Продвижение в интернете сравнительно недавно стало считаться полноценным маркетинговым направлением. Большая часть компаний пока не использует всех возможностей, которые дает аналитика пользователей. О том, как можно распорядиться данными, вы можете узнать в этой статье.
Digital-маркетинг подтвердил свою эффективность, обеспечивая приток новых клиентов в интернете и рост реальных продаж. И все же, несмотря на более низкую стоимость рекламных кампаний и увеличение прибыли в 2,5 раза, далеко не все компании всерьез рассматривают digital-маркетинг для продвижения своей продукции. Связано это с тем, что не все используют данные, полученные в ходе изучения целевой аудитории, в своих маркетинговых кампаниях.
Data-driven маркетинг - это стратегическое планирование рекламных кампаний, основанное на данных по целевой аудитории. Современные инструменты позволяют получать самую разнообразную информацию по ЦА, включая демографию, сферу интересов, время использования социальных сетей, круг общения, уровень доходов и т. д.
Как можно использовать data-driven маркетинг:
· Сегментация e-mail-рассылки. Интернет помогает персонализировать контент. Получив данные об интересах пользователей, их действиях и совершаемых покупках, вы можете адресно рассылать ту информацию, которая гарантированно привлечет конкретного человека.
· Повышение лояльности пользователей. Удержание клиентов обходится намного дешевле, чем привлечение новых, поэтому данные по активности покупателей можно использовать в целях развития отношений в позитивном ключе. Например, если пользователь проявил интерес к двум товарам в одном сегменте, то вы можете предложить ему аналогичный третий в промо-рассылке, и это с высокой долей вероятности заинтересует его.
· Инфографика. Представление полученных данных в виде визуальной информации облегчает ее восприятие и понимание. Кроме того, инфографика может служить фактором роста вовлеченности пользователей: посетители, подписчики, лайки, покупки - все это подтверждает популярность вашего бренда и создает атмосферу доверия.
· Прогнозирование спроса. Данные об интересах и активности пользователей могут помочь в предиктивном анализе спроса на новый товар или в его разработке. В предсказательной аналитике значение могут иметь самые различные данные о пользователях, в зависимости от направления деятельности вашей компании. Так, для Point Defiance (зоопарк в штате Вашингтон) решающими оказались данные метеорологической службы, которые позволили прогнозировать посещаемость зверинца в любую погоду.
· Уменьшение оттока покупателей. Анализ активности пользователей позволяет выявить клиентов, которые в скором времени могут покинуть вашу компанию (например, тех, что долго отсутствовали в личном кабинете). Адресное предложение программы лояльности или скидок может вернуть интерес к покупкам.
· Анализ и прогнозирование продаж. Имея данные по основным метрикам покупателя (средний чек за покупки, стоимость привлечения аудитории и т. д.), вы сможете рассчитать ожидаемую прибыль в будущем и на основе этой информации выстраивать более эффективную маркетинговую стратегию.
-----------------------------
Есть, что сказать по теме -пишите в комментариях.
Поделитесь этой статьей в своих соц.сетях и подпишитесь на канал "БизнесПоп", чтобы ничего не упустить.
Успехов!
