Цифровая аналитика: что это такое и как с ее помощью улучшить маркетинговую деятельность

Чтобы использовать капитал знаний, заложенный в данных, компаниям необходимо интегрировать мощность и точность анализа данных в свою маркетинговую стратегию.

Цифровые технологии и системы для отслеживания онлайн-поведения и взаимодействий генерируют огромное количество информации, которую мы теперь можем анализировать с недостижимой ранее степенью глубины и детализации. Эти действия по измерению, сбору, анализу и отчетности представляют собой цифровую аналитику , процессы, которые в настоящее время стали решающими для функционирования компаний и учреждений, особенно в информационном контексте, в котором мы все, как предприятия, так и потребители, буквально наводнены информацией.

Цифровая аналитика используется для решения разного рода бизнес-задач и затрагивает все аспекты бизнеса: от финансов до операций, от человеческих ресурсов до маркетинга (каскадно через все бизнес-подразделения). Сегодня все стороны, взаимодействующие на рынке в различных качествах, — предприятия, частные лица, агентства, посредники — также являются потребителями (и производителями) цифровой аналитики.

На корпоративном уровне цифровая аналитика теперь играет ключевую роль в разработке стратегий управления качеством обслуживания клиентов . На самом деле, если клиентский опыт — это набор взаимодействий с клиентами, как офлайн, так и онлайн, от первого контакта до удержания , цифровая аналитика позволяет понять и оптимизировать это поведение по отдельности и в целом, предоставляя информацию, необходимую для разработки персонализированных опыт клиентов.

Прежде чем объяснять, как цифровая аналитика влияет на маркетинговые инициативы, давайте дадим базовое определение, чтобы развеять любые сомнения.

Что такое цифровая аналитика?

Термин «цифровая аналитика» относится ко всем процессам сбора, организации и интерпретации данных, которые изначально являются цифровыми или переведены в цифровую форму и которые производятся в ходе взаимодействия потребителя с брендом на протяжении всего пути клиента.

Цифровую аналитику можно использовать для измерения и оценки эффективности различных маркетинговых мероприятий, а также для предоставления компаниям информации, необходимой им для разработки наиболее эффективных коммуникаций и действий по продажам. В этом смысле цифровая аналитика представляет собой как деятельность по анализу данных, так и результаты этого анализа.

Цифровая аналитика делает данные понятными, возвращая их в виде метрик , чисел, с помощью которых компании (и маркетологи в частности) могут измерять, количественно определять и придавать смысл, в том числе операционный смысл, своим действиям. Эффективен ли контент? Какой канал предлагает лучшую производительность? Удовлетворительна ли эффективность кампании? Цифровая аналитика позволяет ответить на эти (и многие другие) вопросы и дает специалистам по маркетингу и продажам всестороннее представление о том, как лиды и клиенты взаимодействуют с брендом.

Действия в области цифровой аналитики предоставляют полезные знания компаниям, которые используют их, чтобы придать силу и точность своим маркетинговым стратегиям и сделать отношения, установленные со своими клиентами, более эффективными и долгосрочными, используя в своих интересах тенденцию к персонализации , которая набирает силу в последнее время. годы.

Методы и контент, которые бренды используют для построения отношений с клиентами — онлайн-видео, поиск, медийная реклама, социальные сети — предоставляют аналитикам множество данных о том, как сами клиенты используют цифровые каналы, преследуя свои конкретные цели покупок и потребления.

Знание того, как оценить успех отношений между клиентом и бизнесом и понять путь клиента, требует структуры, подходящей для анализа потоков данных. Это, пожалуй, самый важный аспект анализа данных в рабочих процессах цифрового маркетинга: способность преобразовывать собранную информацию в всеобъемлющий, последовательный и содержательный отчет.

В то время как возможности анализа данных — и ожидания в отношении его преимуществ — росли как на дрожжах с развитием технологий, повсеместное распространение анализа данных, которым мы наслаждаемся сегодня, является первоначальным продуктом технологических изменений за последние полвека. не развиваться из ниоткуда и внезапно. Для выражения своих идей человечество тысячелетиями анализировало и использовало данные.

