年半ばのチェックポイント：3つのデータ依存型マーケティング戦略

財政の下半期の始まりは、企業が振り返って再評価するための自然なポイントです。

マーケターはいつでも、1月に設定された目標を振り返り、実績と予測を比較する可能性があります。 しかし、現在の出来事のために、多くの人は、2020年半ばはいくつかのレベルで「計画通り」ではないことに気付くでしょう。

この厳しい運用環境で何が機能し、何が機能しなかったかについての中間評価が重要になります。特に、ほとんどの地域で何ヶ月もの間主な販売モードであったデジタルチャネル全体で重要です。

効果的に顧客にリーチして関与しましたか？ カートの放棄にパターンはありますか？ これらの調査結果から、下半期のリバウンドを強化するために何を学ぶことができますか？

既存の基盤の個別化戦略を優先する場合でも、年の後半に新しい見通しを探す場合でも、コンテキストインテリジェンスは真の価値を推進するのに役立ちます。

包括的なサードパーティインテリジェンスを使用してブランド自身の顧客データを検証および強化することで、既存および将来の顧客をより深く、より全体的に理解することができます。

既知のブランドインタラクション以外の好み、ニーズ、習慣、行動について詳しく知ることは、マーケターが新しい買収メッセージと戦術を磨くのに役立ちます。

開始方法がわかりませんか？ コンテキストインテリジェンスが後半以降の目標の達成にどのように役立つかを検討してください。

1）データベースを拡大する

既存の顧客を満足させることは別として、ほとんどすべてのビジネスの最大の目的は、その基盤を拡大することです。 この目標は必ずしも簡単に達成できるとは限りません。 それには、潜在的な新しいオーディエンスを発見し、次に到達することが含まれます。

これを行う最も信頼できる方法は、同様の特性を持つ消費者の新しいポケットを探す前に、既存の現在の顧客プロファイルを詳細に分析することです。

堅牢で進化し続けるデータセットは、マーケターが両方を行うのに役立ちます。

まず、企業は、最も忠実な顧客について保持しているデータにドリルダウンして、特定の習慣や属性、エコシステムのどこに「住んでいる」かなど、自分が誰であるかをよりよく理解できます。

第2に、企業はこのより明確な顧客モデルを膨大な量のサードパーティの消費者データと比較して、コンテキストインテリジェンスを追加し、見込み客をより正確に特定できます。

それは単なるデータ以上のものです。 代わりに、それは相関する消費者行動を理解することについてです。

たとえば、消費者が住んでいる場所、好きなもの、特定のタイプの広告やオンラインプラットフォームを見るのに何秒費やしたかを使用し、このインテリジェンスを使用して、重複する特性を持つ同様のプロファイルを見つけることは、ブランド広告に理想的です。

これは、所有するデータを絶えず充実させてより3次元の顧客プロファイルを構築し、それを使用して顧客獲得に関するより質の高い選択を行うという2段階のプロセスです。 そして最終的には、適切なプラットフォームで適切なマーケティングの前に適切な消費者を配置することです。

2）顧客4.0を理解する

あなたはあなたがあなたの顧客をよく知っていると思うかもしれません、しかし実際には、あなたは彼らのより広い存在の断片を扱っているだけです。 時々、あなたがそれらについて知らないことはあなたのマーケティング努力がマークを逃すことを意味するでしょう。

最近、買い物客は彼らの注意を競う広告で溢れています、そしてますます消費者は不十分に判断されたまたは無関係なコンテンツに対する許容度が低くなっています。 Forresterの主任アナリストであるBrendanWitcherは、これをよく説明しています。

「1,000万人にメールを送信し、昨年は1,000件の売り上げがあり、今年は1,500件の売り上げがあり、「ウーフー、売り上げが50％増加しました！」 あなたが9,998,500人と無関係だったことを除いて。 あなたはそれを年に136回、週に3回メールで行いますが、顧客ファイルはどの程度健全になると思いますか？」

ギャップを埋めるサードパーティのデータに支えられて、個別化が重要です。 ブランドの失火が少なければ少ないほど、新しい顧客を惹きつけ、既存のファン層の信頼を維持する可能性が高くなります。

Oracle Retail Annual Consumer Research Reportによると、世界中の買い物客の20％だけが、小売業者からのオファーが常に関連性がある、またはパーソナライズされていると考えているため、この意図的な戦略は重要です。

さまざまなアプリケーション、コールセンター、ソーシャルプラットフォームから提供されたサードパーティの顧客データは、顧客プロファイルへの新しい参照ポイントを追加し、より良いエンゲージメントを知らせることができる鋭敏でより正確な印象を形作り、磨くのに役立ちます。

トランザクションがいつ発生するか、買い物客が特定のインターフェースにどのように反応するか、季節性が行動にどのように影響するかを知ることはすべて、売り上げを伸ばすために重要です。

広告だけでなく、既存の顧客とのより個人的で収益性の高い関係を、ロイヤルティプログラムから得られたデータのより質の高い評価によって育むことができます。 それは、人々が望むものを、彼らが望むときに正確に提供することです。

3）データを使用してよりスマートなビジネス上の意思決定を行う

効果的なマーケティングは、信頼できるビジネス上の意思決定に依存しており、十分な情報に基づいた顧客の洞察は、ここでも重要な触媒的役割を果たすことができます。

品揃えの最適化からサイト計画まで、企業全体が顧客のより完全な全体像から恩恵を受け、視野を広げます。

所有する洞察を適切な外部の手がかりと組み合わせて、それを充実させることを保証します。これは、Web注文の出荷から収集された顧客の位置データであれ、一般化された傾向や購入行動であれ、全面的に適切な公式を提供します。

実際、提供される品揃えからチェックアウト時に提供されるプロモーションまで、小売に関するあらゆる決定は、マーケティング担当者のデータ洞察によって強化される可能性があります。 このデータが一貫して更新および再評価されると、正確で最新のインテリジェンスをビジネスに提供できます。

人工知能と機械学習を技術スタックに階層化することで、新しいデータインサイトが実際にどれほど効果的であるかについてのフィードバックを収集でき、小売アプローチを迅速に更新および適応して、マーケティングの魅力を最適化できます。

データは人間の経験や直感に代わるものではありません。 記述的、規範的、予測的分析の3つの要素は、成長を促進する的を絞った決定を行う場合に競争上の優位性となる可能性があります。

より広範な環境からの洞察で所有データを強化することで、既存のデータ主導の小売戦略を強化できるまったく新しい次元がもたらされ、最終的には下半期以降の成功を後押しします。