تبلیغات و بازاریابی یکی از فاکتورهای مهم برای موفقیت تمام کسبوکارها است. یکی از مؤثرترین روشهای بازاریابی، بازاریابی داده محور است که توجه بسیاری از صاحبان کسبوکار را به خود جلب کرده و نتایج خوبی نیز از خود نشان داده است. اهمیت Data-driven marketing ازاینجهت است که با استفاده از این رویکرد بازاریابی میتوان دیدگاهی کلی درباره عادات خرید مشتریان به دست آورد.
درنتیجه، میتوان استراتژیهای بازاریابی را بر اساس درخواست، نیاز یا علاقه مشتریان طراحی کرد. نقش Data-driven marketing در کسبوکارها این است که با استفاده از دادهها و تحلیل آنها علاوه بر شناخت مشتریان میتوان الگوها و روندها را تبیین کرده و هدفگذاریهای دقیق انجام داد. در این مقاله از وبسایت دکتر علی ناصرحجتی ابعاد مختلف بازاریابی داده محور و نقش آن در تجارت را بررسی میکنیم.
بازاریابی چیست؟
قبل از پرداختن به موضوع بازاریابی داده محور باید دید بازاریابی چیست. به اعتقاد آقای پیتر دراکر پدر مدیریت نوین هر سازمان یا شرکت دو وظیفه اصلی دارد که عبارتاند از بازاریابی و نوآوری. معنای «نوآوری» کاملاً مشخص است و منظور از آن ارائه چیزی جدید بهغیراز چیزی که درگذشته انجام شده است.
اما درباره بازاریابی یا «مارکتینگ» میتوان به این صورت معنا کرد که: «شناسایی نیازهای جوامع انسانی و اجتماعی و تلاش برای رفع آنها به صورتی که برای هر دو طرف سودآور باشد.» در دنیای تجارت، بازاریابی یک هنر ارزشمند است که برای خود اصول و قوانینی دارد و باید گفت بازاریابی یک علم است.
در ادامه تعریف بازاریابی جمله دیگری از پیتر دراکر نقل میکنیم و آن اینکه: «بازاریابی علم و هنر جستجو، ساخت و عرضه ارزش برای برطرفکردن نیازهای یک هدف خاص و دستیابی به سود است.» با ظهور تجارت نوین، بازاریابی هم شکل جدیدی به خود گرفت و بازاریابی داده محور ظهور کرد که نقش مهمی در موفقیت کسبوکارها دارد.
به بازاریابی که در آن از دادههای حاصل از تعامل با مشتریان استفاده میشود تا به دیدگاهی جامع از پرسونای مشتری دست یابیم بازاریابی داده محور (Data-driven marketing) گفته میشود. با استفاده از این نوع بازاریابی میتوان از رفتارها، عادات، انگیزه و سلیقه مشتریان تصویر بهتری به دست آورد.
اهمیت Data-driven marketing به این دلیل است که در بهینهسازی عملکرد کانالهای بازاریابی به سازمانها کمک میکند و آنها میتوانند تجربه خرید و تعامل مشتریان خود را بهبود بخشند. شرکتها و کسبوکارها با شناسایی تمایلات و سلیقه مخاطبان میتوانند مشتریان بالقوه را به مشتریان حقیقی تبدیل کرده و درنتیجه به سودآوری دست یابند.
تفاوت بازاریابی سنتی و داده محور چیست؟
شناخت نیاز مشتریان و ارائه محصولی برای برآوردن نیاز آنان هدف کلی بازاریابی است. قبل از ظهور تجارت الکترونیک و شکل جدید بازاریابی، بازاریابی سنتی بود و در این نوع بازاریابی از حدس و گمان برای رسیدن به نوع نیاز مشتریان استفاده میشود. با این حساب در بازاریابی سنتی کسبوکارها دائماً در حال آزمونوخطا هستند و نمیتوانند استراتژی تدوین کنند که کاملاً از موفقیتآمیز بودن آن مطمئن باشند.
در سمت دیگر، بازاریابی داده محور قرار دارد که خود یک علم است و بر اساس قوانین مشخص و اصولی، نیاز مشتریان بادقت شناسایی شده و صاحبان کسبوکار میتوانند آنچه موردنظر مشتریان است را عرضه کنند. با استفاده از دادههای بهدستآمده از مخاطبان و مشتریان میتوان تجربه کاربری آنان را شخصیسازی کرده و همچنین مشتریان جدیدی جذب کرد. بهینهسازی مداوم استراتژیهای کسبوکار و کارآمد بودن آنها از دیگر مزایایی است که اهمیت Data-driven marketing را مشخصتر میکند.
