بازاریابی داده محور (بازاریابی مبتنی بر داده) چیست و چرا اینقدر مهم است؟!

نقش داده در بازاریابی داده محور (بازاریابی مبتنی بر داده) بسیار مهم و حیاتی است. با داشتن داده‌های مناسب، بازاریابی هدفمندتر، شخصی‌سازی شده، ارزان‌تر، سریع‌تر و کارآمدتر انجام می‌شود.

آژانس یونکسو می‌تواند بازاریابی داده‌محور را برای کسب و کار شما به بهترین شکل ممکن انجام دهد. سال‌ها تجربه، ابزارهای قدرتمند، تیم متخصص، فاکتورهای موفقیت آژانس یونکسو است. پس با ما در ارتباط باشید.

اگر می خواهید بدانید که چطور داده می تواند به شما در دستیابی به بازگشت سرمایه‌ی (ROI) بسیار بالاتری کمک کند، پس با ما همراه باشید.

بازاریابی اخیراً شاهد تغییرات اساسی بوده است. رویکرد قدیمی که بر اساس فرضیات یا احساسات درونی عمل می کرد، دیگر منسوخ شده است. امروزه، بازاریابان به قابل اعتمادترین منبع اطلاعات روی می آورند، یعنی: داده‌ی مشتری

با این حال، متاسفانه هنوز بسیاری از افراد با رویکردِ مبتنی بر داده دست و پنجه نرم می کنند. بسیاری از ما می پرسند که داده‌های مرتبط را از کجا پیدا کنیم. برخی دیگر از کمبود ابزار شکایت دارند. آنها نمی دانند چگونه به اطلاعاتی که دارند دسترسی پیدا کنند، آنها را تجزیه و تحلیل کنند و با هم مقایسه کنند.

در این مقاله موارد زیر را خواهیم آموخت:

• بازاریابی مبتنی بر داده چیست؟
• برند شما چگونه می تواند از داده های حجیم بهره مند شود؟
• رایج ترین چالش هایی که بازاریابان مانند شما با داده ها روبرو هستند.
• نمونه هایی از کمپین های مبتنی بر داده
• راهنمای کوتاهی برای ایجاد یک استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده و ابزارهای مورد استفاده

مقدمه

پیش از شروع، می‌خواهیم خیالتان را راحت کنیم. ممکن است در ابتدا، ایده بازاریابی مبتنی بر داده دلهره‌آور به نظر برسد. اما اگر اصطلاحات تخصصی را کنار بگذاریم، بسیاری از استراتژی‌های آن برای شما آشنا خواهند بود.

بنابراین، ما تلاش کرده‌ایم تا رویکرد داده محور یا مبتنی بر داده را به ساده‌ترین شکل ممکن ارائه کنیم. اول از همه، تا حد امکان از اصطلاحات تخصصی پرهیز کرده‌ایم. همچنین در صورت امکان، مثال‌هایی را نیز ذکر کرده‌ایم. این مثال‌ها به شما کمک می‌کنند تا جنبه‌های مختلف این رویکرد جدید به بازاریابی را درک کنید.

برای اینکه این راهنما ساده بماند، فقط روی مهم‌ترین جنبه‌های رویکرد داده‌محور تمرکز کرده‌ایم. برای اینکه به شما در یادگیری بیشتر کمک کنیم، منابع بازاریابی مبتنی بر داده بیشتری را نیز که توصیه می‌کنیم، فهرست کرده‌ایم.

پس، بدون مقدمه اضافی…

بازاریابی مبتنی بر داده چیست؟

بازاریابی مبتنی بر داده رویکردی برای بهینه‌سازی ارتباطات برند بر اساس اطلاعات مشتری است. بازاریابان داده محور از داده‌های مشتری برای پیش‌بینی نیازها، خواسته‌ها و رفتارهای آتی آن‌ها استفاده می‌کنند. چنین بینشی به توسعه‌ی استراتژی‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده برای بالاترین بازگشت سرمایه (ROI) کمک می‌کند.

