Отправить статью

Big Data и маркетинг: 5 методов использования с реальными кейсами

Big Data находится в авангарде цифровой революции. Примерно 43% организаций вносят изменения в структуру компании, чтобы использовать преимущества больших данных. Маркетологам Big Data помогает лучше понимать аудиторию и принимать более взвешенные решения по улучшению показателей продаж и ROI. Руководитель PR-агентства PRonline Дмитрий Трепольский предлагает рассмотреть 5 способов применения больших данных в маркетинге.

Big Data и маркетинг: 5 методов использования с реальными кейсами
Иллюстрация: Monty Rakusen/Gettyimages
Директор по развитию PR-агентства PRonline

Более эффективное привлечение и удержание клиентов за счет повышения релевантности контента

Big Data позволяет маркетологам с потрясающей точностью изучить, какие темы и виды контента интересуют аудиторию бренда. Анализируя данные пользователей с помощью Big Data, можно предлагать им максимально релевантный контент. Важно избавиться от мысли, что сайт и аккаунты бренда в социальных сетях — это статичный маркетинговый актив, который воспринимается всеми одинаково.

Компании, которые предлагают персонализированный контент, сильно выигрывают на фоне конкурентов, учитывая, сколько контента борется за внимание аудитории ежедневно. По данным SmarterHQ, предоставление персонализированного контента позволяет увеличить лояльность к бренду среди миллениалов в среднем на 28%.

Пример Coca-Cola

Coca-Cola — одна из компаний, которая использует Big Data таким образом. Собирая и анализируя данные из упоминаний в социальных сетях, каналов службы поддержки и других взаимодействий потребителей с брендом, Coca-Cola подбирает релевантный контент для каждого сегмента аудитории. Например, одни люди очень любят музыку, а другие следят за всеми видами спорта независимо от времени года. С учетом этой информации подбирается контент.

Персонализация e-commerce

Big Data оказывает огромное влияние на интернет-коммерцию и дает брендам возможность увеличить доход от онлайн-покупок. Аналитика, полученная с помощью больших данных, помогает предсказать предпочтения пользователя, подготовить персонализированные рекомендации и оптимизировать цены, чтобы увеличить маржинальность продукции.

По данным McKinsey, увеличение цены на 1% может привести к повышению операционной выручки на 8,7%, если не наблюдается спад в объеме продаж. Таким образом, Big Data представляет особый интерес для бизнеса, поскольку позволяет оптимизировать цены.

Big Data можно использовать для формирования релевантных рекомендаций. Когда речь заходит об апселлинге и перекрестных продажах, компании используют анализ с помощью больших данных, чтобы изучить поведение и предпочтения потребителя, а также его историю покупок. В результате формируются максимально релевантные и персонализированные предложения. Вероятность того, что потребитель просмотрит продукты, рекомендованные на основе информации, которой он поделился с компанией, на 40% выше.

Пример Very

Британский онлайн-ритейлер Very анализирует прогнозы погоды и данные пользователей, чтобы менять рекомендации на домашней странице сайта в соответствии с индивидуальными предпочтениями потребителя и погодой в том месте, где он находится. Кроме того, на баннерах на домашней странице отображается имя потенциального покупателя. В «арсенале» Very более 1,2 миллиона вариаций домашней страницы, которые демонстрируются разным пользователям.

Оптимизация кампаний и сокращение расходов

Маркетологам приходится сражаться за внимание пользователей на постоянно растущем количестве каналов. К тому же путь покупателя фрагментирован, и потребители часто переходят с одного канала на другой прежде чем совершить покупку. Поэтому определить, как эффективно распределить бюджет по каналам — задача не из легких.

Big Data помогает определить, какие каналы приносят наилучшие результаты, и в соответствии с этим распределить бюджет. Моделирование атрибуции позволяет маркетологам создать карту пути покупателя для разных сегментов аудитории и предсказать, какие точки взаимодействия окажут наибольший эффект на рост продаж.

Таким образом, Big Data приводит к сокращению расходов. Если верить Invespcro, 83% маркетологов, которые при подготовке кампаний ориентируются на аналитику больших данных, добиваются увеличения ROI в 5 раз.

Пример AdriaCamps

Хорватское агентство кемпинга AdriaCamps использует большие данные, чтобы определить, с помощью каких каналов лучше всего взаимодействовать с аудиторией. В течение первых 6 месяцев после начала этой практики им удалось получить на 60% больше лидов, чем ожидалось, и на 66% больше броней. Также AdriaCamps смог настроить очень точный, узконаправленный таргетинг. Например, одна из email-рассылок предназначалась всего для 8 людей. В результате уровень открытия писем достиг 45%, а кликабельности — 20%.

Больше таргетированной рекламы

С доступом к данным о предпочтениях и поведении пользователя, а также о внешних факторах, оказывающих на него влияние, маркетологи могут сформировать более персонализированные рекламные предложения. Анализ того, как люди взаимодействуют с брендом, позволяет выявить паттерны и тренды, которые помогают сделать рекламу более релевантной и привлекательной для потребителей. Детальная характеристика различных сегментов аудитории дает возможность создать lookalike-аудитории и найти похожих пользователей, которые раньше не взаимодействовали с брендом.

Повышение персонализации увеличивает эффективность рекламы и помогает сократить затраты на «пустые» клики. Пользователи остаются в выигрыше, потому что получают полезную рекламу, а бренд — потому что повышается эффективность и увеличивается ROI.

Пример The Weather Co.

Компания The Weather Co. известна тем, что широко использует Big Data. Она анализирует поведение пользователей из более чем 3 миллионов локаций по всему миру. Объединяя эту информацию с данными о прогнозе погоды, The Weather Co. предоставляет маркетологам возможность показывать пользователям максимально релевантную рекламу.

Например, бренд Pantene и онлайн-ритейлер Walgreens использовали данные The Weather Co., чтобы предлагать таргетированную рекламу продуктов с эффектом anti-frizz пользователям, которые находятся в местах с влажным климатом. В ходе кампании продажи продуктов Pantene на площадке Walgreens увеличились на 10%.

Улучшение тестирования

Возможность обрабатывать большие объемы данных и находить в них инсайты за короткий промежуток времени позволяет маркетологам проводить тестирование в ранее недоступных масштабах и с удивительной точностью.

Вместо того чтобы тестировать одну вариацию маркетингового актива, можно сразу изучить несколько вариаций и единиц данных, чтобы получить более полезные инсайты. К примеру, вариации лендинга могут быть протестированы на разных сегментах целевой аудитории. Демографические данные, предыдущие взаимодействия с сайтом и другие источники информации обрабатываются, чтобы определить, какая из вариаций наиболее эффективна для конкретного сегмента аудитории.

Пример pCloud

Система защиты файлов pCloud запустила рекламную кампанию с целью продвижения новой функции платформы. Компания отследила и протестировала каждый шаг, который совершают пользователи перед совершением покупки. Проанализировав взаимодействие с сайтом, pCloud смогли определить, на каком этапе пользователи чаще всего покидают страницу. После этого все шаги были снова протестированы и оптимизированы, в результате чего уровень конверсии увеличился на 124% при сокращении недельного бюджета на 6%.

Big Data становится незаменимым инструментом для бизнеса и маркетологов. Большие данные позволяют делать пользователям более полезные и релевантные предложения. В результате — повышение ROI, увеличение лояльности потребителей и получение конкурентного преимущества.

Деловой мир в
и
Деловой мир в
и
0 комментариев
Отправить
Чтобы оставить комментарий, авторизируйтесь или зарегистрируйтесь