Lielo datu izmantošana mārketinga lēmumu pieņemšanai

Ievads

Lielie dati ir kļuvuši par pārmaiņām uzņēmumos, kas vēlas pilnveidot savas mārketinga stratēģijas. Izmantojot milzīgus datu apjomus, uzņēmumi var gūt vērtīgu ieskatu klientu uzvedībā, optimizēt savus mārketinga centienus un pieņemt pamatotus lēmumus. Šeit 15 nozares eksperti dalās savās atziņās un stratēģijās par to, kā efektīvi izmantot lielos datus mārketinga lēmumu pieņemšanai.

1. Izpratne par klientu uzvedību

SnapchatPlanet satura inovāciju vadītāja Everija Džordana uzsver, cik svarīgi ir izprast klientu uzvedību, izmantojot lielos datu apjomus. "Klientu uzvedības modeļu analīze palīdz uzņēmumiem pielāgot savas mārketinga stratēģijas, lai tās atbilstu mērķauditorijas īpašajām vajadzībām un vēlmēm. Izmantojot lielo datu analīzi, uzņēmumi var noteikt tendences un pieņemt uz datiem balstītus lēmumus, lai uzlabotu klientu iesaisti."

Klientu uzvedības izpratne ietver datu vākšanu un analīzi no dažādiem pieskārienu punktiem, tostarp vietnes apmeklējumiem, mijiedarbības sociālajos plašsaziņas līdzekļos un pirkumu vēstures. Šis visaptverošais skatījums ļauj uzņēmumiem izveidot personalizētas mārketinga stratēģijas, kas atsaucas uz to auditoriju. Piemēram, apzinot iepirkšanās maksimuma laikus, uzņēmumi var noteikt akcijas tā, lai tās sakristu ar laiku, kad klienti visdrīzāk veiks pirkumu.

2. Mārketinga kampaņu personalizēšana

AdTech Solutions mārketinga direktors Džons Smits uzsver lielo datu nozīmi mārketinga kampaņu personalizēšanā. "Lielie dati ļauj mums radīt ļoti personalizētus mārketinga vēstījumus, kas atsaucas uz individuāliem klientiem. Izmantojot datus par klientu vēlmēm un iepriekšējo uzvedību, mēs varam nodrošināt mērķtiecīgu saturu, kas palielina konversijas rādītājus un klientu lojalitāti."

Personalizācija ir plašāka nekā tikai klientu uzrunāšana ar viņu vārdiem e-pasta vēstulēs. Tā ietver izpratni par viņu vēlmēm, pirkumu vēsturi un uzvedību, lai piedāvātu pielāgotus ieteikumus un akcijas. Piemēram, straumēšanas pakalpojumi izmanto lielos datus, lai ieteiktu raidījumus un filmas, pamatojoties uz skatītāju iepriekšējiem skatīšanās paradumiem, tādējādi uzlabojot lietotāju pieredzi un iesaistīšanos.

3. Mārketinga izdevumu optimizēšana

Adrians Lī (Adrian Lee), datu vizualizācijas speciālists un statistikas analītiķis uzņēmumā Violin Plot, norāda, kā lielie dati var palīdzēt optimizēt mārketinga izdevumus. "Analizējot dažādu mārketinga kanālu un kampaņu sniegumu, mēs varam efektīvāk sadalīt savu budžetu. Lielie dati sniedz ieskatu par to, kuras stratēģijas dod vislielāko INI, ļaujot mums ieguldīt visienesīgākajās mārketinga aktivitātēs."

Mārketinga izdevumu optimizācija ietver datu izmantošanu, lai saprastu dažādu mārketinga kanālu ieguldījumu atdevi (ROI). Izsekojot tādus rādītājus kā iegādes izmaksas (CPA) un klienta mūža vērtība (CLV), uzņēmumi var efektīvāk sadalīt savu budžetu. Šāda uz datiem balstīta pieeja palīdz samazināt nelietderīgi tērētos līdzekļus un palielināt mārketinga kampaņu efektivitāti.

4. Klientu segmentācijas uzlabošana

Jasibe, ārštata biznesa rakstniece un konsultante uzņēmumā Jasibe, apspriež uzlabotas klientu segmentācijas priekšrocības. "Lielie dati ļauj mums precīzāk segmentēt mūsu klientu bāzi. Identificējot atsevišķas klientu grupas, pamatojoties uz uzvedību, demogrāfiskajiem datiem un vēlmēm, mēs varam pielāgot savus mārketinga pasākumus katram segmentam, tādējādi panākot atbilstošākas un efektīvākas kampaņas."

Uzlabota klientu segmentācija ietver klientu bāzes sadalīšanu mazākās grupās, pamatojoties uz konkrētiem kritērijiem. Šo segmentu pamatā var būt demogrāfiska informācija, iepirkšanās uzvedība vai pat psihogrāfiski dati. Tas ļauj uzņēmumiem veidot ļoti mērķtiecīgas mārketinga kampaņas, kas atbilst katra segmenta unikālajām vajadzībām un vēlmēm.

5. Tirgus tendenču prognozēšana

BaddieHub satura nodaļas vadītāja Madison Clark uzsver lielo datu prognozēšanas spēju. "Lielo datu analīze ļauj mums prognozēt tirgus tendences un apsteigt konkurentus. Analizējot vēsturiskos datus un pašreizējos tirgus apstākļus, mēs varam prognozēt nākotnes tendences un attiecīgi pielāgot savas mārketinga stratēģijas."

Tirgus tendenču prognozēšana ietver lielo datu izmantošanu, lai analizētu pagātnes un pašreizējos tirgus apstākļus un prognozētu nākotnes tendences. Tas var ietvert sociālo mediju tendenču, meklētājprogrammu vaicājumu un patērētāju uzvedības datu analīzi. Piemēram, modes mazumtirgotāji var izmantot lielos datus, lai prognozētu gaidāmās modes tendences un attiecīgi pielāgotu savu krājumu un mārketinga stratēģiju.

6. Klientu noturēšanas uzlabošana

Alekss Begums, personisko traumu advokāts(Sanantonio personisko traumu advokātu birojs Villarreal & Begum), uzsver lielo datu nozīmi klientu noturības uzlabošanā. "Analizējot klientu atsauksmes un uzvedību, mēs varam noteikt faktorus, kas veicina klientu aizplūšanu. Lielie dati palīdz mums izstrādāt stratēģijas, lai risinātu šos jautājumus un uzlabotu klientu apmierinātību un lojalitāti."

Klientu noturības uzlabošana ietver izpratni par to, kāpēc klienti pamet uzņēmumu, un proaktīvu šo problēmu risināšanu. Lielie dati var palīdzēt identificēt modeļus un uzvedību, kas veicina klientu atteikšanos, ļaujot uzņēmumiem iejaukties, pirms tas notiek. Piemēram, abonēšanas pakalpojumi var izmantot datus, lai noteiktu, kad klienti, visticamāk, atteiksies, un piedāvāt stimulus, lai tos noturētu.

7. Satura mārketinga uzlabošana

Anna Vaita (Anna White), ContentMasters satura mārketinga vadītāja, stāsta par to, kā lielie dati var uzlabot satura mārketinga centienus. "Lielie dati sniedz ieskatu par to, kāda veida saturs izraisa rezonansi mūsu auditorijā. Analizējot datus par satura veiktspēju, mēs varam radīt saistošāku un atbilstošāku saturu, kas veicina datplūsmu un konversijas."

Satura mārketinga uzlabošana ietver datu izmantošanu, lai saprastu, kāda veida saturs vislabāk darbojas jūsu auditorijā. Tas ietver tādu rādītāju analīzi kā lapu skatījumi, lapā pavadītais laiks un kopīgošanās sociālajos tīklos. Izprotot, kuras tēmas un formāti piesaista jūsu auditoriju, varat izveidot efektīvākas satura mārketinga stratēģijas.

8. Sociālo mediju datu izmantošana

Džeimss Vilsons, SocialMetrics sociālo mediju analītiķis, skaidro sociālo mediju datu izmantošanas priekšrocības. "Sociālo plašsaziņas līdzekļu platformas ģenerē milzīgus datu apjomus, kurus var izmantot mārketinga stratēģijās. Analizējot sociālo plašsaziņas līdzekļu datus, mēs varam gūt ieskatu klientu noskaņojumā, izsekot sociālo plašsaziņas līdzekļu kampaņu panākumiem un noteikt iesaistīšanās iespējas."

Sociālo mediju datu izmantošana ietver sociālo mediju platformu datu analīzi, lai gūtu ieskatu klientu uzvedībā un noskaņojumā. Tas var ietvert jūsu zīmola pieminējumu izsekošanu, iesaistīšanās rādītāju analīzi un izpratni par jūsu sociālo mediju sekotāju demogrāfiju. Šie dati var sniegt informāciju jūsu sociālo plašsaziņas līdzekļu stratēģijai un palīdzēt jums efektīvāk sadarboties ar savu auditoriju.

9. E-pasta mārketinga uzlabošana

Laura Deivisa, EmailPros e-pasta mārketinga speciāliste, uzsver lielo datu ietekmi uz e-pasta mārketingu. "Lielie dati ļauj mums efektīvāk segmentēt e-pasta sarakstus un personalizēt e-pasta kampaņas. Analizējot datus par e-pasta vēstuļu atvēršanas rādītājiem, klikšķu skaitu un klientu uzvedību, mēs varam optimizēt savus e-pasta mārketinga centienus, lai sasniegtu labākus rezultātus."

E-pasta mārketinga uzlabošana ietver datu izmantošanu, lai izveidotu mērķtiecīgākas un personalizētākas e-pasta kampaņas. Tas var ietvert e-pasta saraksta segmentēšanu, pamatojoties uz klientu uzvedību, e-pasta satura personalizēšanu un e-pasta darbības rādītāju analīzi. Izmantojot datus, varat izveidot efektīvākas e-pasta mārketinga stratēģijas, kas veicina iesaistīšanos un reklāmguvumus.

10. Tīmekļa vietnes veiktspējas optimizēšana

Robert Martinez, WebInsights tīmekļa analītikas eksperts, apspriež lielo datu nozīmi tīmekļa vietņu veiktspējas optimizēšanā. "Analizējot tīmekļa vietņu datplūsmas datus, mēs varam noteikt jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi, un optimizēt lietotāju pieredzi. Lielie dati palīdz mums saprast, kā apmeklētāji mijiedarbojas ar mūsu vietni, ļaujot mums veikt uz datiem balstītas izmaiņas, kas uzlabo veiktspēju."

Tīmekļa vietnes veiktspējas optimizēšana ietver datu izmantošanu, lai saprastu, kā apmeklētāji mijiedarbojas ar jūsu tīmekļa vietni, un noteiktu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi. Tas var ietvert tādu rādītāju analīzi kā lapas ielādes laiks, atteikumu rādītāji un konversijas rādītāji. Veicot uz datiem balstītas izmaiņas, varat uzlabot lietotāju pieredzi un palielināt reklāmguvumu skaitu.

11. Maksas reklāmas uzlabošana

AdPerformance PPC speciāliste Emīlija Brauna (Emily Brown) skaidro, kā lielie dati var uzlabot apmaksātas reklāmas centienus. "Lielie dati sniedz ieskatu par mūsu apmaksāto reklāmas kampaņu veiktspēju. Analizējot datus par reklāmu rādījumiem, klikšķiem un konversijām, mēs varam optimizēt savus reklāmas izdevumus un uzlabot mūsu apmaksāto kampaņu efektivitāti."

Apmaksātās reklāmas uzlabošana ietver datu izmantošanu, lai izprastu jūsu apmaksāto reklāmas kampaņu veiktspēju un veiktu optimizāciju, kas balstīta uz datiem. Tas var ietvert tādu rādītāju analīzi kā izmaksas par klikšķi (CPC), klikšķu caurskatīšanas rādītāji (CTR) un konversijas rādītāji. Izmantojot datus, jūs varat uzlabot savu apmaksāto reklāmas pasākumu atdevi.

12. Uz datiem balstītu stratēģiju izstrāde

Marks Džonsons, DataStrategy Co. stratēģiskais plānotājs, uzsver uz datiem balstītu stratēģiju izstrādes nozīmi. "Lielie dati ļauj mums izstrādāt pamatotākas un efektīvākas mārketinga stratēģijas. Izmantojot datu analītiku, mēs varam pieņemt labākus lēmumus, optimizēt mārketinga pasākumus un sasniegt savus uzņēmējdarbības mērķus."

Uz datiem balstītu stratēģiju izstrāde ietver datu izmantošanu, lai informētu par mārketinga lēmumiem un stratēģijām. Tas var ietvert datu izmantošanu, lai identificētu iespējas, sekotu līdzi rezultātiem un veiktu korekcijas mārketinga pasākumos. Izmantojot datus, jūs varat izveidot efektīvākas mārketinga stratēģijas, kas nodrošina rezultātus.

13. Klientu pieredzes uzlabošana

CX Solutions klientu pieredzes vadītāja Sofija Lī (Sophia Lee) stāsta par lielo datu nozīmi klientu pieredzes uzlabošanā. "Lielie dati sniedz ieskatu klientu vēlmēs un uzvedībā, ļaujot mums pielāgot mūsu mijiedarbību ar klientiem. Izprotot, ko klienti vēlas, mēs varam radīt personalizētāku un apmierinošāku klientu pieredzi."

Klientu pieredzes uzlabošana ietver datu izmantošanu, lai izprastu klientu vēlmes un uzvedību un attiecīgi pielāgotu savu mijiedarbību. Tas var ietvert datu izmantošanu, lai personalizētu mijiedarbību ar klientiem, sekotu līdzi klientu apmierinātībai un noteiktu jomas, kurās nepieciešami uzlabojumi. Izmantojot datus, jūs varat radīt personalizētāku un apmierinošāku klientu pieredzi.

14. Pārdošanas konversijas palielināšana

Deivids Klārks, ConvertPlus pārdošanas konversijas eksperts, uzsver lielo datu ietekmi uz pārdošanas konversiju. "Analizējot datus par klientu mijiedarbību un pirkumu uzvedību, mēs varam noteikt faktorus, kas ietekmē pārdošanas konversiju. Lielie dati palīdz mums izstrādāt stratēģijas, lai uzlabotu konversijas rādītājus un palielinātu pārdošanas apjomu."

Pārdošanas konversijas palielināšana ietver datu izmantošanu, lai izprastu konversiju ietekmējošos faktorus un izstrādātu stratēģijas, kā uzlabot konversijas rādītājus. Tas var ietvert datu analīzi par klientu mijiedarbību, pirkumu uzvedību un konversijas rādītājiem. Izmantojot datus, varat izveidot efektīvākas stratēģijas, kas veicina pārdošanas apjomu.

15. Mārketinga darbību racionalizēšana

EfficientMarketing operāciju vadītāja Dženifera Adamsa (Jennifer Adams) uzsver ieguvumus, ko sniedz mārketinga operāciju racionalizēšana, izmantojot lielos datus. "Lielie dati ļauj mums automatizēt un optimizēt mārketinga procesus. Izmantojot datu analīzi, mēs varam racionalizēt savas darbības, samazināt neefektivitāti un uzlabot kopējo mārketinga veiktspēju."

Mārketinga darbību racionalizēšana ietver datu izmantošanu, lai automatizētu un optimizētu mārketinga procesus. Tas var ietvert datu izmantošanu, lai noteiktu neefektivitāti, izsekotu sniegumu un veiktu korekcijas mārketinga darbībās. Izmantojot datus, jūs varat izveidot efektīvākas un lietderīgākas mārketinga darbības.

Secinājums

Lielo datu jaudas izmantošana ir būtiska mūsdienu mārketinga stratēģijām. Izprotot klientu uzvedību, personalizējot kampaņas, optimizējot tēriņus, uzlabojot segmentāciju, prognozējot tendences, uzlabojot saglabāšanu, izmantojot sociālo mediju datus, optimizējot satura un e-pasta mārketingu, uzlabojot tīmekļa vietņu veiktspēju un izstrādājot uz datiem balstītas stratēģijas, uzņēmumi var pieņemt efektīvākus mārketinga lēmumus.

Šīs ekspertu atziņas sniedz praktiskas stratēģijas, lai palīdzētu izmantot lielos datus mārketinga pasākumos. Šo metožu īstenošana var uzlabot klientu iesaisti, paaugstināt konversiju rādītājus un uzlabot mārketinga darbības efektivitāti.

Izmantojot šīs lielo datu stratēģijas, varat pārveidot savu mārketinga pieeju, sasniegt labākus rezultātus un nodrošināt ilgtermiņa panākumus savos biznesa centienos.