Veriye dayalı pazarlama: neden şirketler artık onsuz yapamıyor?

Veriye dayalı pazarlama , temas kurduğu (veya engellemeyi amaçladığı) tüketicilerin (zaten edinilmiş veya potansiyel) verilerinden başlayarak planlar ve stratejiler oluşturur. Teknolojik temellere dayanan ve önemli kültürel etkileri olan bir yaklaşımdır ve her sektör ve büyüklükteki kuruluş tarafından aşağıdakiler için giderek daha fazla benimsenmektedir:

• inisiyatifleri yüksek düzeyde kişiselleştirme ile uygulamak,
• hedef kitleleriyle daha yüksek düzeyde etkileşim elde etmek,
• ROI'yi en üst düzeye çıkarın .

Veriye dayalı pazarlama ile veriler, etkili ve hedefli kampanyalar, promosyonlar ve çeşitli türden girişimler oluşturmak için başlangıç ​​noktasını temsil eder. Daha ileri gidelim.

Veri Analizi: Gizemli uygulamadan erişilebilir sürece

Çok uzun olmayan bir süre önce, veriye dayalı pazarlama , yalnızca özel becerilere sahip teknisyenlerin girebileceği bir tür bilinmeyen bölge olan bir gizem havasında örtülüydü. Ve bu nedenle, oldukça nadirdi.

Ardından, en azından şirketleri mevcut ve ilgili müşteri deneyimleri yaratmada destekleyen yazılım evlerinin odak noktası, bireysel şirket işlevlerinin (öncelikle pazarlama ve satış) faaliyetlerinin otomasyonuna ve basitleştirilmesine kaydı.

Profesyonellere ve tüketicilere yönelik ilginin yenilendiği bu bağlamda, veri analizini gereksiz saygı duyulan korkulardan kurtarmak ve nihayet bunu yalnızca gerekli değil, aynı zamanda erişilebilir bir süreç olarak tanımak için özel çözümler geliştirildi .

Bu evrim iki yönde ilerlemiştir :

1. Yeni bilgi ve araçlar, tüketici beklentilerini karşılamak için çok sayıda dijital kanaldan yararlanmayı mümkün kılmıştır ;
2. Kullanıcılar-tüketiciler , markayla yapılan sohbete daha aktif olarak katılarak , markanın kendisine sunulan bilgi zenginliğini yaratmak için faydalı bilgiler sağladılar .

Farklı medya ve kanalları dengelemek için donatılmış veriye dayalı pazarlama , artık kuruluşların erişebildiği büyük miktarda bilgiyi , hem tescilli hem de üçüncü taraf çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri kullanarak çalışıyor.

Davranışsal, bağlamsal, psikografik, demografik ve coğrafi verilerin yanı sıra bir marka ile müşteri memnuniyeti gibi daha az acil ölçümlerin sonuçları, markayla her etkileşime operasyonel anlam vermek ve markadan daha profilli ve anlamlı mesajlar oluşturmak için kullanılır. bu yorum.

Veri toplama araçları: CRM'nin merkezi rolü

Pazarlamacılar, yapay zeka , makine öğrenimi ve CRM yazılımı gibi araçlar aracılığıyla satın alma ve şekillendirme yolu boyunca dağılmış sanal ve fiziksel temas noktalarından gelen verileri toplar .

Özellikle, CRM aracı, kurumsal teknoloji altyapısının tam merkezinde yer almakta ve veriye dayalı pazarlamanın yürütülmesi için giderek daha önemli hale gelmektedir. Aslında, kişiselleştirilmiş iletişimler ve daha ilgi çekici müşteri deneyimleri oluşturmak için CRM verileri kullanılabilir. Bunun nedeni, CRM'nin statik bir varlık olmaması, ancak daha sonra ilişkileri derinleştirmek ve pazarlama faaliyetlerinin sonuçlarını iyileştirmek için analiz edilen müşteri verilerini sürekli toplayarak gelişmesidir .

