بازاریابی داده محور چیست؟

چطور استفاده از داده ها به صورت هوشمند استفاده کنیم تا بیشتر برگشت سرمایه را در بازاریابی داشته باشیدم.

قدرت های واقعی خودتان را در زمینه داده را بشناسید تا بتوانید بهترین تصمیم گیری ها درباره بازاریابی خودتان را داشته باشید.

آیا شما درباره بازاریابی داده محور نیز شنیده اید؟ آیا شما می دانید که چطور «کلان داده – Big Data) می تواند به شما در رسیدن به نتایج و بازگشت سرمایه بهتر در بازاریابی کمک کند؟ بازاریابی در این اواخر یک جهش شگفت انگیز کرده است. و به فرای روش های سنتی خودش رفته است.

در روش های سنتی بازاریابی همه چیز بر اساس احساسات و یا شهود بود، امروزه بازاریابان می توانند به شکل بسیار مطمئن تری و با استفاده از داده ها تصمیم گیری کنند.

داده های مشتریان

متاسفانه، بسیاری از مدیران هنوز هم در برابر بازاریابی داده محور و روش های داده محور موضع تهاجمی دارند. بسیاری می پرسند که از کجا می توانند اطلاعات مورد نظرشان را به دست بیاورند و دیگران هم از فقدان ابزارهای مناسب در این زمینه شاکی هستند. آن ها نمی دانند چطور باید اطلاعات را گرد آوری کنند، به تحلیل آن ها بپردازند و در نهایت بعد از مقایسه و تحلیل نتایجی را که می خواهند استخراج کنند.

شما در ادامه این مقاله خواهید دید که:

• بازاریابی داده محور (Data-driven Marketing) چیست؟
• برندها چطور می توانند از کلان داده ها بهره بگیرند. و چطور بازاریابی داده محور به برندسازی ما کمک می کند؟
• چالش های معمول که بازاریابان در زمینه کار کردن با داده با آن روبرو هستند، کدام مواردند؟
• نمونه ای از کمپین های بازاریابی داده محور را در اینجا بررسی می کنیم.
• یک راهنمایی کوتاه درباره بهره گیری از استراتژی های داده محور و نیز ابزارهای مرتبط به آن ها را در اینجا می بینیم.

مقدمه ای بر بازاریابی داده محور

پیش از آن که بحث خودمان را شروع کنیم، ما باید درباره وجود برخی از چیزها مطمئن شویم.

ایده بازاریابی داده محور به نظر چیز نو و جدید و تا اندازه ای هم ترسناک است. در اینجا عبارت های ناشناخته و عجیب و عربی است که ممکن است در دنیای استراتژی های بازاریابی زیاد به گوش شما نخورده باشد.

بنابراین ما باید تلاش کنید که روش های داده محور را به ساده ترین شکل ممکن به شما ارائه کنیم.

برای شروع، ما سعی کردیم که از اصطلاحات تخصصی مگر در جایی که نیاز باشد، پرهیز کنیم. ما همچنین سعی کردیم که تا حد امکان در ادامه از مثال های کاربردی و قابل فهم استفاده کنیم. آن ها به شما کمک می کنند که بتوانید جنبه های مختلف بازاریابی داده محور را به خوبی درک کنید.

در کنار ساده نگهداشتن این متن، ما تمرکز خودمان را بر روی جنبه های بسیار مهم که فقط در روش های داده محور وجود دارند معطوف کردیم. برای کمک بیشتر به یادگیری شما، ما فهرستی از منابع آموزشی داده محور را نیز در سایت برندانگار آماده کرده ایم که شما می توانید به آن ها مراجعه کنید و مطالب بسیار بیشتری را در این زمینه فرا بگیرید.

بازاریابی داده محور چیست؟

بازاریابی داده محور (Data driven Marketing)، روشی است که سعی می کند ارتباطات برندها را بر اساس اطلاعات مشتریان بهینه سازی کند. بازاریابی داده محور از داده های مشتری برای پیش بینی نیازها، علائق و رفتارهای آینده آن استفاده می کنند. این چنین نگرش هایی به بازاریابان کمک می کند که بتوانند استراتژی هایی را برای رسیدن به بالاترین سطح بازدهی سرمایه (ROI) طراحی کنند.

