Mi az adatvezérelt marketing?

De miben különbözik az adatvezérelt marketing a hagyományos marketingtől?

Ahhoz, hogy megértsük a különbséget, újra át kell tekintenünk a marketing eredeti alapfeltevését.

Legegyszerűbb formájában a marketing mindig is két célkitűzésre összpontosított. Először is, az ügyfelek igényeinek és vágyainak feltárására. Aztán pedig arra, hogy ezt a felismerést felhasználva azt nyújtsa, amit a vásárlók meg akartak vásárolni.

Gyakorlatilag ez mindig is azt jelentette:

• Először a célközönség mélyreható megismerése, majd,
• A vásárlói igények azonosítása és előrejelzése, végül pedig,
• Olyan stratégiák megtervezése, amelyek az igények megoldását ígérő termékek szállítására irányulnak.

A hagyományos marketingcsapatok két tényező kombinációját használták e célok eléréséhez:

• Az akkoriban rendelkezésre álló piackutatásokat, és
• A célközönséggel kapcsolatos feltételezéseiket.

Sajnos ez a megközelítés gyakran jelentett próbálkozást és hibát. A vállalatoknak számos stratégiát kellett elindítaniuk, hogy megtalálják a legmegfelelőbbet, amellyel képesek elérni a céljaikat.

Ezzel szemben az adatvezérelt marketing lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy a megfelelő időben lépjenek kapcsolatba az ügyfelekkel. Méghozzá a megfelelő ajánlattal.

Az adatok felhasználásának előnyei azonban túlmutatnak a kommunikáció javításán. A modern marketingcsapatok az ügyfélismereteket arra használják, hogy:

• Az ügyfélélmény személyre szabása,
• Jól meghatározott marketing szegmensek megcélzása
• Új ügyfelek megszerzése.
• Az adatok segítségével a márkák valós időben mérhetik és javíthatják stratégiáikat.

A big data marketingben való felhasználásának előnyei

Eddig arról beszéltünk, hogy a nagyméretű adatok hogyan segítik a marketingeseket a jobb döntések meghozatalában. Olyan döntésekről, amelyek viszont sokkal nagyobb eredményeket hoztak, ráadásul gyorsabban.

A vezető marketingesek közül 3-ből 2 elismeri, hogy az adatalapú döntések felülmúlják a zsigeri ösztönöket.

De a marketingesek más módon is profitálhatnak az adatokból. Például:

#1. Az adatok segítenek jobban tisztázni a célközönséget.

Az ügyfelekre vonatkozó bármilyen információ lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy megértést szerezzenek a célközönségükről. A CRM-ből származó betekintések például tovább növelhetik a marketinges képességét az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére.

Az eredmény? Olyan marketingkampányok, amelyek garantálják, hogy a megfelelő időben a megfelelő üzenettel érik el az ügyfeleket.

#2. Az adatok lehetőséget nyújtanak arra, hogy erősebb kapcsolatokat építsenek ki a potenciális ügyfelekkel

Az adatok segítségével a marketingesek sokkal jobb kapcsolatokat építhetnek ki a közönségükkel. Ráadásul ezt méretarányosan is megtehetik.

Ahogy Tom Benton, az Adat és Marketing Szövetség vezérigazgatója rámutat a forbes cikkében:

"A média, eszközök, platformok és csatornák szinte végtelen kombinációjából származó adatok puszta mennyisége lehetővé teszi a marketingesek számára, hogy hatalmas léptékben nyújtsanak 1 az 1-hez ügyfélélményeket. Ha ezeket ügyesen kihasználják, egy egymillió ügyféllel rendelkező vállalkozás ugyanolyan testre szabott élményt nyújthat, mint egy tucatnyi ügyféllel rendelkező vállalkozás"."

Például. Egy valós idejű kampány adatai segítenének a marketingesnek, hogy azt az ügyfél elkötelezettségéhez igazítsa.

Ennek eredményeként folyamatosan a közönség elvárásainak megfelelő kampányt tudnának nyújtani.

#3. Fedezze fel a legjobb csatornákat a promócióhoz

Az adatok nemcsak a célközönség preferenciáit tárhatnák fel. Azt is javasolhatnák, hogy egy márkának milyen csatornákat kellene használnia a közönség bevonására most és a jövőben.

Ez a betekintés viszont segíthetne nekik abban, hogy az üzenetet ott helyezzék el, ahol a célközönségük van vagy hamarosan lesz.

#4. Személyre szabás

A mai vásárlók szkeptikusak a kapott általános marketingüzenetekkel szemben.

