Как использовать data-подход для повышения эффективности маркетинга

В современном мире данные стали одним из самых ценных активов для бизнеса. Однако сами по себе данные не имеют смысла, если они не превращаются в конкретные действия, которые приводят к улучшению бизнес-результатов.

Data-подход в маркетинге — это не просто сбор и анализ информации, а целая стратегия, которая позволяет перейти от данных к решениям. В этой статье Ольга Вязовская — founder DVGROUP (Ex-digital директор OZON.ru и Леруа Мерлен), разберет, как эффективно использовать данные, чтобы маркетинговая стратегия показала эффективный результат.

Согласно исследованию McKinsey, компании, использующие data-driven подходы, увеличивают свою прибыль на 15-20% по сравнению с теми, кто полагается исключительно на интуицию. В России также наблюдается рост интереса к data-аналитике: многие компании внедряют инструменты для сбора и анализа данных о клиентах.

Как data-подход может упростить жизнь бизнесу

В отличие от традиционного маркетинга, где решения часто основываются на интуиции или опыте, data-подход позволяет опираться на факты и цифры. Data-подход (data-driven marketing) — это метод, при котором маркетинговые решения принимаются на основе анализа данных.

1. Точность решений.Данные помогают минимизировать риски и принимать обоснованные решения.

Если раньше мы строили mindmap, то сейчас настало время learning machines. Например, для запуска рекламной кампании можно не тратить время на скрещивание интересов внутри кабинета, а сразу собрать нужную аудиторию при помощи CDP-платформ

2. Персонализация контента.

Анализ данных позволяет лучше понимать потребности клиентов и предлагать им релевантные продукты или услуги.

Безусловно, потенциального покупателя больше заинтересует тот товар, которым он интересовался или который покупает на постоянной основе.

Если говорить о втором варианте, то данный подход особенно будет интересен для FMCG товаров, где периодичность покупки высока. Своевременно напоминание о пополнении запасов позволяет увеличить частоту покупки или же переключить покупателя с бренда-конкурента.

3. Эффективность бюджета и оптимизация рекламных кампаний.

Data-подход помогает оптимизировать расходы, фокусируясь на самых эффективных каналах и стратегиях. А также правильно рассчитать отдачу от закупки трафика, анализируя не только ROI в моменте, но и с учетом LTV.

4. Улучшение customer journey.

Многие маркетплейсы и интернет-магазины анализируют данные о поведении пользователей на сайте, чтобы упростить процесс покупки. Например, они предлагают товары, которые часто покупают вместе, или напоминают о брошенных корзинах.

Как построить data-driven стратегию

Чтобы эффективно использовать данные в маркетинге, необходимо следовать определенной последовательности действий. Рассмотрим ключевые этапы.

1. Сбор данных

Первый шаг — это сбор данных из различных источников. К ним могут относиться:

• Веб-аналитика: данные о поведении пользователей на сайте (Google Analytics, Яндекс.Метрика).
• CRM-системы: информация о клиентах, их покупках и взаимодействии с брендом.
• Социальные сети: анкетные данные пользователей.
• Рекламные платформы и adserving: медийная статистика по рекламным кампаниям.
• CDP: объединенные данные о действиях пользователей из внутренних и внешних источников (от CRM до рекламных кабинетов).

Важно собирать данные системно и регулярно, чтобы иметь актуальную информацию для анализа. Также для хранения данных необходима технологическая платформа.

2. Анализ и обработка данных

Собранные данные необходимо структурировать и проанализировать. На этом этапе важно:

• Очистить исходные сырые данные: убрать дубликаты и объединить события из разных источников в едином User ID.

• Сегментировать аудиторию: разделить клиентов на группы по демографическим, поведенческим или другим признакам, в зависимости от исходной структуры данных.
• Выявить закономерности: понять, какие действия пользователей приводят к конверсии, а какие — к оттоку.
• Определить ключевые метрики и автоматизировать их расчет: выбрать показатели, которые наиболее важны для вашего бизнеса (например, коэффициент конверсии, средний чек, LTV).

Для анализа данных можно использовать инструменты визуализации, такие как Power BI, Datalens или Looker Studio, которые помогают представить сложную информацию в понятном виде.

