Didžiųjų duomenų panaudojimas rinkodaros sprendimams priimti

Įvadas

Dideli duomenys pakeitė įmonių, siekiančių patobulinti savo rinkodaros strategijas, žaidimo taisykles. Pasinaudodamos didžiuliais duomenų kiekiais, įmonės gali gauti vertingų įžvalgų apie klientų elgseną, optimizuoti rinkodaros pastangas ir priimti pagrįstus sprendimus. Čia 15 pramonės ekspertų dalijasi savo įžvalgomis ir strategijomis, kaip veiksmingai naudoti didžiuosius duomenis rinkodaros sprendimams priimti.

1. Klientų elgsenos supratimas

" SnapchatPlanet" turinio inovacijų vadovas Avery Jordanas pabrėžia, kad svarbu suprasti klientų elgseną naudojant didelius duomenis. "Klientų elgsenos modelių analizė padeda įmonėms pritaikyti rinkodaros strategijas, kad jos atitiktų konkrečius tikslinės auditorijos poreikius ir pageidavimus. Naudodamos didžiųjų duomenų analizę, įmonės gali nustatyti tendencijas ir priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kad pagerintų klientų įsitraukimą."

Norint suprasti klientų elgseną, reikia rinkti ir analizuoti duomenis iš įvairių sąlyčio taškų, įskaitant apsilankymus svetainėje, sąveiką su socialine žiniasklaida ir pirkimo istoriją. Šis išsamus vaizdas leidžia įmonėms kurti individualizuotas rinkodaros strategijas, kurios atitiktų jų auditoriją. Pavyzdžiui, nustatydamos didžiausią apsipirkimo piką, įmonės gali planuoti akcijas taip, kad jos sutaptų su laiku, kai klientai greičiausiai pirks.

2. Rinkodaros kampanijų personalizavimas

"AdTech Solutions" rinkodaros direktorius Johnas Smithas pabrėžia didžiųjų duomenų vaidmenį individualizuojant rinkodaros kampanijas. "Didieji duomenys leidžia mums kurti labai individualizuotus rinkodaros pranešimus, kurie sulaukia atgarsio tarp atskirų klientų. Pasinaudodami duomenimis apie klientų pageidavimus ir ankstesnę elgseną, galime pateikti tikslinį turinį, kuris didina konversijų rodiklius ir klientų lojalumą."

Personalizavimas neapsiriboja vien tik kreipimusi į klientus jų vardais el. laiškuose. Tai reiškia, kad reikia suprasti jų pageidavimus, pirkimo istoriją ir elgseną, kad būtų galima pasiūlyti pritaikytas rekomendacijas ir akcijas. Pavyzdžiui, transliacijos paslaugos naudoja didžiuosius duomenis, kad rekomenduotų laidas ir filmus pagal ankstesnius žiūrovų žiūrėjimo įpročius, taip pagerindamos naudotojų patirtį ir įsitraukimą.

3. Rinkodaros išlaidų optimizavimas

" Violin Plot" duomenų vizualizavimo specialistas ir statistikos analitikas Adrianas Lee nurodo, kaip didieji duomenys gali padėti optimizuoti rinkodaros išlaidas. "Analizuodami įvairių rinkodaros kanalų ir kampanijų rezultatus, galime efektyviau paskirstyti savo biudžetą. Didieji duomenys suteikia įžvalgų, kurios strategijos duoda didžiausią investicijų grąžą, todėl galime investuoti į pelningiausią rinkodaros veiklą."

Optimizuojant rinkodaros išlaidas reikia naudoti duomenis, kad suprastumėte įvairių rinkodaros kanalų investicijų grąžą (ROI). Stebėdamos tokius rodiklius kaip įsigijimo kaina (CPA) ir kliento gyvavimo trukmės vertė (CLV), įmonės gali veiksmingiau paskirstyti savo biudžetus. Šis duomenimis pagrįstas požiūris padeda sumažinti švaistomas išlaidas ir padidinti rinkodaros kampanijų veiksmingumą.

4. Klientų segmentavimo tobulinimas

"Jasibe " laisvai samdoma verslo rašytoja ir konsultantė aptaria geresnio klientų segmentavimo naudą. "Didieji duomenys leidžia tiksliau segmentuoti klientų bazę. Nustatydami atskiras klientų grupes pagal elgseną, demografinius duomenis ir pageidavimus, galime pritaikyti rinkodaros veiksmus kiekvienam segmentui, todėl kampanijos tampa tinkamesnės ir veiksmingesnės."

