Data Driven Marketing – czym jest marketing oparty na danych?

Data Driven Marketing staje się coraz popularniejszym podejściem do planowania strategii marketingowych. Twarde dane przekładają się z reguły na lepsze wyniki biznesowe.

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest Data Driven Marketing?
• Jak wygląda proces Data Driven Marketing?
• Co można zyskać dzięki Data Driven Marketingowi?
• Na co uważać w Data Driven Marketingu?
• Jakich narzędzi używa się w Data Driven Marketingu?

Obejmuje to zarówno zbieranie danych z różnych źródeł (strony internetowe, media społecznościowe), jak i ich analizę, aby zrozumieć wzorce i tendencje. Jest to coraz bardziej popularne podejście do marketingu – 87% marketingowców twierdzi, że dane to najcenniejszy zasób w ich branży, a 40% marek zamierza zwiększyć budżety na Data Driven Marketing^[1].

Dane można wykorzystać do segmentacji klientów na różne grupy docelowe i dostosowania komunikacji marketingowej, oferując bardziej spersonalizowane treści. Wykorzystując techniki takie jak uczenie maszynowe, marketingowcy mogą przewidywać przyszłe zachowania klientów. Analiza danych również zrozumieć, które kampanie reklamowe są najbardziej efektywne i jak klienci poruszają się przez różne punkty styku z marką. Sprawia to, że 64% dyrektorów marketingu uważa, że Data Driven Marketing jest niezwykle istotny we współczesnej gospodarce^[2].

Data Driven Marketing to proces wykorzystywania zbieranych i analizowanych danych na temat klientów i ich zachowań, aby kierować i optymalizować strategie marketingowe. Umożliwia to tworzenie bardziej spersonalizowanych kampanii i lepszego dostosowania komunikacji do indywidualnych potrzeb i preferencji klientów.

Definicja Data Driven Marketingu.

Skuteczny marketing oparty na danych wymaga precyzyjnego mierzenia i monitorowania wyników. Jest to istotne narzędzie, które może prowadzić do bardziej wydajnych kampanii marketingowych, ale należy pamiętać, by proces zbierania i wykorzystywania danych odbywał się zgodnie z obowiązującymi przepisami o ochronie danych. Trzeba tez podkreślić, że skuteczność marketingu opartego na danych zależy od jakości gromadzonych informacji, umiejętności analizy oraz zdolności do przekształcenia wyników w działania.

Data Driven Marketing i klasyczny marketing mają te same cele (promowanie produktów i usług oraz zwiększanie świadomości marki), ale wykorzystują różne kanały marketingowe i taktyki, aby je osiągnąć. Warto też podkreślić, że różnice między nimi są znaczące. Data Driven Marketing polega na analizie i wykorzystaniu dużych ilości danych klientów, co umożliwia głęboką segmentację rynku i spersonalizowanie komunikacji, a także pozwala precyzyjnie i w czasie rzeczywistym mierzyć efektywność kampanii. Skupia się często on na kanałach, takich jak media społecznościowe i reklama w wyszukiwarkach.

Z kolei marketing tradycyjny może nie angażować się w tak zaawansowaną analizę danych i być bardziej zorientowany na dotarcie do jak największej grupy ludzi. Często polega też na bardziej tradycyjnych kanałach, takich jak telewizja, radio i druk, i jest mniej elastyczny w swoim podejściu.

Oto jak może to wyglądać w praktyce:

Gromadzenie danych – Data Driven Marketing rozpoczyna się od zbierania danych z różnych źródeł, takich jak strony internetowe, aplikacje mobilne, media społecznościowe, zakupy online i inne punkty styku z klientem – robi to 88% marketerów^[3]. Te informacje stanowią podstawę dla analizy zachowań i preferencji konsumentów. Dane gromadzone są w hurtowniach danych takich jak Google Big Query i następnie analizowane i przetwarzane.

