بازاریابی مبتنی بر داده (Data Driven Marketing) چیست؟

خلق ارزش و پاسخ به نیازهای مشتریان بر اساس فهم عمیق از مخاطبان

شهر محتوا>مجله محتوا>بازاریابی محتوایی
بازاریابی مبتنی بر داده (Data Driven Marketing) چیست؟
مهسا بابالوئی|چهارشنبه، ۱۶ مهر ۱۳۹۹|تعداد کلمات: 1787 کلمه|مدت زمان مطالعه: 11 دقیقه
اول یه نگاه به فهرست بنداز
  • روش های معرفی داده مبنا بر تولید خلاقیت درون سازمانی 
    • نشانه گرفتن به سمت داده های مفید
    • فهم چرایی رفتارها
    • خودتان همگام با خریداران رشد کنید
  • بازاریابی مبتنی بر داده چیست؟
  • تفاوت بازاریابی مبتنی بر داده (Data Driven Marketing) با روش های سنتی بازاریابی
    • شیوه بازاریابی مبتنی بر داده:
    • فاکتورهای بازاریابی سنتی برای رسیدن به هدف 
  • مزایای استفاده از داده های حجیم در بازاریابی 
    • بدست آورن دانشی بهتر و شفاف تر از مخاطبان هدف
    • شناسایی بهترین راه ارتباطی برای تبلیغ
    • شخصی سازی
  • عوامل پیچیدگی پیاده سازی بازاریابی مبتنی بر داده 
    • جمع آوری داده
    • بروز رسانی داده
    • تحلیل و بررسی داده های مختلف  
  • مراحل ایجاد یک استراتژی داده محور
    • 1) تنظیم اهداف برای داده
    • 2) جمع آوری داده
    • 3) سازمان دهی داده
    • 4) ساختن یک تیم
    • 5) گرفتن حق خرید سازمانی
    • 6) اندازه گیری میزان پیش رفت

داده و خلاقیت حتی در ذهن خودمان همیشه به صورت مجزا از یک دیگر درنظر گرفته شده اند. شما احتمالا به خوبی با مفهوم این که قسمت چپ مغزمان بیشتر مربوط به منطق و متمرکز بر داده است در حالی که قسمت راست ذهن مان مکان خلاقیت ماست آشنا هستید. با این حال بهترین ایده ها به ورودی هایی از هر دو نیم کره نیاز دارند. بهترین بازاریابی نیز از این موضوع مستثنی نمی باشد. بازاریابی خلاق برای این که برای مخاطبش موثر واقع شود نیاز دارد مبتنی بر داده باشد اما کار کردن با حجم زیادی از داده می تواند کند و طاقت فرسا باشد. فروشندگان باید بین یافته های برآمده از داده و خلاقیت تعادل مناسبی باتوجه به اهمیت هر یک از آن ها برقرار کنند که این موضوع سبب افزایش اعتماد به نفس آن ها در اجرای توانمندیشان خواهد شد. انقلاب داده با این عقیده که ما تا آن جا که ممکن است به داده نیاز داریم شروع شد. امروزه، 68 درصد از صاحبان تجارت درباره ی حجم داده ای که از سازمان های آن ها خارج می شود تا حدودی و یا خیلی نگران هستند. داده هایی که می توانند ما را از خلاقیت های موثر بیش تری مطلع کنند. چهره ی جدید خلاقیت همان نتایج برآمده از داده است.

پیش پردازش اطلاعات اولین قدم ضروری در فرایند خلاق است و این کاری است که کامپیوترها بهتر از انسان ها انجام می دهند. این موضوع از غرور خیلی زیاد ما ناشی می شود که فکر می کنیم ما به عنوان انسان ها بر روی سیاره، بهترین قضاوت و توانایی ها را داریم اما چنین چیزی درست نمی باشد. ما چیز های زیادی از داده ها می توانیم یاد بگیریم و این دانش به دست آمده از داده به تولید موثرتر پیام ها کمک کند.

مطابق بر تحقیقات شبکه اجتماعی LinkedIn، خلاقیت کماکان مهم ترین مهارت در جهان به شمار می رود. بهترین انسان های خلاق زمانی که با داده ها تغذیه می شوند، کارایی آن ها بیش تر می شود. 

روش های معرفی داده مبنا بر تولید خلاقیت درون سازمانی 

نشانه گرفتن به سمت داده های مفید

داده به صورت شگفت آوری قوی می باشد و می تواند کارهای عجیبی و باورنکردنی به کمک بازاریابان مستعد انجام دهد.

