اگر روند چند سال اخیر دیجیتال مارکتینگ کشور را زیر نظر بگیریم، متوجه می‌شویم که نقش داده‌ها برای کسب‌وکارها و کارشناسان بازاریابی، پررنگ‌تر شده است. اهمیت داده‌ها و تاثیر آنها در تصمیم‌گیری‌های خرد و کلان بازاریابی مانند طراحی استراتژی، تاکتیک‌ها، ابزارها، بهینه‌سازی‌ها و … باعث شده تا شاخه‌ای مستقل اما مرتبط با دیجیتال مارکتینگ، با نام بازاریابی داده محور یا بازاریابی مبتنی بر داده (Data-Driven Marketing) به وجود آید. این شاخه، خود از مشخصات و مهارت‌های تخصصی شامل شده و در این مقاله از آکادمی کاپریلا، شما را با آن آشنا می‌کنیم.

بازاریابی داده محور چیست؟

بازاریابی داده محور به مدلی از بازاریابی گفته می‌شود که در آن، تیم‌­های بازاریابی طبق آنالیز کلان‌داده (Big Data)، استراتژی‌های بازاریابی را طراحی می‌کنند. دیدگاه‌ها، ایده‌ها و راهکارهایی که تحلیل داده‌ها در مورد خواسته‌های مشتری و روندهای کلان بازار فراهم می­‌کند، بر موفقیت کمپین بازاریابی اثرگذار خواهد بود.

با وجود این‌که در سال‌های گذشته، رویکرد داده محور در زمینه­ بازاریابی کارایی کمی داشت، اما امروزه به علت زیاد شدن تعداد کانال­‌های رسانه‌­ای تخصصی و توقعات در حال افزایش مشتری، فرآیند تحلیل داده در کمپین‌های بازاریابی، بیش از پیش ضروری شده است. گرچه بازاریابی داده محور با داده‌های کلان و در حجم زیاد، کارایی بهتر و کامل‌تری دارد اما بسیاری از کسب‌وکارهای کوچک می‌توانند باحداکثر داده‌های موجود خود، به سمت داده محوری حرکت کنند.

در حال حاضر، مقادیر وسیع اطلاعاتی که در دسترس شرکت‌ها است، به پیشرفت برنامه‌­ریزی داده محور رسانه‌ها کمک زیادی کرده است. تیم‌­های بازاریابی، داده‌­ها را با کمک نرم‌­افزارها و وبسایت‌های ‌مختلف، جمع­‌آوری کرده و با بکارگیری مدل‌سازی علت‌سنجی (Attribution Modeling) مناسب، میزان و ماهیت تعامل با برند را در سفر خرید مشتری دنبال می‌کنند. پس از جمع‌آوری و آنالیز تمامی این اطلاعات، تیم‌­های بازاریابی قادر به تشخیص این نکته هستند که کدام محتوا، ابزار و کانال، سبب مشارکت و تعامل بیشتری شده و کدام کانال، بیشترین نرخ بازگشت سرمایه (ROI) را ایجاد کرده است. شرکت‌ها نیز می‌توانند طبق این نتایج، کمپین‌های خود را ساماندهی کرده و در نتیجه، از  تجربه خوب مشتریان خود و بالاترین بازده بازاریابی، مطمئن شوند.

بازاریابی داده محور فقط مخصوص دیجیتال مارکتینگ و تجارت الکترونیک نیست و تمام کسب‌وکارها، حتی کسب‌وکارهایی که خدمات و مشتریانی غیر آنلاین دارند هم می‌توانند داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل کرده و از آنها استفاده کنند.

ختم کلام آنکه بازاریابی داده محور به ما کمک می‌کند تا تصمیمات مهم بازاریابی خود را بر اساس داده‌های مشتری گرفته (و نه بر اساس حدس و فرضیه و غریزه) و سپس با کمک این داده ها، تجربه شخصی‌سازی شده برای هر مشتری ایجاد کنیم تا هم رضایت مشتری جلب شده و هم، امر فروش و برندسازی محقق شود.

