التحليلات الرقمية: ما هي وكيف يمكنها تحسين أنشطة التسويق

لتسخير رأس المال المعرفي المضمن في البيانات ، تحتاج الشركات إلى دمج قوة ودقة تحليل البيانات في إستراتيجيتها التسويقية.

تولد التقنيات والأنظمة الرقمية لتتبع السلوكيات والتفاعلات عبر الإنترنت كمية هائلة من المعلومات التي يمكننا الآن تحليلها بدرجة من العمق والتفصيل لم تتحقق من قبل. هذه الأنشطة الخاصة بالقياس والجمع والتحليل وإعداد التقارير هي تحليلات رقمية ، عمليات أصبحت الآن حاسمة لكيفية عمل الشركات والمؤسسات ، لا سيما في سياقات المعلومات التي نحن فيها جميعًا ، أعمال تجارية ومستهلكون على حد سواء ، غارقون في المعلومات حرفيًا.

يتم استخدام التحليلات الرقمية لحل أنواع مختلفة من مشاكل الأعمال والتأثير على كل جانب من جوانب الأعمال: من التمويل إلى العمليات ، من الموارد البشرية إلى التسويق (متتالية من خلال جميع أقسام الأعمال). اليوم ، جميع الأطراف التي تتفاعل بقدرات مختلفة في السوق - الشركات والأفراد والوكالات والوسطاء - هي أيضًا مستهلكين (ومنتجين) للتحليلات الرقمية.

على جانب المؤسسة ، تلعب التحليلات الرقمية الآن دورًا رئيسيًا في تطوير استراتيجيات إدارة تجربة العملاء . في الواقع ، إذا كانت تجربة العميل هي مجموعة التفاعلات مع العملاء ، سواء في وضع عدم الاتصال أو عبر الإنترنت ، من الاتصال الأول إلى الاحتفاظ بهم ، فإن التحليلات الرقمية تجعل من الممكن فهم هذه السلوكيات وتحسينها بشكل فردي وكامل ، مما يوفر الرؤى اللازمة لتصميم مخصص تجارب العملاء.

قبل شرح كيفية تأثير التحليلات الرقمية على مبادرات التسويق ، دعنا نقدم تعريفًا أساسيًا لتوضيح أي شكوك.

ما هي التحليلات الرقمية؟

يشير مصطلح "التحليلات الرقمية" إلى جميع عمليات جمع وتنظيم وتفسير البيانات الرقمية الأصلية أو المترجمة إلى شكل رقمي ، والتي يتم إنتاجها في سياق تفاعلات المستهلك مع العلامة التجارية طوال رحلة العميل.

يمكن استخدام التحليلات الرقمية لقياس وتقييم أداء الأنشطة التسويقية المختلفة وتزويد الشركات بالرؤى التي تحتاجها لتصميم إجراءات الاتصال والمبيعات الأكثر فاعلية. بهذا المعنى ، فإن التحليلات الرقمية هي أنشطة تحليل البيانات ونتائج هذه التحليلات.

تجعل التحليلات الرقمية البيانات مفهومة من خلال إعادتها في شكل مقاييس ، وأرقام يمكن للشركات (والمسوقين على وجه الخصوص) من خلالها قياس إجراءاتهم وتحديدها كميتها وإضفاء المعنى عليها ، بما في ذلك المعنى التشغيلي. هل المحتوى فعال؟ أي قناة تقدم أفضل أداء؟ هل أداء الحملة مرضي؟ تسمح التحليلات الرقمية بالإجابة على هذه الأسئلة (وغيرها الكثير) وتمنح فرق التسويق والمبيعات رؤية شاملة لكيفية تفاعل العملاء المتوقعين والعملاء مع العلامة التجارية.

توفر أنشطة التحليلات الرقمية معرفة مفيدة للشركات ، والتي تستخدمها لإعطاء القوة والدقة لاستراتيجياتها التسويقية وجعل العلاقة التي أقيمت مع عملائها أكثر فاعلية وطويلة الأمد ، مستفيدة من الاتجاه نحو التخصيص الذي اكتسب قوة في الآونة الأخيرة سنوات.