نظریه Tasmin Kingma:داده ها می توانند ما را از همه جنبه های یک تبلیغ انتخاباتی مانند هدف مطلع کنند. شرکت های خدماتی نیاز دارند تا از نوع درست داده به منظور آگاهی از خروجی که آن ها تولید می کنند استفاده کنند.
Kingma توضیح می دهد" انجام دادن این کار باعث می شود که تبلیغات به احتمال بیش تری برای تک تک افراد جذاب شود که منجر به تولید نتایج بهتر برای مشتری آن ها خواهد شد."

کلید اصلی و مهم، پیدا کردن داده ای است که برای کار ما مناسب باشد. این موضوع که داده ها در دسترس هستند به این معنا نمی باشد که داده حاوی اطلاعات باارزش برای کار ما می باشد. به عنوان مثال: افرادی که به صورت آنلاین و با کارت اعتباری خرید می کنند کاندیدای مناسبی برای شما نیستند. بازاریابی برای این افراد بدون داشتن اطلاعات بیشتر از آن ها معنی تلف کردن هزینه و زمان می باشد. بنابراین به سمت داده ای بروید که بیشترین ارتباط را با مسئله شما دارد. زمانی که شما یک منبع داده با ارزش پیدا کردید، آن ها را به تیم خلاق خود بدهید.

فهم چرایی رفتارها

اغلب اوقات هدف بازاریابی این است که بجای مخاطب قراردادن گروهی خاص، تمام افراد را مورد توجه قرار دهد که این رفتار ممکن است منجر به تایید نشدن از سوی گروه خاصی از مخاطبان شود. بازاریابان به جای این که با استفاده از اطلاعات آماری، افراد را در یک دسته قرار دهند نیاز است که استفاده عمیق تری از داده ها داشته باشند. این موضوع می تواند به آن ها جهت شناسایی و فهم این که چرا افراد تصمیم به خرید خاصی می کنند کمک کند.

تصمیم به خرید

Netflix یک مثال خیلی خوب از شرکتی است که از داده ها به گونه ای استفاده می کند که فراتر از اطلاعات آماری و اعداد و ارقام می آ ورد. در Netflix ژانرهایی که شما می پسندید تنها بر روی پیشنهادهایی که برای شما نمایش داده می شود تاثیر گذار نیست، بلکه بر روی زیرنویس عکسایی که برای شما نمایش داده می شود نیز تاثیر می گذارد. به عنوان مثال اگر شما طرفدار فیلم کمدی باشید برای شما یک صحنه خنده دار فیلم و یا یک بازیگر مشهور در نقش کمدی نمایش داده خواهد شد. به عبارت دیگر Netflix فقط درباره ی محتوایی که شما بیشتر می پسندید مطلع نیست بلکه درباره ی این که چرا شما این محتوا و فیلم را دوست دارید نیزآگاه می باشد. این شرکت از این نوع داده ها برای بهتر کردن موتور پیشنهاد دهنده اش استفاده می کند.

خودتان همگام با خریداران رشد کنید

زمانی که مدیران بازاریابی شرکت shell متوجه شدند که نسل جدید افراد، قسمت عمده خریدارن ماشین را شکل می دهند، آن ها تصمیم گرفتند تا شیوه عملکردی خود را تغییر دهند. زیرا طبق پیش بینی ها 25 درصد از وسایل نقلیه که بعد از سال 2025 فروخته خواهند شد برقی خواهند بود. توجه داشته باشید که صنعت و مشتریان به مرور زمان تغییر می کنند، بنابراین از پذیرش نتایج حاصل از این تغییرات نترسید.

بازاریابی مبتنی بر داده چیست؟

بازاریابی مبتنی بر داده

بازاریابی مبتنی بر داده یک روش برای بهینه کردن ارتباطات و تعاملات برند ها براساس اطلاعات مشتریان می باشد. بازاریابانی که با استفاده از داده کار می کنند، از اطلاعات مربوط به خریداران استفاده می کنند تا نیازهای آتی آن ها، علایق و رفتارهای آینده آن ها پیش بینی کنند. در واقع دانش به دست آمده از داده ها به پیش رفت استراتژی های بازایابی کمک می کند که به موجب آن باعث افزایش حداکثری بازگشت سرمایه خواهد شد.