اما بازاریابی داده محور با بازاریابی سنتی چه تفاوتی دارد؟

برای درک تفاوت، باید به فرض اصلی بازاریابی رجوع کنیم.

به ساده‌ترین شکل، بازاریابی همیشه بر دو هدف تمرکز داشته است. اول، کشف نیازها و خواسته‌های مشتریان. و سپس، با استفاده از آن بینش، ارائه آنچه مشتریان می‌خواهند خرید.

از لحاظ عملی، بازاریابی همیشه به معنای زیر است:

اول، دستیابی به درک عمیق از مخاطب هدف، سپس، شناسایی و پیش‌بینی نیازهای مشتری، و در نهایت، طراحی استراتژی‌هایی برای ارائه کالاهایی که قول حل آن نیازها را می‌دهند.

تیم‌های بازاریابی سنتی از ترکیبی از دو عامل برای دستیابی به این اهداف استفاده می‌کردند:

• مطالعات بازار موجود در آن زمان، و
• فرضیات آن‌ها در مورد مخاطب هدف.

متأسفانه، این رویکرد اغلب به معنای آزمون و خطا بود. شرکت‌ها مجبور بودند استراتژی‌های زیادی را راه‌اندازی کنند تا بتوانند استراتژی‌ای را پیدا کنند که به اهدافشان برسد.

در مقابل، بازاریابی مبتنی بر داده به بازاریابان این امکان را می‌دهد که در زمان مناسب و با پیشنهاد مناسب با مشتریان ارتباط برقرار کنند.

اما مزایای استفاده از داده فراتر از بهبود ارتباطات است. تیم‌های بازاریابی مدرن از بینش‌های مشتری برای موارد زیر استفاده می‌کنند:

• شخصی‌سازی تجربه مشتری
• هدف قرار دادن بخش‌های بازاریابی به‌خوبی تعریف‌شده
• جذب مشتریان جدید
• با استفاده از داده‌ها، برندها همچنین می‌توانند استراتژی‌های خود را به‌صورت لحظه‌ای اندازه‌گیری و بهبود بخشند.

مزایای استفاده از داده های عظیم در بازاریابی

تا به حال، در مورد چگونگی کمکِ داده‌های عظیم به بازاریابان برای تصمیم‌گیری بهتر صحبت کرده‌ایم. تصمیماتی که در نهایت نتایج بسیار بهتری را به همراه دارد و سریع‌تر نیز انجام می‌شود.

این روش کاملا مؤثر است. دو سوم از بازاریابان پیشرو اذعان دارند که تصمیمات مبتنی بر داده بر احساسات درونی غلبه می‌کند.

اما بازاریابان می‌توانند از داده‌ها به روش‌های دیگری نیز بهره‌مند شوند. برای مثال:

۱. داده‌ها به کسبِ شفافیتِ بهتر در مورد مخاطبِ هدف کمک می‌کنند.

هر گونه اطلاعاتی در مورد مشتریان به بازاریابان این امکان را می‌دهد که درک بسیار دقیقی از مخاطب هدف خود به دست آورند. برای مثال، بینش‌های حاصل از CRM می‌تواند توانایی بازاریاب را برای پیش‌بینی بیشتر رفتار مشتری افزایش دهد.

نتیجه؟ کمپین‌های بازاریابی که تضمین می‌کنند با پیام درست در زمان مناسب به مشتریان برسند.

۲. داده‌ها امکان ایجاد ارتباط قوی‌تر با مشتریان بالقوه را فراهم می‌کنند.

با استفاده از داده‌ها، بازاریابان می‌توانند ارتباط بسیار بهتری با مخاطبان خود برقرار کنند. علاوه بر این، آن‌ها می‌توانند این کار را در مقیاس وسیع انجام دهند.

