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, a także całego procesu projektowania (data driven design), 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.