Glaudesnis klientų segmentavimas apima klientų bazės suskirstymą į mažesnes grupes pagal tam tikrus kriterijus. Šie segmentai gali būti pagrįsti demografine informacija, pirkimo elgsena ar net psichografiniais duomenimis. Tai leidžia įmonėms kurti labai tikslingas rinkodaros kampanijas, skirtas unikaliems kiekvieno segmento poreikiams ir pageidavimams.

5. Rinkos tendencijų numatymas

Madison Clark, " BaddieHub" turinio vadovė, pabrėžia didžiųjų duomenų prognozavimo galią. "Didžiųjų duomenų analizė leidžia mums numatyti rinkos tendencijas ir aplenkti konkurentus. Analizuodami istorinius duomenis ir dabartines rinkos sąlygas, galime prognozuoti ateities tendencijas ir atitinkamai koreguoti savo rinkodaros strategijas."

Rinkos tendencijų prognozavimas apima didžiųjų duomenų naudojimą analizuojant praeities ir dabartines rinkos sąlygas, kad būtų galima prognozuoti ateities tendencijas. Tai gali apimti socialinės žiniasklaidos tendencijų, paieškos sistemų užklausų ir vartotojų elgsenos duomenų analizę. Pavyzdžiui, mados prekių mažmenininkai gali naudoti didžiuosius duomenis, kad nuspėtų būsimas mados tendencijas ir atitinkamai pakoreguotų savo atsargų ir rinkodaros strategijas.

6. Klientų išlaikymo gerinimas

Asmens sužalojimų teisininkas Alexas Begumas(San Antonijaus asmens sužalojimų advokatų kontora "Villarreal & Begum") pabrėžia didžiųjų duomenų vaidmenį gerinant klientų išlaikymą. "Analizuodami klientų atsiliepimus ir elgseną, galime nustatyti veiksnius, kurie prisideda prie klientų pasitraukimo. Didieji duomenys padeda mums kurti strategijas šioms problemoms spręsti ir didinti klientų pasitenkinimą bei lojalumą."

Norintpagerinti klientų išlaikymą, reikia suprasti, kodėl klientai palieka įmonę, ir aktyviai spręsti šias problemas. Didieji duomenys gali padėti nustatyti modelius ir elgseną, kurie lemia klientų pasitraukimą, todėl įmonės gali įsikišti dar prieš tai. Pavyzdžiui, prenumeratos paslaugos gali naudoti duomenis, kad nustatytų, kada klientai gali nutraukti sutartį, ir pasiūlyti paskatų jiems išlaikyti.

7. Turinio rinkodaros tobulinimas

"ContentMasters" turinio rinkodaros vadybininkė Anna White aptaria, kaip didieji duomenys gali pagerinti turinio rinkodaros pastangas. "Dideli duomenys suteikia įžvalgų apie tai, kokio tipo turinys sulaukia atgarsio mūsų auditorijoje. Analizuodami duomenis apie turinio našumą, galime kurti patrauklesnį ir tinkamesnį turinį, kuris skatina srautą ir konversijas."

Tobulinant turinio rinkodarą reikia naudoti duomenis, kad suprastumėte, kokio tipo turinys geriausiai veikia jūsų auditoriją. Tai apima tokių rodiklių, kaip puslapių peržiūros, puslapyje praleistas laikas ir bendrinimai socialiniuose tinkluose, analizę. Suprasdami, kokios temos ir formatai sudomina jūsų auditoriją, galite kurti veiksmingesnes turinio rinkodaros strategijas.

8. Socialinės žiniasklaidos duomenų panaudojimas

"SocialMetrics" socialinės žiniasklaidos analitikas Jamesas Wilsonas aiškina socialinės žiniasklaidos duomenų panaudojimo naudą. "Socialinės žiniasklaidos platformos generuoja didelius kiekius duomenų, kurie gali būti naudojami rinkodaros strategijoms pagrįsti. Analizuodami socialinės žiniasklaidos duomenis, galime sužinoti klientų nuotaikas, stebėti socialinės žiniasklaidos kampanijų sėkmę ir nustatyti įsitraukimo galimybes."

