بازاریابی داده محور از دیدگاه دکتر میثم شکری ساز
طبق نظر دکتر میثم شکری ساز بازاریابی داده محور یک رویکرد بازاریابی کل نگر و مبتنی بر فناوری است. هدف از بازاریابی مبتنی بر داده جمع آوری، تجزیه و تحلیل و استفاده از مقادیر زیادی از داده ها به منظور شخصی سازی کردن اقدامات بازاریابی و ارتباطات و در نتیجه نیل به موفقیت بیشتر در این حوزه می باشد. استراتژی بازاریابی مبتنی بر تجزیه و تحلیل داده ها به درک بهتری از رفتار و علایق کاربران منجر می شود.
در data driven marketing دانش از داده هایی به دست می آید که به موجب آنها بهتر می توان کمپین های بازاریابی را با نیازها و خواسته های مشتریان منطبق کرد. از این رو داده های کاربران در تمام نقاط تماس سفر مشتری (مانند وب سایت، فروشگاه آنلاین، رسانه های اجتماعی) برای استخراج اقدامات استراتژیک و بهینه سازی آنها به صورت هدفمندتر جمع آوری می شوند.
در نتیجه شرکتها می توانند به خریداران بالقوه دسترسی پیدا کنند: ارسال پیامهای مرتبط در زمان های مناسب در هر نقطه از سفر مشتری و ایجاد یک تجربه کاملاً فردی برای آنها.
یکی از چالشهای مارکتینگ داده محور پیوند دادن حجم زیادی از اطلاعات مشتری است که به صورت آنلاین و آفلاین جمعآوری میشوند.
مزایای بازاریابی داده محور چیست؟
طبق صحبت های دکتر میثم شکری ساز کسانی که گروه هدف و خواسته هایشان را به خوبی می شناسند، بهتر می توانند به نیازهای آنها پاسخ دهند. به همین دلیل است که data driven marketing نسبت به کمپینهای بازاریابی که صرفاً بر حس درونی تیم بازاریابی متکی هستند، شانس بیشتری را برای موفقیت دارد. از آنجایی که آنها مستقیماً و شخصاً با اطلاعات مرتبط می توانند گروه هدف خاص را مورد خطاب قرار دهند، به دسترسی بیشتر و فروش بیشتری دست مییابند. در عین حال شرکت ها ضایعات را کاهش می دهند و از بودجه بازاریابی خود به طور موثرتری استفاده می کنند.
از این رو بازاریابی داده محور می تواند به چندین هدف کمک نماید.
اهداف مارکتینگ داده محور
1. دستیابی بهتر به مشتریان در داخل:
- درک مشتریان بالقوه در تمام نقاط تماس سفر مشتری.
- شخصی سازی کردن ارتباطات در تمام نقاط تماس.
- ارائه محتوای مرتبط با کاربران.
- برنامه ریزی موضوعی هدفمند در بازاریابی محتوا.
- افزایش خدمات مشتری، رضایت و وفاداری
- تقویت برند و بهینه سازی برندینگ
2. افزایش کارایی:
- ارزیابی دقیق نتایج کمپین ها
- افزایش بازده سرمایه گذاری (ROI) کمپین ها از طریق بازاریابی دادهمحور
- صرفه جویی در هزینه ها از طریق استفاده هدفمند از بودجه بازاریابی
3. افزایش عملکرد:
- افزایش موفقیت اقدامات بازاریابی
- اتخاذ تصمیمات خرید از طریق پیشنهادات فردی
- پیش بینی رویدادهای خاص
بازاریابی داده محور چگونه انجام می شود؟
طبق صحبت های دکتر میثم شکری ساز اساساً بازاریابی داده محور در چهار مرحله متوالی انجام می شود. از این مراحل برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده ها استفاده می کنند تا در نهایت بتوانند یک استراتژی بازاریابی عملی را برای شرکت مورد نظر ایجاد نمایند. استراتژی بازاریابی کانال های بسیار مهم مانند رسانه های پولی، رسانه های شرکتی و رسانه های کسب شده را ادغام می کند.
چهار مرحله مهم در data driven marketing
منبع داده: کدام داده ها باید جمع آوری شوند؟
از دید دکتر میثم شکری ساز جمع آوری داده ها مهم ترین گام در بازاریابی مبتنی بر داده است. از این رو در ابتدا این سوال اصلی مطرح می شود که کدام منابع داده ها مرتبط هستند؟
امروزه در حوزه مارکتینگ داده محور منابع داده های ممکن متعدد می باشند و حجم داده ها بسیار زیاد است. نقاط تماس جدید هم به صورت آنلاین و هم به صورت آفلاین دائماً اضافه می شوند: ابتدا می توانید داده ها را به داده های شخص اول، شخص دوم و شخص ثالث تقسیم کنید.
- شخص اول: دادههایی که شرکت خودش جمعآوری میکند (مانند آدرسهای ایمیل کاربران، رفتار مرور وب و ناوبری در وبسایت)
- شخص دوم: دادههای شرکتی که از ارائهدهنده دیگری (مثلاً از Google Analytics یا کنسول جستجو) بهدست میآیند.
- شخص ثالث: داده های جمع آوری شده از ارائه دهندگان داده های خارجی (مانند روند جستجو، نوسانات فصلی، نیازهای کاربر)
توصیه می کنیم با داده های واضح و در دسترس شروع کنید و پس از کسب دانش اولیه داده های خارجی بیشتری را ادغام نمایید.
این امر که در data driven marketing کدام منابع از داده ها برای شما مرتبط هستند به طور خاص به شرکت، مشتریان و مهمتر از همه اهداف اقدامات بازاریابی شما بستگی دارد.
آمادهسازی و مدیریت دادهها: چگونه میتوان دادهها را قابل استفاده کرد؟
بر باور دکتر میثم شکری ساز در بازاریابی مبتنی بر داده در بهترین حالت داده هایی را دریافت می کنید که می توانند مستقیماً برای تجزیه و تحلیل استفاده شوند. با این حال اغلب ابتدا باید داده ها را در یک ساختار قابل استفاده قرار دهید. این امر شامل پاکسازی یا غنی سازی داده ها می شود. برای به دست آوردن دانش بیشتر، ادغام داده ها از منابع مختلف می تواند مفید تر باشد.
در انجام این کار ابتدا داده ها از منابع مختلف استخراج و سپس متمرکز می شوند. در نهایت این داده ها در قالب یکنواخت گرد هم می آیند تا سپس به شیوه ای معنادار طبقه بندی شوند.
تجزیه و تحلیل داده ها: از چه روش هایی می توان برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کرد؟
اگر داده ها در دسترس و قابل استفاده باشند، سوال بعدی این است که چگونه از داده ها استفاده می شود؟ در data driven marketing تنها با تجزیه و تحلیل داده ها می توانیم اطلاعات مربوطه را از حجم زیادی از داده ها فیلتر کرده و بینش ها و اقدامات عملی را از آنها استخراج کنیم.
به عنوان مثال تجزیه و تحلیل های کلاسیک (توصیفی) مانند محاسبه ارزش طول عمر مشتری، مدل های اسناد یا تقسیم بندی سادۀ گروه های هدف، استفاده از هوش مصنوعی مانند داده کاوی، تشخیص الگوهای ناشناخته و پیش بینی عملکرد اقدامات بازاریابی از مهم ترین راه های تحلیل داده ها در بازاریابی دادهمحور هستند.
این مطلب ادامه دارد…