Dijital Analitik: Ne oldukları ve pazarlama faaliyetlerini nasıl iyileştirebilecekleri

Verilere gömülü bilgi sermayesinden yararlanmak için şirketlerin veri analizinin gücünü ve doğruluğunu pazarlama stratejilerine entegre etmesi gerekir.

Çevrimiçi davranışları ve etkileşimleri izlemeye yönelik dijital teknolojiler ve sistemler, daha önce hiç ulaşamadığımız bir derinlik ve ayrıntı derecesi ile artık analiz edebileceğimiz çok büyük miktarda bilgi üretiyor. Bu ölçme, toplama, analiz etme ve raporlama faaliyetleri , özellikle hepimizin, hem işletmeler hem de tüketiciler olarak hepimizin bilgiyle dolup taştığı bilgi bağlamlarında, şirketlerin ve kurumların nasıl işlediği konusunda artık çok önemli hale gelen dijital analitik süreçleridir.

Dijital analitik, farklı türden iş sorunlarını çözmek için kullanılıyor ve işin her yönünü etkiliyor: finanstan operasyonlara, insan kaynaklarından pazarlamaya (tüm iş departmanlarında kademeli olarak). Bugün, bir pazarda çeşitli kapasitelerde etkileşimde bulunan tüm taraflar (işletmeler, bireyler, ajanslar, aracılar) aynı zamanda dijital analitiğin tüketicileri (ve üreticileri) durumundadır.

Kurumsal tarafta, dijital analitik artık Müşteri Deneyimi Yönetimi stratejilerinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor . Aslında Müşteri Deneyimi, müşterilerle ilk temastan tutundurmaya kadar hem çevrimdışı hem de çevrimiçi etkileşimler kümesiyse , dijital analitik, bu davranışları tek tek ve bir bütün olarak anlamayı ve optimize etmeyi mümkün kılarak kişiselleştirilmiş tasarım için gereken içgörüleri sağlar. müşteri deneyimleri.

Dijital analitiğin pazarlama girişimlerini nasıl etkilediğini açıklamadan önce, herhangi bir şüpheye açıklık getirmek için temel bir tanım sunalım.

Dijital analitik nedir?

“Dijital analitik” terimi, müşteri yolculuğu boyunca tüketici-marka etkileşimleri sırasında üretilen ve doğası gereği dijital olan veya dijital forma çevrilmiş verilerin toplanması, düzenlenmesi ve yorumlanması süreçlerinin tümünü ifade eder.

Dijital analitik, çeşitli pazarlama faaliyetlerinin performansını ölçmek ve değerlendirmek ve şirketlere en etkili iletişim ve satış eylemlerini tasarlamak için ihtiyaç duydukları içgörüleri sağlamak için kullanılabilir. Bu anlamda dijital analitik, hem veri analiz faaliyetleri hem de bu analizlerin sonuçlarıdır.

Dijital analitik, şirketlerin (ve özellikle pazarlamacıların) eylemlerini ölçebildiği, ölçebildiği ve operasyonel anlam da dahil olmak üzere anlam verebildiği metrikler biçiminde döndürerek verileri anlaşılır hale getirir . İçerik etkili mi? Hangi kanal en iyi performansı sunuyor? Kampanya performansı tatmin edici mi? Dijital analitik, bu soruların (ve daha fazlasının) yanıtlanmasına olanak tanır ve pazarlama ve satış ekiplerine potansiyel müşterilerin ve müşterilerin markayla nasıl etkileşim kurduğuna dair kapsamlı bir görüş sunar.

Dijital analitik faaliyetleri, son yıllarda güçlenen kişiselleştirme trendinden yararlanarak pazarlama stratejilerine güç ve doğruluk katmak, müşterileriyle kurdukları ilişkiyi daha etkin ve kalıcı kılmak için kullanan şirketler için faydalı bilgiler sağlıyor. yıl.

