Data driven marketing

Metoda de segmentare a audienței și promovare pe bază de sex, vârstă și oraș/țară este deja una arhaică.

Există o mulțime de date disponibile pentru specialiștii de marketing, însă, majoritatea nu cunosc ce pot face cu acestea și cum le pot incorpora în strategia de marketing a companiei.

În același timp, consumatorii vor alege brandurile care reușesc, nu doar să le rezolve anumite probleme sau să le ofere produsele necesare, însă cei ce vor reuși să le ofere aceste produse (soluții) în momentul potrivit, la locul potrivit și așa cum consumatorul și le dorește. Acest lucru îl putem face dacă agregăm mai multe tipuri de date și înțelegem cum să le citim.

Acest lucru însă nu este deloc simplu. Majoritatea specialiștilor de marketing nu dețin abilități analitice (se focusează pe creativitate, negociere cu agențiile, promoții, flyere, rutină…), pentru că nu erau neapărat necesare, companiile nu dețin infrastructura necesară (platforme pentru agregare de big data) de a capta cât mai multe date despre consumatori, infrastructură care poate fi deseori costisitoare, și nici tranziția de la activitățile clasice de marketing la cele bazate pe date nu este una confortabilă.

Însă ce este Marketing bazat pe date?

Marketing bazat pe date reprezintă o strategie de optimizare a activităților de marketing utilizând date despre consumatori. Aceste date permit prezicerea necesităților, dorințelor și comportamentul potențial al consumatorilor. Acest lucru ne permite să dezvoltăm o strategie personalizată pentru a genera și maximiza randamentul investițiilor (ROI).

În funcție de tipurile și calitatea datelor disponibile, acestea pot permite o creștere impresionantă în lumea tehnologiile disponibile, ducând la posibilitatea de a personaliza fiecare aspect din experiența de interacțiune a consumatorului cu brandul nostru. Oare nu e asta visul oricărui specialist în marketing? 🙂

Ce sunt alea date și cum le putem dobândi?

Propun să grupăm trei tipuri de date despre consumatori la care putem avea acces:

Date colectate direct – Acestea sunt date colectate de companie direct, care pot include:

  • Datele din CRM-ul nostru
  • Date comportamentale generate de consumator sau audiența noastră online (website, app, magazin)
  • Vânzări, ceucl mediu și valoarea acestuia
  • Datele de la diferite tipuri de abonamente (newsletter, set de produse)
  • Date de pe rețelele sociale, precum like-uri, interacțiuni etc.

Date colectate direct de alții – Aceste date pot crea puțină confuzie în distingerea lor de primul grup, fiind la fel date colectate direct de cineva, însă le putem folosi și noi. Un exemplu potrivit aici ar fi date despre locație. Prin locație am în vedere locația GPS generată de smartphone-urile noastre. Aici vă propun un articol mai detaliat despre location data.

Aceste date permit industriilor să înțeleagă cum consumatorul se mișcă și se comportă în lumea reală.

Date de la companii terțe – Aceste date se cumpără, de obicei, de la părți terțe, agregate de aceștia, însă datele nu le aparțin. Sau date din cercetări, care la fel, pot fi cumpărate, sau pot fi publice, precum rapoarte bazate pe cercetări publice.

  • Cercetări de marketing personalizate – Cele mai valoroase date de acest tip, ar fi totuși date generate de o cercetare destinată produsului sau analizei pieței/consumatorului specific pentru produsul/serviciul nostru.
  • Aici se pot include și date din industria care ne aflăm – industry benchmarking data. Aceste date sunt cruciale pentru companiile ce abia se lansează, pentru a înțelege competitorii și mărimea pieței în care se află.
  • Date psihografice – aceste date pot fi colectate și agregate în profile psihografice de o companie de cercetare sau de propriul departament de marketing, prin focus grupuri, interviuri aprofundate cu consumatorii produsului pentru a înțelege care sunt interesele, trăsăturile, caracteristicile, valorile grupului de consumatori.

Aici îmi vine în cap un exemplu bun însă nu neapărat unul etic, pentru că include furtul de date al consumatorilor, fără ca ei să cunoască acest lucru. E vorba de scandalul cu participarea companiei Cambridge Analytica. Aceștia, se presupune, că au furat date a 50 milioane de utilizatori Facebook, în timpul campaniei pentru Donald Trump, și i-au împărțit în profile psihografice. Succesul campaniei au adus anume acestea, deoarece până atunci toți segmentau alegătorii într-un mod clasic, pe baze demografice, acești i-au segmentat folosind caracteristici comportamentale și psihologice. Astfel, fiecărui profil psihografic i-au fost arătate mesaje care aveau un impact emoțional și erau mai aproape de personalitatea acestuia decât bazându-se pe faptul că are o anumită vârstă sau sex.