Integracja i przetwarzanie danych – dane są następnie integrowane i przetwarzane, aby zapewnić spójność i jakość. Proces ten może obejmować czyszczenie danych, usuwanie duplikatów, normalizację i zapewnienie, że są one odpowiednio sformatowane i gotowe do analizy. Ta faza jest kluczowa dla uzyskania wiarygodnych wyników, ponieważ upewnienie się, że dane są wolne od błędów i nieścisłości, pozwala na lepsze zrozumienie zachowań klientów i tworzenie bardziej skutecznych strategii marketingowych.

Analiza danych – wykorzystując zaawansowane narzędzia analityczne i techniki, takie jak uczenie maszynowe, dane są analizowane, aby zrozumieć wzorce, tendencje i segmenty wśród klientów. Nie tylko dostarcza to cennych informacji, ale także prowadzi do ciągłego rozwoju i udoskonalania stosowanych technik analizy danych, co pozwala jeszcze bardziej precyzyjne docierać do różnych grup odbiorców.

Personalizacja i segmentacja – na podstawie analizy marketingowcy mogą dostosować komunikaty i oferty do różnych segmentów klientów. Dzięki zrozumieniu wzorców i tendencji wśród różnych grup kampanie można zoptymalizować tak, aby przemawiały bezpośrednio do określonych interesów i potrzeb. Zwiększa to szanse zaangażowania klientów oraz buduje zaufanie i lojalność, przekładając się na wyższe ROI – według badań nawet do ośmiu razy większe niż w przypadku innych form marketingu^[4] – i większe zadowolenie klientów.

Kampanie i realizacja – dzięki wykorzystaniu zgromadzonych informacji można tworzyć kampanie dla różnych kanałów. Zindywidualizowane działania marketingowe odzwierciedlają zrozumienie unikalnych potrzeb i zachowań różnych segmentów. Wybór kanałów i technik komunikacji jest zwykle dokładnie dostosowany do specyfiki grupy docelowej, a kampanie często bardziej rezonują z odbiorcami i uzależniony od osiąganych wyników. W naszej pracy przede wszystkim posługujemy się takimi wskaźnikami wydajności jak:

• CPS – koszt pojedynczej sprzedaży
• CPA – koszt pojedynczej akcji
• CPC – koszt kliknięcia
• CPM – koszt tysiąca wyświetleń
• CTR – współczynnik kliknięć
• Liczba dodań do koszyka / Koszt dodania do koszyka
• Zakupy / Koszt zakupu
• ROAS
• ERS
• ROI
• Współczynnik konwersji
• Koszt kliknięcia
• Koszt wyświetlenia strony docelowej
• Częstotliwość wyświetleń reklamy
• Współczynnik odrzuceń (bounce rate)

i inne.

Mierzenie i optymalizacja – po uruchomieniu kampanii konieczne są śledzenie wskaźników wydajności i pomiar wyników w czasie rzeczywistym. Dzięki temu można strategie marketingowe w odpowiedzi na rzeczywiste wyniki, co pozwala szybko reagować na zmiany w zachowaniach klientów, konkurencji na rynku lub innych czynników wpływających na skuteczność kampanii. Przekłada się to na większą oszczędność zasobów, ponieważ środki można przekierować tam, gdzie są najbardziej potrzebne i skuteczne.

Zgodność z prawem – ważne jest także, aby cały proces był zgodny z obowiązującymi przepisami o ochronie danych, takimi jak GDPR (RODO) w Europie. Zapewnia to, że wszystkie zebrane i przetworzone dane są zarządzane z należytą starannością i zgodnie z prawem, co chroni prywatność klientów i utrzymuje zaufanie do marki.

Dzięki integracji różnorodnych źródeł informacji, takich jak zachowania na stronie internetowej, zakupy online czy interakcje w mediach społecznościowych, Data Driven Marketing dostarcza pełniejszego obrazu klienta. Złożone zrozumienie jego potrzeb i preferencji pozwala tworzyć spersonalizowane i angażujące komunikaty, co prowadzi m.in. do zwiększenia konwersji i poprawy doświadczenia użytkownika – według danych 49% marketingowców używa danych w tym celu^[5].

Marketing oparty na danych pozwala śledzić wydajność kampanii w czasie rzeczywistym, a możliwość bieżącej optymalizacji oznacza, że zasoby wykorzystuje się tam, gdzie są najbardziej skuteczne, zwiększając zwrot z inwestycji (ROI). Ponadto zgodność z przepisami o ochronie danych, takimi jak GDPR, zapewnia, że proces jest zarządzany z należytą starannością, co nie tylko chroni prywatność klientów, ale także buduje zaufanie do marki.

Data Driven Marketing reprezentuje nowoczesne, analityczne podejście do marketingu, które łączy naukową precyzję z kreatywnością. Jest to nie tylko bardziej efektywna metoda dotarcia do odbiorców, ale także bardziej zrównoważona i odpowiedzialna, dostarczająca wartości zarówno dla przedsiębiorstwa, jak i jego klientów.

Ich zebranie z różnych źródeł i późniejsza integracja mogą być skomplikowane, zwłaszcza gdy informacje pochodzą z różnorodnych systemów i platform. Dane muszą nie tylko być zebrane, ale także oczyszczone, przetworzone i sformatowane w sposób zapewniający spójność i jakość.

Analiza danych także może stanowić wyzwanie. Wykorzystanie zaawansowanych narzędzi i technik analitycznych wymaga specjalistycznej wiedzy i umiejętności. Interpretacja i przekształcanie surowych informacji w użyteczne wymaga zaawansowanego zrozumienia i biegłości w dziedzinie analizy danych. Należy przy tym zachować zgodność z przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO, co kluczowe dla utrzymania zaufania klientów i unikania potencjalnych sankcji prawnych.

Wreszcie nie można zapominać o wyzwaniach związanych z zarządzaniem zmianą w organizacji. Implementacja podejścia zorientowanego na dane może wymagać znacznej modyfikacji istniejących procesów i kultury organizacyjnej. Osiągnięcie pełnego wsparcia i zrozumienia na wszystkich szczeblach organizacji może z kolei być procesem długotrwałym i skomplikowanym.

Wybór odpowiednich zależy od specyfiki organizacji, celów marketingowych i dostępnych zasobów. W Data Driven Marketingu najczęściej stosuje się:

• Platformy do zarządzania danymi (DMPs) – zbierają i analizują dane z różnych źródeł, zapewniając jednolite i spójne zrozumienie klientów. Przykłady to Adobe Audience Manager i Oracle BlueKai.
• Narzędzia analityczne – takie jak Google Analytics czy Adobe Analytics śledzą zachowania użytkowników na stronach internetowych i w aplikacjach mobilnych, dostarczając danych na temat interakcji i zainteresowań użytkowników.
• Uczenie maszynowe i narzędzia do analizy dużych danych – technologie takie jak TensorFlow i Apache Hadoop umożliwiają zaawansowaną analizę i modelowanie danych, co przekłada się na dogłębne zrozumienie wzorców i trendów.
• Platformy automatyzacji marketingu – takie jak HubSpot i Marketo pozwalają automatyzować kampanie i personalizować komunikację oraz wykorzystywać zebrane dane do celowania w określone segmenty.
• Narzędzia do zarządzania relacjami z klientami (CRM) – takie jak Salesforce i Microsoft Dynamics łączą dane sprzedażowe, marketingowe i obsługi klienta, zapewniając pełny obraz interakcji z klientem. Jest to jedno z najpopularniejszych narzędzi stosowanych w Data Driven Marketingu; używa go 58% marketerów^[6].
• Narzędzia do zarządzania zgodnością z przepisami – ochrona danych i zgodność z przepisami są kluczowe w Data Driven Marketingu, więc narzędzia takie jak OneTrust odgrywają ważną rolę w zarządzaniu zgodnością.
• Narzędzia do optymalizacji konwersji (CRO) – takie jak Optimizely i Unbounce pozwalają testować różne wersje stron i treści, aby zrozumieć, co najbardziej odpowiada odbiorcom.
• Narzędzia do monitorowania mediów społecznościowych – Hootsuite czy Sprout Social śledzą interakcje w mediach społecznościowych, dostarczając danych na temat tego, jak odbiorcy reagują na treści.