Markaların müşterilerle ilişki kurmak için kullandığı yöntemler ve içerik (çevrimiçi video, arama, görüntülü reklamlar, sosyal medya), analistlere müşterilerin kendi özel satın alma ve tüketim gündemlerini takip ederken dijital kanalları nasıl kullandıklarına dair zengin veriler sağlar.

Bir müşteri-iş ilişkisinin başarısının nasıl değerlendirileceğini bilmek ve müşteri yolculuğunu anlamak, veri akışlarını analiz etmeye uygun bir çerçeve gerektirir. Dijital pazarlama iş akışlarında veri analizinin belki de en önemli yönü budur: toplanan bilgileri kapsamlı, tutarlı ve anlamlı bir rapora dönüştürme yeteneği.

Veri analitiği fırsatları ve faydalarına ilişkin beklentiler, teknolojinin gelişmesiyle birlikte büyük bir hızla artarken, bugün zevk aldığımız veri analizinin her yerde bulunabilmesi, geçtiğimiz yarım yüzyıldaki teknolojik değişikliklerin orijinal ürünüdür. birdenbire gelişmez. İnsanlık fikirlerini ifade etmek için binlerce yıldır verileri analiz ediyor ve kullanıyor.

Dijital analitiğin ne olduğunu ve pazarlama faaliyetlerini nasıl geliştirebileceğini anlamak için , veriyle olan ilişkimize ve etkileşimimize tarihsel bir perspektiften bakarak daha geniş bir bakış açısı sunmaya çalışalım .

Veri analizinin kısa insanlık tarihi: fikirleri verilerle ifade etme

Veriler her zaman var olmuşsa, dijital verilerin yaratılmasıyla birkaç on yıl önce sona eren uzun bir erken aşamayı belirleyebiliriz. En mütevazı biçimlerde (dünyayı belgelemek ve tarif etmek için kullanılan basit haritalar) başlayan ve bugün bildiğimiz modern pratiğe dönüşen ve istatistik, tıp, siyaset ve diğer birçok alana uzanan 7.000 yıllık bir tarih. Yüzyıllar boyunca aşamalı olarak yeni yetenekler ekleyen, sürekli değişen kritik sorunları ele alan ve sonunda Kevin Hartman'ın (Google'da Analitik Direktörü ve şimdi de Google'da Baş Analitik Evanjelisti) sözleriyle ortaya çıkan bir disiplin: " sanat ve bilimin dengeli bir karışımı.”

• 1600'den önce bile geometrik diyagramlar ve haritalar navigasyon ve keşiflere yardımcı oluyordu. 17. yüzyıl , analitik geometrinin, olasılık ölçüm teorilerinin ve siyasi aritmetiğin gelişimine tanık oldu. 1700'lerde sanatçılar , kavramları ifade etmek ve fenomenleri, hatta çok karmaşık olanları bile açıklamak için yeni grafik formlar yarattılar.
• 1800 ve 1849 yılları arasında endüstriyel yenilikler, düzenli ve anlaşılır bir görsel biçimde döndürülmesi gereken artan bilgi akışları üretti. 19. yüzyılın ikinci yarısı, birçok kişi tarafından benzersiz güzellikteki grafik yenilikleriyle veri analizinde bir Altın Çağ olarak kabul edilir.
• 1900'lerin ilk on yılları, veri analizinin "karanlık çağları"ydı; bu dönemde, bir önceki yüzyılın coşkusunun yerini formaliteye genel bir uygunluk tutumu aldı.
• 1950'den itibaren veri analizi araçları ve metodolojileri üzerine yapılan araştırmalarda , özellikle de verilerin ilerici bir şekilde demokratikleştirilmesine izin veren görselleştirme tekniklerinde yeni bir ivme kaydedildi. Etkileşimli bilgisayar sistemlerinin ve yüksek boyutlu verilerin gelişimi 1994 yılına kadar hız kesmeden devam etti: bilgisayarlar ve uygulamalar, sürekli artan miktarda bilgiyi işleyerek ve verilerin nasıl görselleştirileceği konusunda zaten kazanılmış olan bilgileri kullanarak etkili ve olağanüstü derecede güçlü görüntüler yarattı.
• 1994'ten sonra , ilk dijital banner reklam piyasaya sürüldüğünde, internet kullanımı hızla arttı. Amerika Birleşik Devletleri'nde 1994'te kullanıcıların %5'inden azı internette gezinirken, 2014'te bu oran %75'e yükseldi ve 2019'da %90'a yaklaştı (Kaynaklar: Nielsen Online, ITU, PEW Research ve Internet World Stats). 1994 ile 2014 arasındaki 20 yıl (internet ve büyük platformların tam olgunluğa eriştiği zaman) başka bir iletişim kanalının eklenmesine tanık olmadı: teknolojik dönüşüm, markalar ve tüketiciler arasındaki ilişkinin yapısında bir değişiklik yaratarak tüketicilerin çevrimdışıyken kesinlikle yasaklanan şekillerde çevrimiçi etkileşim kurun. Geleneksel medyada yayıncılıktan dijital kanallarda dar yayına geçiş bu dönemde gerçekleşti . Şirketler, tüketici davranışları hakkında daha önce hiç olmadığı kadar bilgi toplayabilen ve pazarlama girişimlerini ölçmek ve değerlendirmek için yenilikçi yöntemlere güvenebilen analitik araçlarla kendilerini donatabildiler .