بازاریابی داده محور چه تفاوتی با بازاریابی سنتی دارد؟

برای درک تفاوت میان این دو باید در ابتدا به ریشه های بازاریابی نگاهی بیندازیم.

به شکل ساده، بازاریابی همیشه متمرکز بر دو هدف است:

• شناخته نیاز مشتریان و علائق آنها؛
• استفاده از این شناخت برای ارائه هر آن چیزی که مشتریان حاضر به خرید آن هستند.

این گفته را می توان به شکل زیر معنا کرد:

• بازاریابان باید همیشه در تلاش باشند که بتوانند درک عمیق تری را از مشتریان خودشان به دست بیاورند و
• سپس نیازهای او را معرفی و پیش بینی کنند و
• در نهایت استراتژی هایی را طراحی کنند که بتوانند به مشتریان کالاها و یا خدمات مورد نظر را ارائه کرده و هر آنچیزی که آنان نیاز دارند را تامین کنند.

بازاریابی سنتی از ترکیب دو عامل مختلف برای ارائه این دو نتیجه استفاده می کند:

1. سعی می کند که در هر زمان به مطالعه بازارهای در دسترس بپردازد؛
2.  فرضیاتی را درباره مشتریان توسعه می دهد (که می تواند درست یا اشتباه باشند)؛

متاسفانه، این روش همیشه به شکل آزمون و خطا است. شرکت ها باید استراتژی های زیادی را اجرا کنند تا در نهایت برخی از آن ها به نتیجه مطلوب دست پیدا کند.

در مقابل بازاریابی داده محور سعی می کند در زمان درست به مشتریان هدف متصل شود. و همچنین تلاش های دقیقی را برای ارضاء نیازهای آن ها معرفی و انجام دهد.

اما منافع استفاده از داده، به ورای ارتباطات سالم و درست با مشتریان می رود. تیم های بازاریابی مدرن از نگرش ها و بررسی مشتریان برای موارد زیر نیز بهره می برند:

• سعی می کنند تا حد امکان تجربیات مشتریان را شخصی سازی کنند.
• سعی می کنند که بخش های مختلف بازار را به خوبی شناسایی کنند.
• سعی در کشف بازار و نیز مشتریان تازه دارند.
• با استفاده از داده ها، برندها می توانند به روش های مختلفی داده های خودشان را اندازه گیری کرده و استراتژی های خودشان را به شکل در لحظه بهبود ببخشند.

منابع استفاده از کلان داده ها در بازاریابی

تا اینجا، ما نشان دادیم که چطور استفاده از داده ها به بازاریابان کمک می کنند که بتوانند تصمیمات بهتری را اتخاذ کنند. تصمیم هایی که می توانند در زمان اجرا هم خیلی سریعتر به نتیجه برسند و هم دستاورهای بیشتری را برای آنان داشته باشد.

نتایج آمارها نشان داده است که از هر ۳ شرکت پیشرو در بازار ۲ مورد آن ها از روش های تصمیم گیری داده محور برای رسیدن به اهدافشان استفاده می کنند.

در اینجا بازاریابان می توانند به شیوه های مختلفی در کار خودشان بهره بگیرند. برای مثال:

۱- داده ها به شما کمک می کنند تا بتوانید دیده بهتری را نسبت به مشتریان خودتان به دست بیاورید

هر اطلاعاتی شما درباره مشتریان خودتان به دست بیاورید به شما کمک می کند که بتوانید درک بهتری را از مشتریان و مخاطبین هدفتان داشته باشید. نگرش های به دست آماده در سیستم هایی نظیر CRM به شما کمک می کنند که بتوانید به شکل بهتری رفتار مشتریان را شناسایی کنید و پیشنهادات بهتری را برای آن ها در آینده داشته باشید.

نتیجه این کار آن است که کمپین های شما می توانند بیشترین بازدهی را داشته باشند و پیام های درستی را در لحظه مناسب به مشتریان هدف ارائه کنند.

۲ – داده ها این امکان را به شما می دهند که بتوانید ارتباطات بهتری را با مشتریان بالقوه خودتان داشته باشید

با بهره گیری از داده ها، بازاریابان می توانند ارتباطات بهتری را با مشتریان هدف خودشان داشته باشند. این ارتباطات می توانند در مقیاس وسیع انجام شود.