توفر الأساليب والمحتوى الذي تستخدمه العلامات التجارية لبناء علاقات مع العملاء - الفيديو عبر الإنترنت ، والبحث ، والإعلانات المصورة ، والوسائط الاجتماعية - للمحللين ثروة من البيانات حول كيفية استخدام العملاء أنفسهم للقنوات الرقمية أثناء متابعتهم لأجندة الشراء والاستهلاك الخاصة بهم.

تتطلب معرفة كيفية تقييم نجاح العلاقة بين العميل والعمل وفهم رحلة العميل إطارًا مناسبًا لتحليل تدفقات البيانات. ربما يكون هذا هو أهم جانب من جوانب تحليل البيانات ضمن تدفقات عمل التسويق الرقمي: القدرة على تحويل المعلومات التي تم جمعها إلى تقرير شامل ومتسق وهادف.

في حين أن فرص تحليلات البيانات - والتوقعات بشأن فوائدها - قد نمت بسرعة فائقة مع تطور التكنولوجيا ، فإن انتشار تحليل البيانات الذي نتمتع به اليوم هو المنتج الأصلي للتغيرات التكنولوجية على مدار نصف القرن الماضي ، لكنه فعل ذلك لا تتطور من العدم وفجأة. للتعبير عن أفكارها ، كانت البشرية تحلل البيانات وتستخدمها منذ آلاف السنين.

لفهم ماهية التحليلات الرقمية وكيف يمكنها تحسين الأنشطة التسويقية ، دعونا نحاول تقديم رؤية أوسع لعلاقتنا وتفاعلنا مع البيانات ، بالنظر إليها من منظور تاريخي.

تاريخ بشري موجز لتحليل البيانات: التعبير عن الأفكار بالبيانات

إذا كانت البيانات موجودة دائمًا ، فيمكننا تحديد مرحلة مبكرة طويلة انتهت قبل بضعة عقود بإنشاء البيانات الرقمية. تاريخ يمتد إلى 7000 عام بدأ بأبسط الأشكال - خرائط بسيطة مستخدمة لتوثيق ووصف العالم - وتطور إلى الممارسة الحديثة التي نعرفها اليوم وتمتد إلى الإحصاء والطب والسياسة والعديد من المجالات الأخرى. النظام الذي أضاف على مر القرون إمكانات جديدة بشكل تدريجي ، وعالج القضايا الحرجة المتغيرة باستمرار ، وظهر في النهاية ، على حد تعبير كيفن هارتمان (الذي كان مدير التحليلات في Google وهو الآن رئيس التحليلات الإنجيلي أيضًا في Google) ، باعتباره " مزيج متوازن من الفن والعلم ".

• حتى قبل 1600 مخطط هندسي وخرائط ساعدت في التنقل والاستكشاف. شهد القرن السابع عشر تطور الهندسة التحليلية ونظريات قياس الاحتمالات والحساب السياسي. في القرن الثامن عشر الميلادي ، ابتكر الفنانون أشكالًا رسومية جديدة للتعبير عن المفاهيم ووصف الظواهر ، حتى المعقدة للغاية.
• بين عامي 1800 و 1849 ، أنتجت الابتكارات الصناعية تدفقات متزايدة من المعلومات التي كان لابد من إعادتها في شكل مرئي منظم ومفهوم. يعتبر الكثيرون أن الجزء الأخير من القرن التاسع عشر هو العصر الذهبي في تحليل البيانات ، مع ابتكاراته الرسومية ذات الجمال الذي لا مثيل له.
• كانت العقود الأولى من القرن العشرين هي "العصور المظلمة" لتحليل البيانات ، حيث تم استبدال حماسة القرن الماضي بموقف من الامتثال العام للإجراءات الشكلية.
• تم تسجيل دفعة جديدة في البحث حول أدوات ومنهجيات تحليل البيانات من عام 1950 فصاعدًا ، لا سيما فيما يتعلق بتقنيات التصور التي سمحت بإضفاء الطابع الديمقراطي التدريجي على البيانات. استمر تطوير أنظمة الكمبيوتر التفاعلية والبيانات عالية الأبعاد بلا هوادة حتى عام 1994: خلقت أجهزة الكمبيوتر والتطبيقات صورًا فعالة وقوية بشكل غير عادي من خلال معالجة كميات متزايدة باستمرار من المعلومات واستغلال المعرفة المكتسبة بالفعل حول كيفية تصور البيانات.
• بعد عام 1994 ، عندما تم تقديم أول لافتة إعلانية رقمية ، نما استخدام الإنترنت بشكل متهور. بينما في الولايات المتحدة أقل من 5٪ من المستخدمين يتصفحون الويب في عام 1994 ، بحلول عام 2014 ، ارتفع هذا إلى 75٪ وما يقرب من 90٪ في عام 2019 (المصادر: Nielsen Online و ITU و PEW Research و Internet World Stats). لم تشهد السنوات العشرون بين 1994 و 2014 (عندما وصلت الإنترنت والمنصات الرئيسية إلى مرحلة النضج الكامل) مجرد إضافة قناة اتصال أخرى: أدى التحول التكنولوجي إلى تغيير في هيكل العلاقة بين العلامات التجارية والمستهلكين ، مما سمح للمستهلكين التفاعل عبر الإنترنت بطرق تم منعها بشكل صارم في وضع عدم الاتصال. خلال هذه الفترة حدث التحول من البث في وسائل الإعلام التقليدية إلى البث الضيق في القنوات الرقمية . تمكنت الشركات من تجهيز نفسها بأدوات تحليلية يمكنها جمع معلومات حول سلوك المستهلك بشكل لم يسبق له مثيل ويمكن أن تعتمد على طرق مبتكرة لقياس وتقييم المبادرات التسويقية.

تعد معرفة كيفية تطور تحليل البيانات أمرًا مهمًا لأنه يعطي نظرة ثاقبة إلى المدى الذي وصلت إليه تطبيقات الكمبيوتر التي تولد محتوى وصورًا تعتمد على البيانات اليوم. ينتهي التاريخ المبكر لتحليل البيانات بإنشاء التحليلات الرقمية ، والتي بدورها تبشر بمرحلة عصر المعلومات حيث نعيش اليوم (المصدر: تحليلات التسويق الرقمي: في النظرية والتطبيق ، كيفن هارتمان).

كيفية استخدام التحليلات الرقمية بالكامل في التسويق: من ZMOT من Google إلى CDJ لشركة McKinsey

اليوم ، نحن نعيش في لحظة تاريخية حيث بدأت مرحلة في تاريخ تحليلات البيانات تؤتي ثمارها وأخرى بدأت ، حيث اتخذت التحليلات الرقمية وتحليل البيانات الآن أهمية مطلقة في اتصالات الشركات والتسويق والإعلان.

أدى انتشار نقاط الاتصال في جميع أنحاء مسار التحويل إلى مضاعفة فرص التفاعل ، مما أدى إلى زيادة الطلب على التحليلات الدقيقة بشكل متزايد. نما الوصول إلى المعلومات ، وكذلك توافر الأجهزة المحمولة. تابعت الشركات التحول الرقمي لأعمالها من خلال الاستثمار في التحليلات الرقمية ، بهدف تحقيق النظام في بيئات المعلومات شديدة الفوضى وتحسين العمليات التجارية.

أصبحت البيانات هي المورد الأكثر قيمة لأي شخص يتخذ أو يحاول التأثير على قرار ، بما في ذلك المستهلكين الذين يبحثون بنشاط عبر الإنترنت عن معلومات لدعم خياراتهم.

من استخدام أجهزة الكمبيوتر الشخصية في الثمانينيات ، إلى انتشار الويب في التسعينيات ، إلى النجاح المذهل للهواتف الذكية في العقد الأول من القرن الحالي ، والمسارات التي يتبعها الأشخاص خلال رحلات الاستحواذ والطرق التي تتفاعل بها العلامات التجارية مع العملاء بشكل جذري تغير. لتأطير هذه الديناميكيات الجديدة ، بدأت الشركات في اتخاذ أطر عمل معينة كإطارات نظرية لوضع التحليلات الرقمية ، والتي بفضلها يمكن أن تعطي معنى للسلوكيات التي يصعب تصنيفها بشكل أقل وأقل سهولة.