Veri analizinin nasıl geliştiğini bilmek önemlidir çünkü günümüzde veri tabanlı içerik ve görüntüler üreten bilgisayar uygulamalarının ne kadar ileri gittiğine dair fikir verir. Veri analizinin erken tarihi, dijital analitiğin yaratılmasıyla sona erer ve bu da bugün içinde yaşadığımız bilgi çağı aşamasını başlatır (Kaynak: Dijital Pazarlama Analitiği: Teoride ve Uygulamada, Kevin Hartman).

Pazarlamada dijital analitik nasıl tam olarak kullanılır: Google'ın ZMOT'undan McKinsey'in CDJ'sine

Bugün, veri analitiği tarihinde bir aşamanın meyvelerini verdiği ve bir başka aşamanın başlatıldığı, dijital analitik ve veri analizinin artık kurumsal iletişim, pazarlama ve reklamcılıkta mutlak bir önem kazandığı tarihi bir anda yaşıyoruz .

Dönüşüm hunisi boyunca temas noktalarının çoğalması, etkileşim fırsatlarını çoğaltarak, giderek daha doğru analizlere olan talebin hızla artmasına neden oldu. Mobil cihazların mevcudiyeti gibi bilgiye erişim de arttı . Şirketler, son derece kaotik bilgi ortamlarına düzen getirmek ve iş süreçlerini optimize etmek amacıyla dijital analitiğe yatırım yaparak işletmelerinin dijital dönüşümünü sürdürdüler .

Veriler, seçimlerini desteklemek için aktif olarak çevrimiçi bilgi arayan tüketiciler de dahil olmak üzere, bir karar veren veya kararları etkilemeye çalışan herkes için en değerli kaynak haline geldi .

1980'lerde kişisel bilgisayarların kullanımından 1990'larda web'in yaygınlaşmasına, 2000'lerde akıllı telefonların inanılmaz başarısına kadar, insanların satın alma yolculuklarında izledikleri yol ve markaların müşterilerle ilişki kurma yolları radikal bir şekilde değişti. değişti. Bu yeni dinamikleri çerçevelemek için şirketler, giderek daha zor kategorize edilen davranışlara anlam verebildikleri için dijital analitiği yerleştirecekleri teorik çerçeveler olarak belirli çerçeveler almaya başladılar .

Zero Moment of Truth: Google, tüketici tercih anını nasıl yakalar?

