Маркетинг, основанный на данных

Материал из Циклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

Маркетинг, основанный на данных или Data-driven маркетинг (англ. Data-driven marketing[1]) — это стратегический подход к рекламе и продвижению чего-либо, опирающийся на сбор, анализ и интерпретацию информации о клиентах и их поведении, а также позволяющий выявлять некоторые тенденции в отношении потребителей и их поведения[2]. Data-driven маркетинг используется для того, чтобы создавать персонализированные рекламные кампании, а значит и более эффективные кампании.[3]

История Data-driven маркетинга[править]

Маркетинговые решения принимаются на основе данных, определяемых в общем смысле как информация. Примеров тому множество, например: стратегии таргетирования и сегментирования аудитории. С 1950 года телевизионные каналы предоставляют покупателям СМИ информацию об аудитории телевизионных программ. В XXI веке аудиторию стали измерять и изучать с помощью пиплметра.[4] Маркетологи часто нацеливают рекламу на специализированные отраслевые издания и их цифровые каналы.

Такой маркетинг, в современном его понимании, можно отнести к 1980-м годам и появлению маркетинга баз данных, который повысил удобство персонализации коммуникаций с клиентами. В XXI веке социальные сети и мобильные технологии способствовали росту объёма данных и их доступности, что привело к использованию различных инструментов для анализа данных, например: платформы поисковых систем, аналитика аккаунтов в социальных сетях, ведение CRM системы, аналитика данных внутри этой системы и так далее.

Типы маркетинговых данных[править]

В маркетинге используется широкий спектр данных. Ниже представлен список типов данных, которые активно применяются в маркетинге:

  1. Демографические данные: информация о возрасте, поле, доходах, образовании и других характеристиках целевой аудитории.
  2. Географические данные: отражают местоположение клиентов и позволяют нацеливать кампании на определенные географические регионы.
  3. Поведенческие данные: эти данные отражают, как клиенты взаимодействуют с тем или иным продуктом / услугой / брендом.
  4. Данные о транзакциях: информация о покупках клиентов, средних чеках, частоте покупок и других аспектах транзакций.
  5. Социальные данные: включают данные из социальных сетей, такие как количество подписчиков, взаимодействия с постами, комментарии, репосты и тому подобное.
  6. Данные о рекламных кампаниях: информация о производительности рекламных кампаний, например: клики, конверсии, стоимость клика (CPC) и стоимость конверсии (CPA) и многое другое. Набор данных зависит от поставленной цели рекламной кампании и платформы, которая их предоставляет.
  7. Данные о взаимодействии с электронной почтой: отслеживание открытий, кликов, длительности просмотра и других действий на основе рассылок в электронной почте.
  8. Аналитика веб-сайта: информация о посещениях, страницах просмотра и времени просмотра страниц, процентом соотношении отказов и так далее.
  9. Обратная связь: отзывы, оценки, комментарии и жалобы клиентов. Данные, полученные в ходе исследований и/или опросов: в основном, содержат мнения и предпочтения фокус-группы[5].

Фазы сбора и анализа данных[править]

  1. Сбор данных. Корректный сбор данных включает в себя такие аспекты, как обозначение выборки, определение методов сбора данных и обработка полученной информации. Каждый из этих шагов важен для достижения точных и надежных результатов исследования.
  2. Анализ данных и последующая за анализом интерпретация полученных результатов с помощью статистических методов и аналитических инструментов, для выявления трендов и взаимосвязей в поведении потребителей.
  3. Сегментация, а именно разделение общей аудитории на схожие группы потребителей.[6] С научной точки зрения, сегментация позволяет обозначить разнообразие поведенческих, социальных и психологических факторов в различных группах людей (сегментах). Это позволяет более глубоко понять особенности и мотивации разных сегментов аудитории, что в свою очередь способствует проведению более точного анализа и формулированию выводов в маркетинге.

Примеры Data-driven маркетинга[править]

Data-driven маркетинг может быть применён во всех сферах бизнеса.

  1. Управление запасами в розничной и оптовой торговле, где данные о покупках и запасах могут использоваться для принятия различных решений.
  2. А/В-тестирование также может быть применено в розничной и оптовой торговле, в маркетинговых агентствах, в индустрии производства и так далее. Например, проводится тестирование на аудитории нескольких видов продукции, анализируются данные о продажах за определённый период, выявляя таким образом наиболее интересный продукт для потребителей.
  3. Использование данных о взаимодействии с рассылками для проведения эффективного Email-маркетинга.[7] Email-маркетинг широко используется в различных сферах бизнеса, независимо от размера компании и поставленной ею цели.
  4. Онлайн бизнес, например платформы для просмотра фильмов, прослушивания музыки, онлайн магазины используют используют данные о совершённых покупках и просмотрах различного контента для создания персонализированных рекомендаций с помощью рекомендательной системы. Например, платформа Netflix непрерывно собирает данные о своих пользователях, истории просмотра, действиях внутри платформы и так далее. После, собранная информация анализируется искусственным интеллектом, который обучается на основании полученных данных и создаёт рекомендации. Таким образом, система бесконечно предлагает различные подборки, запоминает и анализирует, что в конечном итоге понравилось пользователю.[8]

Источники[править]

  1. Data-driven marketing // Английская Википедия
  2. Практический маркетинг № 11 (297) 2021 - Практический Маркетинг (ru-ru). Проверено 15 августа 2023.
  3. Data Driven Маркетинг: определение, особенности, применение OTUS (рус.) (2021-10-19). Проверено 8 августа 2023.
  4. Источник. Проверено 8 августа 2023.
  5. Колодник Т. Д., Чернявская Т. Г. Интернет-сервисы для тестов и опросов как инструменты маркетинговых исследований // https://www.sportedu.by/wp-content/uploads/2022/03/konferenciya-turizm-31.03.2022.pdf : сборник. — 2021. — С. 106—110.
  6. Исаенко Е. В. Сегментация потребителей как основа маркетинговой стратегии организаций потребительской кооперации // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права : вестник, сайт. — 2012. — С. 9—18. — ISSN 2223-5639.
  7. Полное руководство по email-маркетингу (ru-ru). Проверено 8 августа 2023.
  8. Как работает система рекомендаций Netflix (рус.). Проверено 15 августа 2023.