Müşteriyle yüz yüze olan herhangi bir pazarlamacı, satış elemanı veya müşteri hizmetleri uzmanı, "araç kutusunda" CRM'nin varlığından büyük ölçüde yararlanır: iletişimlerini muhataplarının daha derin ve daha açıklayıcı bilgisinden geliştirebilirler. Ve bilginin ilk aşamalarını olduğu gibi kabul ederek, belirli ihtiyaçları çözmek için daha hızlı ilerleyebilir.

Toplama ve analiz faaliyetlerinin sonucu, hangilerinin en çok etkileşim oluşturduğunu ve hangisinin en yüksek yatırım getirisini sunduğunu belirlemek için kullanılan kaynakların ve insanlı kanalların performansının gerçek zamanlı olarak izlendiği dinamik bir resimdir. Bu metrikleri gözlemlemek, “ veri güdümlü yaratıcılık ” dediğimiz şeyi zamanında yeniden tanımlamamız sayesinde içgörü sağlamada faydalıdır .

CRM gibi platformlar sayesinde kreatiflerin erişebildiği müşteri durumu, bir zamanlar düşünülemez bir düzeyde profillendirilmiştir, bu da tüketiciyle hayati bir kanal açmayı ve sürdürmeyi daha kolay ve daha hızlı hale getirerek, ona gerçekten ihtiyaç duyduğu bilgileri sunar. . Bu blogda sıkça bahsettiğimiz ve en gelişmiş haliyle kişiselleştirilmiş videolarda ifade edilen, kişiselleştirmeye yönelik görünüşte durdurulamaz bir eğilim .

Pazar araştırması, lider kampanyalar, veri anlatımı: başlangıç ​​noktası verilerdir

Günümüzde markaların dikkatini çekiyor gibi görünen üç veri pazarlama uygulaması vardır - çünkü bunlar üretkenlik ve ciro marjları açısından gerçek bir etkiye sahip olabilirler - ve kesinlikle ayrı bir tartışmayı hak ediyorlar. Burada kendimizi kısa bir açıklamayla sınırlayacağız, derinlemesine incelemeyi diğer makalelere ayıracağız: veriye dayalı pazar araştırması , veriye dayalı olası satış yaratma kampanyaları ve veri anlatımı .

• Veriye dayalı pazar araştırması , işletme sahiplerine, yöneticilere ve pazarlamacılara müşterilerinin satın alma alışkanlıklarının anlık görüntüsünü sağlar. Satın alma eğilimlerini tanımak, bir şirketin pazarlama stratejisini belirlemesine yardımcı olur ve daha fazla dönüşüm ve satış elde etmeyi amaçlayan iletişim ve reklam girişimlerini tasarlamaya yardımcı olur. Pazar araştırmasına yönelik bu özel yaklaşım , tüketici verilerinin toplanmasını, seçilmesini, düzenlenmesini ve yorumlanmasını içerir : yaş, doğum tarihi, medeni durum ve gelir düzeyleri gibi kişisel bilgilerden geri bildirim ve beklentiler, tüketim davranışları gibi daha karmaşık nitel bilgilere kadar. , tercihler ve farklı temas noktalarının gezinme kalıpları.
• Veriye dayalı olası satış yaratma kampanyaları, satış ve pazarlama faaliyetlerinden ve huni boyunca marka ile tüketici arasındaki çeşitli temas noktalarından gelen bilgileri kullanır, kendi iyiliği için niceliğe daha az ve müşteri adayı kalitesine daha fazla odaklanır.
• Veri anlatımı, hikaye anlatımına uygulanan dijital dönüşümün en yeni sonuçlarından birini temsil ediyor . Kitlesel dijitalleşme, müşteri yolculuğunun neredeyse her aşamasına müdahale ederek çeşitli yaratıcı formatların (örneğin video içeriği) radikal bir şekilde yeniden düşünülmesini belirledi. Veri hikayesi anlatımı (veya veri anlatımı), “anlatıcının” (bu durumda markanın) tüketicilerin ve müşterilerin harekete geçebileceği hikayeler oluşturmak için yeni kaynaklara sahip olma olasılığına sahip olduğu bir katılım ve katılım tekniğidir. Veri anlatımı, öykü anlatımının bir tür geliştirmesini temsil eder: öykü , verilerden (CRM yönetim sistemi durumunda olduğu gibi yapılandırılmış veriler ve yapılandırılmamış veriler, çevrimiçi konuşmaların izlenmesi gibi). Veri işleme ve yönetim sistemleriyle beslenen bir erdemli döngünün aynı anda hem hedefi hem de çıkış noktası olan müşteri deneyimi, yine kilit taşıdır.