2011'de Google , bir ihtiyacın başlangıcı ile onu tatmin edecek çözüm arama dürtüsü arasındaki zaman aralığını belirtmek için "Gerçeğin Sıfır Anı" kavramını ve "Gerçeğin İlk Anı" kavramını tanıttı. P&G'nin üç aşamalı modeline göre, tüketiciler alternatif önermeler arasında karar vermekle karşı karşıya kaldıklarında ortaya çıkar. Google, ZMOT ile, özel bir sitede okunan ürün incelemelerinden kişisel bir deneyimden bir Facebook hesabına kadar çok daha fazla bilgiyle donanmış olarak rafa gelen tüketicilerin çağdaş alışveriş tercihlerini yönlendiren mantığın düzensiz ve dallara ayrılan doğasını yakalamayı amaçladı. bir ünlünün o markaya ve hizmetlerine aşık olmakla ilgili tweet'inden her gün maruz kaldığımız binlerce reklam ve onaya kadar.

Zero Moment of Truth, tüketicilerin belirli hedeflerine ulaşmak, bir kaynaktan diğerine hızla geçiş yapmak ve çevrimiçi ve çevrimdışı dünyalar arasında akıcı bir şekilde hareket etmek için yönlendirmek üzere yönlendirdikleri bu dağınık ve büyük ölçüde öngörülemeyen bilgi akışlarının bir anlık görüntüsüdür. Bu tür doğrusal olmayan yolculukların muhasebeleştirilmesinde dijital analitik esastır .

McKinsey'nin Müşteri Karar Yolculuğu: mikroskop altında karar verme

McKinsey'nin Müşteri Karar Yolculuğu (CDJ), satın alma süreçleri sırasında tüketiciler üzerinde uygulanan etkilerin çapraz sistemini geri getirmeyi amaçlamaktadır. Spesifik olarak, tüketicilerin satın almadan önce yaşadıkları kritik anları tanımlar. Dijital analitik, bu kararsızlık ve deneme yanılma durumunun, pazarlamacılara stratejilerini tasarlama ve uygulama konusunda yararlı içgörüler sağlayacak bir dizi girdiye çevrilmesine olanak tanır. Müşteri Karar Yolculuğu, her biri karar verme sürecinde ayrı bir aşamayı temsil eden birkaç adımdan oluşur. Her adımda markalar, tüketicilerle ilişkileri hakkında analistlerin hedef kitle hakkındaki bilgilerini genişletmek ve ifade etmek için kullanabilecekleri, giderek daha doğru bilgiler elde ediyor. CDJ, değerlendirilen üründen bağımsız olarak her müşterinin yolculuğunun arkasındaki mantığı tanımayı mümkün kılar .

Digital Analytics, profilli ve anlamlı müşteri deneyimleri oluşturmaya olanak tanır

Teorik çerçeveler artık uygulayıcılar arasında yaygın olarak bilinmesine rağmen , hem açık kaynak araçlarındaki ilerlemeler hem de şirketlerin karmaşık ve titiz bilgi işlem çözümlerini uygulamalarına ve karlı bir şekilde kullanmalarına yardımcı olabilecek nitelikli iş ortaklarının varlığı nedeniyle veri analizi teknolojileri de daha erişilebilir hale geliyor .

Teknolojik öğeye ek olarak, ekonomik, sosyal ve kültürel çevre de veri analizi talebi üzerinde derin bir etki yaratmıştır. Belirsizlik koşullarını azaltabilen çözüm arayışları ve şirketler açısından daha fazla hesap verebilirlik ihtiyacı , dijital tabanlı iş modellerinin ortaya çıkmasına katkıda bulundu ve dijital analitiğin kullanımına önemli bir ivme kazandırdı.

Farklı medya ve kanallar arasında hokkabazlık yapabilen dijital analitik tabanlı bir pazarlamacı, artık kuruluşların erişebildiği çok büyük miktarda bilgiyi , hem özel hem de üçüncü taraf olmak üzere çok sayıda farklı kaynaktan gelen bilgileri kullanarak çalışıyor. Davranışsal, bağlamsal, psikografik, demografik ve coğrafi veriler ve bir markayla müşteri memnuniyeti gibi daha az anlık ölçümlerin sonuçları, markayla her etkileşime operasyonel anlam yüklemek ve bu yorumdan daha profilli ve anlamlı bir yapı oluşturmak için kullanılır. deneyimler.