها یا خرید محصول را ببینید. تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند کل چرخه حیات مشتری را به شما نشان دهد، از نیاز برآورده نشده و آگاهی از محصولات یا خدمات ، تعامل با برند شما، وخرید. همین مشتریان حتی ممکن است به طرفداران محصول/شرکت تبدیل شوند و تجربه خود را با مشتریان جدید بالقوه به اشتراک بگذارند.

درک رفتار مشتریان

برای به دست آوردن مشتریان جدید و حفظ مشتریان کنونی، باید بتوانید الگوهای رفتاری مشتری را درک و پیش‌بینی کنید تا بتوانید کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات خود را برای پاسخگویی به نیازهای آنها تنظیم کنید. به عنوان مثال، پلتفرم‌های بازاریابی ایمیلی به شما این امکان را می‌دهندکه  مشترکین را ردیابی کنید تا ببینید به چه چیزی پاسخ می‌دهند. همچنین اشتراک‌گذاری رسانه‌های اجتماعی و لایک‌ها به شما بینش درک رفتار مشتری را می‌دهد. درک رفتار و تعامل بیشتر با مشتری منجر به افزایش فروش می‌شود.

شخصی‌سازی هدفمند ایجاد کنید

یک نظرسنجی بازاریابی گوگل نشان داد که 90٪ از بازاریابان حرفه‌ای بازاریابی شخصی‌سازی شده را به سود بیشتر کسب و کار نسبت می‌دهند. نرم افزار تجزیه و تحلیل می‌تواند بر اساس حساب‌های کاربری، تاریخچه خرید و سفر مشتری در وب‌سایت، پیش‌بینی و تعیین کند که مصرف کنندگان چه می‌خواهند و چه چیزی برایشان خوشایندتر است که منجر به تجربه بهترشان می‌شود.

با استفاده از داده‌های به موقع و بررسی تاریخچه رفتار مشتریان، می‌توانید الگوها و روندها را تشخیص دهید و تقاضا برای محصولات و خدمات را پیش‌بینی کنید. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده به شرکت این قدرت را می‌دهد که آینده را ببیند، به‌ویژه زمانی که یک کسب‌وکار با بودجه محدودی مواجه است.
تجزیه و تحلیل داده‌ها در بازاریابی دیجیتال به کسب وکار شما مزیت رقابتی می‌دهد. با استفاده از آن، می‌توانید نه تنها کسب و کار و مشتریان خود، بلکه محیط اطراف آنها را بهتر درک کنید. شما می‌توانید از بینش‌ها برای طراحی استراتژی‌های بازاریابی، جذب مشتریان جدید، حفظ مشتریان فعلی، کشف اینکه کدام کمپین‌های بازاریابی ضعیف هستند و کدام محصولات پرفروش‌تر بوده‌اند تمرکز کنید.
همچنین می‌توانید از ابزارهای تجزیه و تحلیل وب برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد رقبا استفاده کنید. این بینش‌ها شرکت شما را در بازار به‌روز نگه می‌دارند تا بتوانید برای چالش‌های آینده آماده شوید و کمپین‌ها را طوری تنظیم کنید که با احساسات بازار هماهنگ شوند.

در پایان؛

تجزیه و تحلیل داده‌ها، ابزاری قدرتمند برای بهبود اثربخشی استراتژی مارکتینگ شما است. با تعریف اهداف و شاخص‌های کلیدی عملکرد، جمع آوری داده‌های مرتبط، تجزیه و تحلیل داده‌ها، می‌توانید از این داده‌ها برای بهینه سازی کمپین‌های دیجیتال مارکتینگ و نظارت مستمر و اصلاح استراتژی‌ها، بهره بگیرید، و همچنین از رقبا جلوتر بمانید، نتایج بهتر و سود بیشتری کسب کنید.