Veriye dayalı pazarlamanın avantajları: hedefler ve faydalar

Veriye dayalı pazarlama , her şeyden önce, müşteri deneyimini iyileştirmek için yeni fırsatlar yaratmak için teknolojik yeniliği kullanan bir metodolojidir .

Şirket tarafında, üç temel hedefe ulaşmada somut destek sunmak için veriye dayalı pazarlama oluşturuldu:

• müşterinin satın alma yolunu kısaltmak ve pürüzsüz hale getirmek,
• müşteri memnuniyet seviyesini artırmak,
• daha yüksek ROI elde edin.

Pazarlamacılar, gelişmiş veri analitiği ile müşteri deneyimlerini kişiselleştirmek ve şirket ile tüketici arasında bir güven bağı oluşturup güçlendirmek için daha incelikli tüketici profilleri kullanabilir .

Faydaları çoktur ve bunları ayrıntılı olarak açıklamak daha uzun, daha derinlemesine bir tartışma gerektirir. Aşağıda bunları özetlemeye çalıştık.

1. Bütçe tahsisini optimize etme

Veriye dayalı pazarlamada kullanılan analitik araçlar, pazarlamacıların , beklenen (veya istenen ) bir değerlendirmeye dayalı olarak, bütçelerinin ne kadarının bireysel eylemlere (kampanyalar, pazar araştırması, yaratıcı, promosyon vb.) ) yolculuğun farklı aşamalarında etki.

Örneğin: pazarlamacılar, reklamların ve kampanyaların potansiyel müşterileri çekip çekmediğini ve ne ölçüde çektiğini görebilir. Bu noktada, harcamaları optimize etmek için en uygun kararları verebilecek konumdadırlar (örneğin, bilinirliğe göre hareket etme veya daha fazla dönüşüm için harekete geçme). Başka bir deyişle: veriye dayalı pazarlama ile şirketlerin, hangi girişimlerin potansiyel müşterileri ve mevcut müşterileri satın alma hunisi boyunca "hareket ettirdiğini" gerçek zamanlı olarak gözlemleyerek bütçelerini doğru bir şekilde tahsis etme olasılıkları daha yüksektir.

2. Daha alakalı kopya ve içerik oluşturma

Bugün bile, reklam öğelerini hedef kitle beklentileriyle uyumlu hale getirmenin önünde hâlâ engeller var gibi görünüyor:

• Blog içeriği son yıllarda %800 arttı, ancak sosyal medyada paylaşım yaklaşık %90 azaldı. Bu nedenle, markaların ilettikleri ile kullanıcıların okumak, duymak ve görmek istedikleri arasında bir kopukluk var gibi görünüyor (kaynak: Pazarlama Platformu).
• Tüketicilerin %74'ü alakasız ve istilacı olarak algıladıkları marka reklamlarından rahatsız oluyor (kaynak: Sıkıntı).

Farklı medya ve mecralarda doğru içeriği doğru zamanda sunmak , kişisel çıkarları engellemek ve mesajı doğru şekilde reddetmek , tüketicilerle bağlantı kurmak ve her biri için değer yaratmak için esastır. Bu açıdan veriye dayalı pazarlama , ilgili kopya ve içerik oluşturmak için en etkili çözümleri sunar: Hedef kitlenin etkileşimde bulunmayı tercih ettiği yaratıcılık (içerik türü, dağıtım kanalları, kullanım şekli) hakkında ayrıntılı bilgi sunar. acil bir yol.