Egy tanulmány szerint az ügyfelek 74%-a frusztráltnak érzi magát, ha irreleváns tartalmakat lát a márkáktól. 79%-uk nem fog megfontolni egy ajánlatot, hacsak a márka nem személyre szabja azt a korábbi interakcióikhoz

Ezért a marketingeseknek az ügyfelek bevonása érdekében a vásárlói élmény személyre szabására kell összpontosítaniuk.

Íme, hogyan segítenek az adatok ennek elérésében.

Először is, holisztikus képet nyújt a célközönségről. Segítenek azonosítani a potenciális ügyfelek kiváltó okait és fájdalompontjait.

Az egyéni ügyfélinformációk tehát gazdagíthatják a márkák kommunikációját az adott személlyel.

A személyre szabást alkalmazó vállalkozások 5x - 8x nagyobb megtérülést érnek el marketingtevékenységeikből.

Hogyan befolyásolja az adatvezérelt marketing az üzleti teljesítményt konkrétan

A Forbes kutatása szerint Az adatokra való elsőbbségi összpontosítás hatalmas haszonnal jár. Valójában az adatvezérelt megközelítés néhány előnye a következő:

• Nagyobb ügyfélhűség,
• Több új ügyfél megszerzése,
• Megnövekedett ügyfél-elégedettség és még sok más.

A ZoomInfo szerint a szervezetek 78%-a szerint az adatvezérelt marketing növeli a lead konverziót és az ügyfélszerzést.

A Forbes egy másik tanulmányából kiderül, hogy a marketingvezetők 66%-a számára az adatok az ügyfélszerzés növekedéséhez vezetnek.

De ahogy az elején említettük, egyes marketingesek küzdenek az adatvezérelt megközelítéssel.

A leggyakoribb adatvezérelt marketing kihívások

A Campaign Monitor szerint a marketingesek 81%-a rendkívül bonyolultnak tartja az adatvezérelt stratégia megvalósítását.

És íme, mi teszi a megvalósítást ilyen kihívássá:

Kihívás #1 - Az adatok összegyűjtése

Sok új adatvezérelt marketinges úgy érzi, hogy az ügyféladatok összegyűjtésének gondolata túlterheli őket.

A legtöbben azon tűnődnek, hogy hol találják meg az adatokat. Néhányan sokkot kapnak a rendelkezésre álló információk túlburjánzásától.

Az eredmény: félelem attól, hogy egyáltalán fontolóra vegyenek egy adatvezérelt kampányt.

Hogyan lehet ezt leküzdeni?

Valószínűleg az adatok többségéhez már most is hozzáférhet - azonban nem könnyű dolgozni ezekkel a többnyire elszigetelt adatokkal.

A CRM, a weboldal-elemzés, az e-kereskedelmi és reklámeszközök, a saját ERP-rendszere, mindenféle közösségi média típusú szoftver és számos más eszköz betekintést nyújthat az ügyfélinterakciókról. A profilinformációiktól kezdve a weboldal használatán át a termékével és a hirdetéseivel való interakciókig.

Ahhoz, hogy tökéletesen megalapozott döntést hozzon, sokkal többre lenne szüksége. Különösen olyan időkben, amikor a célcsoport érdeklődése gyorsan változik.

Ha pusztán az elmúlt néhány év értékesítési adatai alapján hozol döntéseket, az egy jó kezdet - de ha többre tudsz szert tenni, törekedj nagyobb adatkészletekre. 

Ha nagyszámú adatbázis áll rendelkezésünkre az egy másik problémát is okoz.

Kihívás #2 - Az adatok összevonása

Ahhoz, hogy hasznot húzzon belőle, az adatainak a lehető legfrissebbnek kell lenniük. Ha lehetséges, akkor valós idejű információkat kell használnia. Ellenkező esetben az adatainak gyakran kell frissülniük. Legfeljebb naponta vagy hetente.

A kihívás? Az adatok rendszeres kézi lekérdezése és frissítése fárasztó feladat. Különösen akkor, ha például kézzel importálja az információkat egy táblázatba.

Hogyan lehet ezt leküzdeni?

Hozzon létre egy marketing műszerfalat.

A műszerfal szinkronizálja a különböző marketingcsatornákból származó információkat, amelyeket használunk. Méghozzá valós időben. Ezután az általunk meghatározott sorrendben jeleníti meg az információkat, hogy segítsen az összes kampányadatot egy helyen áttekinteni.

Kihívás #3 - Az adatsilók leküzdése az adatok elemzése érdekében

Megdöbbentő: A vállalatok mindössze 8%-a tárolja az összes adatát egy helyen - egy adattárházban.

A többiek telephelyek, csapatok, osztályok között szétszórva tárolják...

De ez még nem minden. A szétszórt adatok miatt a szervezetek 69%-a nem képes egységes ügyfélképet nyújtani.