مزایای بازاریابی داده محور
با کمک بازاریابی داده محور میتوان از اطلاعات جمع شده از مشتریان در تصمیمگیری به نتایج بهتری در کسبوکار دستیافت. بهبود تجربه مشتری، افزایش نرخ تبدیل مشتریان بالقوه به مشتریان حقیقی و کسب سهم مناسب از بازار از نتایج دادهکاوی در بازاریابی هستند. مهمترین مزایای بازاریابی داده محور عبارتاند از:
1. بهبود تجربه مشتریان
از طریق دادههای بهدستآمده از مشتریان میتوان خدمات یا محصولات را مطابق با نیاز، سلیقه و اولویت آنان تولید و عرضه کرد. بسیاری از برندهای بزرگ دنیا با استفاده از Data-driven marketing و نظرسنجیهایی که از مشتریان به عمل میآورند تلاش میکنند تا تجربه آنان را از خرید ارتقا بخشند.
2. بازاریابی داده محور؛ شناخت مخاطب هدف
با داشتن دادهها و اطلاعات بیشتر و دقیقتر درباره مخاطبان و مشتریان بالقوه میتوان درباره نیاز، سلیقه و خواست مشتریان اطلاعات دقیقتری کسب کرد. همچنین با کمک ابزارهایی مانند اتوماسیون بازاریابی داده محور نیز میتوان رفتارهای آینده مشتریان را نیز پیشبینی کرد.
3. شناخت کانال های ارتباطی
همانطور که گفتیم با استفاده از دادهها و اطلاعات جمعآوری شده از مشتریان میتوان از نیازها، خواستهها و اولویت مشتریان آگاه شد. یکی از راههای دستیابی به این اطلاعات کانالهای ارتباطی هستند. صاحبان کسبوکار و بازاریابان با استفاده از دادهها یاد میگیرند که از طریق کدام کانالهای ارتباطی میتوانند تعامل بهتری با مخاطبان داشته باشند. بازاریابان با اهرمسازی دادهها میتوانند به شبکههای ارتباطی مختلف دست یابند و ارتباطات را فراتر از چیزی مانند ایمیل گسترش دهند.
4. شخصی سازی از مزایای بازاریابی داده محور
تمرکز روی شخصیسازی تجربه کاربری برای ایجاد تعامل بیشتر با مشتریان اهمیت دارد. در بازاریابی داده محور میتوان با کمک دادههای جمعآوریشده تجربه کاربری را شخصیسازی کرد. بازاریابان با استفاده از این دادهها دید کلی درباره آنچه کاربران دوست دارند یا ندارند به دست میآورند.
با استفاده از این دادهها که بر مبنای ویژگیهای کاربر هستند ارتباط برند با هر کاربر شخصیسازی میشود. آمارها نشان داده است سازمانهایی که از استراتژیهای شخصیسازی استفاده میکنند دارای بازگشت سرمایه 8-5 برابری هستند که نشان دهنده اهمیت Data-driven marketing است.
اهمیت Data-driven marketing
بازاریابی داده محور یک رویکرد استراتژیک در بازاریابی است که با کمک اطلاعات و دادههای بهدستآمده از تعامل مشتریان و منابع مختلف به صاحبان کسبوکار و بازاریابان کمک میکند انگیزهها، رفتار، علایق و اولویتهای مشتریان را درک کنند.
اهمیت Data-driven marketing از آنجا پررنگتر میشود که بازاریابان با تجزیه و تحلیل عمیق دادهها میتوانند به بینشهای جدید و ارزشمندی درباره مشتریان دست یابند. درنتیجه استراتژیهای بازاریابی را شخصیسازی کرده و پیامهایی ایجاد میشود که بیشترین بازدهی سرمایه را در برابر سرمایهگذاری دارند. با استفاده از بازاریابی، نقش Data-driven marketing و تحلیل دادهها میتوان راهکارها و استراتژیهای هدفمندی برای جذب مشتریان و حفظ آنان پیدا کنیم.
تحلیل داده ها بر بازاریابی چه تأثیری دارد؟
همانطور که از نام آن مشخص است دادهها مبنای بازاریابی داده محور هستند. با استفاده از این اطلاعات ارزشمند دیدگاه مطمئنی نسبت به مشتریان پیدا کرده و میتوانیم برای آینده کسبوکار خود تصمیمهای آگاهانه بگیریم. درنتیجه اینکار منجر به بهینهسازی تلاشهای بازاریابی میشود. برای دستیابی به این هدف باید دادهها را بادقت تحلیل کرد. تأثیر تحلیل دادهها بر بازاریابی عبارتاند از:
- بازاریابی هدفمند
- درک مشتری
- سنجش و پیشبینی عملکرد
- بهینهسازی تجربه مشتری
- تعیین اهداف مشخص
- بهبود عملکرد بازاریابی
- هدفگذاری دقیق
- افزایش بهرهوری منابع
- تصمیمگیری مبتنی بر شواهد
چالش های Data-driven marketing
تحقیقات نشان داده است که 81 درصد از بازاریابان اجرای استراتژیهای دادهمحور را دشوار و پیچیده میدانند. چالشهایی که بازاریابان در این راه با آنها مواجه میشوند عبارتاند از:
1. جمعآوری داده ها
اولین مرحله در آغاز بازاریابی داده محور جمعآوری دادههای مشتریان است. مشکلی که بسیاری از بازاریابان در این مرحله دارند کجا و چگونگی جمع آوری دادهها است. همچنین برخی دیگر از بازاریابان از حجم بالای دادههای جمعآوری شده گیج و سردرگم میشوند. به دلیل اهمیت Data-driven marketing ابزارهای مختلف اتوماسیون بازاریابی وجود دارد که به طور خودکار دادههای مشتریان را جمعآوری و در پروفایلهای اختصاصی ذخیره میکنند.
2. استفاده از دادهها
دومین چالشی که بازاریابان در بازاریابی داده محور با آن روبهرو میشوند چگونگی استفاده از دادهها است. باتوجهبه اهمیت و نقش Data-driven marketing در بازار رقابتی امروز ابزارهای اتوماسیون نیز برای این کار وجود دارد که اطلاعات و تحلیلهای لازم را بهصورت خودکار استخراج میکنند. بازاریابان با استفاده از این تحلیلها میتوانند درباره کمپینهای بازاریابی خود تصمیمات لازم را اتخاذ کنند.
3. کیفیت داده ها
برای اتخاذ بهترین تصمیمات و استراتژی بازاریابی اثر بخش باید دادهها از کیفیت و اعتبار بالایی برخوردار باشند. ابعاد مختلفی مانند بهروز بودن دادهها، دقیق بودن، نمایش آماری و نمونهگیری مناسب و کاملبودن از ویژگیهای دادههای باکیفیت است. دادههایی بیکیفیت موجب میشوند تا درک درستی از نیاز مشتریان نداشته و در فرایند تصمیمگیری و تدوین استراتژی دچار خطا شویم.
پیاده سازی استراتژی های بازاریابی داده محور
تکیه بر دادهها و تحلیل دقیق آنها در فرایند بازاریابی برگ برنده بازاریابان و کسبوکارها در مقابل رقبا است. اجرای استراتژیهای بازاریابی داده محور به روشهای مختلف منجر به سودآوری و بهبود کسبوکار خواهد شد. متخصصان بازاریابی به اهمیت Data-driven marketing واقف هستند و درباره مراحل پیادهسازی آن اجماع نظر دارند. مراحل پیادهسازی استراتژیهای بازاریابی داده محور عبارتاند از:
1. شناسایی اهداف
اولین مرحله مربوط به شناسایی اهدافی است که میدانید با استفاده از استراتژی و اهمیت Data-driven marketing خواهید آورد. در بیشتر مواقع توصیه میشود از اهداف SMART استفاده کنید که ابتدای نام هرکدام از مشخصههای هدف هستند یعنی:
- اختصاصی: Specific
- قابلدستیابی: Achievable
- مرتبط: relevant
- دارای زمان: Timely
2. تعیین نوع هدف
دومین مرحله از پیادهسازی استراتژیهای بازاریابی داده محور، تعیین نوع هدف یا اهداف است. با درک نقش Data-driven marketing در جذب و حفظ مشتریان و متمایزشدن در بین رقبا میتوانید نوع هدف خود را در حوزههای مختلف مشخص کنید. زمینههایی مانند درآمد، سود، جذب مشتریان جدید، مدیریت تجربه مشتری دیجیتال یا ترکیبی از این موارد میتوانند باشند.
3. تشکیل تیم
در مرحله سوم باید یک تیم متخصص تشکیل دهید که اعضای آن برای تحلیل دادههای جمعآوری شده مهارت داشته باشند. برای تشکیل یک تیم متخصص باید اعضای بخشهای مختلف مانند بازاریابی، فناوری و امور مشتریان با یکدیگر همکاری کنند. در مرحله بعد باید پرسونای خریدار را طراحی کنید.
4. نوع داده ها
اهمیت Data-driven marketing در موفقیت در بازار بهاندازهای است که برای اجرای استراتژی بازاریابی داده محور باید نوع دادهها را تعیین کنید. بر اساس هدف کمپین بازاریابی خود میتوانید دادههای مربوط به تعامل کاربران در شبکههای اجتماعی، دادههای مربوط به جستجو، دادههای ذخیره شده توسط نرمافزار مدیریت مشتری و نتایج نظرسنجیها را بر اساس مدتزمان حضور کاربران در سایت جمعآوری کنید.