مزایای بازاریابی داده محور چیست؟

دنیای امروز پر از پیام‌­های متنوع از برندهای مختلف است و به همین دلیل، مشتریان امروزی دقیقاً می‌دانند که کدام پیام بازاریابی، آن‌ها را جذب می­‌کند و به کدام یک، توجهی نکنند. تیم‌های بازاریابی با بکارگیری استراتژی بازاریابی داده محور، می‌توانند احتمال کلیک کردن مخاطب هدف روی تبلیغ و سپس، ثبت‌نام مخاطب در وبینار، خواندن پست وبلاگ، خرید از سایت و یا هر اقدام دیگری که در راستای هدف و استراتژی لیدسازی و تبدیل کاربر به مشتری برند است را به میزان قابل توجهی افزایش دهند.

روش‌های داده محور با ارائه­ شناختی از نیازها و علاقه­‌مندی‌­های مشتری به شرکت‌ها و متخصصان بازاریابی، سبب ارتقای تجربه مشتری و درک برند می‌شوند و درنهایت، میزان تبدیل و فروش را نیز افزایش می‌دهند؛ زیرا به احتمال بسیار زیاد، پیام­‌رسانی هدفمندی که از طریق بازاریابی داده محور ارائه شده است، باعث جلب توجه کاربران می‌شود. از جمله­ مهم‌ترین مزیت‌های بازاریابی داده محور در این زمینه، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

مزایای بازاریابی داده محور
مزایای بازاریابی داده محور

ایجاد تجربه بهتر برای مشتری

بازاریابی داده محور با تمرکز بر بکارگیری پروفایل مشتری، تلاش می‌کند تا مشتری تجربه­ بهتری را کسب‌کند؛ چون این تجربه، نکته‌­ای ضروری برای موفقیت بازاریابی داده محور است. در تحقیقی، حدود نیمی از مشتریان بیان کردند که به علت تجربه ضعیف بعضی از وبسایت‌ها، از آن خارج شده و به وبسایتی دیگر برای خرید مراجعه کرده‌اند و این یعنی، تجربه کاربر می‌تواند باعث موفقیت یا شکست کسب‌وکار شود.

شخصی‌­سازی تجربه هر مشتری، ارزشی است که از طریق بازاریابی داده محور به وجود می‌آید و سبب ایجاد اعتماد میان مشتری و برند شده و هم‌زمان، تجربیات مثبتی را به مشتری ارائه می‌­کند. نتایج مطالعه‌ای در زمینه شخصی‌سازی تجربه هر مشتری نشان می‌دهند که این تجربیات می‌­توانند سبب افزایش 5 تا 8 برابری نرخ بازگشت سرمایه در بازاریابی شوند (وقتی اطلاعاتی کامل و دقیق از هر مشتری داشته باشیم، می‌توانیم آنچه را که نیاز، علاقه و یا دغدغه دارد برایش فراهم کنیم).

علت‌سنجی بهتر برای بهینه­‌سازی بودجه

پیدا کردن جایی که بودجه­ بازاریابی در آن هدر می‌رود، یکی از موضوعات چالش‌برانگیز برای بازاریابان است. بازاریابی داده محور با دارا بودن ابزارهای آنالیز، سبب می‌شود که تیم­‌های بازاریابی بتوانند متوجه شوند که کدام بخش از بودجه­ تبلیغات، بر جذب لید یا آگاهی از برند تأثیر بیشتری گذاشته است. این کار از طریق ارزیابی فرآیندهای مشتری توسط مدل‌های علت‌سنجی (Attribution Modeling) مانند ارزیابی یکپارچه بازاریابی (UMM: Unified Marketing Measurement) انجام می‌شود. UMM با نگاه به یک علت چندوجهی و مدل­سازی ترکیبی رسانه‌ها، نگرش‌­های جامعی را در خصوص مسیر خرید ایجاد می‌­کند. شرکت‌ها می‌­توانند با تعیین عواملی که باعث ورود مشتریان احتمالی و بالقوه به قیف بازاریابی می‌شود، بودجه‌ای را به زمینه­ موردنظر اختصاص دهند.

