Преимущества и сложности подхода "data driven" в рамках маркетинговой стратегии

На сегодняшний день пользователи ожидают персонализированный опыт, который бы отвечал их потребностям. Бренды в свою очередь имеют доступ к большому объему информации о клиентах, благодаря чему могут узнавать и анализировать поведение своих посетителей. Внедрение маркетинговой стратегии с подходом “data-driven” (основанном на данных) становится обязательным шагом для того, чтобы адаптировать предоставляемый опыт под потребности потребителей. 

Эти новые знания о клиентах - золотая жила для брендов, которые смогут адаптироваться так, чтобы сегментировать аудиторию, оптимизировать актуальность кампаний и, таким образом, увеличить показатели конверсии, при этом сокращая издержки маркетинговых активностей. 

Но как адаптировать  культуру данных для того, чтобы улучшить digital-стратегию и увеличить доходы? 

1 Что такое подход “data-driven” в маркетинге?

Внедрить стратегию “data-driven” - это выбрать стратегию, учитывающую данные посетителей, для того, чтобы представить промокампании или кейсы оптимизации. 

Такой подход является противоположным массовому подходу в маркетинге, где анализ данных не является достаточно глубоким для понимания своих клиентов и их потребностей. 

Есть много факторов, которые являются необходимыми для успеха стратегии “data-driven” : 

• Рост digital-каналов увеличил также и объемы клиентских данных, которые можно было бы использовать для того, чтобы отслеживать, анализировать и оптимизировать взаимодействия наиболее эффективным образом. 
• Ожидания потребителей тоже изменились, можно отметить растущий спрос на персонализированный клиентский опыт со стороны брендов, с которыми они взаимодействуют. 
• Путь клиента усложнился: он больше не является линейным, а задействует несколько устройств и каналов. 

Внедрить стратегию “data-driven” - это обязательный шаг на пути к лояльности клиентов и преимуществу над конкурентами. 

2 Преимущества подхода “data-driven”

78% маркетологов отмечают, что использование данных в их маркетинговой стратегии имело положительное влияние на показатели конверсии и продажи. Используя данные  вместо гипотез для таргетирования кампаний, бренды извлекли из этого существенную выгоду. 

АКТУАЛЬНЫЙ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИЙ ОПЫТ С ПОМОЩЬЮ ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ

Потребители требуют персонализированный опыт. Последнее исследование Kameleoon показало, что 73% пользователей (в нескольких странах Европы) отмечают, что персонализация их опыта онлайн в реальном времени чрезвычайно важна.  Такая масштабная персонализация требует внедрение стратегии “data-driven” при использовании доступной информации для того, чтобы предоставить актуальный и персонализированный опыт. К примеру, понимание того, что посетитель может иметь определенные интересы, поможет персонализировать контекст и сообщения для того, чтобы предложить ему то, что его с большой вероятностью заинтересует. 

О том, как Ив Роше увеличил вовлеченность в 7,5 раз, персонализируя pop-in на сайте, можно узнать, скачав кейс >>

КАЧЕСТВЕННАЯ ЛИДОГЕНЕРАЦИЯ

Используя данные посетителей для создания персонализированного контента, бренды могут также улучшить качество генерируемых лидов и показатели вовлеченности.  

На примере кейса Toyota: посетители характеризуются разными потребностями и степенью заинтересованности в покупке автомобиля. Некоторые только просматривают сайт, только начиная поиски, а другие уже готовы перейти к тест-драйву автомобиля. С помощью нашей платформы для AI-персонализации Toyota рассчитывают вероятность конверсии каждого посетителя и фиксируют Kameleoon Conversion Score™ (KCS™):

• Для горячих лидов (с KCS >60) показывается pop-in, приглашающий посетителя оставить заявку на тест-драйв понравившейся модели авто в ближайшем дилерском центре
• Посетителям с KCS в интервале 45-60 предлагается возможность персонализировать авто через онлайн-конфигуратор моделей
• Для тех, у кого интерес пока поверхностный, предлагаем скачать брошюру
• Слабо заинтересованных посетителей лучше оставить и вовсе в покое

Такая стратегия позволила Toyota удвоить лидогенерацию и улучшить качество лидов. 

Скачать кейс Toyota >>

3 Сложности подхода “data-driven”

Для многих компаний подход “data-driven” - это относительно новая концепция и для того, чтобы интегрировать ее в свою маркетинговую стратегию, нужно столкнуться с некоторыми сложностями, которые, кстати, можно воспринимать как вызов: 

АНАЛИЗИРОВАТЬ ДАННЫЕ И ДЕЙСТВОВАТЬ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ

Брендам стоит анализировать данные и реагировать в реальном времени, если они хотят отвечать ожиданиям посетителей в полной мере. Это может быть настоящим вызовом для компаний, которым нужно комбинировать данные из разных источников (их CRM, к примеру) с “горячими” поведенческими данными с их веб-сайта. 

Тем не менее, поведенческих данных может быть достаточно, чтобы точно предсказать поведение посетителей без нужды обращаться к другим источникам данных. Используя инструменты активации на основе ИИ, можно персонализировать опыт и улучшить показатели конверсии на всех маркетинговых каналах. 

ПОСТРОИТЬ КУЛЬТУРУ ДАННЫХ В КОМПАНИИ

Речь идет об очень серьезной сложности, особенно для крупных компаний, где решения принимались до настоящего времени стейкхолдерами на базе гипотез. 

Привить культуру “data-driven”, это требует изменения образа мышления для всей компании.

Обучение - это ключ: начните один или два “data-driven” проекта, поделитесь результатами и полученными ROI, а затем разворачивайте такую стратегию в компании. Не бойтесь обращаться к агентствам за помощью и экспертизой. 

История успеха нашего клиента Росбанк - это история о том, как эксперименты становятся фундаментом для построения культуры данных в компании. Подробнее >>