همانطور که تام بنتون، مدیرعامل انجمن داده و بازاریابی در مقاله Forbes خود اشاره می‌کند:

“حجم عظیم داده‌ها از ترکیبی تقریباً بی‌پایان از رسانه‌ها، دستگاه‌ها، پلتفرم‌ها و کانال‌ها به بازاریابان این فرصت را می‌دهد تا تجربیات مشتری ۱ به ۱ را در مقیاس گسترده ارائه دهند. اگر این موارد به طور ماهرانه‌ای به کار گرفته شوند، کسب و کاری با یک میلیون مشتری می‌تواند تجربه‌ای به همان اندازه سفارشی ارائه دهد که کسب و کاری با ده‌ها مشتری.”

به عنوان مثال، داده‌های کمپین لحظه‌ای به بازاریاب کمک می‌کند تا آن را متناسب با تعامل مشتری تنظیم کند.

در نتیجه، آنها می‌توانند کمپینی را ارائه دهند که به طور مداوم با انتظارات مخاطب مطابقت داشته باشد.

۳. کشف بهترین کانال‌ها برای تبلیغات

داده‌ها نه تنها می‌توانند ترجیحات مخاطب هدف را نشان دهند، بلکه می‌توانند کانال‌هایی را نیز پیشنهاد دهند که یک برند باید برای جذب مخاطبان خود در حال حاضر و آینده از آنها استفاده کند.

چنین بینشی به نوبه خود می تواند به آنها کمک کند تا پیام خود را در جایی که مخاطب هدف آنها وجود دارد یا به زودی در آنجا حضور خواهد داشت، قرار دهند.

۴. شخصی‌سازی

مشتریان امروزی نسبت به پیام‌های بازاریابی عمومی که دریافت می‌کنند، بدبین هستند.

یک مطالعه نشان داد که ۷۴ درصد از مشتریان از دیدن محتوای نامرتبط از برندها احساس ناامیدی می‌کنند. ۷۹ درصد از آن‌ها پیشنهاد را در نظر نخواهند گرفت، مگر اینکه برندی آن را با توجه به تعاملات قبلی آن‌ها شخصی‌سازی کند.

بنابراین، برای جذب مشتری، بازاریابان باید روی شخصی‌سازیِ تجربه‌ی آنها تمرکز کنند.

در اینجا نحوه کمک داده‌ها برای رسیدن به آن آمده است.

اول، نمایی کلی از مخاطب هدف را ارائه می‌دهد. به شناسایی محرک‌ها و نقاط ضعف مشتریان بالقوه کمک می‌کند.

سپس، اطلاعات فردی مشتری می‌تواند ارتباط برندها با شخص را غنی کند.

آیا این روش مؤثر است؟ طبق گفته InvestP، بسیار مؤثر است. کسب و کارهایی که از شخصی‌سازی استفاده می‌کنند، ۵ تا ۸ برابر بازگشت سرمایه (ROI) بیشتری را از تلاش‌های بازاریابی خود به دست می‌آورند.

اگر به موضوع شخصی سازی علاقه دارید می‌توانید مقاله‌ی “راهنمای کامل شخصی سازی” را مطالعه کنید.

تأثیر خاص بازاریابی مبتنی بر داده بر عملکرد کسب و کار

تحقیقات فوربس نشان می‌دهد که تمرکز بر داده در وهله اول سودآوری هنگفتی دارد. در واقع، برخی از مزایای رویکرد مبتنی بر داده عبارتند از:

• وفاداری بیشتر مشتری
• جذب مشتریان جدید بیشتر
• افزایش رضایت مشتری و موارد دیگر

طبق گفته زووم اینفو، ۷۸ درصد از سازمان‌ها می‌گویند که بازاریابی مبتنی بر داده، تبدیل سرنخ و جذب مشتری را افزایش می‌دهد.

مطالعه دیگری از فوربس نشان می‌دهد که برای ۶۶ درصد از رهبران بازاریابی، داده‌ها منجر به افزایش جذب مشتری می‌شود.