Socialinės žiniasklaidos duomenų panaudojimas apima socialinės žiniasklaidos platformų duomenų analizę, kad būtų galima sužinoti klientų elgseną ir nuotaikas. Tai gali apimti jūsų prekės ženklo paminėjimų stebėjimą, įsitraukimo rodiklių analizę ir jūsų socialinės žiniasklaidos sekėjų demografijos supratimą. Šie duomenys gali būti naudojami jūsų socialinės žiniasklaidos strategijai pagrįsti ir padėti jums veiksmingiau bendrauti su savo auditorija.

9. Elektroninio pašto rinkodaros tobulinimas

"EmailPros" el. pašto rinkodaros specialistė Laura Davis atkreipia dėmesį į didžiųjų duomenų poveikį el. pašto rinkodarai. "Didieji duomenys leidžia mums efektyviau segmentuoti el. pašto sąrašus ir personalizuoti el. pašto kampanijas. Analizuodami duomenis apie el. laiškų atidarymo dažnį, paspaudimų skaičių ir klientų elgseną, galime optimizuoti savo el. pašto rinkodaros pastangas, kad pasiektume geresnių rezultatų."

Rinkodaros el. paštu tobulinimas apima duomenų naudojimą siekiant kurti tikslingesnes ir labiau individualizuotas el. pašto kampanijas. Tai gali apimti el. pašto sąrašo segmentavimą pagal klientų elgseną, el. pašto turinio personalizavimą ir el. pašto veiklos rodiklių analizę. Naudodamiesi duomenimis galite kurti veiksmingesnes el. pašto rinkodaros strategijas, skatinančias įsitraukimą ir konversijas.

10. Svetainės našumo optimizavimas

Robertas Martinezas, "WebInsights" žiniatinklio analizės ekspertas, aptaria didžiųjų duomenų vaidmenį optimizuojant svetainių veikimą. "Analizuodami svetainių lankomumo duomenis, galime nustatyti tobulintinas sritis ir optimizuoti naudotojų patirtį. Didieji duomenys padeda mums suprasti, kaip lankytojai sąveikauja su mūsų svetaine, todėl galime atlikti duomenimis pagrįstus pakeitimus, kurie pagerina našumą."

Optimizuojant svetainės veikimą reikia naudoti duomenis, kad suprastumėte, kaip lankytojai sąveikauja su jūsų svetaine, ir nustatyti tobulintinas sritis. Tai gali apimti tokių rodiklių, kaip puslapio įkėlimo laikas, atmetimo dažnis ir konversijos rodikliai, analizę. Atlikdami duomenimis pagrįstus pakeitimus galite pagerinti naudotojų patirtį ir padidinti konversijas.

11. Mokamos reklamos tobulinimas

"AdPerformance" PPC specialistė Emily Brown aiškina, kaip didieji duomenys gali pagerinti mokamos reklamos pastangas. "Didieji duomenys suteikia įžvalgų apie mūsų mokamos reklamos kampanijų efektyvumą. Analizuodami duomenis apie skelbimų parodymus, paspaudimus ir konversijas, galime optimizuoti reklamos išlaidas ir padidinti mokamų kampanijų efektyvumą."

Mokamos reklamos tobulinimas apima duomenų naudojimą siekiant suprasti mokamos reklamos kampanijų efektyvumą ir atlikti duomenimis pagrįstą optimizavimą. Tai gali apimti tokių rodiklių, kaip vieno paspaudimo kaina (CPC), paspaudimų dažnis (CTR) ir konversijos rodikliai, analizę. Naudodamiesi duomenimis galite pagerinti mokamos reklamos pastangų grąžą.

12. Duomenimis pagrįstų strategijų kūrimas

Bendrovės "DataStrategy Co." strateginio planavimo specialistas Markas Johnsonas pabrėžia, kaip svarbu kurti duomenimis pagrįstas strategijas. "Didieji duomenys leidžia mums kurti labiau pagrįstas ir veiksmingesnes rinkodaros strategijas. Pasitelkę duomenų analizę, galime priimti geresnius sprendimus, optimizuoti rinkodaros pastangas ir pasiekti savo verslo tikslus."