لحظة الصفر للحقيقة: كيف تلتقط Google لحظة اختيار المستهلك

في عام 2011 ، قدمت Google مفهوم "لحظة الصفر للحقيقة" للإشارة إلى الفاصل الزمني بين بداية الحاجة والمحفز للبحث عن حلول لإشباعها ، و "اللحظة الأولى للحقيقة" ، وهو الموقف الذي ، وفقًا لنموذج P & G المكون من ثلاث خطوات ، يحدث عندما يواجه المستهلكون الاختيار بين العروض البديلة. مع ZMOT ، قصدت Google التقاط الطبيعة المتقطعة والمتفرعة للمنطق الذي يقود خيارات التسوق المعاصرة ، حيث يأتي المستهلكون إلى الرف مسلحين بمزيد من المعلومات: من مراجعات المنتجات التي تتم قراءتها على موقع متخصص إلى حساب Facebook من تجربة شخصية مع هذا المنتج ، بدءًا من تغريدة أحد المشاهير حول الوقوع في حب تلك العلامة التجارية وخدماتها ، إلى آلاف الإعلانات والتأييدات التي نتعرض لها كل يوم.

إن Zero Moment of Truth هي لقطة لهذا التداخل الفوضوي وغير المتوقع إلى حد كبير في تدفقات المعلومات التي يتنقل المستهلكون من أجل الحكم لتحقيق أهدافهم المحددة ، والتحول بسرعة من مصدر إلى آخر والانتقال بسلاسة بين العالمين عبر الإنترنت وغير المتصل بالإنترنت. تعد التحليلات الرقمية ضرورية في حساب مثل هذه الرحلات غير الخطية.

رحلة قرار العملاء في McKinsey: اتخاذ القرار تحت المجهر

تسعى رحلة قرار العملاء في McKinsey (CDJ) إلى إعادة النظام المتقاطع للتأثيرات التي تمارس على المستهلكين أثناء عملية الشراء. على وجه التحديد ، فإنه يحدد اللحظات الحرجة التي يمر بها المستهلكون قبل الشراء. تسمح التحليلات الرقمية بترجمة هذا الموقف من التردد والتجربة والخطأ إلى سلسلة من المدخلات التي ستزود المسوقين برؤى مفيدة في تصميم استراتيجياتهم وتنفيذها. تتكون رحلة اتخاذ القرار لدى العميل من عدة خطوات ، يمثل كل منها مرحلة مميزة في عملية اتخاذ القرار. في كل خطوة ، تكتسب العلامات التجارية معلومات دقيقة بشكل متزايد حول علاقتها مع المستهلكين ، والتي يمكن للمحللين استخدامها لتوسيع وتوضيح معرفتهم بجمهورهم المستهدف. يجعل CDJ من الممكن التعرف على المنطق وراء رحلة كل عميل ، بغض النظر عن المنتج الذي يتم تقييمه.

تتيح التحليلات الرقمية بناء تجارب عملاء محددة وذات مغزى

في حين أن الأطر النظرية معروفة الآن على نطاق واسع بين الممارسين ، أصبحت تقنيات تحليل البيانات أيضًا أكثر سهولة ، وذلك بسبب التقدم في الأدوات مفتوحة المصدر وبسبب وجود شركاء مؤهلين يمكنهم مساعدة الشركات في تنفيذ حلول حوسبة معقدة وصارمة واستخدامها بشكل مربح.

بالإضافة إلى العنصر التكنولوجي ، كان للبيئة الاقتصادية والاجتماعية والثقافية تأثير عميق على الطلب على تحليل البيانات. ساهم البحث عن حلول قادرة على الحد من ظروف عدم اليقين والحاجة إلى مزيد من المساءلة من جانب الشركات في ظهور نماذج الأعمال الرقمية وإعطاء زخم كبير لاستخدام التحليلات الرقمية.

المسوق القائم على التحليلات الرقمية ، القادر على التوفيق بين الوسائط والقنوات المختلفة ، يعمل الآن باستخدام كمية هائلة من المعلومات التي يمكن للمنظمات الوصول إليها ، والمعلومات التي تأتي من العديد من المصادر المختلفة ، سواء كانت مملوكة أو طرف ثالث. تُستخدم البيانات السلوكية والسياقية والنفسية والديموغرافية والجغرافية ونتائج القياسات الأقل إلحاحًا مثل رضا العملاء عن العلامة التجارية ، لإسناد المعنى التشغيلي لكل تفاعل مع العلامة التجارية ولإنشاء ، من هذا التفسير ، أكثر تحديدًا وذات مغزى خبرة.