ایجاد محتوا و تبلیغات مرتبط

تیم‌های بازاریابی با ارزیابی داده­‌های مشتری، می‌توانند درباره­ اولویت‌های مشتری برای تعامل با انواع محتوا مانند محتواهای خلاقانه، ویدئویی، متن و محتوای با موضوع مشخص، شناخت پیدا کنند. برقراری ارتباط با مشتریان، مستلزم ارسال پیام درست (پیامی که همسو با علایق شخصی مشتری است و ارزشی را که برای او به وجود می‌آورد) و در زمان درست است. تعداد زیادی از بازاریابان در زمینه­ همسو کردن محتوای خود با مخاطبان خود، دچار مشکل هستند که این مشکل، با بررسی داده‌های موجود در زمینه­ تطبیق محتوا و رفتار مشتری و همچنین با دو مورد زیر آشکار شده:

  • بررسی داده­‌ها در طی پنج سال نشان داد که با وجود افزایش 800 درصدی محتوای منتشر شده وبلاگ‌ها، اشتراک­‌گذاری محتواها در شبکه‌های اجتماعی تا 90 درصد کم شده است. این عدم توازن بین محتوای تولید شده و محتوای استقبال شده، نشان می دهد که بین آنچه برندها می‌گویند و آنچه کاربران می‌خواهند بشنوند، ارتباطی وجود ندارد.
  • 74 درصد مشتریان هنگام دیدن آگهی‌های تبلیغاتی (یا هر نوع محتوا) که به نظرشان با برند تبلیغ‌کننده آن آگهی مرتبط نیست، اذیت می‌­شوند.

هر کسب‌وکاری با بررسی داده‌های تحلیلی خود می‌تواند بفهمد که کدام پیام‌ها و کدام بخش از محتوایی که تولید کرده است، در ذهن مخاطبانش باقی می‌ماند و در نتیجه، می‌تواند در مورد محصول خود تصمیم‌های مؤثرتری گرفته و مشتری‌های خود را بهتر بشناسد.

تصمیم‌های بهتر

عموماً تیم‌های بازاریابی با بکارگیری روش بازاریابی داده محور، می‌توانند تصمیم­‌های آگاهانه‌­تری بگیرند، چرا که در تحقیقی معتبر، 2 نفر از 3 بازاریاب برتر جهان، با رویکرد تصمیم‌گیری بر اساس داده، به جای تصمیم‌گیری با غریزه موافق هستند. با این حال، بازاریابی داده محور منکر معیارهای احساسی تأثیرگذار بر تصمیم خرید مشتری نمی‌شود. تیم‌­های بازاریابی باید داده‌­ها را در قالبی بررسی کنند که تصمیم‌­گیری منطقی و احساسی نیز در آن لحاظ شده باشد تا مطمئن شوند که آن‌ها در کمپین‌های خود، عملکرد مناسبی و متعادلی (تعادل بین داده و منطق/غریزه/احساس) دارند.

شخصی‌سازی در بازاریابی داده محور
شخصی‌سازی در بازاریابی داده محور

چالش‌­های بازاریابی داده محور

راهبردهای بازاریابی داده محور برای بازاریابان و مشتریان سودمند هستند، اما چالش‌هایی که در این زمینه وجود دارد، می‌تواند مانع از استفاده از تمامی مزایای بازاریابی داده محور یا دسترسی مؤثر بازاریابان به مشتریان هدف شود. این چالش‌ها در ادامه بررسی شده‌اند.

فشار محتوایی/تبلیغاتی

با وجود اینکه مشتریان، خواهان تجربیات شخصی‌سازی شده هستند، اما به حریم شخصی خود نیز اهمیت زیادی می‌دهند و تمایل ندارند که برندها، تمام اطلاعات شخصی آنها را داشته باشند و حتی اگر با تمایل خود، اطلاعات شخصی‌شان را به شرکت‌ها ارائه کنند، باید بدانند که آن شرکت، چگونه از این اطلاعات استفاده می‌کند تا به نفع خود مشتری باشد. مشتریان در خصوص شفافیت داده‌های جمع‌آوری شده و نحوه استفاده از آنها حساسیت زیادی داشته و 79 درصد از آن‌ها عنوان کرده‌اند در صورتی که متوجه شوند داده‌­های شخصی آن‌ها بدون اجازه، استفاده یا جمع‌آوری شده باشد، همکاری خود با کسب‌وکار مربوطه را قطع خواهند کرد.

