Izkoriščanje velikih količin podatkov za sprejemanje marketinških odločitev

Uvod

Veliki podatki so spremenili pravila igre za podjetja, ki želijo izpopolniti svoje trženjske strategije. Z izkoriščanjem velikih količin podatkov lahko podjetja pridobijo dragocen vpogled v vedenje strank, optimizirajo svoja trženjska prizadevanja in sprejemajo utemeljene odločitve. V nadaljevanju 15 strokovnjakov iz panoge deli svoje poglede in strategije o tem, kako učinkovito uporabiti velike količine podatkov za sprejemanje marketinških odločitev.

1. Razumevanje vedenja strank

Avery Jordan, vodja inovacij vsebin pri SnapchatPlanet, poudarja pomen razumevanja vedenja strank s pomočjo velikih količin podatkov. "Analiziranje vzorcev obnašanja strank podjetjem pomaga prilagoditi njihove trženjske strategije, da bi zadovoljile posebne potrebe in preference ciljnega občinstva. Z uporabo analitike velikih podatkov lahko podjetja ugotavljajo trende in sprejemajo odločitve, ki temeljijo na podatkih, ter tako izboljšajo sodelovanje s strankami."

Razumevanje vedenja strank vključuje zbiranje in analiziranje podatkov iz različnih stičnih točk, vključno z obiski spletnega mesta, interakcijami v družabnih medijih in zgodovino nakupov. Ta celovit pogled omogoča podjetjem, da ustvarijo prilagojene trženjske strategije, ki se odzivajo na njihovo občinstvo. Na primer, z ugotavljanjem časa največjega nakupovanja lahko podjetja svoje promocijske akcije časovno prilagodijo času, ko je najbolj verjetno, da bodo stranke opravile nakup.

2. Prilagajanje trženjskih kampanj

John Smith, direktor marketinga pri podjetju AdTech Solutions, poudarja vlogo velikih podatkov pri personalizaciji marketinških kampanj. "Veliki podatki nam omogočajo ustvarjanje zelo personaliziranih trženjskih sporočil, ki odmevajo pri posameznih strankah. Z uporabo podatkov o preferencah in preteklem vedenju strank lahko zagotovimo ciljno usmerjene vsebine, ki povečajo stopnjo konverzije in zvestobo strank."

Prilagajanje presega naslavljanje strank z njihovimi imeni v e-poštnih sporočilih. Vključuje razumevanje njihovih preferenc, zgodovine nakupov in vedenja, da bi jim lahko ponudili prilagojena priporočila in promocije. Storitve pretakanja na primer uporabljajo velike podatke za priporočanje oddaj in filmov na podlagi preteklih navad gledalcev, s čimer izboljšujejo uporabniško izkušnjo in vključenost.

3. Optimizacija izdatkov za trženje

Adrian Lee, strokovnjak za vizualizacijo podatkov in statistični analitik v podjetju Violin Plot, poudarja, kako lahko veliki podatki pomagajo optimizirati porabo za trženje. "Z analizo uspešnosti različnih trženjskih kanalov in kampanj lahko učinkoviteje razporejamo proračun. Veliki podatki omogočajo vpogled v to, katere strategije prinašajo največjo donosnost naložbe, kar nam omogoča, da vlagamo v najbolj donosne trženjske dejavnosti."

Optimizacija porabe za trženje vključuje uporabo podatkov za razumevanje donosnosti naložb (ROI) iz različnih trženjskih kanalov. S spremljanjem kazalnikov, kot so stroški na pridobitev (CPA) in življenjska vrednost stranke (CLV), lahko podjetja učinkoviteje razporejajo svoje proračune. Ta pristop, ki temelji na podatkih, pomaga zmanjšati zapravljeno porabo in povečati učinkovitost trženjskih kampanj.

4. Izboljšanje segmentacije strank

Jasibe, samostojni poslovni pisec in svetovalec pri podjetju Jasibe, razpravlja o prednostih izboljšane segmentacije strank. "Veliki podatki nam omogočajo natančnejšo segmentacijo naših strank. Z ugotavljanjem ločenih skupin strank na podlagi vedenja, demografskih podatkov in želja lahko prilagodimo naša trženjska prizadevanja vsakemu segmentu, kar vodi do ustreznejših in učinkovitejših kampanj."