3. Использование данных для бизнес-целей

На основе полученных инсайтов необходимо разработать конкретные действия. Например:

• Пересобрать сайт для улучшения пользовательского опыта.
• Запустить таргетированную рекламную кампанию с персонализированным на сегмент предложением.
• Создать email-рассылки с учетом интересов конкретной группы клиентов.
• Разработать новую продуктовую линейку, основываясь на предпочтениях целевой аудитории.

4. Внедрение и тестирование

После планирования действий важно внедрить их и протестировать эффективность. Например, можно использовать A/B-тестирование для сравнения двух версий сайта или рекламного объявления. Это позволит статистически оценить, какие изменения действительно работают.

5. Оценка результатов

Последний шаг — это оценка результатов проведенных действий. Необходимо сравнить ключевые метрики до и после внедрения изменений, чтобы понять, насколько они были успешными. Если результаты не соответствуют ожиданиям, важно вернуться к этапу анализа данных и скорректировать стратегию.

Примеры использования Data-подхода в performance-рекламе

Нам data-подход помогает обеспечивать высокий ROMI за счет использования собственных скриптов и кастомных аудиторий. Мы запускаем performance-рекламу не по интересам, а на заранее подготовленные аудитории при помощи CDP.

Платформа помогает нам агрегировать анонимизированные данные онлайн-транзакций покупателей интернет-магазинов и маркетплейсов, так мы можем находить разные сегменты: аллергики, фанаты турецких сериалов, собачники-кофеманы, мамы близняшек. Этот подход помогает решить несколько бизнес-задач.

Например для Nutrilon за счёт кастомных аудиторий удалось увеличить ROAS и вернуть аудиторию молодых родителей, которые покупали только первую ступень молочной смеси, а по мере взросления ребёнка не приобретали следующие ступени Nutrilon.

Для большинства брендов, с которыми мы работаем, data-подход в performance-рекламе помогает увеличить не только продажи конкретного товара, но и повлиять на рост всего бренда.

Также можно легко найти аудиторию, которая у вас еще никогда не покупала или наоборот показать ваш товар покупателям конкурентов. Этот подход прекрасен тем, что можно собрать пользователей на основе их реальных действий, а не просто их интересов и алгоритмов площадок.

Ограничения data-подхода и когда метод не подходит?

Этот метод во многом оптимизирует маркетинг разных бизнесов, но еще он требует определенных знаний и денежных вложений.

• Высокая стоимость инструментов: не все компании могут позволить себе дорогое ПО. Но сейчас есть доступные инструменты в формате self-service, а для начала работы со своими покупателями не обязательно иметь собственную накопленную базу пользователей, такую информацию в агрегированном виде можно получить у специальных компаний, занимающихся анализом транзакций и проведением рекламных кампаний на аудиторию покупателей категории, бренда и конкурентов.
• Необходимость экспертизы: для работы с данными нужны квалифицированные специалисты.

• Интеграция данных: часто данные хранятся в разных системах, и их объединение может быть сложной задачей.
• Конфиденциальность: сбор и использование данных должны соответствовать законодательству. Компании важно понимать, с каким типом данных она работает — персональными или анонимизированными. В первом случае необходимо быть оператором персональных данных.

Практические рекомендации для бизнеса

Data-подход — это мощный инструмент для роста бизнеса, но его внедрение требует тщательной подготовки. Вот несколько рекомендаций:

1. Начните с малого: внедряйте data-подход постепенно, начиная с одного канала или сегмента.
2. Инвестируйте в обучение: обучите команду основам работы с данными.
3. Используйте доступные инструменты: начните с бесплатных или недорогих решений, таких как Яндекс Метрика, Power BI, Datalens
4. Тестируйте гипотезы: регулярно проводите эксперименты и анализируйте результаты.

Data-подход в маркетинге — это современный подход, который позволяет перейти от интуитивных решений к обоснованным действиям.

Однако успех зависит не только от объема данных, но и от умения их анализировать, интерпретировать и применять на практике. Компании, которые научатся эффективно использовать данные, смогут не только улучшить свои маркетинговые стратегии, но и получить значительное конкурентное преимущество на рынке.

Главное — помнить, что данные — это не самоцель, а средство для достижения бизнес-результатов. От данных к действиям — вот путь, который приведет ваш бизнес к успеху.