Reklamy
Aktualności Marketing

Pięć głównych strategii zarządzania danymi, które poprawią skuteczność kampanii marketingowych

Oto pięć głównych strategii zarządzania danymi według Murata Kalafata, dyrektora zarządzającego Criteo w regionie Europa Wschodnia, dzięki którym Twoje kampanie marketingowe będą pasmem sukcesów.

Zaledwie 1,3% respondentów biorących udział w ankiecie Winterberry and IAB z 2018 r. określiło się jako „absolutnie przekonani”, że ich organizacje miały odpowiednią wiedzę, doświadczenie i umiejętności pozwalające wykorzystać cały potencjał drzemiący w posiadanych przez nie danych. W opinii ponad 87% ankietowanych spośród wszystkich umiejętności umożliwiających maksymalizację wartości danych najpotrzebniejsze są umiejętności analityczne.

To dość niepokojący trend w dobie dominacji marketingu opartego na danych, który nie tylko powinien dostarczać oczekiwanych wyników, ale także wspierać tworzenie pożądanego user experience..

Jakie są zatem strategie zarządzania danymi niezbędne do tworzenia skutecznych, cyfrowych kampanii marketingowych?

Dane i personalizacja

Większość specjalistów ds. marketingu wie, że personalizacja to jeden z najskuteczniejszych sposobów zwiększania skuteczności reklam, zwłaszcza we współczesnym świecie cyfrowym, w którym nie jest łatwo przyciągnąć uwagę konsumenta. Marki, którym udało się skutecznie wcielić zarządzanie danymi do aktywności marketingowych szybko odkryły, że ich starania były praktycznie niewidoczne dla mających sprecyzowane oczekiwania i wymagania, a często także kapryśnych klientów. Mówiąc wprost, rozczarowujące wrażenia użytkowe w sieci są po prostu ignorowane.

Wszystko to oznacza, że dane powinny być podstawą wszelkich działach podejmowanych przez markę.

Klienci przeglądający produkty, oglądający klipy wideo lub zwyczajnie surfujący w Internecie pozostawiają po sobie cyfrowy ślad. Dane te oferują wgląd we wzorce i trendy zachowań, które z kolei dostarczają cenne informacje pozwalające przewidywać potrzeby klientów i odpowiednio dostosowywać kampanie marketingowe.

Wiele marek wykorzystuje dane w nieprawidłowy sposób lub zwyczajnie nie wie, które z nich mają największą wartość. W zderzeniu z nową rzeczywistością marki zdają sobie sprawę z tego, że dostarczanie spersonalizowanych wrażeń użytkowych w sieci stało się normą.  

Dane i wielokanałowość przekazu

Współcześni konsumenci zazwyczaj rozpoczynają ścieżkę zakupową na jednym urządzeniu, a kończą ją na innym, bądź też zaczynają ją w sieci, a kończą w sklepie stacjonarnym (i na odwrót).

Niestety, wiele sklepów nie dysponuje danymi w ilościach pozwalających na realizację strategii ukierunkowanych typowo na konsumentów. Mówiąc wprost, za mało wiedzą na temat swoich klientów, a wielu z nich nie radzi sobie z rozpoznawaniem indywidualnych konsumentów w gąszczu zachowań zakupowych. 

Informacje na temat historii zakupowej oraz zwyczajów dotyczących korzystania z mediów społecznościowych, a także dane geolokacyjne pozwalają sprzedającym personalizować doświadczenia klienta lepiej niż kiedykolwiek wcześniej. Kluczem do sukcesu jest jednak inteligentne przetwarzanie oraz interpretacja danych pozwalające uzyskać wymierne korzyści zarówno w sieci, jak i w trybie offline. 

Umiejętne wykorzystanie danych pozwala generować treści zgodne z preferencjami i potrzebami konsumentów w danej chwili. Firmy, które będą w stanie uzyskać kompletny obraz swoich klientów nie tylko przetrwają na rynku, ale także odniosą ogromny sukces.

Dane i współpraca

Sukces nie przychodzi jednak łatwo. Marki, sklepy i agencje reklamowe, które bardzo często nie są zgodne w kwestii praw własności do poszczególnych rodzajów informacji oraz sposobów ich udostępniania, zaczynają zauważać okazje do wykorzystania danych, w związku z czym gromadzą i analizują je tak szybko, jak to możliwe. 

Może to zachęcić sklepy i marki do wymiany danych z punktów obsługi i magazynów w czasie rzeczywistym dla bardziej efektywnego planowania promocji i zwiększania wydajności operacyjnej.

Trudne uwarunkowania rynkowe sprawiają jednak, że marki, sklepy i agencje reklamowe uświadamiają sobie, że nowe metody działania oparte na ścisłej współpracy i wymianie informacji nie tylko dają ogromne korzyści, ale także pomagają uwolnić się od współpracy z zamkniętymi platformami (jak Google, Amazon itp.) i rynkami. 

Marki, detaliści i agencje reklamowe odkrywają, że zbiory danych, którymi dysponują, są znacznie bardziej przydatne w połączeniu niż osobno. Podejście ukierunkowane na współpracę pozwala im szybciej reagować na dynamicznie zmieniające się zachowania konsumentów. 

