Big Data в маркетинге: 6 неочевидных вариантов применения

1. Сегментация клиентов

Сегментировать клиентов – это простой, но действенный способ использовать данные в Email-маркетинге. Фиксируйте действия, покупки, характеристики клиентов и вы поймете, какой контент будет интересен каждому. Сделайте Email персонализированным каналом общения с покупателем.

74% маркетологов отмечают рост вовлеченности после сегментированных Email-рассылок. Это позволяет увеличить ROMI до 760%.

Пример:

Не отправляйте одинаковое письмо теплому лиду и совсем новому подписчику. Если лид: а) посещал целевую страницу несколько раз; б) смотрел информацию о цене; в) проявлял интерес другими способами, отправьте ему промо-письмо по целевому продукту. Новым подписчикам отправьте цепочку писем с интересным контентом. Он увеличит интерес и сформирует дополнительную ценность.

Используйте Email-маркетинг для отправки автоматических писем, которые смогут продвинуть лид по воронке продаж.

2. Повышение лояльности клиентов

32% руководителей компаний отдают приоритет удержанию клиентов. Это не удивительно, ведь привлечение новых обходится в 5-25 раз дороже, чем сохранение существующих.

При повышении клиентской лояльности нужны данные. И чем больше, тем лучше. Анализируйте продажи, и вы поймете, какие товары еще можно предложить. К примеру, у вас есть три похожих продукта в ассортименте, и клиент покупал два из них. Высока вероятность, что он будет чувствителен к рекламе третьего продукта.

В дополнение к персонализированному Email-маркетингу, загрузите узкий сегмент своих клиентов в Facebook или VK. Потом запустите в социальной сети рекламу на эту аудиторию и продвигайте свой продукт. Эти люди уже знают ваш бренд, а значит конверсия будет выше, чем при привлечении новых клиентов.

Настройте триггеры так, чтобы клиенты получали автоматические письма в определенные события, в день рождения или при отправке заказа.

Не считайте целью удержания – вытащить как можно больше денег из клиента.

Дарите потрясающий клиентский опыт, отправляйте персональный контент и индивидуальные предложения. Это даст больше выгод в долгосрочной перспективе. Это прибыльнее.

3. Визуализация данных

90% маркетологов почти не используют визуализацию данных в своей работе. А зря! Она понятнее для зрителя, нежели страницы текста. Она позволяет быстрее донести основные мысли до читателя.

Визуализацию и инфографику часто считают синонимами, но это не так.

Визуализация – это способ переводить данные в графическую форму. Инфографика – способ рассказать и последовательно объяснить какую-то тему. Визуализация является одним из ключевых элементов инфографики, но в то же время автономным.

Переводите ваши данные в красочный визуальный ряд. Это полезно для анализа. Удобнее изучать динамику продаж, когда у вас перед глазами есть график.

4. Разработка новых продуктов

Предиктивный анализ относится к изучению данных о прошлом для вычисления вероятности будущем. Если у вас есть огромный объем информации, предиктивный анализ может помочь при внедрении нового продукта или услуги.

Те, кто работает в сфере торговли, знают, что лишь несколько продуктов приносят большую часть прибыли, в то время, как остальные товары неликвидные. По этой причине, расширение ассортимента может походить на азартную игру.

Пример:

Netflix – это бренд, который мастерски владеет искусством предиктивного анализа. На основе огромного объема данных, Netflix устанавливает признаки потенциально успешного фильма или телешоу.

Предиктивный анализ позволил Netflix создать сериал «Карточный домик», который имеет огромный коммерческий успех. Звезду сериала Кевина Спейси и продюсера Дэвида Финчера подобрали неслучайно. Анализ данных показал, что зрители Netflix в восторге от их предыдущих работ.

Предиктивный анализ не сможет гарантировать успех при разработке нового продукта, но он существенно повысит ваши шансы.

5. Снижение коэффициента оттока клиентов

Используйте предиктивный анализ для уменьшения коэффициента оттока. Составьте список клиентов, которые имеют высокую вероятность ухода. Одним из факторов оттока может быть период неактивности в личном кабинете.

Теперь разработайте и запустите кампанию для возврата. Это может быть предложение специальных бонусов, которые покажут клиенту, что вы им дорожите.

6. Прогнозирование продаж

Изучите модели покупок клиентов. Это позволит делать прогноз продаж на будущее.

Посчитайте клиентские метрики: цену привлечения, средний чек, пожизненную ценность клиента. Так вы поймете, сколько выручки принесет каждый новый клиент в будущем. Если вы не считаете эти метрики, то вам сложно проводить эффективные маркетинговые мероприятия.

При прогнозе продаж рассчитывайте пессимистичный вариант. Прогноз – это вероятность и не может быть абсолютно достоверными. Имейте запасной план, если продажи пойдут не так хорошо, как ожидалось.

Заключение

Работа с данными, аналитика и прочие сопутствующие элементы маркетинга, основанного на данных, регулярно попадают в списки основных трендов на год. Но распространенность этого подхода все равно растет низкими темпами. Многие маркетологи слабо владеют или не владеют вовсе статистическим аппаратом и не понимают, как работать с данными. И эта ситуация применима и к США, и к Европе, и к другим странам. Однако возможности аналитического подхода в маркетинге поистине безграничны. Они позволят увеличить эффективность кампаний в разы, лучше обосновывать мероприятия и выявлять ранее незаметные закономерности.

Помните, что маркетинг – это не только креативность, но еще и сухой математический расчет.