اما همانطور که در ابتدای بحث گفتیم، برخی از بازاریابان با رویکرد مبتنی بر داده دست و پنجه نرم می‌کنند.

در اینجا با بزرگترین چالش‌هایی که با آن‌ها روبرو هستند، آشنا می‌شویم.

رایج‌ترین چالش‌های بازاریابیِ داده محور

طبق گفته کمپین مانیتور، ۸۱ درصد از بازاریابان اجرای یک استراتژی مبتنی بر داده را بسیار پیچیده می‌دانند.

در اینجا عواملی وجود دارد که اجرای آن را بسیار چالش برانگیز می‌کند:

چالش شماره ۱ – جمع‌آوری داده‌ها

بسیاری از بازاریابان مبتنی بر داده‌ی جدید، تحت فشار حجم زیاد داده‌های مشتری احساس غرق شدن می‌کنند.

بیشتر آن‌ها تعجب می‌کنند که داده‌ها را از کجا پیدا کنند. برخی با وفور اطلاعات موجود دچار سردرگمی می‌شوند.

نتیجه این امر، ترس از حتی در نظر گرفتن یک کمپین مبتنی بر داده است.

چگونه بر آن غلبه کنیم؟

به احتمال زیاد به اکثر داده‌ها در حال حاضر دسترسی دارید – با این حال، کار با این داده‌های به طور عمده جدا از هم، آسان نیست.

سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، تجزیه و تحلیل وب‌سایت، ابزار تجارت الکترونیک و تبلیغات، سیستم برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP) شما، انواع نرم‌افزارهای رسانه‌های اجتماعی و بسیاری از ابزارهای دیگر می‌توانند بینش‌هایی در مورد تعاملات مشتری ارائه دهند. از اطلاعات پروفایل آنها گرفته تا استفاده از وب سایت و تعامل با محصول و تبلیغات شما.

Krishna Pera در پست وبلاگ خود در datasciencecentral.com به نکات مهمی اشاره می‌کند: شما داده‌های زیادی دارید، اما با برخی از آن‌ها نمی‌توانید کار کنید.

برای اینکه یک تصمیم کاملاً آگاهانه بگیرید، به داده‌های بسیار بیشتری نیاز دارید. به خصوص در زمان‌هایی که علایق گروه هدف به سرعت تغییر می‌کند.

تصمیم‌گیری صرفاً بر اساس داده‌های فروش شما در چند سال گذشته شروع خوبی است، اما اگر می‌توانید اطلاعات بیشتری به دست آورید، برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر تلاش کنید.

متأسفانه، داشتن منابع داده‌ای زیاد، مشکل دیگری ایجاد می‌کند.

چالش شماره ۲ – گردآوری داده‌ها

برای بهره‌مندی از داده‌ها، آن‌ها باید تا حد امکان به‌روز باشند. در صورت امکان، باید از اطلاعات لحظه‌ای استفاده کنید. در غیر این صورت، داده‌های شما باید اغلب به‌روز شوند. حداکثر به صورت روزانه یا هفتگی.

چالش چیست؟ استخراج و به‌روزرسانی دستی داده‌ها به صورت منظم، کار خسته‌کننده‌ای است. به خصوص اگر اطلاعات را به صورت دستی وارد یک صفحه گسترده (spreadsheet) کنید.

چگونه بر آن غلبه کنیم؟

از یک پلتفرم داده‌ی مشتری (CDP) منسجم مثل ابزار CDP یونکسو بهره ببرید تا تمام داده‌ها از منابع مختلف در یکجا و به صورت لحظه‌ای به روزرسانی شود.

چالش شماره ۳ – غلبه بر انبارهای داده برای تجزیه و تحلیل

باورکردنی نیست: تنها ۸ درصد از شرکت‌ها تمام داده‌های خود را در یک مکان – یک انبار داده – ذخیره می‌کنند.

