Data-driven marketing подразумевает управление бизнес-процессами на основе данных. Это означает уход от решений, основанных на субъективных экспертных мнениях, и переход к принятию решений с учётом фактических данных и цифр. Мы, Open Academy, предлагаем вам разобраться, что же такое Data-driven маркетинг и как его применять на практике.
Применение Data-driven marketing означает, что любое управленческое решение принимают исходя их фактических данных. Для построения прогнозов измеряют всё, что может повлиять на результат.
- Метрик не должно быть слишком много: примерно 3-5 показателей на каждый анализируемый этап.
- Метрика должна быть сравнительной, чтобы можно было сравнить её с показателями предыдущих периодов.
- Метрики должны выражаться в относительных показателях: результат рассчитывают как отношение абсолютных показателей. Например, количество конверсий — абсолютный показатель. Коэффициент конверсии — относительный показатель — отношение числа целевых визитов к общему числу посещений сайта.
Пример используемых метрик: Cost Per Action, Conversion Rate, Lifetime Value, Customer Retention Rate и т. д.
Когда возникают сложности с определением важности метрики, достаточно задать простой вопрос: «И что, как этот показатель влияет на желаемый результат?». Если влияние ощутимо, метрику можно измерять для анализа.
- Инвестиции и время. Работа с данными предполагает их извлечение, хранение, анализ, интерпретацию, визуализацию. Всё это потребует и финансовых, и временных затрат.
- Чистота данных. Для правильной интерпретации нужны максимально точные данные.
- Правильный анализ и интерпретация. Для формулирования достоверных гипотез необходимо наличие нужных знаний.
- Принятие решений на основе интерпретации данных. Любому важному шагу должен предшествовать анализ цифр.
Грамотная обработка данных позволяет построить максимально эффективную маркетинговую стратегию. К наиболее очевидным преимуществам Data-driven подхода можно отнести:
- Улучшение персонализации. Глубокое понимание клиентов позволяет формировать правильные месседжи для нужной аудитории в нужное время.
- Чёткое разделение. Анализ данных помогает сосредоточиться на самой ценной информации и не тратить ресурсы на малозначимые направления.
- Совершенствование опыта потребителей. Зная реальные данные о поведении клиентов, проще найти и устранить слабые места.
- Улучшение product development. Детальное изучение ЦА, её поведения и потребностей позволяет минимизировать риски и разрабатывать новые продукты, идеально подходящие рыночным условиям.
Data-driven маркетинг обеспечивает бизнесу понимание того, что надлежит делать для роста и повышения прибыли. Это обуславливает экономию времени на принятие решений и сокращение маркетингового бюджета. Анализ уменьшает риск ошибок и, соответственно, денежные потери.
- Определите источники данных для анализа. Удостоверьтесь в актуальности и чистоте данных.
- Соберите команду, включающую специалиста по сбору данных и аналитика, как минимум (к примеру, data scientist + маркетолог).
- Обеспечьте единую платформу для всех источников. Чем больше источников, тем лучше. Но в любом случае все данные нужно собрать на одном ресурсе.
- Подготовьте инфраструктуру для хранения данных. Релевантную информацию важно привести к подходящему формату и систематизировать.
- Визуализируйте данные посредством дашбордов и BI-платформ.
- Анализируйте данные, интерпретируйте результаты, стройте гипотезы, тестируйте решения.
- Оптимизируйте сбор данных, улучшайте их очистку и структурирование, проверяйте достоверность.
- Формируйте культуру работы с данными среди сотрудников, приучая их использовать Data-driven подход на всех этапах работы.
Учтите, что для получения результатов требуется время. Если вы начали работать на основе данных, то применяйте подход во всех бизнес-процессах постоянно.
Есть мнение, что переход на Data-driven связан с огромными затратами из-за высокой стоимости инструментов. Однако на первых порах можно обойтись и без дорогого софта. Существует немало бесплатных и условно-бесплатных инструментов, например:
- Google Analytics, Яндекс.Метрика, Open Web Analytics — для сбора аналитики.
- Firebase, Google Optimize — для A/B тестирования.
- Charts, Data Studio — для визуализации данных.
- ClickHouse, MySQL — базы данных.
- Битрикс24.CRM, Flowlu, Мегаплан — CRM с наличием бесплатных тарифов.
По мере развития компании, когда увеличится объём информации и потребуется большая автоматизация, можно перейти на платные сервисы. Но это уже будет экономически оправданно.
Принято считать, что Data-driven marketing подходит только для крупных компаний, поскольку у небольших предприятий мало данных. Однако если игнорировать Data-driven подход в ожидании будущего роста, то позже, на этапе внедрения, можно столкнуться с отсутствием информации. Поэтому начинать сбор данных нужно как можно раньше. Когда небольшая компания подрастёт, у неё уже будет некоторый массив ценной информации. Внедряйте Data-driven marketing и принимайте эффективные управленческие решения.