Duomenimis pagrįstų strategijų kūrimas apima duomenų naudojimą rinkodaros sprendimams ir strategijoms pagrįsti. Tai gali apimti duomenų naudojimą galimybėms nustatyti, rezultatams stebėti ir rinkodaros pastangoms koreguoti. Naudodamiesi duomenimis galite kurti veiksmingesnes rinkodaros strategijas, kurios duoda rezultatų.

13. Klientų patirties gerinimas

"CX Solutions" klientų patirties vadovė Sophia Lee aptaria didžiųjų duomenų vaidmenį gerinant klientų patirtį. "Didieji duomenys suteikia įžvalgų apie klientų pageidavimus ir elgseną, todėl galime pritaikyti bendravimą su klientais. Suprasdami, ko klientai nori, galime sukurti labiau individualizuotą ir klientus tenkinančią patirtį."

Klientų patirties gerinimas apima duomenų naudojimą siekiant suprasti klientų pageidavimus ir elgseną bei atitinkamai pritaikyti sąveiką. Tai gali apimti duomenų naudojimą siekiant suasmeninti bendravimą su klientais, stebėti klientų pasitenkinimą ir nustatyti tobulintinas sritis. Naudodamiesi duomenimis, galite sukurti labiau individualizuotą ir klientus tenkinančią patirtį.

14. Pardavimų konversijos didinimas

"ConvertPlus" pardavimų konversijos ekspertas Davidas Clarkas pabrėžia didelių duomenų poveikį pardavimų konversijai. "Analizuodami klientų sąveikos ir pirkimo elgsenos duomenis, galime nustatyti veiksnius, kurie daro įtaką pardavimų konversijai. Dideli duomenys padeda mums kurti strategijas, kaip pagerinti konversijos rodiklius ir padidinti pardavimus."

Pardavimų konversijos didinimui reikia naudoti duomenis, kad suprastumėte veiksnius, kurie daro įtaką konversijai, ir kurti strategijas, kaip pagerinti konversijos rodiklius. Tai gali apimti klientų sąveikos, pirkimo elgsenos ir konversijos rodiklių duomenų analizę. Naudodamiesi duomenimis galite sukurti veiksmingesnes pardavimus skatinančias strategijas.

15. Rinkodaros operacijų racionalizavimas

"EfficientMarketing" operacijų vadovė Jennifer Adams atkreipia dėmesį į rinkodaros operacijų racionalizavimo naudojant didelius duomenis naudą. "Didieji duomenys leidžia mums automatizuoti ir optimizuoti rinkodaros procesus. Naudodamiesi duomenų analize galime racionalizuoti savo veiklą, sumažinti neefektyvumą ir pagerinti bendrus rinkodaros rezultatus."

Rinkodaros operacijų racionalizavimas apima duomenų naudojimą rinkodaros procesams automatizuoti ir optimizuoti. Tai gali apimti duomenų naudojimą siekiant nustatyti neveiksmingumą, stebėti veiklos rezultatus ir koreguoti rinkodaros veiksmus. Naudodamiesi duomenimis galite sukurti veiksmingesnes ir efektyvesnes rinkodaros operacijas.

Išvada

Šiuolaikinėms rinkodaros strategijoms labai svarbu išnaudoti didžiųjų duomenų galią. Suprasdamos klientų elgseną, individualizuodamos kampanijas, optimizuodamos išlaidas, tobulindamos segmentavimą, prognozuodamos tendencijas, gerindamos išlaikymą, naudodamos socialinės žiniasklaidos duomenis, optimizuodamos turinį ir el. pašto rinkodarą, gerindamos svetainių našumą ir kurdamos duomenimis pagrįstas strategijas, įmonės gali priimti veiksmingesnius rinkodaros sprendimus.

Šiose ekspertų įžvalgose pateikiamos praktinės strategijos, padėsiančios panaudoti didžiuosius duomenis rinkodaros veikloje. Šių metodų įgyvendinimas gali pagerinti klientų įsitraukimą, padidinti konversijų rodiklius ir padidinti rinkodaros veiklos efektyvumą.

Taikydami šias didžiųjų duomenų strategijas galite pakeisti savo rinkodaros metodą, pasiekti geresnių rezultatų ir užtikrinti ilgalaikę verslo sėkmę.