بقیه آن را بین مکان‌ها، تیم‌ها، بخش‌های مختلف توزیع کرده‌اند. اما این همه ماجرا نیست. داده‌های پراکنده باعث می‌شود ۶۹ درصد از سازمان‌ها نتوانند نمای کلی از مشتری ارائه دهند.

نتیجه – انبارهای داده‌ای که توانایی تیم بازاریابی را برای:

• درک مخاطبان خود، و
• کسب بینش کامل در مورد عملکرد کمپین‌هایشان محدود می‌کند.

جای تعجب نیست که ۴۲ درصد از بازاریابان تنها می‌توانند گزارش‌های عملکرد پایه را بررسی کنند.

چگونه بر آن غلبه کنیم؟

متأسفانه، برای اکثر شرکت‌ها، شکستن انبارهای داده یک فرآیند پر زحمت خواهد بود. بدون اینکه خیلی عمیق به آن بپردازیم، این فرآیند به طور معمول شامل موارد زیر است:

• تعیین استانداردهای مشترک برای داده‌ها
• تغییر فرهنگ تبادل داده
• پذیرش پلتفرم تجزیه و تحلیل بازاریابی که در بالا در مورد آن صحبت کردیم

چالش شماره ۴ – ایجاد تیم داخلی داده

پردازش حجم زیادی از داده‌ها اغلب مستلزم ایجاد تیم‌های متخصص بین بخشی است.

بسیاری از مدل‌ها به ساختار تیم‌های داده کمک می‌کنند. مدل مرکز محور بر ایجاد یک متخصص داده تمرکز دارد. این شخص، دستورالعمل‌ها و اسناد را برای پردازش داده‌ها تنظیم می‌کند.

مدل تیم داده توزیع‌شده، یک متخصص داده را در تیم‌ها یا بخش‌های حیاتی جاسازی می‌کند.

و مدل هاب و اسپوک ترکیبی از دو مدل بالا است. این مدل یک مرکز واحد برای مدیریت داده ارائه می‌دهد. اما همچنین، پشتیبانی فردی را به تیم‌های حیاتی ارائه می‌دهد.

موارد استفاده از بازاریابی مبتنی بر داده

ما اصول اولیه رویکرد مبتنی بر داده را پوشش دادیم. اما گاهی اوقات، آسان‌ترین راه برای درک یک مفهوم، بررسی نحوه‌ی استفاده دیگران از آن است.

بنابراین، در این بخش، به شما نشان خواهیم داد که چگونه به مشتریان خود برای استفاده از داده‌ها برای ارائه بازگشت سرمایه (ROI) بازاریابی بالاتر کمک کرده‌ایم.

۱. استفاده از داده‌های هواشناسی برای پیش‌بینی الگوهای خرید مشتری

مثال عالی، نحوه‌ی استفاده تیم تجزیه و تحلیل بازاریابی تیم محبوب بسکتبال ایالات متحده، فیلادلفیا، از داده‌های هواشناسی است.

آنها با استفاده از داده‌های تاریخی حضور در محل برگزاری بازی همراه با گزارش‌های تاریخی هواشناسی، یک مدل پیش‌بینی‌کننده ایجاد کردند که بر اساس پیش‌بینی‌های آب و هوا برای تاریخ بازی‌ها، قادر به پیش‌بینی حضور در بازی‌های آینده است.

این نه تنها برای برنامه‌ریزی ظرفیت در روز بازی مهم است، بلکه به این معنی است که در صورت پیش‌بینی کم بودن حضور، می‌توانند با سرمایه‌گذاری بیشتر روی تبلیغات قبل از بازی حضور تماشاچی را پررنگ تر کنند.

۲. ادغام داده‌های کل شرکت برای غنی‌سازی تصمیم‌گیری

شرکت‌های مخابراتی به طور گسترده به دلیل استفاده پیشرفته‌ی آنها از مجموعه داده‌های مختلف برای بهینه‌سازی تجربه مشتریان شناخته شده‌اند.