Чтобы понять, что такое цифровая аналитика и как она может улучшить маркетинговую деятельность, давайте попробуем дать более широкое представление о наших отношениях и взаимодействии с данными, взглянув на них с исторической точки зрения.

Краткая человеческая история анализа данных: выражение идей с помощью данных

Если данные существовали всегда, мы можем определить длинную раннюю фазу, которая закончилась несколько десятилетий назад с созданием цифровых данных. 7000-летняя история, которая началась с самых скромных форм — простых карт, используемых для документирования и описания мира — и превратилась в современную практику, которую мы знаем сегодня, и распространяется на статистику, медицину, политику и многие другие области. Дисциплина, которая на протяжении веков постепенно добавляла новые возможности, обращалась к постоянно меняющимся критическим проблемам и в конечном итоге превратилась, по словам Кевина Хартмана (который был директором по аналитике в Google, а теперь также является главным евангелистом аналитики в Google), как « сбалансированное сочетание искусства и науки».

• Еще до 1600 года геометрические диаграммы и карты помогали в навигации и исследованиях. В 17 в. получили развитие аналитическая геометрия, теории измерения вероятностей и политическая арифметика. В 1700-х годах художники создавали новые графические формы для выражения понятий и описания явлений, даже очень сложных.
• Между 1800 и 1849 годами промышленные инновации породили растущие потоки информации, которые нужно было возвращать в упорядоченной и понятной визуальной форме. Последняя часть 19 века многими считается золотым веком в анализе данных с ее графическими новшествами непревзойденной красоты.
• Первые десятилетия 1900-х годов были «темными веками» анализа данных, когда энтузиазм прошлого века был вытеснен общим отношением к формальности.
• Новый импульс в исследованиях инструментов и методологий анализа данных был зарегистрирован с 1950 года , особенно в отношении методов визуализации, которые позволили постепенно демократизировать данные. Развитие интерактивных компьютерных систем и многомерных данных продолжалось до 1994 года: компьютеры и приложения создавали эффективные и необычайно мощные изображения, обрабатывая постоянно растущие объемы информации и используя уже полученные знания о том, как визуализировать данные.
• После 1994 года, когда был представлен первый цифровой рекламный баннер, использование Интернета стремительно росло. В то время как в Соединенных Штатах в 1994 г. в Интернете просматривали менее 5 % пользователей, к 2014 г. этот показатель вырос до 75 %, а в 2019 г. — почти до 90 % (Источники: Nielsen Online, ITU, PEW Research и Internet World Stats). 20 лет между 1994 и 2014 годами (когда Интернет и основные платформы достигли полной зрелости) не просто стали свидетелями добавления еще одного коммуникационного канала: технологическая трансформация привела к изменению самой структуры отношений между брендами и потребителями , позволив потребителям взаимодействовать в сети способами, которые были жестко запрещены в реальной жизни. Именно в этот период произошел переход от вещания в традиционных СМИ к узкому вещанию в цифровых каналах . Компании получили возможность вооружиться аналитическими инструментами, которые могли собирать информацию о поведении потребителей, как никогда раньше, и могли полагаться на инновационные методы измерения и оценки маркетинговых инициатив.

Знание того, как развивался анализ данных, важно, потому что оно дает представление о том, как далеко продвинулись компьютерные приложения, которые сегодня генерируют контент и изображения на основе данных. Ранняя история анализа данных заканчивается созданием цифровой аналитики, которая, в свою очередь, открывает фазу информационного века, в которой мы живем сегодня (Источник: Аналитика цифрового маркетинга: в теории и на практике, Кевин Хартман).

Как полноценно использовать цифровую аналитику в маркетинге: от ZMOT от Google до CDJ от McKinsey

Сегодня мы живем в исторический момент, когда завершился один этап в истории анализа данных и начался другой, когда цифровая аналитика и анализ данных приобрели абсолютную актуальность в корпоративных коммуникациях, маркетинге и рекламе.

Распространение точек соприкосновения по всей воронке увеличило возможности для взаимодействия, что привело к резкому росту спроса на все более точную аналитику. Доступ к информации расширился, как и доступность мобильных устройств. Компании проводят цифровую трансформацию своего бизнеса, инвестируя в цифровую аналитику с целью наведения порядка в крайне хаотичной информационной среде и оптимизации бизнес-процессов.

