Digital Analytics: czym są i jak mogą usprawnić działania marketingowe

Aby wykorzystać kapitał wiedzy zawarty w danych, firmy muszą zintegrować moc i dokładność analizy danych ze swoją strategią marketingową.

Technologie cyfrowe i systemy śledzenia zachowań i interakcji online generują ogromną ilość informacji, które możemy teraz analizować z nieosiągalną dotąd głębią i szczegółowością. Te działania polegające na pomiarze, gromadzeniu, analizowaniu i raportowaniu to analityka cyfrowa , procesy, które stały się kluczowe dla funkcjonowania firm i instytucji, zwłaszcza w kontekstach informacyjnych, w których wszyscy, zarówno firmy, jak i konsumenci, jesteśmy dosłownie zalewani informacjami.

Analityka cyfrowa jest wykorzystywana do rozwiązywania różnego rodzaju problemów biznesowych i wpływa na każdy aspekt działalności: od finansów po operacje, od zasobów ludzkich po marketing (kaskadowo przez wszystkie działy biznesowe). Obecnie wszystkie strony, które w różny sposób wchodzą w interakcje na rynku — firmy, osoby prywatne, agencje, pośrednicy — są również konsumentami (i producentami) analiz cyfrowych.

Po stronie przedsiębiorstwa analityka cyfrowa odgrywa obecnie kluczową rolę w opracowywaniu strategii zarządzania doświadczeniem klienta . W rzeczywistości, jeśli Customer Experience to zestaw interakcji z klientami, zarówno offline, jak i online, od pierwszego kontaktu do utrzymania , analityka cyfrowa umożliwia zrozumienie i optymalizację tych zachowań indywidualnie i jako całość, dostarczając wglądu potrzebnego do projektowania spersonalizowanych doświadczenia klientów.

Zanim wyjaśnimy, w jaki sposób analityka cyfrowa wpływa na inicjatywy marketingowe, przedstawmy podstawową definicję, aby wyjaśnić wszelkie wątpliwości.

Czym jest analityka cyfrowa?

Termin „analityka cyfrowa” odnosi się do wszystkich procesów gromadzenia, organizowania i interpretowania danych, które są natywnie cyfrowe lub tłumaczone na postać cyfrową i które powstają w trakcie interakcji konsument-marka podczas podróży klienta.

Analityka cyfrowa może być wykorzystywana do mierzenia i oceny wydajności różnych działań marketingowych oraz dostarczania firmom informacji potrzebnych do projektowania najskuteczniejszych działań komunikacyjnych i sprzedażowych. W tym sensie analityka cyfrowa to zarówno czynności związane z analizą danych, jak i wyniki tych analiz.

Analityka cyfrowa sprawia, że ​​dane są zrozumiałe, zwracając je w postaci metryk , liczb, za pomocą których firmy (a zwłaszcza marketerzy) są w stanie mierzyć, kwantyfikować i nadawać znaczenie, w tym znaczenie operacyjne, swoim działaniom. Czy treść jest skuteczna? Który kanał oferuje najlepszą wydajność? Czy skuteczność kampanii jest zadowalająca? Analityka cyfrowa pozwala odpowiedzieć na te pytania (i wiele innych) oraz zapewnia zespołom ds. marketingu i sprzedaży kompleksowy wgląd w interakcję potencjalnych klientów i klientów z marką.

Działania analityki cyfrowej dostarczają przydatnej wiedzy firmom, które wykorzystują ją do wzmacniania i trafności swoich strategii marketingowych oraz do zwiększania efektywności i trwałości relacji nawiązywanych z klientami, wykorzystując rosnący w ostatnich latach trend w kierunku personalizacji lata.

Metody i treści, które marki wykorzystują do budowania relacji z klientami — wideo online, wyszukiwanie, reklamy displayowe, media społecznościowe — dostarczają analitykom bogactwa danych na temat tego, w jaki sposób sami klienci korzystają z kanałów cyfrowych, realizując swoje określone plany zakupowe i konsumpcyjne.

Wiedza o tym, jak ocenić powodzenie relacji klient-biznes i zrozumieć podróż klienta, wymaga struktury, która jest odpowiednia do analizy przepływów danych. Jest to prawdopodobnie najważniejszy aspekt analizy danych w przepływach pracy marketingu cyfrowego: możliwość przekształcenia zebranych informacji w kompleksowy, spójny i znaczący raport.

Podczas gdy możliwości analizy danych – i oczekiwania co do jej korzyści – rosły skokowo wraz z ewolucją technologii, wszechobecność analizy danych, z której korzystamy dzisiaj, jest oryginalnym produktem zmian technologicznych w ciągu ostatniego półwiecza, ale tak się nie stało. nie rozwijać się znikąd i nagle. Aby wyrazić swoje idee, ludzkość od tysiącleci analizuje i wykorzystuje dane.

Aby zrozumieć, czym jest analityka cyfrowa i jak może usprawnić działania marketingowe, spróbujmy szerzej spojrzeć na nasze relacje i interakcje z danymi, patrząc na nie z perspektywy historycznej.

Krótka historia ludzkiej analizy danych: wyrażanie pomysłów za pomocą danych

Jeśli dane istniały od zawsze, możemy zidentyfikować długą wczesną fazę, która zakończyła się kilka dekad temu wraz z utworzeniem danych cyfrowych. 7000-letnia historia, która rozpoczęła się w najskromniejszych formach – prostych mapach używanych do dokumentowania i opisywania świata – i rozwinęła się we współczesną praktykę, którą znamy dzisiaj, obejmującą statystykę, medycynę, politykę i wiele innych dziedzin. Dyscyplina, która na przestrzeni wieków stopniowo dodawała nowe możliwości, rozwiązywała stale zmieniające się krytyczne problemy i ostatecznie wyłoniła się, jak powiedział Kevin Hartman (który był dyrektorem Analytics w Google, a obecnie jest także głównym ewangelistą Analytics w Google), jako „ zrównoważone połączenie sztuki i nauki”.

• Jeszcze przed 1600 rokiem diagramy geometryczne i mapy wspomagały nawigację i eksplorację. W XVII wieku rozwinęła się geometria analityczna, teorie pomiaru prawdopodobieństwa i arytmetyka polityczna. W XVIII wieku artyści tworzyli nowe formy graficzne, aby wyrażać pojęcia i opisywać zjawiska, nawet te bardzo złożone.
• W latach 1800-1849 innowacje przemysłowe wytwarzały coraz większe strumienie informacji, które musiały być zwracane w uporządkowanej i zrozumiałej formie wizualnej. Druga połowa XIX wieku jest przez wielu uważana za Złoty Wiek w analizie danych, z jej graficznymi innowacjami o niezrównanym pięknie.
• Wczesne dziesięciolecia XX wieku były „ciemnymi wiekami” analizy danych, podczas których entuzjazm poprzedniego stulecia został wyparty przez postawę ogólnego podporządkowania się formalnościom.
• Od roku 1950 odnotowano nowy impuls w badaniach nad narzędziami i metodologiami analizy danych , zwłaszcza w zakresie technik wizualizacji, które umożliwiły postępującą demokratyzację danych. Rozwój interaktywnych systemów komputerowych i wielowymiarowych danych trwał nieprzerwanie do 1994 roku: komputery i aplikacje tworzyły efektywne i niezwykle potężne obrazy, przetwarzając coraz większe ilości informacji i wykorzystując zdobytą już wiedzę na temat wizualizacji danych.
• Po roku 1994 , kiedy wprowadzono pierwszą cyfrową reklamę banerową, korzystanie z Internetu gwałtownie wzrosło. Podczas gdy w Stanach Zjednoczonych mniej niż 5% użytkowników korzystało z sieci w 1994 r., do 2014 r. liczba ta wzrosła do 75%, a w 2019 r. prawie 90% (Źródła: Nielsen Online, ITU, PEW Research i Internet World Stats). 20 lat między 1994 a 2014 rokiem (kiedy internet i główne platformy osiągnęły pełną dojrzałość) nie tylko było świadkiem dodania kolejnego kanału komunikacji: transformacja technologiczna doprowadziła do zmiany samej struktury relacji między markami a konsumentami , umożliwiając konsumentom wchodzić w interakcje online w sposób, który był surowo wykluczony w trybie offline. W tym okresie nastąpiło przejście od nadawania w mediach tradycyjnych do nadawania wąskokanałowego w kanałach cyfrowych . Firmy mogły wyposażyć się w narzędzia analityczne, które jak nigdy dotąd gromadziły informacje o zachowaniach konsumentów i mogły polegać na innowacyjnych metodach pomiaru i oceny inicjatyw marketingowych.

Wiedza o tym, jak ewoluowała analiza danych, jest ważna, ponieważ daje wgląd w to, jak daleko zaszły aplikacje komputerowe, które obecnie generują treści i obrazy oparte na danych. Wczesna historia analizy danych kończy się wraz z utworzeniem analityki cyfrowej, która z kolei zapoczątkowuje fazę ery informacji, w której obecnie żyjemy (źródło: Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice, Kevin Hartman).

Jak w pełni wykorzystać analitykę cyfrową w marketingu: od ZMOT Google do CDJ McKinsey

Dziś żyjemy w historycznym momencie, w którym jedna faza w historii analityki danych dobiegła końca, a druga została zapoczątkowana, w której analityka cyfrowa i analiza danych nabrały obecnie absolutnego znaczenia w komunikacji korporacyjnej, marketingu i reklamie.

Mnogość punktów styku na całej ścieżce zwielokrotniła możliwości interakcji, powodując gwałtowny wzrost zapotrzebowania na coraz dokładniejsze analizy. Wzrósł dostęp do informacji, podobnie jak dostępność urządzeń mobilnych. Firmy kontynuowały cyfrową transformację swoich firm, inwestując w analitykę cyfrową w celu uporządkowania niezwykle chaotycznych środowisk informacyjnych i optymalizacji procesów biznesowych.

Dane stały się najcenniejszym zasobem dla każdego, kto podejmuje decyzję lub próbuje wpłynąć na nią, w tym dla konsumentów, którzy aktywnie szukają w Internecie informacji wspierających ich wybory.

Od używania komputerów osobistych w latach 80., przez rozpowszechnienie sieci w latach 90., po niewiarygodny sukces smartfonów w 2000 r., trajektorie, którymi podążają ludzie podczas swoich podróży zakupowych, oraz sposoby, w jakie marki wchodzą w interakcje z klientami, radykalnie zmieniły się. zmienione. Aby nadać ramę tej nowej dynamice, firmy zaczęły przyjmować określone ramy jako ramy teoretyczne, w których umieszczają analitykę cyfrową, dzięki czemu mogą nadawać znaczenie zachowaniom, które coraz trudniej sklasyfikować.

Zero Moment of Truth: jak Google rejestruje moment wyboru konsumenta

W 2011 roku firma Google wprowadziła pojęcie „Zero Moment of Truth” na określenie przedziału czasowego między pojawieniem się potrzeby a bodźcem do poszukiwania rozwiązań w celu jej zaspokojenia oraz „First Moment of Truth”, czyli sytuacji, która według do trójstopniowego modelu P&G, ma miejsce zawsze, gdy konsumenci stają przed wyborem pomiędzy alternatywnymi propozycjami. Za pomocą ZMOT firma Google zamierzała uchwycić chaotyczną i rozgałęzioną naturę logiki, która kieruje współczesnymi wyborami zakupowymi, gdy konsumenci zbliżają się do półki uzbrojeni w znacznie więcej informacji: od recenzji produktów przeczytanych na specjalistycznej stronie po konto na Facebooku z osobistych doświadczeń z tym produktem, od tweeta celebryty o zakochaniu się w tej marce i jej usługach, po tysiące reklam i rekomendacji, na które jesteśmy narażeni każdego dnia.

Zerowy moment prawdy jest migawką tego niechlujnego i w dużej mierze nieprzewidywalnego nakładania się przepływów informacji, którymi konsumenci kierują się, aby osiągnąć swoje konkretne cele, szybko przełączając się z jednego źródła do drugiego i płynnie przechodząc między światem online i offline. Analityka cyfrowa jest niezbędna do rozliczania takich nieliniowych podróży.

Ścieżka decyzyjna klienta McKinsey: podejmowanie decyzji pod mikroskopem

McKinsey's Customer Decision Journey (CDJ) ma na celu przywrócenie międzysystemowych wpływów wywieranych na konsumentów podczas procesu zakupu. W szczególności identyfikuje krytyczne momenty, których doświadczają konsumenci przed dokonaniem zakupu. Analityka cyfrowa pozwala przełożyć tę sytuację niezdecydowania oraz prób i błędów na szereg danych wejściowych, które zapewnią marketerom wgląd przydatny w projektowaniu i wdrażaniu ich strategii. Ścieżka decyzyjna klienta składa się z kilku etapów, z których każdy reprezentuje odrębny etap w procesie decyzyjnym. Na każdym kroku marki uzyskują coraz dokładniejsze informacje o swoich relacjach z konsumentami, które analitycy mogą wykorzystać do poszerzenia i artykułowania swojej wiedzy o swoich docelowych odbiorcach. CDJ umożliwia rozpoznanie logiki stojącej za podróżą każdego klienta, niezależnie od ocenianego produktu.

Digital Analytics umożliwia budowanie profilowanych i znaczących doświadczeń klientów

Chociaż ramy teoretyczne są obecnie powszechnie znane wśród praktyków, technologie analizy danych stają się również coraz bardziej dostępne , zarówno ze względu na postęp w zakresie narzędzi open source, jak i obecność wykwalifikowanych partnerów , którzy mogą pomóc firmom we wdrażaniu i opłacalnym korzystaniu ze złożonych i rygorystycznych rozwiązań informatycznych.

Oprócz elementu technologicznego ogromny wpływ na zapotrzebowanie na analizę danych miało także otoczenie gospodarcze, społeczne i kulturowe. Poszukiwanie rozwiązań zdolnych do ograniczenia warunków niepewności i potrzeby większej odpowiedzialności ze strony firm przyczyniło się do powstania cyfrowych modeli biznesowych i dało znaczny impuls do wykorzystania analityki cyfrowej.

Marketingowiec oparty na analityce cyfrowej, zdolny do żonglowania różnymi mediami i kanałami, działa teraz, korzystając z ogromnej ilości informacji, do których mają dostęp organizacje , informacji pochodzących z wielu różnych źródeł, zarówno własnych, jak i zewnętrznych. Dane behawioralne, kontekstowe, psychograficzne, demograficzne i geograficzne oraz wyniki mniej bezpośrednich pomiarów, takich jak satysfakcja klienta z marki, są wykorzystywane do przypisania znaczenia operacyjnego każdej interakcji z marką oraz do skonstruowania, na podstawie tej interpretacji, bardziej sprofilowanych i znaczących doświadczenie.