با خودکارسازی جمع‌آوری داده‌ها در یک پایگاه داده‌ی واحد، تیم بازاریابی دیجیتال در Vodafone ایتالیا توانست فعالیت‌های آنلاین مشتریان بالقوه را با داده‌های سرنخ، فروش و فعال‌سازی که توسط بسیاری از مراکز تماس با استفاده از CRMهای مختلف به صورت آفلاین مدیریت می‌شد، مرتبط کند.

آنها به لطفِ تجزیه و تحلیل متقابل همه این داده‌ها، موفق شدند فرصت‌های پیش از این کشف نشده‌ای را برای فروش بیشتر بر روی قراردادهای موجود شناسایی کنند و ریزش مشتری (churn) را کاهش دهند.

۳. استفاده از داده‌های جمعیت‌شناسی برای بهبود عملکرد تبلیغات

بیایید به نمونه‌ی تیم دیجیتال شرکت کولگیت-پالمولیو در اتحادیه اروپا نگاه کنیم. آن‌ها می‌خواستند عملکرد خلاقیت‌های تبلیغاتی فردی را درک کنند، اما با اعضایی که در بیش از ۲۰ کشور پراکنده بودند و بدون جمع‌آوری خودکار داده‌ها، این بیشتر یک آرزو بود تا یک انتظار واقع‌بینانه.

هنگامی که آنها توانستند داده‌ها را خودکار و متمرکز کنند، تیم توانست تبلیغات با عملکرد بهتر را شناسایی کند. این آموخته‌ها به آنها اجازه داد تا کمپین‌های آینده را به شیوه‌ای متفاوت ساختار دهند و بدون تأخیر ۲ هفته‌ای به صورت لحظه‌ای بهینه‌سازی کنند، که منجر به بهبود قابل توجهی در ارزش هر کلیک (CPC) و سرعت بودجه شد.

استفاده از داده برای درک هزینه بازاریابی

شرکت‌های بزرگ اغلب هر ساله میلیون‌ها دلار برای کمپین‌های بازاریابی هزینه می‌کنند. اما، بسیاری از آن‌ها نمی‌توانند کل هزینه‌های خود را بگویند.

یکی از دلایل این امر این است که بخش‌های مالی، حسابداری و بازاریابی هزینه‌ها را به روش‌های مختلف محاسبه می‌کنند. علاوه بر این، داده‌های آن‌ها در منابع زیادی وجود دارد. برخی آن را در صفحات گسترده نگه می‌دارند. برخی دیگر از ابزارهای آنلاین استفاده می‌کنند. و به عنوان مثال، فروشندگان شخص ثالث گزارش‌های هزینه خود را با فاکتورها ارسال می‌کنند.

در چنین شرایطی، دستیابی به نمای کلی از هزینه‌های بازاریابی غیرممکن است.

راه‌حل؟ جمع‌آوری همه این داده‌ها در یک مجموعه داده واحد. بسیاری از پلتفرم‌های بینش بازاریابی همچنین به شما امکان می‌دهند واژگان مختلف را متمرکز کنید. در نتیجه، می‌توانید داده‌هایی را که به طور متفاوتی در جاهای مختلف نگهداری شده‌اند، در یک مجموعه ادغام کنید.

چگونه یک استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده ایجاد کنیم

باید اعتراف کنیم که ایجاد یک استراتژی مبتنی بر داده موضوعی پیچیده‌ای است. اما احتما فرآیند زیر برای شما مفید باشد. بنابراین، در اینجا یک راهنمای سریع برای ایجاد یک استراتژی مبتنی بر داده آورده شده است:

مرحله ۱. تعیین اهداف برای داده‌ها

قبل از عجله برای جمع‌آوری داده‌ها، باید تصمیم بگیرید که می‌خواهید داده‌ها به شما در چه زمینه‌ای کمک کنند. درست مانند شرکت‌های مثال‌های بالا، باید یک هدف روشن برای داده‌ها تعیین کنید. چرا؟ زیرا اهداف شما گام‌های بعدی شما را هدایت می‌کنند. شما خواهید دانست که چه اطلاعاتی را جمع‌آوری کنید. از کجا آن را تهیه کنید. و همچنین، به دنبال چه بینش‌هایی باشید.