Izboljšana segmentacija strank vključuje razdelitev baze strank v manjše skupine na podlagi posebnih meril. Ti segmenti lahko temeljijo na demografskih podatkih, nakupnem vedenju ali celo psihografskih podatkih. To podjetjem omogoča, da ustvarijo zelo ciljno usmerjene trženjske kampanje, ki obravnavajo edinstvene potrebe in preference vsakega segmenta.

5. Napovedovanje tržnih trendov

Madison Clark, vodja vsebin pri BaddieHubu, poudarja napovedno moč velikih podatkov. "Analitika velikih podatkov nam omogoča, da predvidimo tržne trende in ostanemo pred konkurenco. Z analizo preteklih podatkov in trenutnih tržnih razmer lahko napovedujemo prihodnje trende in ustrezno prilagodimo svoje trženjske strategije."

Napovedovanje tržnih trendov vključuje uporabo velikih količin podatkov za analizo preteklih in sedanjih tržnih razmer za napovedovanje prihodnjih trendov. To lahko vključuje analizo trendov v družabnih medijih, poizvedb na iskalnikih in podatkov o vedenju potrošnikov. Trgovci na drobno z modnimi oblačili lahko na primer uporabijo velike podatke za napovedovanje prihajajočih modnih trendov ter temu ustrezno prilagodijo svoje zaloge in tržne strategije.

6. Izboljšanje zadrževanja strank

Alex Begum, odvetnik za osebne poškodbe(odvetniki za osebne poškodbe v San Antoniu, Villarreal & Begum), poudarja vlogo velikih podatkov pri izboljšanju zadrževanja strank. "Z analizo povratnih informacij in vedenja strank lahko opredelimo dejavnike, ki prispevajo k odhajanju strank. Veliki podatki nam pomagajo razviti strategije za reševanje teh vprašanj ter izboljšati zadovoljstvo in zvestobo strank."

Izboljšanje zadrževanja strank vključuje razumevanje razlogov, zakaj stranke zapuščajo podjetje, in proaktivno reševanje teh težav. Veliki podatki lahko pomagajo pri prepoznavanju vzorcev in vedenja, ki se pojavijo pred odhodom strank, kar podjetjem omogoča, da posredujejo, še preden se to zgodi. Na primer, naročniške storitve lahko s pomočjo podatkov ugotovijo, kdaj bodo stranke verjetno odpovedale naročnino, in jim ponudijo spodbude za ohranitev.

7. Izboljšanje trženja vsebin

Anna White, vodja vsebinskega trženja pri podjetju ContentMasters, razpravlja o tem, kako lahko veliki podatki izboljšajo prizadevanja za vsebinsko trženje. "Veliki podatki omogočajo vpogled v to, katere vrste vsebin imajo odmev pri našem občinstvu. Z analizo podatkov o uspešnosti vsebine lahko ustvarimo bolj privlačno in ustrezno vsebino, ki spodbuja promet in konverzije."

Izboljšanje trženja vsebin vključuje uporabo podatkov za razumevanje, katere vrste vsebin so najbolj učinkovite za vaše občinstvo. To vključuje analizo metrik, kot so ogledi strani, čas, preživet na strani, in deleži v družabnih omrežjih. Z razumevanjem, katere teme in oblike pritegnejo vaše občinstvo, lahko ustvarite učinkovitejše strategije trženja vsebin.

8. Izkoriščanje podatkov iz družabnih medijev

James Wilson, analitik družbenih medijev pri podjetju SocialMetrics, pojasnjuje prednosti uporabe podatkov iz družbenih medijev. "Platforme družbenih medijev ustvarjajo ogromne količine podatkov, ki jih je mogoče uporabiti za trženjske strategije. Z analizo podatkov družbenih medijev lahko pridobimo vpogled v razpoloženje strank, spremljamo uspešnost kampanj v družbenih medijih in ugotavljamo priložnosti za sodelovanje."

Izkoriščanje podatkov iz družabnih medijev vključuje analizo podatkov iz platform družabnih medijev za pridobivanje vpogleda v vedenje in razpoloženje strank. To lahko vključuje sledenje omembam vaše blagovne znamke, analizo metrik vključenosti in razumevanje demografskih značilnosti vaših sledilcev v družabnih medijih. Ti podatki so lahko podlaga za vašo strategijo družabnih medijev in vam pomagajo pri učinkovitejšem sodelovanju z vašim občinstvom.

9. Izboljšanje trženja e-pošte

Laura Davis, strokovnjakinja za trženje e-pošte pri podjetju EmailPros, poudarja vpliv velikih podatkov na trženje e-pošte. "Veliki podatki nam omogočajo učinkovitejše segmentiranje seznamov e-pošte in prilagajanje e-poštnih kampanj. Z analizo podatkov o stopnji odprtosti e-pošte, stopnji klikov in obnašanju strank lahko optimiziramo svoja prizadevanja za e-poštno trženje za boljše rezultate."

Izboljšanje e-poštnega trženja vključuje uporabo podatkov za ustvarjanje bolj ciljno usmerjenih in prilagojenih e-poštnih kampanj. To lahko vključuje segmentacijo seznama e-poštnih sporočil na podlagi vedenja strank, prilagajanje vsebine e-poštnih sporočil in analiziranje kazalnikov uspešnosti e-poštnih sporočil. Z uporabo podatkov lahko ustvarite učinkovitejše strategije trženja e-pošte, ki spodbujajo sodelovanje in konverzije.

10. Optimizacija delovanja spletnega mesta

Robert Martinez, strokovnjak za spletno analitiko pri podjetju WebInsights, razpravlja o vlogi velikih količin podatkov pri optimizaciji delovanja spletnih strani. "Z analizo podatkov o prometu na spletnem mestu lahko ugotovimo področja za izboljšave in optimiziramo uporabniško izkušnjo. Veliki podatki nam pomagajo razumeti, kako obiskovalci komunicirajo z našim spletnim mestom, kar nam omogoča, da na podlagi podatkov uvedemo spremembe, ki izboljšajo učinkovitost."

Optimizacija delovanja spletnega mesta vključuje uporabo podatkov za razumevanje interakcije obiskovalcev s spletnim mestom in opredelitev področij, ki jih je treba izboljšati. To lahko vključuje analizo kazalnikov, kot so čas nalaganja strani, stopnja odklonov in stopnja konverzije. S spremembami, ki temeljijo na podatkih, lahko izboljšate uporabniško izkušnjo in povečate število konverzij.

11. Izboljšanje plačljivega oglaševanja

Emily Brown, strokovnjakinja za PPC pri podjetju AdPerformance, pojasnjuje, kako lahko veliki podatki izboljšajo prizadevanja za plačljivo oglaševanje. "Veliki podatki omogočajo vpogled v uspešnost naših plačljivih oglaševalskih kampanj. Z analizo podatkov o prikazih oglasov, klikih in konverzijah lahko optimiziramo porabo oglasov in izboljšamo učinkovitost naših plačljivih kampanj."

Izboljšanje plačanega oglaševanja vključuje uporabo podatkov za razumevanje uspešnosti plačanih oglaševalskih kampanj in optimizacijo, ki temelji na podatkih. To lahko vključuje analizo kazalnikov, kot so stroški na klik (CPC), stopnja klikov (CTR) in stopnja konverzije. Z uporabo podatkov lahko izboljšate donosnost naložb v plačljivo oglaševanje.

12. Razvoj strategij, ki temeljijo na podatkih

Mark Johnson, strateški načrtovalec v podjetju DataStrategy Co., poudarja pomen razvoja strategij, ki temeljijo na podatkih. "Veliki podatki nam omogočajo, da razvijemo bolj informirane in učinkovite trženjske strategije. Z uporabo podatkovne analitike lahko sprejemamo boljše odločitve, optimiziramo naša trženjska prizadevanja in dosegamo poslovne cilje."

Razvoj strategij, ki temeljijo na podatkih, vključuje uporabo podatkov za obveščanje o tržnih odločitvah in strategijah. To lahko vključuje uporabo podatkov za prepoznavanje priložnosti, spremljanje uspešnosti in prilagajanje trženjskih prizadevanj. Z uporabo podatkov lahko ustvarite učinkovitejše trženjske strategije, ki prinašajo rezultate.

13. Izboljšanje izkušenj strank

Sophia Lee, vodja izkušenj strank pri podjetju CX Solutions, razpravlja o vlogi velikih podatkov pri izboljšanju izkušenj strank. "Veliki podatki omogočajo vpogled v preference in vedenje strank, kar nam omogoča, da prilagodimo naše interakcije s strankami. Z razumevanjem, kaj si stranke želijo, lahko ustvarimo bolj prilagojeno in zadovoljujočo izkušnjo za stranke."

Izboljšanje uporabniške izkušnje vključuje uporabo podatkov za razumevanje preferenc in vedenja strank ter ustrezno prilagajanje interakcij. To lahko vključuje uporabo podatkov za prilagajanje interakcij s strankami, spremljanje zadovoljstva strank in ugotavljanje področij za izboljšave. Z izkoriščanjem podatkov lahko ustvarite bolj prilagojeno in zadovoljujočo izkušnjo strank.

14. Povečanje prodajne konverzije

David Clark, strokovnjak za prodajno konverzijo pri podjetju ConvertPlus, poudarja vpliv velikih podatkov na prodajno konverzijo. "Z analizo podatkov o interakcijah s strankami in nakupnem vedenju lahko ugotovimo dejavnike, ki vplivajo na konverzijo prodaje. Veliki podatki nam pomagajo razviti strategije za izboljšanje stopnje konverzije in povečanje prodaje."

Povečanje pretvorbe prodaje vključuje uporabo podatkov za razumevanje dejavnikov, ki vplivajo na pretvorbo, in razvoj strategij za izboljšanje stopnje pretvorbe. To lahko vključuje analizo podatkov o interakcijah s strankami, nakupnem vedenju in stopnjah konverzije. Z uporabo podatkov lahko ustvarite učinkovitejše strategije, ki spodbujajo prodajo.

15. Racionalizacija trženjskih operacij

Jennifer Adams, vodja operacij v podjetju EfficientMarketing, poudarja prednosti racionalizacije marketinških operacij z velikimi podatki. "Veliki podatki nam omogočajo avtomatizacijo in optimizacijo naših marketinških procesov. Z uporabo podatkovne analitike lahko racionaliziramo svoje delovanje, zmanjšamo neučinkovitost in izboljšamo splošno uspešnost trženja."

Racionalizacija trženjskih dejavnosti vključuje uporabo podatkov za avtomatizacijo in optimizacijo trženjskih postopkov. To lahko vključuje uporabo podatkov za ugotavljanje neučinkovitosti, spremljanje uspešnosti in prilagajanje trženjskih prizadevanj. Z uporabo podatkov lahko ustvarite učinkovitejše in uspešnejše trženjske operacije.

Zaključek

Izkoriščanje moči velikih podatkov je bistvenega pomena za sodobne trženjske strategije. Z razumevanjem vedenja strank, personalizacijo kampanj, optimizacijo porabe, izboljšanjem segmentacije, napovedovanjem trendov, izboljšanjem zadrževanja, izkoriščanjem podatkov iz družabnih medijev, optimizacijo vsebin in trženja e-pošte, izboljšanjem učinkovitosti spletnih strani ter razvojem strategij, ki temeljijo na podatkih, lahko podjetja sprejemajo učinkovitejše trženjske odločitve.

Ti strokovni vpogledi zagotavljajo praktične strategije, ki vam bodo pomagale izkoristiti velike količine podatkov pri vaših trženjskih prizadevanjih. Z izvajanjem teh tehnik lahko izboljšate sodelovanje s strankami, povečate stopnjo konverzij in povečate učinkovitost trženjskih operacij.

S sprejetjem teh strategij velikih podatkov lahko spremenite svoj trženjski pristop, dosežete boljše rezultate in si zagotovite dolgoročni uspeh pri svojih poslovnih prizadevanjih.