3. Geliştirilmiş karar verme

Üç pazarlamacıdan ikisi , içgüdüsel bir içgüdü veya genel yetenek yerine veri odaklı bir pazarlama yaklaşımı benimsemenin daha bilinçli kararlar vermelerini sağladığına inanıyor (kaynak: Adverity). Bu nedenle veri analizi, teorik unsurlara güvenmek yerine gerçek dünyadaki kullanım örneklerini gözlemleyerek bir seçim yapmanızı sağlar. Ancak bu, hikayenin sadece bir kısmı: insan unsuru - deneyim, içgörü, bağlamsal bilgi, empati - veriye dayalı bir yaklaşım durumunda bile temel olmaya devam ediyor . Tüketicinin satın alma kararı, gerçekte yönlendirilmese bile, duygusal değerlendirmelerden çok sık etkilenir.

Pazarlamacılar, kampanyalarda düzgün bir şekilde dengelenmelerini sağlamak için tüketici seçimini belirleyen hem rasyonel hem de duygusal yönleri dikkate alarak verileri değerlendirmelidir. Bu anlamda, veri analizi, izleyicide yankı uyandıran içerik geliştirebilmek için tüketici psikolojisini (tanım gereği asla tam olarak bilinemez) hesaba katması gereken bir karar verme sürecinin bir tür nesnel karşılığıdır.

Veri pazarlaması nasıl değişiyor: yakın geleceğin zorlukları

Mart ve Ağustos 2020 arasında, beş tüketiciden biri marka değiştirdi ve her 10 tüketiciden yedisi yeni dijital alışveriş kanalları denedi (kaynak: McKinsey).

Perakende sektörlerinde dijitalleşme çarpıcı bir şekilde hızlandı: birkaç ay içinde 10 yıllık bir sıçrama. Sonuç olarak, veri akışı katlanarak arttı ve markalar, kendilerini veriye dayalı pazarlama araçları ve metodolojileri ile donatma ihtiyacından çok – kullanışlılığı artık tam olarak kabul edilen bir yaklaşım – ancak güncelliğini yitirmiş güncelleme ihtiyacı ile karşı karşıya kaldı. artık gereken ayrıntı düzeyi ve hız ile değişimi yakalayamayan veri modelleme .

Veriye dayalı pazarlama , tüketici davranışlarını tanımak ve bunlardan çıkarımlar yapmak için eğitilmiş modeller kullanır. Pandemi sonrası “yeni normal”de, aynı davranışların okunması ve kategorize edilmesi daha zor hale geldi; daha da anlaşılmaz hale geldiler, yinelenen bir biçim almış olan kalıplardan sapmalara karşı duyarlı hale geldiler. Tarihsel verilerin ve kalıpların doğru tahmine dayalı analiz için bir temel sağlayamadığı bir durumla karşı karşıya kalan birçok pazarlamacı, halihazırda izledikleri yolu seçti: kitle iletişimine ve promosyonlara geri döndüler.

Veriye dayalı pazarlama tamamen farklı bir bakış açısı sunar: Halihazırda var olan araçları - seçili veri kümeleri üzerinde eğitildikleri için daha güçlü ve esnek algoritmalar - rafine ederek şirketler, anlamlı müşteri kazanımını teşvik etmek için daha kesin ve doğru stratejiler tasarlayabilir. öngörülemeyen olayların yüzü. Değişen ihtiyaç ve beklentilere ayak uydurmak ve müşteri davranışındaki değişiklikleri tahmin etmek için markalar, yeni bilgi türlerini (genellikle yapılandırılmamış ve karmaşık) yakalamaktan algoritmaları yeniden eğitmeye kadar verileri yönetme biçimlerini güncellemeyi taahhüt etmelidir .

Şirketler artık veriye dayalı pazarlama olmadan yapamazlar çünkü bugüne kadar , alışkanlıklardaki ve tüketim yollarındaki değişikliklerle (bazen aynı değişiklikleri önceleyen ve üreten) bağlamsal olarak gelişebilen tek yaklaşım budur.

Pazarlamacılar müşteri yolculuğunu ne kadar çok anlarsa, doğru mesajları geliştirme ve tüketicilerle doğru zamanda ve tercih ettikleri yerde buluşma şansları o kadar artar .