همانطور که آقای Tom Benton مدیر انجمن بازاریابی و داده در مقاله خود در مجله Forbes اشاره کرده است:

” مقدار زیادی از داده ها از منابع و کانال های گوناگون به بازاریان این اجازه را می دهد که بتوانند تجربه های منحصر به فردی را برای مشتریان در مقیاس عظیم ایجاد کنند. اگر این موارد به درستی به کار گرفته شوند، یک کسب و کار می تواند به میلیون ها نفر از مشتریان خدماتی را ارائه کند که همانند کسب و کارهای کوچک با چند ده نفر مشتری هستند”

برای مثال، یک کمپین در لحظه (Real-time)، به بازاریابان کمک میکنند که بتوانند تعاملات مشتریان را به شکل بهتری مدیریت کنند. در نتیجه آن ها می توانند به شکل پیوسته ای کمپین های خودشان را با تجربیات مشتریان تطابق دهند.

۳ – کشف کانال های بیشتر برای تبلیغات

داده ها تنها برای کشف علاقمندی های مشتریان به کار گرفته نمی شوند. آن ها می توانند کانال هایی را معرفی کنند که از طریق آن یک برند می توانند تعامل بهتر و بیشتری را نیز با مشتریان خود در آینده داشته باشد.

این چنین بینشی، به نوبه خود می توانند به ما کمک کند که بتوانید پیام های مناسبی را برای مشتریان ایجاد کنیم و فاصله خودمان با آن ها را کاهش دهیم.

۴- شخصی سازی

امروز مشتریان درباره دریافت پیام های عمومی که برای آن ها ارسال می شود، زیاد خوش بین نیستند. در یکی از تحقیقات انجام شده مشخص شد که ۷۴% از مشتریان از این که اطلاعات غیرمرتبط درباره برندها دریافت می کنند ناراحت هستند. ۷۹% از آنان بیان کرده اند در صورتی به یک پیام توجه می کنند که این پیام برای آن ها شخصی سازی شده باشد و بر اساس تعامل های پیشین آن ها با برندها باشد.

همچنین برای آنکه بازاریابان بتوانند تعامل بیشتری با برندها داشته باشند، باید بتوانند تجربیات شخصی سازی شده ای را برای هر کدام از آن ها طراحی کنند. در همه این استراتژی ها بهره گیری از داده یک راهکار مفید و اثر بخش است.

در ابتدا شما می توانید یک دید اکتشافی را درباره مشتریان هدف خودتان داشته باشید. آن به شما کمک می کند تا بتوانید نقاط درد و تحریک مشتریان خودتان را کشف کنید.

اطلاعات ویژه هر مشتری می تواند به شما کمک کند تا بتوانید ارتباطات خودتان با مشتری را غنی تر و جذاب تر کنید. آیا این روش جواب می دهد؟ بسته به تحقیقاتی که توسط InvestP انجام شده است، بسیار بیشتر از آنکه فکر می کنید!. شرکت هایی که اقدام به شخصی سازی تجربیات مشتریان خودشان می کنند می توانند بین ۵ تا ۸ برابر برگشت سرمایه گذاری بیشتری را در فعالیت های بازاریابی خودشان تجربه کنند.

بازاریابی داده محور چطور بر روی عملکرد کسب و کار تاثیر گذار است؟

تحقیقات انجام شده توسط مجله Forebs نشان داده است که در اینجا تلاش های زیادی برای بهره گیری از داده ها در شرکت ها وجود دارد. در واقع، برخی از مزایای داده محوری به شرح زیر، نظر بسیاری از کسب و کارها را به خود جلب کرده است:

• وفاداری بالاتر در میان مشتریان؛
• به دست آوردن مشتریان جدید؛
• افزایش رضایت مشتری و موارد دیگر.

مطابق با تحقیق انجام شده توسط موسسه ZoomInfo نزدیک به ۷۸% از سازمان ها از روش های بازاریابی داده محور خودشان برای افزایش مشتریان جدید و بالا بردن آگاهی مشتریان نسبت به فعالیت های خودشان استفاده می کنند.

همچنین تحقیقات دیگر انجام گرفته در مجله Forbes نشان داده که بیشتر از ۶۶% از رهبران بازارها، از روش های داده محور برای جذب مشتریان جدید بهره می گیرند.

اما همانطور که ما نیز در ابتدای این مقاله گفته ایم، برخی از بازاریابان از نزدیک شدن به روش های داده محور هراس دارند. برخی از چالش هایی که در اینجا برای آنان وجود دارد به شرح زیر هستند.

چالش های معمول در بازاریابی داده محور

مطابقا با Campaign Monitor بیشتر از ۸۱% از بازاریابان بیان کرده اند که پیاده سازی روش های بازاریابی داده محور بسیار پیچیده است.

هم در پیاده سازی نیز با چالش های مختلفی به شرح زیر روبرو بوده اند:

چالش اول: به دست آوردن داده

بسیاری از بازاریابان داده محور احساس می کنند به وسیله ایده جمع آوری اطلاعات مشتریان غرق شده اند.

برخی دیگر نیز از اینکه این اطلاعات را می توانند از کجا به دست بیاورند حیرت زده و آشفته هستند. برخی نیز خودشان را در برابر حجم زیاد داده ها موجود عاجز و ناتوان می بینند.

نتیجه آن است که بسیاری از بازاریان از این که از روش های بازاریابی داده محور در کسب و کار خودشان استفاده کنند، می ترسند.

چطور می توان بر این چالش فائق آمد؟

شما می توانید به راحتی به حجم زیادی از داده ها که تا پیش از این آماده شده است دسترسی داشته باشید. هرچند که ممکن است کار کردن با برخی از داده های ایزوله شده ساده و راحت نباشد.

برای مثال بخش هایی نظیر CRM، داشبوردهای تحلیل وب سایت، ابزارهای تبلیغات و تجارت الکترونیک و نیز سیستم های ERP شما مملو از داده های شما هستند. همچنین انواع شبکه های اجتماع و نرم افزارها و ابزارهای مختلف نیز می توانند اطلاعات فراوانی درباره تعاملات مشتریان را در اختیار شما قرار دهند. از طریق اطلاعات پروفایل بر روی وب سایت می توایند نحوه تعامل مشتریان با محصولات و تبلیغات خودتان را متوجه شوید.

آقای Kirshna Pera که نقطه قوت زیادی را در پست های وبلاگ خودش در سایت Datasciencecentral.com انتشار داده است، مدعی است که «شما می توانید حجم زیادی از داده ها را در کسب و کار خودتان گرد آوری کرده باشید اما نتوانید با آن ها کار خاصی را انجام دهید».

برای آنکه بتوایند تصمیم های دقیق تری را بگیرید، شما نیازمند چیزهای بیشتری هستند. به ویژه در زمانی که گروه های هدف شما به سرعت تغییر پیدا می کنند.

تصمیم گیری بر روی داده های جمع آوری شده از فروش های چندسال اخیر می تواند یک شروع خوب باشد، اما اگر شما بخواهید به جستجوی اطلاعات و استراتژی های بهتری باشید، این روش می تواند محدود باشد.

متاسفانه، داشتن تعداد زیادی از منابع داده می تواند مشکل بعدی را برای شما ایجاد کند.

چالش دوم: آلودگی داده ها

برای آنکه از داده ها استفاده کنید، باید داده های شما تا حد امکان تازه و تمیز باشند. در صورت امکان بهتر است که از داده های در لحظه استفاده کنید، در غیر این صورت بهتر است از آخرین و به روز ترین داده ها خودتان در روز ها یا هفته های اخیر استفاده کنید.

چالشی که در اینجا وجود دارد آن است که به روز رسانی دادئمی داه ها می تواند یک کار خسته کنند باشد و سبب آلودگی داده های موجود به خطا باشد. به ویژه در زمانی که باید داده ها به صورت دستی وارد شوند.

چطور می توان بر این چالش فائق آمد؟

بهتر است که کار خودتان را با ساخت یک داشبورد شروع کیند. ابزارهای تحلیل داده مانند Power BI یا Google Locker Studio این امکان را به شما می دهند که بتوانید منابع مختلف داده را به همدیگر متصل کنید و همه را در یک جا داشته باشید.

در گام دوم باید کاری کنید که داده های به دست آماده از داشبوردهای مختلف با همدیگر همزمان شوند. حتی در صورت ممکن آن ها باید به صورت در لحظه باشند. در غیر این صورت، اطلاعات شما باید بر حسب هر کدام از کمپین ها در هر مکان ساختار پیدا کنند و اطلاعات دقیقی را از هر کمپین را در اختیار داشته باشید.

چالش سوم: فائق آمدن بر مخازن جداگانه داده

نکته شوک آوری که در اینجا وجود دارد آن است که تنها ۸% از اطلاعات کمپین های بازاریابی در یکجا و در یک انبار داده گردآوری می شوند. مابقی داده ها در مکان ها، تیم ها و دپارتمان های مختلف پراکنده هستند. اما این همه ماجرا نیست. پراکندگی داده ها سبب می شود که ۶۹% از سازمان ها قادر نباشند که به دید واحد و یکسانی درباره مشتریان خودشان دست پیدا کنند. در نتیجه مخازن جداگانه داده سبب می شود که توانایی تیم های بازاریابی به شدت محدود شود. و مشکلات زیر برای آنان ایجاد شود:

1. رسیدن به درک درست درباره مشتریان،
2. به دست آوردن یک نگرش کامل درباره کمپین های در حال اجرا؛

برای همین جای شگفتی ندارد که ۴۲ % از بازاریابان تنها به عملکردهای پایه ای در کمپین های بازاریابی خودشان بسنده می کنند.

چطور می توان بر این چالش فائق آمد؟

متاسفانه بیشتر شرکت ها، داده های خودشان را در مخازن داده پراکنده ای که به خاطر فرآیندهای گوناگون ایجاد می شود، نگهداری می کنند. بدون صحبت بیشتر این مسئله می تواند به خاطر موارد زیر ایجاد شده باشد:

1. استفاده از نرم افزارهای صفحه گسترده برای ذخیره اطلاعات؛
2. تغییر فرهنگ سازمانی به تمایل بیشتر برای تبادل داده ها و؛
3. استفاده از داشبوردهای تحلیلی مشترک که ما درباره آن ها در اینجا و بخش های دیگر صحبت خواهیم کرد.

چالش چهارم: ایجاد یک تیم داده ها داخلی

فرآیند حجم زیادی از داده ها نیازمند فعالیت بین دپارتمان ها و تیم های گوناگون کاری است.

بسیاری از مدل های موجود به ایجاد تیم های داده ساختار یافته کمک می کند. اصلی ترین هدف این تلاش ها باید آن باشد که بتوان به دید کارشناسی در داده ها دست پیدا کرد. کارشناس داده نیز به نوبه خود باید بتواند راهنماها و مستنداتی را برای پردازش داده ها ارائه کند.

مدل های داده و کارشناسی داده ها در میان تیم های گوناگون یکی از مهمترین وظیفه تیم های داده و کارشناسان داده است و حتی باید کارشناسان و یا تیم های داده در هر بخش برای کار با این مدل ها و ساختارها وجود داشته باشد.

یک مرکز یا مدل مرکزی می تواند ترکیبی از فعالیت های پراکنده و متمرکز را ارائه کند. آن می تواند یک مرکز واحد برای مدیریت داده ها را ارائه کند. در عین حال هر کدام از تیم ها می توانند داده های خودشان را ذخیره کنند و به داده های مورد نظرشان دسترسی داشته باشند.

نمونه های استفاده از بازاریابی داده

ما سعی کردیم برخی از روش های بازاریابی داده محور را برای شما توضیح دهیم. اما گاهی از اوقات بهتر است که با مفاهیم را با نگاه به نحوه کاربرد آن ها توسط دیگران درک کنیم تا به یک دید واقعی و عمیق تر دست پیدا کنیم.

در این بخش ما قصد داریم که برخی از روش های بازاریابی داده محور خودمان را که سبب افزایش چشمگیر نرخ سرمایه گذاری شده است را برای شما توضیح دهیم:

استفاده از داده ها برای پیش بینی الگوهای رفتار مشتریان

یک مثال عالی در اینجا، تحلیل های تیم بازاریابی تیم ورزشی US  است که توسط Philadelphi 76ers انجام شده است و از داده های هواشناسی در این زمینه استفاده شده است.

با استفاده از داده های حضور در مکان های تاریخی که با اطلاعات هواشناسی ترکیب شده است، این مدل می توانست میزان حضور افراد برای تماشای بازی ها را بر حسب شرایط جوی پیش بینی کند.

این کار نه تنها می توانست به پیش بینی ظرفیت استدیوم های بازی کمک کند، بلکه به معنای آن بود که می توانست درآمد حاصل از فروش بلیط بازی ها را نیز افزایش دهد و بهترین تاریخ بازی ها را به باشگاه های ورزشی معرفی کند.

یکپارچه سازی داده های سطح شرکت برای بهبود فرآیند تصمیم گیری

شرکت های مخابراتی به صورت معمول به عنوان شرکت هایی شناخته می شوند که به شکل گسترده از داده های مشتریان خودشان برای بهبود تجربیات آن ها استفاده می کنند.

از طریق خودکار سازی روش های جمع آوری داده در درون یک دیتاست، بازاریابان در تیم بازاریابی شرکت Vodafone ایتالیا، توانستند که فعالیت های آنلاین سرنخ، فروش و فعالیت مشتریان را با داده های CRM بسیاری از سیستم های مراکز تماس که به شکل آفلاین کار می کردند، متصل کنند.

به لطف تحلیل های انجام شده میان این داده ها، مدیریت توانست فرصت های کشف نشده زیادی را برای افزایش فروش در مشتریان جدید پیدا کند و هزینه های اضافه را به شدت کاهش دهد.

استفاده از داده های جمعیت شناختی برای بهبود عملکرد تبلیغات

در اینجا بهتر است که نگاهی به تیم بازاریابی شرکت Colgate-Palmolive در اروپا بیندازیم. آن ها می خواستند که به درک بهتری درباره خلاقیت های تبلیغاتی در بین ۲۰ کشور دست پیدا کنند بدون آن که در اینجا هر گونه خودکار سازی را در سیستم جمع آوری داده های خودشان وجود داشته باشد. این خواسته ممکن است بسیار آرمانی و فراتر از واقعیت باشد.

در اینجا آن ها سعی کردند که یک روش خودکار سازی و تمرکز داده ها ایجاد کنند. تیم ها با این کار قادر بودند که دید بهتری را نسبت به تبلیغات به دست بیاورند. این کار به آن ها کمک می کرد که بتوانند به شکل بهتری ساختارهای داده خودشان را از طریق های مختلف بررسی کنند و بدون هر گونه تاخیری و در لحظه آن ها را بهینه سازی کنند. این کار سبب افزایش نرخ کلیک به هزینه و کاهش شدید بودجه تبلیغات شد.

استفاده از داده ها برای درک فعالیت های انجام شده بازاریابی

شرکت های بزرگ اغلب میلیون ها دلار را بر روی هر کدام از کمپین های خودشان هزینه می کنند. اما بسیاری از آن ها نمی توانند اثربخشی دقیقی را از کمپین های خودشان گزارش کنند و مشخص کنند که چقدر از بودجه موثر بوده است.

یکی از این دلایل آن است که بودجه های صرف شده در زمینه بازاریابی و تبلیغات به سختی قابل اندازه گیری است. و افزون بر آن داده ها بر روی پلتفرم های گوناگونی قرار دارند. برخی از آن ها نیز بر روی فایل های صفحه گسترده ذخیره می شود. برخی از این داده ها بر روی ابزارهای آنلاین قراردارند و برخی دیگر نیز نزد نمایندگان فروش وجود دارد.

در این چنین شرایطی، به دست آوردن یک دید کامل درباره فعالیت های بازاریابی دشوار و گاهی غیر ممکن است.

راهکار این کار چیست؟ برای آنکه بتوانید از داده ها استفاده کنیم، ابتدا باید داده ها را در یک مجموعه واحد گردآوری کنیم. بسیاری از بازاریابان از پلتفرم هایی استفاده می کنند که به آن ها اجازه می دهند که بتوانند داده های مختلف از منابع گوناگون را گردآوری کنند. در نتیجه آن ها می توانند با برچسب زنی بر روی هر کدام از منابع داده، داده های آن ها را شناسایی و استفاده کنند.

بازاریابی داده محور به شکل های مختلفی از داده ها خود استفاده می کند. در اینجا دیجیتال مارکتینگ داده محور یکی از مهمترین بخش های بازاریابی داده محور است که در جای مقاله مرتبط ما به صورت کامل به توضیح آن پرداخته ایم.

چطور می تواند از استراتژی های بازاریابی داده محور استفاده کرد؟

ما می دانیم که ایجاد یک استراتژی داده محور کار سنگین و خسته کننده است. با این حال، در تلاش هستیم که راهنماهای کاملی را در این زمینه آماده کنیم. با این حال ما فکر می کنیم که این کار ارزش و دلائل کافی را برای شما دارد که به انجام آن مبادرت کنید. برای همین بهتر است که با استفاده از گام های زیر اقدام به استفاده از استراتژی های بازاریابی داده محور کنید:

گام نخست: اهداف خودتان در جمع آوری هر داده ای را مشخص کنید:

پیش از آنکه داده های مختلف را جمع آوری کنید، شما باید بدانید چرا و به چه علت در حال جمع کردن اطلاعات هستید. همانطور که در مثال های بالا گفته شد، شما باید اهداف مشخصی را برای جمع آوری داده ها تعریف کنید. چرا؟ چون اهداف به شما گام های بعدی را نشان می دهند. شما می توانید بفهمید که چه اطلاعاتی را از چه جایی باید جمع آوری کنید و از آن ها در چه گزارش ها و نگرش هایی استفاده کنید.

گام دوم: شناسایی منابع داده

پس از تعریف اهداف شما نیازمند معرفی اطلاعات خودتان هستید. شما باید اهداف را جستجو کرده و در نتیجه استراتژی های مختلف برای جمع آوری داده های خودتان را تعریف کنید. سپس می توانید به منابع داده مورد نظر دسترسی پیدا کنید.

گام سوم: جمع آوری و سازمان دهی داده ها

شما در این مرحله درگیر دو فعالیت می شوید: یا باید داده ها را از پلتفرم های مختلف داده گردآوری کنید؛ یا آنکه از منابع داده دیگری که اطلاعات مورد نظر شما را پیش از این ذخیره سازی کرده اند یا می کنند استفاده کنید.

گام چهارم: ایجاد تیم ها کارشناس یا ظرفیت های لازم تحلیل داده

بسته به اهداف خودتان شما می توانید تیم تحلیل داده خودتان را ایجاد کنید و یا آنکه از متخصصین برای این زمینه استفاده نمایید. با این حال باید اشخاصی را برای برسی فرآیندها و داده ها، تحلیل آن ها و در نهایت گزارش سازی نهایی در اختیار داشته باشید. همچنین به کارشناسان و متخصصینی در زمینه ذخیره سازی و حفاظت از اطلاعات نیز نیاز دارید.

گام پنجم: شناخت سازمان های فروشنده داده

یکی از روش های جمع آوری داده خرید داده های آماده است. گاهی از زمان ها شما نیاز به آن دارید که داده های خودتان را از طریق شرکت های واسط، ذینفعان و یا مراکز مختلف تهیه یا خریداری کنید. در این صورت باید مجوزهایی را برای دسترسی به داده تهیه کنید.

گام ششم: اندازه گیری و پایش پیشرفت

در نهایت شما باید فرایندهای خودتان در هر کدام از کمپین ها را پایش و نظارت کنید. این کار به شما کمک می کند که بتوانید اقدامات بهتری را انجام دهید. همچنین می توانید گزارش های بهتری را به سایر ذینفعان سازمانی و کسب و کار خودتان ارائه کنید.

ابزارهای بازاریابی داده محور برای ایجاد یک پشته داده محوری

در تمام توضیحاتی که در بالا به شما گفتیم یک چیز مشترک وجود دارد، برای ایجاد بازاریابی داده محور شما نیازمند نظم و انضباط زیادی هستید. با داشتن داده های درست بازاریابی شما می توانید تقریباً به هر چیزی که نیاز دارید دست پیدا کنید:

• دسترسی به داده های مشتریان و پیش بینی رفتارهای آنها
• معرفی الگوهای خرید مشتریان
• پیش بینی منافع
• شناخت گرایش های بازار و نظایر آن

برای فائق آمدن بر بسیاری از این چالش ها شما نیازمند بهره گیری از اطلاعات و داده های فراوانی هستید. در این زمینه ابزارهای داده محوری زیادی وجود دارد. برخی از این ابزارها را ما به شکل کامل در سایت برندانگار معرفی کرده ایم و آموزش های مفصلی را نیز برای آن ها ارائه نموده ایم.

برخی از پلتفرم های بازاریابی داده محور:

• Tableau
• Google Data Studio (Google Looker Studio)
• Power BI
• Azure
• Qliks