تفاوت بازاریابی مبتنی بر داده (Data Driven Marketing) با روش های سنتی بازاریابی

به زبان ساده، بازاریابی همواره بر دو هدف متمرکز بوده است. هدف اول، کشف نیازها و تمایلات مشتریان و سپس استفاده از این یافته ها برای تهیه و رساندن این نیاز ها به آن ها.

شیوه بازاریابی مبتنی بر داده:

  1. به دست آوردن یک فهم عمیق از مخاطبان هدف
  2. شناسایی و پیش بینی نیاز های مشتری
  3. طراحی و ایجاد یک روش برای رساندن اقلام به گونه ای که نیاز های کشف شده مشتری را برطرف نماید.

فاکتورهای بازاریابی سنتی برای رسیدن به هدف 

  1. مطالعات بازاریابی در دسترس برای همان زمان
  2. و فرضیات آن ها درباره ی مخاطبان هدف

متاسفانه بازاریابی سنتی اغلب همراه با سعی و خطا و اشتباه بود زیرا، شرکت ها مجبور بودند روش های مختلفی را برای پیدا کردن روشی که آن ها را به خواسته شان می رساند امتحان کنند.

بازاریابی سنتی

مزایای استفاده از داده های حجیم در بازاریابی 

بدست آورن دانشی بهتر و شفاف تر از مخاطبان هدف

هر اطلاعاتی درباره خریداران، به بازاریابان این اجازه را می دهد تا به اطلاعات دقیق تری از مخاطبان هدفشان برسند. به عنوان مثال، یافته های بدست آمده از CRM می تواند بازاریابان را از پیش بینی رفتار آینده خریداران افزایش دهد.

CRM

شناسایی بهترین راه ارتباطی برای تبلیغ

داده تنها ترجیهات مخاطبین هدف را آشکار نمی کند، بلکه این که چه راه ارتباطی شرکت و یا برند مربوطه باید برای تبلیغ محصول خود استفاده کند تا توسط تعداد بیش تری از مخاطبان هدف دیده شود نیز پیشنهاد می دهد.

مخاطبین هدف

شخصی سازی

امروزه بسیاری از افراد از پیام های تبلیغاتی که دریافت می کنند شاکی هستند. یک مطالعه که در این زمینه انجام شده است نشان می دهد که 74 درصد از خریداران، از دیدن محتوا تبلیغاتی نامربوط احساس ناراضایتی می کنند و 79 درصد آن ها اصلا به پیشنهاد تبلیغاتی توجهی نمی کنند مگر در صورتی که آن پیام تبلیغاتی براساس تراکنش های گذشته آن ها شخصی سازی شده باشد. بنابراین برای درگیر کردن مشتریان، صاحبان بازار لازم است تا بر روی تجارت شخصی سازی شده آن ها متمرکز شوند که این امر به کمک بهره گیری از داده تحقق می یابد.

طبق اطلاعات منتشر شده توسط ZoomInfo، 78 درصد از سازمان ها اعلام کردند که روش های بازاریابی داده مبنا باعث افزایش تعداد مشتری های آن ها شده است. پیاده سازی و بکارگیری بازاریابی داده مبنا با چالش هایی همراه است. طبق Campaign Monitor، 81 درصد از بازاریابان پیاده سازی یک رویکرد داده مبنا را امری بسیار پیچیده قلمداد می کنند. 

عوامل پیچیدگی پیاده سازی بازاریابی مبتنی بر داده 

جمع آوری داده

تعداد زیادی از بازاریابان در مواجه با جمع آوری داده احساس درماندگی می کنند و برای خیلی از آن ها جای سوال است که از چه مکانی باید داده جمع آوری کنند. شبکه های اجتماعی یک راه برای جمع آوری داده می باشد که از طریق پروفایل افراد در این شبکه ها و ارتباطی که با محصول و یا تبلیغ شما داشته اند می توان به نتایجی درباره تراکنش های این افراد دست یافت.

جمع آوری داده

بروز رسانی داده

برای سود بردن بهتر و بیشتر از داده، داده ها بایستی تا حدی که ممکن است به روز باشند. چالشی که در این زمینه وجود دارد این است که به روز کردن داده ها اگر قرار باشد دستی صورت گیرد، کاری طاقت فرسا به شمار می رود.

بروز رسانی داده

تحلیل و بررسی داده های مختلف  

تنها 8 درصد از شرکت ها تمام داده های خود را در یک مکان ذخیره می کنند. بقیه شرکت ها داده های خود را به صورت پراکنده بین مکان های مختلف، تیم ها و مراکز مختلف دخیره سازی می کنند. که این موضوع سبب دست پیدا نکردن به یک دانش کلی درباره رفتار مخاطبان خواهد شد.