مرحله ۲. جمع‌آوری داده‌ها

با تعیین اهداف، باید مشخص کنید که کدام اطلاعات را جمع آوری کنید. به اهداف خود نگاه کنید و در نظر بگیرید چه اطلاعاتی به تعیین استراتژی شما کمک می‌کند. سپس، کشف کنید که از کجا می‌توانید به داده‌ها دسترسی داشته باشید.

مرحله ۳. جمع‌آوری و سازماندهی داده‌ها

این مرحله شامل دو اقدام است. اولین مورد، تصمیم گیری در مورد یک پلتفرم داده برای سازماندهی داده‌ها است. دوم، استفاده از آن برای جمع‌آوری منابع داده‌ای شما.

مرحله ۴. ایجاد تیم یا قابلیت‌های داخلی/خارجی

بسته به اهداف خود، ممکن است نیاز به ایجاد تیمی برای کمک به تجزیه و تحلیل و عمل بر اساس داده‌ها داشته باشید.

مرحله ۵. جلب رضایت سازمان

گنجاندن رویکرد مبتنی بر داده، به خصوص اگر اولین کمپین از این نوع باشد، ممکن است نیاز به کسب مجوز از ذینفعان مختلف داشته باشد.

مرحله ۶. اندازه‌گیری و پیگیری پیشرفت

در نهایت، باید فرآیندی را برای نظارت بر عملکرد کمپین خود طراحی کنید. این به شما کمک می‌کند تا اقدامات خود را بهتر تجزیه و تحلیل کنید، اما همچنین پیشرفت را به سایر ذینفعان گزارش دهید.

ابزار بازاریابی مبتنی بر داده برای ایجاد یک مجموعه‌ی داده محور

اگر یک چیز مشترک در مورد استفاده از داده در بازاریابی در نمونه‌های بالا وجود داشته باشد، این است که این یک رشته گسترده است. با داده‌های مناسب، بازاریابان تقریباً به هر چیزی که آرزو دارند دست می‌یابند:

• ارزیابی داده‌های مشتری برای پیش‌بینی رفتارها
• شناسایی الگوهای خرید
• پیش بینی علایق
• کشف روندهای نوظهور و غیره

با این حال، برای بسیاری، چالش دسترسی به اطلاعات مورد نیاز است.

و اینجاست که ابزارهای مختلف بازاریابی مبتنی بر داده وارد می‌شوند. در زیر برخی از رایج‌ترین ابزارهایی که بازاریابان داده از آن‌ها استفاده می‌کنند را مشاهده خواهید کرد.

پلتفرم‌های بینش بازاریابی

• نرم‌افزار تجسم برنده جایزه تابل Tableau – احتمالاً زیباترین ابزار تجزیه و تحلیل بصری موجود است
• Google Data Studio: رایگان، قدرتمند و آسان برای ایجاد داشبورد و گزارش
• اگر شرکت شما قبلاً در مجموعه مایکروسافت سرمایه‌گذاری کرده است، استفاده از Azure و Power BI – یک ابزار هوش تجاری قدرتمند دیگر، منطقی به نظر می‌رسد.
• برخی از مشتریان ما کاملاً از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل داده‌های Qlik قانع شده‌اند – نگاهی عمیق‌تر به این ابزار BI می‌تواند ارزشمند باشد.

منابع:

https://www.adverity.com/data-driven-marketing

https://www.adverity.com/data-driven-marketing