هنگامی که مشتریان مورد نظر، هدف پیام یا تاکتیک‌­های شخصی‌­سازی متنوع قرار می‌گیرند، شرکت باید تصمیم بگیرد که چه ارزشی را برای مشتری ارائه می‌کند. به عنوان مثال، یک کسب‌وکار به جای نمایش عمومی اطلاعات شخصی موجود در مورد مشتریان، می‌تواند با استفاده از آن اطلاعات، شرایط خرید برای مشتریان را آسان کند. ضمناً تیم‌های بازاریابی باید در زمینه جمع‌آوری و بکارگیری داده‌­های شخصی کاملاً آگاهی داشته باشند و طبق مقرراتی مانند GDPR، به مشتریان خود اجازه جمع‌آوری و استفاده از داده­‌های شخصی را به کسب‌وکار بدهند.

کیفیت پایین داده

داشتن فرایندهای مناسب داده محور، به شما کمک می‌کند که بتوانید برنامه‌ای داده محور داشته و اطمینان حاصل کنید که می‌توانید تصمیم­‌ها و استراتژی‌های خود را طبق داده‌های باکیفیتی که نیازهای مشتری را به درستی نشان می‌دهند، اتخاذ کنید. اگر داده‌­های شما با معیارهای کیفی سنجش داده مانند نداشتن محدودیت‌های زمانی، دقت بالا و کامل بودن مطابقت نداشته باشد، تصمیماتی که بر اساس این داده‌ها می‌گیرید پرخطر خواهد بود و قابلیت کمی در منعکس کردن نیازهای واقعی مشتریان شما خواهند داشت. تحقیقی از مدرسه کسب‌وکار هاروارد بیان می‌کند که تنها 3 درصد از کیفیت داده‌ها، در سطح قابل قبولی قرار دارد. تیم‌های بازاریابی با در نظر گرفتن این نکته، باید قبل از متمرکز شدن بر رویکردهای داده محور، از استانداردهای کیفی داده­‌های خود مطمئن شوند.

استخراج اطلاعات صحیح

شرکت­‌های زیادی وجود دارد که در کلان داده سرمایه‌گذاری‌های بزرگی انجام می‌دهند اما بازده قابل توجهی دریافت نمی‌کنند. اگر شما مقدار زیادی داده نادرست جمع‌آوری کنید، اطلاعات و خوراک کمی برای استراتژی بازاریابی شما فراهم خواهد شد. طبق گزارشی در سایت فوربز، از نگاه 70 درصد از مدیران اجرایی، بازاریابی و فروش، بازاریابی داده محور محرکی مهم در پیشبرد اهداف تجاری کسب‌وکار است، اما هنگام استفاده از سرمایه‌گذاری‌هایی که در این زمینه انجام شده، فقط 2 درصد از آن افراد، تأثیر مثبت عملکرد داده محور خود را مشاهده کردند.

شرکت‌ها برای دستیابی به حداکثر داده‌های موجود و ممکن، باید کارکنان، سیاست‌­ها و زیرساخت­‌های درستی داشته باشند. در این صورت متخصصان داده قادرند بینش‌هایی را از مجموعه داده‌­های خود دریافت کرده، فرآیندهایی را جهت سالم و به‌روز نگه داشتن داده‌ها ارائه کرده و شرکای نرم‌­افزاری مناسبی داشته باشند و در نتیجه، بتوانند حجم بالای داده‌­های در دسترس را دسته­‌بندی کرده، دسته‌ها را به یکدیگر مرتبط ساخته و پردازش نمایند. بکارگیری کارمندانی با مهارت­‌های تخصصی و نرم‌­افزاری، برای گرفتن تصمیم‌های صحیح، به شرکت‌ها کمک خواهد کرد.