تجزیه و تحلیل داده

تا اکنون تمام جنبه های اصلی از روش داده مبنا به همراه چالش های پیش روی آن ها بیان گردید. اما بعضی مواقع بهترین راه تجزیه و تحلیل داده هاست.  در ادامه مثالی که دیگران برای تجارت خود از تجزیه و تحلیل داده استفاده کرده اند آمده است: 

مثال: استفاده از داده های آب و هوایی برای پیش بینی الگوی خرید مشتریان

یک شرکت فروش آنلاین تجهیزات ورزشی زمستانی، با چالش جدی مواجه شده بود. آن ها میخواستند بدانند چه زمانی مردم شروع به خرید لباس های زمستانی می کنند زیرا مایل بودند بدانند تا در زمان مناسب شروع به تبلیغ کالا های خود کنند. به این منظور آن ها داده های آب و هوایی را از سراسر جهان جمع آوری کردند و سپس با اطلاعات به دست آمده از فروش شرکت ترکیب کردند و سریعا متوجه وجود یه روند در داده های خود شدند. جالب است که بدانید بهترین زمان برای تبلیغ تجهیزات ورزش های زمستانی، زمانی که اولین برف اتفاق می افتد نبود!

مراحل ایجاد یک استراتژی داده محور

1) تنظیم اهداف برای داده

قبل از این که شتاب زده شروع به جمع آوری داده بکنید باید مشخص کنید برای چه هدفی داده ها را می خواهید. زیرا اهداف تعیین شده در این مرحله شما را در مراحل بعدی راهنمایی خواهند کرد. زیرا شما می دانید چه اطلاعاتی را جمع آوری کرده اید، از کجا این اطلاعات را جمع آوری کرده اید و همچین به دنبال چه یافته هایی هستید.

تعیین اهداف داده

2) جمع آوری داده

باتوجه به اهدافی که در مرحله قبل تنظیم کرده اید، شما نیاز دارید تا مشخص کنید چه داده هایی مناسب کار شما هستند و چگونه می توان به این داده ها دسترسی پیدا کرد.

3) سازمان دهی داده

در این مرحله باید یک چارچوب برای سازمان دهی و جمع آوری داده ها انتخاب کنید.

طراحی چارچوب داده

4) ساختن یک تیم

باتوجه به اهداف، شاید شما نیاز به ساختن یک تیم که در تحلیل و بررسی و کار با داده ها به شما کمک کنند داشته باشید.

تیم تجزیه تحلیل داده

5) گرفتن حق خرید سازمانی

کار کردن با داده مخصوصا اگر دفعه اول استفاده از آن داده باشد، شاید نیاز به گرفتن اجازه از ذیع نفعان مختلف باشد.

6) اندازه گیری میزان پیش رفت

در نهایت، شما نیاز به ایجاد یک فرایند جهت اندازه گیری این که به چه میزان ساز و کاری که شما طراحی کرده اید خوب عمل می کند دارید. این مرحله به شما کمک می کند تا بهتر اقدامات خود را ارزیابی کنید.

شهر محتوا
نوشته شده توسط

مهسا بابالوئی

سلام یه روز زیبای بهاری وقتی داشتم به حیاط کوچیک خونمون نگاه میکردم با خودم گفتم که چی می شد می تونستم این لحظه رو جوری ثبت کنم که همیشه توی یاد و خاطرم بمونه و...

نظرات شما

هنوز کسی نظر نداده!

میتونی اولین نفری باشی که به ما بگی نظرت درباره این یادداشت چیه؟

اگر سوالی هم داری، می تونی همینجا بپرسی. زود جواب میدیم!

خدمات شهر محتوا
آنالیز سئو
آنالیز سئو سایت

بررسی تمام نکات فنی سایت از نظر اصول سئو و ارائه پیشنهادات اصلاحی

تحقیق کلمات کلیدی سئو
تحقیق کلمات کلیدی

گزارش جستجوی کلمات کلیدی مشتریان و رقبای کسب و کار شما

تولید محتوا
تولید محتوا

تولید محتوای متنی با کیفیت متناسب با نیازهای کاربران شما

مشاوره لینک سازی
مشاوره لینک سازی

تجزیه و تحلیل لینک های رقبا و برنامه ریزی لینک سازی برای سایت شما