Lima cara data mengubah hubungan brand-agensi

Data Axle adalah perusahaan intelijen yang menawarkan berbagai produk dan layanan berbasis data untuk agensi, pemasar, dan merek. Perusahaan—secara resmi dikenal sebagai Infogroup—menyediakan solusi data untuk perusahaan tingkat perusahaan, UKM, organisasi nirlaba, agensi, dan lainnya.

Berkantor pusat di Texas, Data Axle didirikan lebih dari 45 tahun yang lalu. Selama waktu itu, mereka telah membangun dua database bisnis dan konsumen yang paling kuat di industri. Beberapa klien tingkat atas mereka termasuk Aetna, eBay, Allstate, dan March of Dimes.

Data Axle baru-baru ini menerbitkan makalah yang bertujuan membantu agensi memperjelas peran mereka dalam lanskap pemasaran yang didorong oleh data dan selalu berubah saat ini.

Dengan merek yang semakin menggerakkan apa yang dulunya dianggap sebagai layanan agensi tradisional secara internal, kasus penggunaan Data Axle membantu menentukan beberapa peluang yang muncul untuk agensi.

Konten yang dibuat dalam kemitraan dengan Data Axle .

Kasus penggunaan meliputi:

1. Bagaimana agen pemasaran perilaku menggunakan data untuk membuat promosi klien yang lebih baik
2. Bagaimana pengecer olahraga menggunakan info konsumen untuk membuat persona pelanggan yang ditargetkan.
3. Cara penyedia teknologi rumah menggunakan data untuk meningkatkan performa kampanye.
4. Bagaimana produsen dan distributor permen menggunakan info untuk meningkatkan analisis dan wawasan pelanggan.
5. Bagaimana pemasar barang rumah langsung menggunakan data yang disempurnakan untuk mencapai hasil yang luar biasa dari kampanye Facebook yang ditargetkan.

Perhatikan bahwa posting ini adalah ringkasan dari makalah Data Axle. Anda dapat mengunduh laporan lengkap, gratis, dari sini.

Kasus penggunaan #1: Bagaimana agen pemasaran perilaku menggunakan data untuk membuat promosi klien yang lebih baik

Kasus penggunaan pertama ini menyoroti promosi ke perusahaan asuransi regional dari agen pemasaran perilaku. Agensi tersebut menggunakan data Data Axle untuk menganalisis file prospek dari ratusan ribu konsumen, mengidentifikasi audiens khusus berdasarkan data ini.

Dengan menggunakan info ini, agensi dapat menunjukkan kemampuan mereka untuk menghasilkan lebih banyak prospek. Mereka memenangkan bisnis dan melanjutkan untuk membantu klien mencapai tingkat penambahan email 72% dan peningkatan 11% dalam tingkat kecocokan di atas kontrol.

Perusahaan asuransi akhirnya melampaui target yang diperkirakan sebesar 25%.

Memahami perilaku konsumen dan wawasan audiens lebih penting dari sebelumnya. Merek yang cerdas mencari mitra agensi yang memiliki pemahaman mendalam tentang konsumen yang ingin mereka targetkan.

Untuk tujuan ini, Data Axle merekomendasikan agar agensi menarik sebanyak mungkin data audiens ke dalam proses promosi dengan memanfaatkan data konsumen yang kemudian dapat dimanfaatkan untuk proyek jika bisnis dimenangkan.

Kasus penggunaan #2: Bagaimana pengecer olahraga menggunakan data konsumen untuk membuat persona pelanggan yang ditargetkan

Kasus penggunaan kedua menyoroti bagaimana Data Axle bekerja dengan peritel berperahu mewah dan olahraga air untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang audiens mereka.

Menggunakan data psikografis, pengecer membangun persona pelanggan yang mencerminkan preferensi audiens target mereka dalam berperahu pesiar, berperahu, dan kayak, kemudian mengembangkan konten yang relevan berdasarkan persona ini.

Perusahaan mencapai hasil yang luar biasa dengan pendekatan ini, dengan peningkatan 35% dalam tingkat pembelian berulang, pertumbuhan 24% dari segmen pembelanja multichannel mereka dan peningkatan 14% pelanggan aktif.

Data pelanggan yang mencakup kualifikasi seperti usia, status perkawinan, status keuangan, lokasi, dan peristiwa kehidupan dapat membantu merek membangun persona yang kuat untuk meningkatkan pengalaman pelanggan, melakukan investasi saluran yang tepat, dan mengembangkan pesan yang relevan.

Kasus penggunaan #3: Bagaimana penyedia teknologi rumah menggunakan info untuk meningkatkan performa kampanye

Data Axle bekerja dengan penyedia teknologi rumah yang terhubung ini untuk membuat kampanye multisaluran menggunakan data pelanggan yang ada yang ditujukan untuk menargetkan pemirsa yang kemungkinan besar akan membeli.