شاید در ایران، دسترسی به نرم‌افزارهای تخصصی و جامع جمع‌آوری و تحلیل داده، سخت‌تر از سایر کشورها باشد چون علاوه بر گران بودن نرم‌افزارهای خارجی (مخصوصاً با نرخ دلار به ریال)، بسیاری از کسب‌وکارهای ایرانی، بازار و مشتریان بزرگی ندارند و بازاریابی داده محور خود را با استفاده از نرم‌افزارهای موجود مانند گوگل آنالیتیکس (برای داده‌های ترافیک وبسایت)، آنالیتیکس‌های اپلیکیشن مانند متریکس، نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM) و … انجام می‌دهند. هر چند که هنوز، درصد بسیار زیادی از کسب‌وکارهای ایرانی، توجهی به داده و اهمیت آن ندارند و تمرکزشان را روی شاخص‌های تعداد فروش، تعداد فالوئر، ترافیک روزانه و … محدود می‌کنند.

بسیاری از داده‌های مورد نیاز در بازاریابی داده محور، توسط مشتری ارائه می‌شود: مشخصات فردی مانند نام، تاریخ و محل تولد، آدرس، تحصیلات، جنسیت، وضعیت تاهل و …، اما داده‌های اصلی بر اساس رفتار مشتری جمع‌آوری می‌شود: به دنبال چه محصولاتی است؟ چه عواملی برای آنها انگیزه خرید ایجاد می‌کنند؟ علاقه‌مندی‌های آنان (مرتبط با محصولات و خدمات شما) چیست؟ استخراج سوالاتی کیفی از این دست، کار ساده‌ای نیست اما تاثیر بسیار زیادی در موفقیت شما خواهد داشت.

پیچیده بودن بازاریابی داده محور

اجرای بازاریابی داده محور، زمان‌بر بوده و نیازمند منابع است؛ زیرا تیم‌­های بازاریابی باید از درست بودن داده‌ها، استراتژی‌ها و … اطمینان پیدا کنند. با وجود اینکه تیم‌های بازاریابی معتقدند که این روش، فرایندی پیچیده دارد، اما بازده نهایی آن، نمایانگر کارایی بالای بازاریابی داده محور است.

پیدا کردن نقطه شروع کار، حتی با داشتن استعداد و فناوری مناسب، کار سختی است. تیم‌­های بازاریابی باید مطمئن شوند که پیش از آغاز کار، برنامه­‌ریزی دقیقی دارند و همچنین باید با تیم واسطی که می‌تواند به آن‌ها در زمینه­ استفاده­ حداکثری از داده‌­ها مشاوره دهد، مشارکت داشته باشند (این تیم یا مشاور، می‌تواند خارج از شرکت باشد).

چگونه بازاریابی داده محور موفقی اجرا کنیم؟

هنگامی که استراتژی یا برنامه‌ای را برای بازاریابی داده محور طراحی می­‌کنید، مخصوصاً زمانی که دستورالعمل‌های جهانی جمع‌آوری داده (مانند GDPR) سخت‌گیرانه‌تر می‌شوند، باید به نکات زیر دقت داشته باشید:

ایجاد ارزش

هدف بازاریابی داده محور، افزایش موفقیت بازاریابی، مطابق تجربه­ بهبود­یافته مشتری است که توسط نتایج مبتنی بر داده ممکن می‌شود. تجربه مشتری، اصلی‌ترین کلید این توازن است. هر کمپینی که با داده طراحی می‌شود، باید پاسخ دقیقی به این سؤال بدهد که «این کمپین چه منفعتی برای مشتری دارد؟»

با توجه به نکته قبل، صرف ساختن صفحه فرودی که محصولات شما را تبلیغ می‌کند، نمی‌تواند مشتری را به دانلود کردن آن تشویق کند، بلکه محتویات صفحه باید با علایق و ارزش‌های هر کاربری که وارد آن صفحه می‌شود، متناسب باشد. باید بررسی کنید که طبق داده‌ها، مشکل مشتری (مشکل مرتبط با محصول شما) چیست؟ این مشکل در کدام بخش از سفر خرید مشتری وجود دارد؟ با چنین سوالاتی می‌توانید مفیدترین بخش از محتوا یا اطلاعات خود را که باعث جذب مشتری می‌شود، مشخص و عرضه کنید.

مشخص کردن صریح مزایا

در صورتی که مشتری باور داشته باشد از تعامل و تراکنش با یک برند، بهترین نتایج یا بیشترین ارزش را دریافت می‌­کند، به احتمال زیاد اطلاعات شخصی خود را به آن برند ارائه می‌دهد. شرکت‌ها باید بتوانند مشتریان خود را توجیه کنند که دسترسی شرکت به داده‌­های شخصی آن‌ها و ایجاد پروفایل کاربری برای مشتریان، به نفع خود مشتری خواهد بود. این دسترسی می‌تواند منجر به پیشنهاد‌های شخصی‌سازی شده برای کاربر یا ارسال محتوای مورد نیاز به صورت خبرنامه باشد. بازاریابان باید برای مشتریان خود مشخص کنند که با صدور اجازه دسترسی به داده‌های شخصی، در نهایت به چه چیزی دست پیدا می‌کنند (دقیقاً کدام داده‌های آنها را به دست می‌آورند).

شفافیت داشتن

بزرگ‌ترین نگرانی مشتریان، نحوه استفاده­ شرکت‌ها از داده­‌های آن‌ها است. نگرانی آن‌ها در خصوص ارسال پیام‌­های مزاحمت‌­آمیز (Invasive Messaging) یا به سرفت رفتن اطلاعات شخصی و کاربری آنها است. تیم‌­های بازاریابی باید در خصوص نوع اطلاعات جمع‌آوری شده، نحوه استفاده از داده‌ها و ذخیره و ایمن‌سازی آن‌ها به مشتری اطمینان خاطر دهند. ضمناً، مشتریان باید قادر به تغییر یا حذف داده­‌های شخصی خود از حساب کاربریشان باشند.

به عنوان مثال، شاید در مسابقه یک برند شرکت کنید اما بعد از مسابقه، مرتباً برای شما پیامک‌های تبلیغاتی آن برند ارسال شود. اگر چنین پیام‌های ناخواسته‌ای (هدف شما از ارائه شماره تماس، شرکت در مسابقه بود نه ثبت‌نام در خبرنامه پیامکی)، با عدم امکان لغو ارسال پیامک‌ها همراه شود (که متاسفانه در ایران بسیار شایع است)، باعث حس بیزاری از آن برند خواهد شد.

تصویر زیر مثال خوبی از شفافیت داشتن در جمع‌آوری داده است. سایت زیر بر اساس قانون GDPR، کاربر را از جمع‌آوری داده‌هایش مطلع می‌کند و به تفکیک بیان می‌کند چه داده‌هایی را جمع‌آوری و استفاده می‌کند. همچنین به کاربر اجازه می‌دهد که انتخاب کند وبسایت مذکور اجازه دارد از کدام داده‌ها استفاده کرده و از کدام یک، استفاده نکند.

جمع آوری داده در بازاریابی داده محور
شفافیت داشتن در جمع‌آوری داده در بازاریابی داده محور

مراحل بازاریابی داده محور

در اجرای برنامه بازاریابی داده محور زمانی که تیم بازاریابی متوجه شود بخشی از عملیات برنامه‌ریزی را فراموش کرده یا به درستی انجام ندادند، تصحیح و بازگشت به عقب، کار بسیار پیچیده و سختی خواهد بود. بنابراین لازم است قبل از شروع برنامه بازاریابی خود، مراحل کلیدی زیر را در فرآیند خود بازبینی کرده و اطمینان حاصل کنید که خط ­مشی مشخص و منابع مورد نیاز برای تکمیل تمامی مراحل را در اختیار دارید.

