Большие данные находятся в авангарде цифровой революции. Для маркетологов они вносят значительный вклад в привлечение клиентов, оптимизацию ценообразования, маркетинговые кампании на основе данных и многое другое.
Ключевая статистика больших данных
1. По прогнозам, рынок больших данных вырастет на 20%, достигнув к 2023 году оценочной стоимости в 103 миллиарда долларов.
2. Около 43% компаний вносят существенные изменения в свою структуру, чтобы использовать преимущества больших данных. На базовом уровне большие данные помогают лучше понимать клиентов и принимать обоснованные решения для повышения производительности и рентабельности инвестиций. Но как именно компании используют большие данные?
5 примеров, как компании используют большие данные для повышения эффективности маркетинга
Улучшение привлечения и удержания клиентов, предоставляя более релевантный контент.
Анализ данных о потребителях может раскрыть множество идей, которые помогут маркетологам предоставлять более релевантный контент аудитории.
Потребители будут взаимодействовать только с контентом, который соответствует их интересам и потребностям. Получение ориентированного понимания тем и типов контента, который аудитория находит наиболее привлекательным, является одним из ключевых способов использования больших данных для маркетологов.
Важно не ограничиваться просмотром сайта и контента социальных сетей как статического маркетингового актива, который одинаков для всех потенциальных клиентов. Персонализированный контент жизненно важен как для привлечения клиентов, так и для их удержания.
С таким большим количеством контента, конкурирующего за внимание потребителей, компании, которые могут предоставлять персонализированный контент, имеют явное конкурентное преимущество. По некоторым данным, лояльность к бренду среди миллениалов увеличивается в среднем на 28% в результате персонализированного маркетингового контента.
Персонализация электронной коммерции.
Большие данные оказывают огромное влияние на электронную коммерцию и на то, как бренды могут получать больше доходов от онлайн-продаж. Аналитику больших данных можно использовать для прогнозирования предпочтений пользователей, персонализации продуктов, предложения соответствующих рекомендаций и оптимизации цен для максимизации прибыли.
Согласно McKinsey, повышение цены на 1% может привести к увеличению операционной прибыли на 8,7%, если не произойдет падения объема продаж. Оптимизация цен – одно из самых привлекательных способов использования больших данных. Анализ рыночных данных, истории продаж и отчетов компании может выявить оптимальные цены для достижения максимальной прибыли.
Предложение соответствующих рекомендаций – еще одно ключевое использование больших данных. Когда дело доходит до возможностей дополнительных и перекрестных продаж, компании могут использовать аналитику больших данных для обработки данных о поведении, предпочтениях и истории покупок потребителей, чтобы создавать рекомендации по продуктам, которые очень актуальны и персонализированы для потребителя. Потребители на 40% чаще просматривают продукты, рекомендованные на основе информации, которой они поделились с компанией.
Оптимизация кампании и сокращение затрат.
Для связи с потребителями маркетологам необходимо конкурировать за все большее количество каналов. Это создает серьезные проблемы, когда дело доходит до атрибуции и распределения маркетинговых бюджетов для улучшения рентабельности инвестиций.
Поскольку путь покупателя фрагментирован, а потребители переключаются между каналами, прежде чем совершить покупку, нелегко определить, какие каналы являются наиболее эффективными.
Большие данные могут помочь маркетологам лучше понять, какие каналы обеспечивают наилучшие результаты, и распределить свой бюджет. Моделирование атрибуции позволяет маркетологам составить карту пути покупателя для сегментов аудитории и предсказать, какие точки взаимодействия вносят больший вклад в продвижение покупателя и увеличение продаж.
Такой подход, основанный на данных, может выявить пробелы в содержании и области, на которые ранее не обращали внимания. Результат – более эффективные маркетинговые кампании и лучшее распределение бюджета.
Снижение затрат – одно из ключевых применений больших данных. По данным Invespcro, 83% маркетологов, использующих кампании на основе данных, обеспечивают в 5 раз большую рентабельность инвестиций на маркетинг.
Более адресная реклама.
Имея доступ к данным о предпочтениях и поведении потребителей, а также о внешних влияющих факторах, маркетологи могут создавать более адресную рекламу.
Анализ того, как люди взаимодействуют с брендом, может выявить закономерности и тенденции, которые сделают рекламу более актуальной и привлекательной для потребителей. Благодаря углубленному обзору характеристик и профиля сегментов целевой аудитории можно находить похожие аудитории, чтобы ориентироваться на похожих людей, которым еще предстоит взаимодействовать с брендом.
Более точный таргетинг и персонализация повышают эффективность рекламы и помогают сократить расходы на рекламу на потерянные клики. Потребители выигрывают от получения релевантной рекламы, а бренд выигрывает от повышения эффективности и рентабельности инвестиций.
Аналитика больших данных помогает компаниям лучше, чем когда-либо, понимать потребности клиентов и принимать более обоснованные решения для повышения эффективности.
Лучшее тестирование.
Способность обрабатывать и извлекать идеи из огромных объемов данных за короткий период времени позволяет маркетологам проводить тестирование в масштабах, значительно превосходящих то, что было возможно ранее. Масштабирование и повышение точности тестирования – одно из наиболее эффективных способов использования больших данных.
Вместо того чтобы тестировать один вариант маркетингового актива, тестирование может включать в себя несколько вариантов и точек данных, чтобы получить гораздо более действенные и убедительные выводы.
Например, варианты целевой страницы можно протестировать с несколькими сегментами аудитории. Демографические данные, предыдущие взаимодействия с сайтом и другие источники данных могут быть проанализированы, чтобы определить, какие варианты наиболее эффективны для определенных сегментов аудитории.
Аналитика больших данных увеличивает масштаб и точность тестирования, а автоматизация маркетинга позволяет использовать эту информацию для повышения эффективности маркетинговых усилий.
Большие данные становятся неотъемлемым инструментом для бизнеса и важным компонентом стека маркетинговых технологий. Благодаря способности анализировать данные из разрозненных источников, маркетологи могут быть более актуальными и полезными для аудитории.
Создавая сообщения, продукты и контент, которые находят отклик, маркетологи могут использовать большие данные, чтобы приблизить бренд к потребителям, а также улучшить жизнь клиентов. В результате маркетологи могут повысить рентабельность инвестиций, увеличить удержание клиентов и получить преимущество перед конкурентами.