Działając samodzielnie, marki nie mają wystarczających danych umożliwiających im poznanie pełnego profilu klientów, przez co ich user experience może być niedoskonały. W ostatnich latach marki, sklepy i agencje reklamowe coraz częściej komunikują się między sobą, szukając sposobu na rozwiązanie problemów z tzw. suwerennością danych oraz usunięcie luk technologicznych w celu uzyskania kompleksowego obrazu klientów, na podstawie którego można tworzyć skuteczne kampanie reklamowe. 

Zadanie polegające na połączeniu tak różnych zbiorów danych, zrozumieniu informacji, jakie dostarczają i wyciągnięciu właściwych wniosków bynajmniej nie jest łatwe. Z tego względu trio, które tworzą marki, sklepy i agencje reklamowe stopniowo staje się kwartetem dzięki współpracy z partnerami technologicznymi. Firmy te są w stanie nie tylko usprawnić wymianę danych między zainteresowanymi stronami, ale także dostarczają innowacyjne narzędzia analityczne pozwalające uzyskać wartościowe informacje na temat klientów. 

Dane i ich mierzalność

Potencjał drzemiący w danych nie ogranicza się tylko do zdolności ich dostarczenia. Wykorzystanie informacji pozwala ocenić potencjalną skuteczność nowoczesnych kampanii marketingowych. Wiele marek odkryło, że tradycyjne wskaźniki, takie jak ROI, mają dość wąski zakres i wzmacniają negatywne trendy. 

Obecnie dokładna analiza danych na etapie ewaluacji kampanii pozwala zadbać o to, aby specjaliści ds. marketing podchodzili do jej oceny w bardziej strategiczny sposób. Analiza CLV (ang. Customer Lifetime Value) pozwala ocenić wartość klienta w czasie. W swojej najprostszej formie wskaźnik CLV oblicza się, dodając zyski z danego klienta wygenerowane w okresie współpracy, a następnie pomniejszając je o koszt pozyskania tego klienta.

Choć mogłoby zdawać się, że nie ma lepszej metody pomiaru skuteczności kampanii, z ankiety, którą przeprowadziliśmy w 2019 r. wynika, że istnieją przeszkody utrudniające pełne wykorzystanie danych. Głównymi barierami dla szerszego wykorzystania wskaźnika CLV są m.in. śledzenie użytkowników na różnych urządzeniach (30%), brak możliwości gromadzenia danych od użytkowników niezalogowanych (23%) oraz brak możliwości śledzenia produktów jednorazowego użytku (21%). Braki w tych obszarach mogą mieć znaczący wpływ na dokładność kalkulacji CLV. Wskaźnik ten daje jednak firmom ogromną szansę na podniesienie jakości świadczonych usług, zwłaszcza dzięki jak najlepszemu wykorzystaniu posiadanych danych.

Dane i sztuczna inteligencja

Specjaliści ds. marketingu nie mają fizycznej możliwości ręcznej personalizacji reklam na dużą skalę, oceny posiadanych zbiorów danych ani implementowania uzyskanych informacji. 

Machine learning i sztuczna inteligencja (AI) personalizują doświadczenia indywidualnych klientów z wydajnością i szybkością nieosiągalną dla człowieka. 

Z ustaleń IDC wynika, że sektor sprzedaży detalicznej prześcignął sektor bankowości pod względem inwestycji w sztuczną inteligencję. Detaliści wydali już 3,4 mld dolarów na zautomatyzowanych specjalistów ds. obsługi klienta, doradców zakupowych i rekomendacje produktowe oraz merchandising związany z operacjami wielokanałowymi. 

Sztuczna inteligencja pozwala sprzedawcom tworzyć modele do badania potrzeb klientów oraz ich motywacji i działań z uwzględnieniem fizycznych i cyfrowych kanałów sprzedaży. Modele te umożliwiają wprowadzanie usprawnień w wielu dziedzinach, pozwalając m.in. na tworzenie bardziej ukierunkowanych i spersonalizowanych kampanii marketingowych a także prowadzenie bardziej rozbudowanych działań promocyjnych. Osoby decyzyjne są świadome tego potencjału. Z ostatniego badania firmy IBM, które objęło ponad 1900 firm i liderów rynku konsumenckiego, wynika, że wskaźnik zastosowania inteligentnej automatyzacji w przestrzeni handlowej wzrośnie w ciągu trzech lat z 40 do ponad 80%.

Dynamicznie zmieniające się preferencje konsumentów i coraz większa konkurencja na rynku zmuszają sklepy i marki do optymalizacji kosztów i myślenia przyszłościowego. Identyfikacja trendów na podstawie dużych zbiorów danych i umiejętność wyciągania właściwych wniosków dzięki sztucznej inteligencji pozwala firmom szybciej przystosowywać się do dynamicznie zmieniających się uwarunkowań rynkowych.

Sztuczna inteligencja może także pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji strategicznych dotyczących przyszłości. Obejmuje to m.in. optymalizację wykorzystania posiadanej przestrzeni sklepowej oraz lokalizacji, a także przewidywanie wydajności sklepów w przypadku ich powiększania.

Współczesny marketing oparty na wydajności bazuje na danych. To dzięki nim można tworzyć bardziej skuteczne i spersonalizowane kampanie pozwalające firmom dokładniej mierzyć sukces oraz pomagające im dostarczać wrażenia użytkowe na niespotykaną wcześniej skalę. W dłuższej perspektywie to marki tworzące przemyślane strategie wykorzystywania danych odniosą sukces i przetrwają trudny dla branży marketingowej okres przemian.

Reklamy