Как использовать big data для разработки маркетинг планаИсточник: premiersv
Если вы собираетесь в ближайшее время приступать к планированию маркетинговых активностей и не знаете с чего начать, предлагаем вашему вниманию идеи, которые помогут вам составить маркетинг-план с использованием больших данных. Это поможет вам разработать активности, которые будут основаны на текущих взаимоотношениях покупателей с вашим продуктом. Согласно исследованиям IBM каждый день мы создаем 2,5 квинтиллиона байтов информации - это означает, что за последние 2 года было сгенерировано 90% данных, созданных за всю историю человечества. Вот лишь некоторые их источники: сенсоры для сбора информации о погоде, публикации в социальных медиа, цифровые видео и фото, сигналы GPS мобильных устройств и т.д. Эти данные называют большими данными (big data). Традиционный процесс планирования кампании выглядит просто. На основе прогнозного рекламного бюджета (прошлогодний бюджет +- 15%) составляется график активностей, включающий носители, показавшие наибольшую эффективность, при этом бюджет по ним распределяется примерно в той же пропорции, что и время, которое ваши потенциальные покупатели уделяют данным носителям, и все, план готов! Просто, понятно и обоснованно. И когда-то, чего уж греха таить, в Премьер СВ тоже составляли планы подобным образом - просто меняя в презентациях продуктов с одинаковыми целевыми аудиториями логотипы клиентов... Но сегодня оценивать эффективность маркетинговых активностей стало сложнее, и если раньше важно было набрать эффективную частоту контактов при максимальном охвате целевой аудитории, то теперь важно еще и качество каждого из этих контактов. Поэтому разработка плана происходит только на основе данных, имеющих непосредственное отношение к покупателям конкретного продукта, а не просто к людям с определенными социально-демографическими показателями. Такие онлайн-ритейлеры, как Target, давно используют данные об истории покупок своих покупателей для создания супертаргетированных рассылок и целевых страниц. В прошлом году Target частенько упоминался в СМИ в связи с неловкой ситуацией, возникшей из-за случайного информирования отца о беременности его несовершеннолетней дочки через рассылку купонов на скидки на товары для беременных. Благодаря сбору и анализу данных о ее предыдущих покупках Target узнал о беременности девушки раньше отца. Используя анализ общедоступных данных, вы также можете разработать план маркетинговых активностей, который позволит максимально приблизить ваши усилия к контексту ваших покупателей и повысить эффективность маркетинговых инвестиций. Например, благодаря такому простому инструменту, как Google.trends, вы точно определите сезонные пики спроса на ваш продукт, их колебания и географию, что вместе с аналитикой сайта даст возможность точнее распределять бюджет по месяцам и регионам. Для проверки достоверности и корреляции с реальными результатами продаж попробуйте составить годовой график продаж вашего продукта и наложить его на график интереса к вашему продукту от Google.trends... Ну как, похоже? |