5. خودکار کردن گردش کار
باتوجهبه انبوه دادههای جمعآوری شده، حجم آنان بیشتر از توان پردازش و تحلیل معنادار توسط گروه است. به همین دلیل لازم است از ابزارهای خودکار برای امور مربوط به گردش کار استفاده کنید. این ابزارها علاوه بر اینکه سرعت کار را بالا میبرند دقت عمل زیادی نیز دارند که میزان خطاها را نیز کاهش میدهند.
6. انتخاب کانال های ارتباطی
مرحله دیگر از پیادهسازی استراتژی بازاریابی داده محور مربوط به انتخاب کانال ارتباطی بر اساس نتایج تحلیلها است. استفاده از کانالهای مختلف باید متناسب با نتایج حاصل از تحلیل دادهها باشد. بهعنوانمثال میتوان از تبلیغات کلیکی، بازاریابی محتوا یا ایمیل مارکتینگ استفاده کرد.
7. راه اندازی کمپین
با انجام تمام مراحل بالا شامل جمعآوری دادهها، هدفگذاری، خودکارسازی گردش کار، تشکیل تیم متخصص و انتخاب کانالهای ارتباطی تمامی مقدمات برای راهاندازی کمپین آماده شده است. با شروع کار کمپین نتایج را بررسی و نرخ بازگشت سرمایه را محاسبه کنید.
چگونه بازاریابی داده محور به رشد کسب و کار کمک می کند؟
همانطور که گفته شد بازاریابی داده محور با جمعآوری اطلاعات درباره نیاز، سلیقه و اولویت مشتریان میتواند آنچه مورد خواست و علاقه آنان است تولید و عرضه کند. بازاریابی دادهمحور با بهینهسازی نرخ تبدیل موجب افزایش فروش میشود. از طرف دیگر تبلیغات هدفمند از دیگر موارد اهمیت Data-driven marketing است که موجب میشود تبلیغات بازدهی بیشتری داشته باشند؛ زیرا اطلاعات دقیقتری از مشتریان داریم.
کسب اطلاعات بهتر و دقیق از مشتریان منجر به تولید محتوای ارزشمند و باکیفیت میشود که درنتیجه محتوای تولیدشده میتواند به دغدغه و سؤالات مشتریان پاسخهای شفافی داده و تعامل آنان با برند افزایش مییابد. درنهایت اینکه با دادههایی که از مشتریان به دست آوردهایم و تحلیل دادهها میتوان تصویر واضحی از پرسونای مشتری ترسیم کرده و در جهت جلب رضایت و عرضه محصولی متناسب با خواست آنان اقدام کرد.
جمعبندی
بازاریابی و تبلیغات از اصول مهم تجارت برای دستیابی به سود مناسب و موفقیت در کسبوکار است. در دنیای تجارت امروزی بازاریابی داده محور نقش مهمی در جذب و حفظ مشتریان و پیروزی در بازار رقابتی دارد. در بازاریابی دادهمحور با استفاده از اطلاعات جمعآوری شده از کاربران و مشتریان میتوان دیدگاه درستی درباره عادات خرید مشتریان به دست آورده و استراتژیهای بازاریابی را بر اساس درخواست، نیاز یا علاقه مشتریان طراحی کرد.
اهمیت Data-driven marketing از آنجا بیشتر آشکار میشود که بازاریابان با تجزیهوتحلیل دادهها میتوانند به بینشهای جدید و ارزشمندی درباره مشتریان دست دستیافته آنها در جهت تدوین استراتژیهای مؤثر استفاده کنند. سنجش و پیشبینی عملکرد، بهینهسازی تجربه مشتری، هدفگذاری دقیق و افزایش بهرهوری منابع همگی نشاندهنده نقش Data-driven marketing هستند.
دکتر علی ناصرحجتی از مدیران و مشاوران حوزه کسبوکار، مارکتینگ و دیجیتال مارکتینگ هستند که با داشتن تحصیلات آکادمیک و 17 سال تجربه کاری استراتژیها و راهکارهای مؤثری برای پیشرفت کسبوکارهای مختلف تدوین میکنند. برای کسب اطلاعات بیشتر و دریافت مشاوره به صفحه تماس با من مراجعه کنید.
نوعی از بازاریابی که در آن از دادههای حاصل از تعامل با مشتریان استفاده میشود تا به دیدگاهی جامع از پرسونای مشتری دست یابیم.
هدفگذاری دقیق، سنجش و بهبود عملکرد، درک مشتری، افزایش بهرهوری منابع و…
جمعآوری دادهها، چگونگی استفاده از دادهها و کیفیت دادهها