Данные стали самым ценным ресурсом для всех, кто принимает решения или пытается повлиять на них, в том числе для потребителей, которые активно ищут в Интернете информацию, подтверждающую их выбор.

От использования персональных компьютеров в 1980-х до распространения Интернета в 1990-х и невероятного успеха смартфонов в 2000-х траектории, по которым люди следуют в процессе приобретения, и способы взаимодействия брендов с клиентами радикально изменились. измененный. Чтобы сформулировать эту новую динамику, компании начали использовать определенные рамки в качестве теоретических рамок, в которые можно поместить цифровую аналитику, благодаря которой они могут придать смысл поведению, которое все труднее классифицировать.

Нулевой момент истины: как Google фиксирует момент потребительского выбора

В 2011 году компания Google ввела понятие «Нулевой момент истины» для обозначения временного интервала между возникновением потребности и появлением стимула к поиску решения для ее удовлетворения, и «Первый момент истины» — ситуацию, которая, согласно Согласно трехступенчатой ​​модели P&G, возникает всякий раз, когда потребители сталкиваются с выбором между альтернативными предложениями. С помощью ZMOT Google намеревался уловить неустойчивый и разветвленный характер логики, которая определяет современный выбор покупок, когда потребители подходят к полке, вооруженные гораздо большей информацией: от обзоров продуктов, прочитанных на специализированном сайте, до учетной записи Facebook из личного опыта. с этим продуктом, от твита знаменитости о том, что он влюбился в этот бренд и его услуги, до тысяч рекламных объявлений и одобрений, с которыми мы сталкиваемся каждый день.

«Нулевой момент истины» — это моментальный снимок этого беспорядочного и во многом непредсказуемого перекрытия информационных потоков, которыми потребители управляют для достижения своих конкретных целей, быстро переключаясь с одного источника на другой и плавно перемещаясь между онлайн- и оффлайн-мирами. Цифровая аналитика необходима для учета таких нелинейных путешествий.

McKinsey's Customer Decision Journey: принятие решений под микроскопом

Программа McKinsey's Customer Decision Journey (CDJ) направлена ​​на то, чтобы вернуть кросс-систему влияний, оказываемых на потребителей в процессе их покупки. В частности, он определяет критические моменты, с которыми сталкиваются потребители перед покупкой. Цифровая аналитика позволяет преобразовать эту ситуацию нерешительности, проб и ошибок в серию входных данных, которые предоставят маркетологам информацию, полезную при разработке и реализации их стратегий. Путь к принятию решения состоит из нескольких этапов, каждый из которых представляет собой отдельный этап в процессе принятия решения. На каждом этапе бренды получают все более точную информацию о своих отношениях с потребителями, которую аналитики могут использовать для расширения и уточнения своих знаний о своей целевой аудитории. CDJ позволяет распознать логику пути каждого клиента, независимо от оцениваемого продукта.

Цифровая аналитика позволяет создавать профилированный и значимый клиентский опыт

В то время как теоретические основы теперь широко известны среди практиков, технологии анализа данных также становятся более доступными , как из-за достижений в инструментах с открытым исходным кодом, так и из-за наличия квалифицированных партнеров , которые могут помочь компаниям внедрить и выгодно использовать сложные и строгие вычислительные решения.

В дополнение к технологическому элементу, экономическая, социальная и культурная среда также оказала глубокое влияние на спрос на анализ данных. Поиск решений, способных уменьшить условия неопределенности и необходимость большей ответственности со стороны компаний , способствовал появлению цифровых бизнес-моделей и дал значительный импульс использованию цифровой аналитики.

Маркетолог, основанный на цифровой аналитике, способный использовать различные средства массовой информации и каналы, теперь работает, используя огромное количество информации, к которой организации имеют доступ , информацию, поступающую из множества различных источников, как собственных, так и сторонних. Поведенческие, контекстуальные, психографические, демографические и географические данные, а также результаты менее непосредственных измерений, таких как удовлетворенность клиентов брендом, используются для придания операционного значения каждому взаимодействию с брендом и для построения на основе этой интерпретации более профилированного и значимого опыт.