Az eredmény - adatsilók, amelyek korlátozzák a marketingcsapat képességét, hogy:

megértsék a célközönségüket

teljes betekintést nyerjenek a kampányaik teljesítményébe.

Nem meglepő tehát, hogy a marketingesek 42%-a csak alapvető teljesítményjelentéseket tud futtatni.

Hogyan lehet ezt leküzdeni?

Sajnos a legtöbb vállalat számára az adatsilók lebontása fáradságos folyamat lesz. Anélkül, hogy túl mélyen belemennénk, ez jellemzően magában foglalja:

• Közös adatszabványok felállítását
• Az adatcsere kultúrájának megváltoztatását, és
• A fentebb már említett marketinganalitikai platform átvételét.

Kihívás #4 - Házon belüli adatcsapat építése

A nagy mennyiségű adat feldolgozása gyakran részlegeken átívelő, szakosodott csapatok létrehozását igényli.

Számos modell segíti az adatcsapatok felépítését. Az egyik kiválósági központ az egyetlen adatszakértő létrehozására összpontosít. Ez a személy pedig az adatok feldolgozására vonatkozó irányelveket és dokumentációt állít fel.

Az elosztott adatcsapat modell egy adatszakértőt ágyaz be a kritikus csapatokba vagy osztályokba.

A hub and spoke modell pedig a fenti kettőt ötvözi. Egyetlen adatkezelési központot biztosít. Ugyanakkor egyéni támogatást is nyújt a kritikus csapatoknak.

Az adatok felhasználása a marketingkiadások megértéséhez.

A nagyvállalatok évente gyakran milliókat költenek marketingkampányokra. Sokan azonban nem tudják megmondani a teljes költésüket.

Ennek egyik oka, hogy a pénzügy, a könyvelés és a marketing másképp számítja ki a kiadásokat. Ráadásul adataik számos forrásból élnek. Egyesek táblázatokban tárolják őket. Mások online eszközöket használnak. A harmadik féltől származó szállítók pedig például a számlákkal együtt küldik el a költségjelentéseiket.

Ilyen helyzetben lehetetlen teljes képet kapni a marketingkiadásokról.

A megoldás? Az összes ilyen adat egyetlen adatkészletbe történő összegyűjtése. Számos marketing insights platform lehetővé teszi a különböző terminológiák központosítását is. Ennek eredményeképpen a különböző csomagokban különbözőképpen címkézett adatokat egyetlen halmazba egyesítheti.

Hogyan hozzunk létre marketing stratégiát az adatok alapján?

Elismerjük, az adatvezérelt stratégia felépítése hatalmas téma. Bizonyára elég ahhoz, hogy egy teljes útmutatót is megérjen.

De úgy gondoljuk, érdemes lenne bepillantást nyerned a folyamatba. Íme tehát egy gyors áttekintés az adatvezérelt stratégia felállításáról:

1. lépés. Az adatokkal kapcsolatos célok meghatározása.  

Mielőtt elsietné az adatgyűjtést, el kell döntenie, hogy mit szeretne elérni az adatok segítségével. A fenti példákban szereplő vállalatokhoz hasonlóan az adatokkal kapcsolatban is egyértelmű célt kell meghatározni. Hogy miért? Mert a céljai fogják irányítani a következő lépéseket. Tudni fogja, hogy milyen információkat kell gyűjtenie. Hogy honnan szerezze be azokat. És azt is, hogy milyen felismeréseket keressen.

2. lépés. Az adatok összegyűjtése.  

A célok meghatározása után meg kell határoznia, hogy milyen információkat kell gyűjtenie. Nézze meg a célkitűzéseit, és gondolja át, hogy milyen információk segíthetnek a stratégia megalapozásában. Ezután fedezze fel, hol férhet hozzá az adatokhoz.

3. lépés. Az adatok összegyűjtése és rendszerezése.  

Ez a lépés két műveletet foglal magában. Az első, az adatok rendszerezéséhez szükséges adatplatform kiválasztása. A másik, annak használata az adatforrások összegyűjtéséhez.

4. lépés. A csapat vagy a belső/külső képességek kiépítése.

Céljaitól függően szükség lehet egy csapat létrehozására, amely segít az adatok elemzésében és az azokon alapuló cselekvésben.

5. lépés. A szervezeti hozzájárulás megszerzése.

Az adatvezérelt megközelítés beépítéséhez - különösen, ha ez az első ilyen kampány - szükség lehet a különböző érdekelt felek engedélyeinek megszerzésére.

6. lépés. Az előrehaladás mérése és nyomon követése.  

Végül ki kell dolgoznia egy folyamatot a kampány teljesítményének nyomon követésére. Ez segíteni fog abban, hogy jobban elemezze a tevékenységeit, de abban is, hogy jelentést tegyen az előrehaladásról a többi érdekelt félnek.