Plan.Net: от Big Data к Smart Data

На самом деле бренд-менеджеры, менеджеры по маркетингу, рекламе и потребители объединены единой целью: соприкасаться друг с другом, продуктом, в нужное время, в нужном месте с правильным сообщением. Проблема заключается лишь в том, что у каждого из них разные пути и подходы для достижения этой цели.

Потребители, которые находятся в поиске определенных продуктов или услуг, ожидают, что всегда смогут быстро достичь цели, благодаря максимально персонализированному сообщению, какой бы канал, или устройство, они не использовали. Однако, путь клиента к продукту уже давно нельзя назвать прямым. Обладая, практически, безграничными возможностями для установления контакта с брендами, потребитель может обращаться к бренду напрямую, или опосредованно, например, посредством социальных сетей, либо используя сервисы сравнения цен. В результате, путь клиента становится подобен лабиринту, а процесс покупки сопряжен с переработкой большого количества данных. С другой стороны, маркетологам, которые стремятся предсказать действия клиента в цифровом мире, необходимо проложить путь в «джунглях» цифровых данных, постоянно растущий объем которых усложняет поиск и обработку информации.

Конец золотой эпохи роста онлайн-продаж

По большей части, основная масса постоянно собираемых данных в конечном итоге пылится в виртуальных ящиках. В частности, в сфере маркетинга, бесконечные объемы пользовательских данных собираются для того, чтобы персонализировать маркетинговую кампанию. Однако, в настоящее время, многие отделы маркетинга все еще не могут применить какую-либо унифицированную стратегию к этим данным и персонализируют контент лишь в редких случаях. Поэтому, прежде чем начать собирать данные без какого-либо четкого плана, маркетологу следует задать себе несколько вопросов:

  • Действительно ли необходим постоянный запас новых данных для запуска успешных маркетинговых кампаний?
  • В какой момент целесообразно начать сбор данных, а в какой стоит остановиться?
  • Как собранные данные могут быть использованы при принятии решений?
  • Какие данные действительно необходимы для успешного управления кампаниями?

Несколько «отрезвляющий» ответ на эти вопросы заключается в том, что сбор данных никогда не прекратится. Это, скорей, вопрос наиболее эффективного использования уже имеющихся данных. На практике это означает, что золотая эпоха розничной торговли онлайн уже позади, и необходимо создать достойную стратегию использования данных. Сегодня все еще наблюдается рост онлайн-продаж, однако, он значительно снизился из-за насыщения рынка. Поэтому, уже сейчас необходимо включиться в борьбу за свой «кусок пирога»! Онлайн-игрокам, которые хотят оставаться в ТОПе, необходимо предоставить нечто большее, чем просто креативные кампании и специальные уловки. Насыщение рынка, по сути, означает, что все участники рынка находятся на равной стартовой позиции, а продуманная стратегия обработки данных может предоставить значительное конкурентное преимущество.

Обмен данными между подразделениями

Есть и хорошие новости: первым шагом к реализации успешной стратегии обработки данных является инвентаризация уже доступных данных. Существующие данные о клиентах особенно ценны, поскольку они предоставляют важную информацию о поведении, частоте посещений и/или покупок, а также о предпочитаемых потребителем продуктах.

Собранные данные формируют основу для создания персонализированных рекламных сообщений на более поздних этапах. Причем, важно сравнивать данные, собранные всеми отделами для выявления совпадений. К сожалению, часто бывает так, что левая рука в компании не знает, что делает правая, а это приводит к обесцениванию данных. Чтобы этого не происходило информация должна быть в равной мере доступна всем подразделениям. В идеале, каждая компания должна иметь менеджера данных, выступающего в качестве связующего звена между подразделениями и имеющего четкое представление о целевых группах потребителей.

Изменение фокуса: удовлетворение потребностей, вместо генерации продаж

Крайне важным структурным изменением на рынке является смещение фокуса с позиции совершения продаж на удовлетворение потребностей клиента, то есть центральной фигурой становится покупатель, а не трансакция покупки. Потребители, которые ищут определенные продукты или услуги, ожидают персонализированного общения с соответствующими предложениями. Хорошо информированные клиенты проводят обширные исследования и делают покупки, оставляя все больше и больше данных, связанных с процессом приобретения. Помимо действий по обработке и анализу эти данных для определения их связи с покупкой, необходимо учитывать перспективы, работать на долгосрочную ценность клиента, который, возможно, вернется снова, порекомендует продукт и/или вернется, чтобы купить продукт после принятого ранее негативного решения о покупке.

Такой подход порождает новые вопросы, которые каждый маркетолог также должен себе задать:

  • О чем думает клиент?
  • Что на самом деле необходимо клиенту?

И самый важный сегодня вопрос:

  • Можно ли быть уверенным, что сообщение достигнет клиента на каждом из каналов?

Сейчас потенциальные клиенты легко перемещаются от канала к каналу, серфят в Интернет чтобы узнать о новом продукте, обращаются к продавцам-консультантам, просят рекомендации в социальных сетях или используют смартфон, как источник информации.

Поэтому, перед маркетологами стоит нелегкая задача сбора данных из различных источников и сопоставление их с определенным клиентом, помня о конечной цели: соприкоснуться с потребителем в нужное время, в нужном месте и с правильным сообщением. Дополнительно, необходимо регулярно предоставлять клиенту подходящий контент, создавая тем самым прочную связь с брендом, без которой поддержка долгосрочных отношений невозможна.

BI-инструменты для принятия быстрых и правильных решений

Учитывая огромные объемы данных, которые невозможно обработать вручную, решения бизнес-аналитики (BI) жизненно необходимы компаниям и их маркетинговой инфраструктуре. Ведь речь идет не просто об автоматизации маркетинговых процессов, а о правильной интерпретации данных. Ведь если маркетологам доступны лишь «кусочки» общей картины, ряд решений будет приниматься интуитивно и, зачастую, неверно.

Пять шагов к эффективной работе с данными:

1. Собирайте информацию о клиенте из нескольких каналов.

2. Сформируйте BI-команду для анализа и классификации данных из маркетологов, ИТ-специалистов, экспертов в области управления данными и продаж.

3. Стратегия обработки данных должна основываться и опираться на четкую конечную цель. Ведь структурированный подход, направленный на достижение конкретной цели, позволяет избежать сбора данных ради данных.

4. Количество разрозненных программных решений должно быть сведено к минимуму. 

5. Ключ к успешной стратегии обработки данных – инструмент бизнес-аналитики, который предлагает систематический анализ и отчетность в едином формате. Лишь в этом случае данные будут читаемы, анализируемы и смогут помочь в принятии правильных решений.

От Big Data к Smart Data

Cегодня компании имеют в своем распоряжении неуправляемые массивы данных и лишь используя специальное программное обеспечение возможно полностью отследить поведение пользователей в Интернет по широкому спектру каналов и устройств. Это делает данные доступными для анализа, позволяя маркетологам понять, в какой степени определенные платформы, каналы и бизнес-модели влияют на решение о покупке. Другими словами, успешные современные маркетинговые онлайн-кампании невозможны без Smart Data.

Майк Вейлер (Mike Weiler), генеральный директор Plan.Net Performance

 
Источник: 
PRпортал

Comments (0)

Leave a comment

4 + 7 =
Решите эту простую математическую задачу и введите результат. Например, для 1+3, введите 4.