Tujuan dari kampanye ini adalah untuk menjangkau konsumen akhir, daripada berfokus pada pemasang profesional seperti sebelumnya. Penyedia teknologi rumah semakin menyempurnakan penargetan menggunakan info tambahan termasuk geografi, cuaca, dan titik data lainnya (misalnya, pergerakan baru-baru ini).

Data Axle menulis, “Agar model retensi lebih akurat dan efektif, model tersebut harus dilengkapi dengan data konsumen tambahan seperti usia, jenis kelamin, keberadaan anak, pendapatan, minat, dan wawasan lain untuk membantu membangun model yang lebih komprehensif. Ketika model-model ini diterapkan, mereka harus dipantau dengan cermat dan diperbarui secara berkala untuk terus meningkatkan kinerja.”

Pendekatan penargetan yang sangat didorong oleh data ini menghasilkan 78% lebih banyak akuisisi untuk penyedia teknologi rumah dibandingkan tahun sebelumnya, dengan 40% aktivasi berasal dari perangkat yang dipasang secara profesional, melewati "pemasang" teknologi dan langsung ke pemilik rumah—tujuan utama untuk penyedia.

Membuat kampanye akuisisi dan retensi pelanggan menggunakan kombinasi data pihak ketiga dan pihak pertama termasuk data demografi, psikografis, geo-lokasi, transaksional, dan peristiwa kehidupan dapat membantu merampingkan penargetan kampanye, memastikan kampanye yang lebih efisien dan dioptimalkan.

Kasus penggunaan #4: Bagaimana produsen dan distributor permen menggunakan data untuk meningkatkan analisis dan wawasan pelanggan

Pabrikan bekerja dengan Data Axle untuk menyempurnakan info pelanggan mereka yang sudah ada dengan info demografis pihak ketiga, memungkinkan mereka mengembangkan strategi pemasaran yang unik untuk tiga segmen pelanggan mereka—Ibu, Nenek, dan Nenek.

Mereka juga mengidentifikasi segmen laki-laki yang sebelumnya tidak dikenal (misalnya, pemberi hadiah). Dengan mendefinisikan segmen yang berbeda dalam basis pelanggan mereka, mereka dapat membuat konten dan pesan mereka lebih relevan. Hasilnya adalah peningkatan 4% dalam pembukaan email dan peningkatan 25% dalam pembelian.

Salah satu cara biro iklan dapat membedakan diri mereka dari pesaing mereka, adalah dengan membantu klien mereka mendapatkan akses ke kumpulan data dan alat yang meningkatkan kemampuan analitik klien yang ada.

Dengan melapisi data pihak ketiga dengan analisis kampanye, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang membantu mengoptimalkan kampanye mereka, memastikan hasil yang lebih baik.

Kasus penggunaan #5: Pemasar barang rumah langsung menggunakan data yang disempurnakan untuk mencapai hasil yang luar biasa dari kampanye Facebook yang ditargetkan

Pemasar langsung hadiah dan barang-barang rumah bekerja dengan Data Axle untuk mendapatkan wawasan dari data pelanggan mereka dengan tujuan meningkatkan ROI dari kampanye surat langsung liburan. Tujuan mereka adalah menambahkan komponen online ke jangkauan pemasaran mereka.

Data Axle bekerja sama dengan pengecer untuk menentukan pemirsa, saluran, dan pesan untuk komponen kampanye online.

Mereka melakukan ini dengan menggunakan database transaksional mereka untuk mengidentifikasi pembeli online dalam database konsumen perusahaan, membuat daftar yang diunggah ke Facebook.

Kampanye yang dihasilkan mencapai ROI 600% untuk pembelanjaan iklan, peningkatan 40% dalam pengaktifan kembali, dan peningkatan penjualan sebesar $127.000.

Sebagian besar perusahaan berjuang dengan kualitas data yang buruk yang mencakup data yang tidak akurat, usang, dan tidak konsisten serta manajemen data yang tidak efektif. Data buruk adalah info yang tidak dapat digunakan untuk intelijen yang dapat ditindaklanjuti.

Dengan demikian, menyediakan layanan pengayaan dan pemrosesan data adalah area di mana agensi dapat memberikan nilai kepada klien mereka.

Agensi data-smart menawarkan nilai

Salah satu cara terbaik biro iklan dapat menawarkan nilai kepada klien mereka adalah dengan memanfaatkan keahlian mereka untuk membantu mengatasi masalah yang dibahas dalam kasus penggunaan di atas—membuat penawaran yang cerdas dan berbasis data, mengembangkan persona, meningkatkan kinerja kampanye, meningkatkan penargetan ke pelanggan tertentu segmen, dan meningkatkan analitik dan wawasan untuk perencanaan dan penerapan kampanye yang lebih baik.

Agensi yang merangkul pemasaran berbasis data, analitik, dan layanan lainnya, akan menonjol dari pesaing mereka, dan menjadi mitra sejati dengan merek dan klien.

Untuk informasi yang lebih mendalam tentang kasus penggunaan di atas, men-download data Axle ‘s panduan gratis dari sini.