Profilele psihografice se pot crea etic și utiliza corect pentru a ajunge mai ușor la consumator, mai multe detalii aici.

Tind să menționez, că noi, la Magenta, oferim foarte multe date publice, agregate, pentru a fi utilizate de specialiștii în marketing, și ne bucurăm enorm când acest lucru se întâmplă.

Ce facem cu aceste date?

1. Segmentare

Cu cât mai multă informație colectăm, cu atât mai detaliat putem segmenta consumatorii noștri. Unul din exemple care îmi place mult este preluat din experiența echipei din spatele campaniei lui Barack Obama din 2012, de această dată. În general, campaniile politice din US sunt un exemplu foarte avansat de utilizare a celor mai inovative metode de promovare (probabil mai puțin cea a lui Trump).

Pentru a crește numărul donațiilor pentru campanie, echipa sa, folosind datele despre donatori, i-au împărțit pe aceștia în 4 categorii – cei care au mai donat, donatori rapizi (au info salvata și donează printr-un click), non-donors, și donatori care au donat in 2008, dar încă nu au donat in 2012.

Fiecărui grup, i-au fost trimise mesaje personalizate și mai întâi testate prin A/B testing. Cel mai performant titlu de email “I will be outspent”, a generat 2.6 milioane de dolari.

2. Putem identifica noi audiențe

Cunoscându-ne bine consumatorul având date multiple despre el, putem targeta consumatori noi cu aceleași caracteristici. Recomand profilele psihografice.

Sau folosind, de exemplu, location data, putem identifica consumatori care au intrat într-un magazin concurent și îi putem targeta pentru a-i atrage la noi.

3. Marketing personalizat

Netflix ne oferă sugestii în baza filmelor privite, Amazon ne sugerează produse noi similare sau complementare cu cele cumpărate sau vizualizate, iar Google ne personalizează “auto-fill” în dependență de istoria căutărilor anterioare, până și știrile sau postarile pe care le vedem pe Facebook sunt bazate pe cele cu care am interacționat anterior. Brandurile mari fac asta cu succes zilnic, iar rezultatele cercetărilor în rândul utilizatorilor americani arată că 78% din ei au intenție mai mare de a cumpăra atunci când se identifică cu mesajele comunicate sau produsul promovat.

Eu nu vreau să mi se vândă ghete dacă eu port doar pantofi sau dacă eu zilnic cumpăr doar legume, magazinul nu trebuie să adauge în newsletter produse de panificație, respectiv eu trebuie să fiu atribuit unui segment aparte.

E foarte important să înțelegem că noi nu vorbim de adaptarea produsului pentru diferite tipuri de clienți, dar a mesajului de promovare/content personalizat, sau dacă vindem diferite produse, identificarea grupului de consumatori pentru fiecare produs.

4. Optimizarea campaniilor

Cu cât mai multe date deținem cu atât mai ușor ne este să optimizăm campaniilor de promovare. Aceste date ne sunt oferite de diferite instrumente de analiză online și offline a randamentului contentului nostru de marketing.

Calitatea datelor ne permit și automatizarea procesului de marketing. Calitatea datelor este foarte importantă, deoarece o dată cu popularitatea procesului de automatizare, specialiștii de marketing îl consideră o soluție pentru tot, respectiv duc la pași disperați de a cumpăra baze de date cu adrese de e-mail, a targeta un număr cât mai mare și vag de clienți. Însă eforturile trebuie focusate în calitatea datelor pentru ca procesul de automatizare să aducă rezultate.

Un lucru la fel de important în optimizare este testarea mesajului/contentului. A/B testing, Focus Grupuri, Interviuri aprofundate cu clienții noștri trebuie implementate pentru a înțelege cum reacționează și ce crede consumatorul nostru despre contentul oferit lui. Majoritatea specialiștilor însă nu fac acest lucru, promovarea online, mai ales, fiind atât de accesibilă încât majoritatea sunt gata pur și simplu să implementeze o campanie pe Facebook “методом тыка”, care oricum aducând anumite rezultate, ne duce în eroare pentru că noi, de fapt, nici nu știm ce rezultate trebuie să aducă o campanie bazată pe date calitate și testată.

Am o vorbă pe care o zic tare des “noi nu știm ce nu știm”, respectiv, deseori nu ne dăm seama de potențialul pe care îl avem în materie de promovare dacă am aborda și am testa alte tehnici. Click To Tweet

Posted by Dumitru Slonovschi

Lasă un comentariu