Data-driven маркетинг: old-school style или каких ошибок стоит избегать

Всем известно, что с использованием данных (big data) маркетинговые стратегии становятся более обдуманными и реалистичными. Однако, учитывая безумное количество решений, которые приходится принимать при обработке массива информации, очень сложно не наступать на одни и те же грабли.

Так вот, мы собрали 3 самые актуальные data-driven ошибки и расскажем, как их избегать.

Ошибка № 1

Брать за цель поиска ненужные данные.

Устаревшая логика мышления: OMG, сколько данных! Давайте анализировать их все!

Да, данных действительно много, но стоит понять, что не все они нужны и важны для вашего дела. Особенно, если у вас малый бизнес или вы оперируете ограниченным количеством ресурсов. Гораздо продуктивнее в таком случае будет сфокусировать свое внимание на поддержании ключевых показателей эффективности.

К примеру, у вас на уме завоевать кучу лайков на ФБ – а там ведь тонна данных для анализа. Вместо этого обратите внимание на вовлеченность. Проанализируйте тех пользователей, которые не только тратят время на то, чтобы прочесть ваш контент, но еще и оставляют комменты или делают репосты. Представьте, насколько ваш продукт “зацепил”, если потребитель не пожалел своего времени, чтобы высказать свое мнение. Именно эти данные стоит собирать и анализировать.

Новая логика мышления: Давайте фокусировать свое внимание на ключевых показателях эффективности, которые содействуют достижению целей бизнеса.

Ошибка № 2

Отодвигать потребителя на второе место

Устаревшая логика мышления: Рынок настолько пресыщен… А давайте просить покупателя покупать то, что мы продаем.

Такая стратегия – тлен, господа. Безусловно, шумов благодаря digital технологиям приумножилось, но не стоит забывать, что и функционал их стал намного глубже.

Самая простое решение проблемы – это все-таки обратиться к потребителю и узнать, чего хочет он.

Идеальная тактика для бренда основывается на факте, что реклама должна быть одновременно и полезной, и информативной для пользователя. Будьте “решателями” проблем потребителя.

Что делать, когда вы только выходите на арену битвы брендов? Easy! Data-driven маркетинг и тут поможет. Расскажите о себе миру, находя и выбирая нужную вам аудиторию. Ну а определившись с ЦА, поставьте за задачу стать верным другом и опять таки “решателем” ее проблем.

Новая логика мышления: Давайте все-таки подумаем о том, чего хочет потребитель. А узнать это мы сможем используя технологии digital – и о себе расскажем, и доверие завоюем. Потом уж можно и о продажах подумать.

Ошибка № 3

Не иметь единой кросс-канальнойl стратегии

Старая логика мышления: Да мы своей рекламной кампанией охватили и мобильные устройства, и планшеты, и даже ПК! Мы боги кросс-канального маркетинга!

Ну как бы не совсем. Data-driven мир очень сильно повлиял на изменения в пользовательском экспириенсе. Теперь все дело в хорошо продуманных креативах.

Вы же заметили, что путь пользователя к покупке стал еще тернистее? Ведь всем знакома схема: увидел новый смартфон в интернете – пошел потестить его в магазине – вернулся домой искать наиболее выгодное предложение по разным сайтам – в итоге купил не там, где впервые про него узнал. А между первым и последним этапом может пройти еще пару месяцев ожидания сезона скидок и акций. Или на каком-то из этапов встретилась шикарная реклама, которая заставила купить прямо здесь и сейчас.

Мир digital стал ультра фрагментированным. Потому стратегия маркетинга должна соединять все вышеупомянутые этапы и все-таки отслеживать пользователя.

К примеру, представим, что вы запускаете новый продукт. Для его продвижения вы делаете рекламную кампанию для email рассылки, СМИ и на вашем веб сайте. Так вот, визуальная составляющая на всех платформах должна быть едина – цвета, общий вид и идея. Это может быть единая картинка, которая будет ассоциироваться именно с вашим продуктом, вашей миссией и брендом.

Новая логика мышления: Наша рекламная кампания и межканальная, и элементы ее связаны между собой. Чтобы путь к покупке был более непринужденным.

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)