مراحل بازاریابی داده محور
مراحل بازاریابی داده محور

مشخص کردن داده‌های مورد نیاز

این مورد به هدف برنامه داده محور بستگی دارد. اگر هدف شما ایجاد و تکمیل اطلاعات شخصی کاربران است، اولویت شما باید جمع­‌آوری اطلاعات مشتریان باشد. اگر می‌خواهید مسیر خرید و روند طی شده توسط مشتری را پیگیری کنید، باید بر داده‌های علت‌سنجی متمرکز شوید. پس از مشخص کردن هدف، باید اطمینان حاصل کنید شاخص‌های کلیدی عملکرد یا KPIهایی که ساخته‌اید، می‌توانند در سنجش میزان موفقیت برنامه به شما کمک کنند.

شما باید نسبت به کاری که می‌خواهید با داده‌­های در دسترس انجام دهید، شناخت کامل داشته باشید. هم‌فکری با تیم علمی داده، باعث می‌شود که بتوانید مشکلات موجود در داده‌­ها را پیدا کنید و با رفع آن‌ها، KPIها را اندازه‌گیری کرده و به مسیر خود ادامه دهید.

تلاش برای افزایش­ کیفیت داده

همان‌گونه که اشاره شد، اگر رویکرد داده محور خود را طبق داده‌های غیر صحیح یا ناقص انجام دهید، نتایج سودمندی به دست نخواهید آورد. در حقیقت، با این کار شما خطر کرده و تغییراتی را در کمپین‌ها به وجود می‌آورید که سبب می‌شود مشتریان از تجربه‌ای که به آن نیاز دارند، دور شوند یا حتی تجربه‌ای ناخوشایند داشته باشند. شما با کسب اطمینان از این که معیارهای مشخصی برای سنجش کیفیت داده مشخص می‌کنید، می‌توانید این خطر را کاهش دهید. با این کار می‌توانید مطمئن شوید که بر اساس آخرین و واضح‌ترین داده­ در دسترس، تصمیم­‌گیری می­‌کنید. با اتخاذ سیاست­‌هایی در تمامی بخش‌ها، می‌توانید مطمئن شوید که هر تیم، اطلاعات را در چارچوب مورد نظر شما ذخیره می‌کند. از جمله­ مهم‌ترین معیارهای کیفیت داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • کامل بودن / جامع بودن
  • ثبات
  • دقت
  • فرمت
  • چارچوب زمانی
  • صحت و اعتبار
  • یکپارچگی

مثال‌هایی از کاربرد بازاریابی داده محور

بازاریابی داده محور را می‌­توان به شکل مؤثری جهت استفاده در کمیپن‌های کوتاه‌مدت اجرایی یا کمیپن‌های بلندمدت برای برندسازی به‌کار گرفت. در ادامه، چند رویکرد ارائه شده که تیم‌های بازاریابی می‌توانند با بکارگیری آن‌ها، از داده‌­های خود استفاده کنند:

پیام‌رسانی هدفمند

تیم بازاریابی می‌تواند با استفاده از داده‌های علت‌سنجی، به شناخت بهتری در زمینه­ نوع پیام‌هایی که توجه مخاطب شما را جلب می‌کنند، دست پیدا کنند. این داده­‌ها با اطلاعاتی مانند «نوع واکنش به شوخی در تبلیغات»، «میزان تاثیرگذاری کاراکتر خانم یا آقا در تبلیغ» و … پروفایل‌های کاربری را تکمیل کنند. پس از تولید محتوای مذکور توسط تیم‌­های بازاریابی، می‌توان با استفاده از پلتفرم­‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، آن محتوا را در زمان درست به مشتری مناسب رساند و یک تجربه شخصی­‌سازی­‌شده برای مشتری به وجود آورد.

برندسازی بهتر

تیم‌های بازاریابی با جمع‌­آوری و آنالیز داده می‌توانند تلاش‌های خود در زمینه­ برندسازی را بهتر رصد کنند؛ اقدامی که اهمیت زیادی دارد اما ارزیابی آن کار سختی است. شرکت‌ها از طریق نوآوری­‌های برندسازی، ارزش‌های مشتری را بهتر شناخته و می‌توانند با معرفی برند یا محصول خود در زمینه­ رفع نیازهای شناسایی شده، اقدام کنند. از جمله فاکتورهایی که برای حفظ مشتری و رشد بلندمدت ضروری هستند، می‌توان به آگاهی از برند و وفاداری به آن اشاره کرد، اما گزارش این نوع نرخ بازگشت سرمایه به ذی‌نفعان (مانند سهام‌داران شرکت) کار سختی است؛ زیرا در بخش برندسازی، همیشه با فروش مستقیم و نتایج قابل اندازه‌گیری سروکار نداریم.

تیم‌های بازاریابی با بکارگیری داده‌­هایی مانند شاخص­‌های پیشرو (Leading Indicators) می‌توانند عوامل باقی ماندن برند در ذهن مشتری را بشناسند و بفهمند که کجا با اقدامی سریع، می‌توانند سلامت برند خود را بهبود دهند.

کانال­‌های رسانه‌­ای درست

شما در نقش یک بازاریاب وظیفه دارید که مخاطب هدف را در هر جایی که حضور دارد پیدا کنید. مشتریان نسل جدید را می‌توان در شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام یا رسانه‌های ورزشی پیدا کرد و نسل‌های قدیمی‌تر ممکن است در سایت‌های خبری حضور بیشتری داشته باشند. شناخت این اختلافات جزئی که در کدام کانال­‌ها باید روی کدام مخاطب تمرکز کنیم، برای بهینه­‌سازی رسانه ضرورت دارد. بدین ترتیب شما با حداقل هزینه، به حداکثر تعامل با مشتری دست پیدا می‌کنید.

تیم‌های بازاریابی با بکارگیری داده­‌های علت‌سنجی، می‌­توانند بهترین کانال‌ها را با‌ دو نکته زیر مشخص کنند:

  • یک تبلیغ یا محتوا در هر کانال، هر چند وقت یک بار جلب توجه می‌کند؟
  • تعامل بین مشتری و تبلیغ، به چه اندازه‌ می‌تواند مشتریان بالقوه هر کانال را به سمت بخش پایینی قیف فروش هدایت کند؟

زمان درست

در پایان، اطمینان حاصل کنید که با بکارگیری داده‌­ها و تحلیل‌ها، بهترین زمان‌­ها را برای راه‌­اندازی کمپین‌های خود مشخص کرده‌­اید. پاسخ به این سؤال که «مشتریان، کدام ساعت از روز یا کدام روز از هفته توجه بیشتری به تبلیغات نشان می‌دهند؟» عامل مهم دیگری است که در شخصی‌سازی پیام‌های ارسال شده برای مشتریان و بهینه‌سازی هزینه کمپین تبلیغاتی اثرگذار است.

این زمان برای یک شرکت B2B ممکن است در ساعت­‌های اداری باشد، یعنی هنگامی که مشتریان به دنبال راه­ حل مشکلات کسب‌وکار خود هستند تا توسط آن، چالش پیش روی خود را مدیریت نمایند. از طرف دیگر، این زمان برای فروشگاه‌های اینترنتی کالاهای عمومی می‌تواند آخر هفته‌ها و یا هفته اول هر ماه باشد. پیدا کردن زمانی که مشتری‌ها بیش از هر زمان دیگر تمایل به پیگیری تبلیغات دارند، به شما کمک می‌کند تا خریداران بالقوه را در زمان درست مورد هدف قرار دهید.

امروزه انتظارات مشتریان، مخصوصاً هنگامی که در معرض تبلیغات متنوع کانال­‌ها و اپلیکیشن‌ها هستند، ضرورت استفاده از بازاریابی داده محور را بیش از پیش نمایان می‌کند. با اجرای این رویکرد می‌توانید از قدرت داده‌های خود با به وجود آوردن تجربیات شخصی‌­سازی­‌شده­ مشتری، هزینه­‌های بهینه­‌سازی شده و افزایش ROI استفاده کنید.

اگر این مطلب برای شما مفید بوده است، آموزش‌ها و مطالب زیر نیز به شما پیشنهاد می‌شوند:

آیا این مطلب برای شما مفید بود؟

نظر شما چیست؟

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *