Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
В этой главе мне хотелось бы поговорить об использовании данных в маркетинге и об их значении. Мы говорили в предыдущих главах о том, что важно проводить эксперименты. Основная идея предыдущей главы в том, что для реализации успешных инициатив в маркетинге сегодня необходимо постоянно развиваться и искать новые пути. Пробовать, делать выводы, находить неординарные решения.
Благодаря тому, что нам доступны огромные объемы данных о пользователях, о том, как они реагируют на наши инициативы, мы можем проводить различные эксперименты и интерпретировать их результаты. Более того, в нашем распоряжении также имеется информация о рынках в целом. И мы можем не только оценивать данные наших экспериментов, но и наблюдать полную картину: действия конкурентов, новые тренды, яркие события и т. д.
Сегодня информация является нашим главным помощником в деле привлечения и удержания клиентов. Использование больших данных позволяет компаниям наблюдать различные модели и тенденции, связанные с клиентами. Это важно для того, чтобы лучше понимать аудиторию, вникать в ее нужды, помогать решать проблемы, в конечном итоге вызывая ее лояльность.
Согласно данным из открытых источников, в 2018 году маркетологи США потратили на данные более 11,4 миллиарда долларов, что на 8,85 миллиарда больше, чем в предыдущем году. Почему так много? Контент-маркетинг, основанный на данных, обеспечивает значительно более высокую прибыль, чем «маркетинг догадок» за счет более обоснованных выводов и снижения рисков. В целом, инструменты, работающие на аналитике, позволяют повысить уровень вовлеченности. Это полезно во всех областях контент-маркетинга, от социальных сетей до блогов и почтовых рассылок.
СЕГОДНЯШНИЕ УСПЕШНЫЕ МАРКЕТОЛОГИ – ЭТО ЛЮДИ, ИЩУЩИЕ ФАКТЫ, КОТОРЫЕ СТАВЯТ ДАННЫЕ НА ПЕРВОЕ МЕСТО, А ИНСТИНКТЫ – НА ВТОРОЕ. И ЕСЛИ ВЫ ПРОДОЛЖАЕТЕ ВЫБИРАТЬ ТЕМЫ ДЛЯ КОНТЕНТА, ОСНОВЫВАЯСЬ НА ДОГАДКАХ, ВЫ РИСКУЕТЕ УСПЕХОМ ВСЕЙ СВОЕЙ СТРАТЕГИИ КОНТЕНТ-МАРКЕТИНГА.
Данные помогают во всех ключевых направлениях: в разработке стратегии почтового маркетинга, публикаций в блогах и социальных сетях, в медиа-контенте. Если опираться в своей работе на аналитику, шансы на успех значительно повышаются.
Современным специалистам по маркетингу необходимо осуществлять анализ данных на всех коммуникационных площадках. Например, если взять самый простой канал (сайт), то благодаря аналитике вы можете видеть количество его посетителей, количество кликов, заказов, переходов и т. д. У вас есть возможность планировать публикации и оценивать реакцию вашей аудитории на них. Все эти данные могут отлично укладываться в таблицы и иные структурированные отчеты, в которых видны опубликованные сообщения и основная информация, в них содержащаяся, а также выбранные вами ключевые показатели эффективности (KPI), включая посещения сайта (например, из Google Analytics), взаимодействие (социальные сети) и конверсии (также из Google Analytics).
Данные социальных сетей также важны, они могут сообщить о реакции аудитории еще больше. Например, из метрики Facebook Insights можно получить ключевые показатели эффективности по типу поста, а также просмотреть наиболее эффективные посты, охват постов и уровень вовлеченности – все это поможет вам понять, как ваш контент принимается. Помимо анализа эффективности, данные социальных сетей могут помочь сформировать цифровой портрет вашей аудитории или нескольких пользовательских групп.
Подобным же образом вы можете проводить анализ контента конкурентов. Конечно, не столь подробно, поскольку вы не имеете доступа к их системам и настройкам, но в общем вы можете оценить, какие типы контента создают ваши конкуренты в рамках их стратегии контент-маркетинга. Это поможет вам определять возможности для закрытия неудовлетворенных потребностей пользователей, находить новые тематические области, на которых следует сосредоточиться, и вдохновляться новыми идеями.
Сейчас нередко в среде маркетологов можно услышать мнение о том, что email-рассылки больше не работают, что этот инструмент себя изжил. Если вы тоже так считаете, то вам просто пока не удалось оценить эффективность этого канала, когда он работает на данных. Информация – это современное топливо, от ее количества и качества напрямую зависит, как будет работать тот или иной маркетинговый инструмент. И ниже мы рассмотрим, сколь полезными могут быть email-рассылки, если их «уметь готовить».
Прежде всего, мне хотелось бы обратить ваше внимание на легендарный аналитический подход, предложенный Авинашем Каушиком под названием Trinity. Его основной целью является определение действенных идей и метрик. Он может применяться как в email-маркетинге, так и в других онлайн-кампаниях.
Trinity состоит из трех элементов. Первый из них, «анализ поведения», включает метрики, демонстрирующие особенности реакции аудитории на рассылки (сколько адресатов открывают письма, кликают на ссылки, сколько отписываются в среднем по итогам одной рассылки и т. д.). Второй элемент – это «анализ результатов»: метрики, которые демонстрируют конкретные результаты кампаний, а именно, сколько людей покупают продукты, каков средний доход после кампании в пересчете на одного подписчика и т. д. Этот аспект важен, в том числе чтобы продемонстрировать руководству пользу, которую маркетинг приносит организации. И, наконец, третий элемент – это «анализ опыта». Он позволяет выявить скрытые мотивы поведения пользователей, иными словами, проникнуть им в головы и понять причины, которые ими движут. И здесь мы можем выяснить, почему одни сегменты имеют более высокие показатели открытия, чем другие, как выходит, что в определенные месяцы года получается более низкий доход за кампанию и т. д.
Все эти данные, которые мы получаем от email-маркетинга, можно и нужно использовать для привлечения клиентов. Например, если аналитика электронной почты показывает, что читатели с большей вероятностью открывают и нажимают на электронные письма, содержащие купоны, можно отправлять больше электронных писем с купонами. Если подписчики чаще кликают на сообщения, содержащие громкие новости или ссылки на видео, стоит отправлять им именно такие письма. Для того, чтобы рассылки были максимально эффективными, необходимо как можно глубже персонализировать их.
Для распределения рассылок по определенным темам стоит сегментировать списки адресов электронной почты, используя данные, собранные на веб-сайте, в социальных сетях и т. д. Подобный подход использовала, например, служба доставки свежих блюд Freshly. Маркетологи, которые работают с брендом, изучили для начала поведение клиентов Freshly, обратив внимание на то, как долго клиенты остаются на сайте, как они оценивают свое питание, какие типы изменений вносят в свои заказы. Эта информация помогла им понять, какие приемы лучше работают. В итоге были внесены изменения в стратегию email-маркетинга. Теперь Freshly делает больше, чем просто рассылку рекламных писем. Они также включают рецепты и полезные советы, которые нравятся их аудитории, а также применяют персонализацию для более тесного контакта с пользователями.
Внесенные изменения довольно быстро принесли результаты. В течение года использования данных для управления контент-маркетингом Freshly увеличила объем своих недельных заказов на 64 %. Кроме того, отток клиентов был сокращен на 22 %.
Ненавязчивую стратегию «лучшего друга» в email-маркетинге использует Netflix. Они скрупулезно собирают данные о пользовательских предпочтениях и показывают ее подписчикам в нужный момент. Если вы смотрели «Друзей» два года назад, они все еще используют эти данные, чтобы пробудить в вас интерес к электронному контенту. Так, если вы делаете перерыв в своей подписке на Netflix, бренд не пытается вернуть вас с помощью купонов или рекламных акций. Вместо этого они напоминают вам, что вам понравилось в первую очередь. Имея более 100 миллионов подписчиков, компания собирает огромные массивы информации, выявляя предпочтения своих клиентов. На них в том числе базируются перечни фильмов, которые предлагаются вам в качестве следующих для просмотра.
Публикации в социальных сетях сегодня также не могут быть эффективными без аналитики. Существует множество инструментов, которые помогут вам планировать контент в социальных сетях на основе данных. Facebook, Instagram, Twitter и YouTube имеют встроенное аналитическое программное обеспечение. Facebook и Instagram, в частности, предлагают сложные инструменты, которые помогут вам понять, кто ваши наиболее активные подписчики и когда ваша аудитория находится в сети. Использование таких инструментов, как Facebook Insights может помочь вам повысить заинтересованность, узнав, на что реагирует ваша аудитория и в какое время дня она чаще всего взаимодействует с брендами. Еще один полезный инструмент – это социальное понимание программного обеспечения Buzzsumo. Популярная программа позволяет вам искать ключевые слова и узнавать, что происходит в Facebook, Twitter, Pinterest и Reddit. Например, если вы используете Buzzsumo для поиска «советов по здоровью и фитнесу», вы получите отчет, в котором перечислен наиболее эффективный связанный контент для каждой сети.
Отдельно стоит сказать о том, что данные необходимы также для оптимального планирования и создания контента. Сбор аналитики от вашей аудитории может предоставить вам исчерпывающую информацию о том, какие именно публикации хотят видеть ваши клиенты и когда. Это поможет вам более эффективно создавать новый контент. Выбирать актуальные темы можно, например, посредством инструмента исследования ключевых слов Google Ads. Ведь помимо «хайпа» всегда есть темы, которые пользуются повышенным спросом, но недооцениваются в публичном поле.
Таким образом, email-рассылки, контент блога на сайте, социальные сети и другие различные маркетинговые инструменты можно «прокачать» при помощи данных. И прежде чем объявлять один из них неэффективным, стоит сначала попробовать по-настоящему поработать с ним. А это невозможно без досконального изучения предпочтений аудитории и ее реакции на различные инициативы. Поэтому аналитика – наше все.
Сегодня аналитика больших данных активно используется крупными компаниями для приобретения и удержания клиентов. В качестве примера можно привести Coca-Cola. Эта корпорация значительно усилила свою стратегию в области данных, создав программу лояльности с цифровым управлением. Сегодня Coca-Cola собирает огромные массивы информации от своей аудитории по различным каналам, включая телефон, электронную почту и социальные сети. Обрабатывая эти данные и анализируя результаты, корпорация может предлагать, по словам ее руководства, более релевантный контент для разных аудиторий. Ведь среди покупателей напитков Coca-Cola есть люди разного возраста, с разными музыкальными пристрастиями, ведущие различный образ жизни. И компания хочет присутствовать во всех сферах интересов своих клиентов, предлагая различный контент.
Немаловажно, что использование больших данных также позволяет брендам меньше рисковать при запуске рекламных кампаний. Еще совсем недавно компании нередко сталкивались с тем, что теряли миллионы на неудачных рекламных ходах. Сегодня аналитические инструменты позволяют проводить глубокие исследования аудитории, включая наблюдение за онлайн-активностью, мониторинг транзакций в точках продаж и обеспечение оперативного обнаружения динамических изменений в поведении клиентов. Эти технологии дают возможность организовывать и проводить целенаправленные выверенные кампании с прогнозируемым с большой долей вероятности результатом. И таким образом экономить деньги и обеспечивать эффективность.
Если пойти еще дальше, можно сказать, что большие данные сегодня могут помочь бизнесу не только экономить на рекламных кампаниях и различных промо-инициативах, но также значительно уменьшить риски в целом. В эти непростые нестабильные времена, когда мы мало в чем можем быть уверены, именно информация – должным образом обработанная – может дать опору в быстро меняющемся мире.
Аналитика больших данных может дать бизнесу возможность предвидеть потенциальный риск и смягчить последствия до того, как произойдет кризис. Это имеет решающее значение для того, чтобы компании оставались прибыльными. Помимо этого, данные безусловно полезны в сфере инноваций, помогая создавать продукты и решения совершенно нового уровня.
Войти с помощью соц. сетей: