Пять способов, которыми данные меняют отношения между брендом и агентством

Data Axle - это аналитическая компания, предлагающая различные продукты и услуги на основе данных для агентств, маркетологов и брендов. Компания, официально известная как Infogroup, предоставляет решения для обработки данных компаниям корпоративного уровня, малому и среднему бизнесу , некоммерческим организациям, агентствам и многим другим.

Компания Data Axle со штаб-квартирой в Техасе была основана более 45 лет назад. За это время они создали две самые надежные в отрасли базы данных для бизнеса и потребителей. Некоторые из их ведущих клиентов включают Aetna, eBay, Allstate и March of Dimes.

Data Axle недавно опубликовала документ, цель которого - помочь агентствам разъяснить свою роль в сегодняшнем, управляемом данными и постоянно меняющемся маркетинговом ландшафте.

Поскольку бренды все чаще перемещают то, что когда-то считалось традиционными агентскими услугами, внутри компании, примеры использования Data Axle помогают определить некоторые новые возможности для агентств.

Контент создан в сотрудничестве с Data Axle .

Варианты использования включают:

1. Как агентство поведенческого маркетинга использует данные для улучшения презентации клиентов
2. Как розничный продавец спортивных товаров использовал информацию о потребителях для создания целевых портретов покупателей.
3. Как поставщик домашних технологий использовал данные для повышения эффективности своей кампании.
4. Как производитель и дистрибьютор конфет использовали информацию для улучшения аналитики и понимания клиентов.
5. Как специалист по прямому маркетингу товаров для дома использовал расширенные данные для достижения отличных результатов от целевой кампании в Facebook.

Обратите внимание, что этот пост представляет собой краткое изложение статьи о оси данных. Вы можете бесплатно скачать полный отчет отсюда.

Пример использования №1: как агентство поведенческого маркетинга использует данные для улучшения презентации клиентов

Этот первый вариант использования представляет собой предложение региональной страховой компании от агентства поведенческого маркетинга. Агентство использовало данные Data Axle для анализа файла потенциальных клиентов для сотен тысяч потребителей, определяя индивидуальные аудитории на основе этих данных.

Используя эту информацию, агентство смогло продемонстрировать свою способность привлекать больше потенциальных клиентов. Они выиграли бизнес и помогли клиенту достичь 72% -ной скорости добавления писем и 11% -ного увеличения скорости совпадения по сравнению с контролем.

Страховая компания в итоге перевыполнила прогнозируемые показатели на 25%.

Понимание поведения потребителей и понимания аудитории важнее, чем когда-либо. Опытные бренды ищут партнеров-агентств, которые имеют глубокое представление о потребителях, на которых они хотят ориентироваться.

С этой целью Data Axle рекомендует агентствам использовать как можно больше данных об аудитории в процессе презентации, используя данные о потребителях, которые затем могут быть использованы для проекта, если бизнес будет выигран.

Пример использования № 2: как розничный продавец спортивных товаров использовал данные о потребителях для создания целевых портретов клиентов.

Второй вариант использования демонстрирует, как Data Axle работала с продавцом роскошных лодок и водных видов спорта, чтобы лучше понять их аудиторию.

Используя психографические данные, розничный торговец создал образы клиентов, отражающие предпочтения их целевой аудитории в области яхтинга, катания на лодках и каяках, а затем разработал соответствующий контент на основе этих образов.

Благодаря такому подходу компания достигла замечательных результатов: количество повторных покупок выросло на 35%, сегмент многоканальных покупателей вырос на 24%, а число активных клиентов увеличилось на 14%.

Данные о клиентах, включающие такие квалификаторы, как возраст, семейное положение, финансовое положение, местоположение и жизненные события, могут помочь брендам создать сильную личность, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов, сделать инвестиции в правильные каналы и разработать соответствующие сообщения.

Пример использования № 3: как поставщик домашних технологий использовал информацию для повышения эффективности кампании

Компания Data Axle работала с этим поставщиком домашних технологий для создания многоканальных кампаний с использованием существующих данных о клиентах, направленных на таргетинг на целевую аудиторию, которая с наибольшей вероятностью совершит покупку.

Целью кампании было охватить конечных потребителей, а не сосредоточиться на профессиональных установщиках, как это было в прошлом. Провайдер домашних технологий дополнительно уточнил таргетинг, используя дополнительную информацию, включая географию, погоду и другие данные (например, недавний переезд).

Data Axle пишет: «Чтобы модели удержания были более точными и эффективными, они должны быть дополнены дополнительными данными о потребителях, такими как возраст, пол, наличие детей, доход, интересы и другие данные, чтобы помочь построить более полные модели. Когда эти модели вводятся в действие, их следует тщательно контролировать и регулярно обновлять, чтобы постоянно улучшать производительность ».

Такой подход к таргетингу, основанный на данных, привел к увеличению числа приобретений поставщика домашних технологий на 78% по сравнению с предыдущим годом, при этом 40% активаций были произведены с профессионально установленных устройств, минуя «установщиков» технологии и направляясь прямо к домовладельцу - ключевая цель для провайдера.

Создание кампаний по привлечению и удержанию клиентов с использованием комбинации сторонних и собственных данных, включая демографические, психографические, геолокационные, транзакционные данные и данные о жизненных событиях, может помочь оптимизировать таргетинг кампании, обеспечивая более эффективную и оптимизированную кампанию.

Пример использования №4: Как производитель и дистрибьютор конфет использовали данные для улучшения аналитики и анализа клиентов

Производитель работал с Data Axle над расширением существующей информации о клиентах с помощью сторонней демографической информации, что позволило им разработать уникальные маркетинговые стратегии для трех своих клиентских сегментов - мамы, бабушки и великой бабушки.

Они также идентифицировали ранее неизвестный мужской сегмент (например, дарителя). Определив отдельные сегменты в своей клиентской базе, они смогли сделать свой контент и обмен сообщениями более актуальными. В результате количество открытий электронной почты увеличилось на 4%, а количество покупок - на 25%.

Один из способов, которым агентства могут выделиться среди своих конкурентов, - это помочь своим клиентам получить доступ к наборам данных и инструментам, которые расширяют существующие аналитические возможности клиента.

Накладывая сторонние данные на аналитику кампании, компании могут получать информацию, которая помогает оптимизировать свои кампании и обеспечивать лучшие результаты.

Пример использования № 5: специалист по прямому маркетингу товаров для дома использует расширенные данные для достижения отличных результатов от целевой кампании в Facebook.

Специалист по прямому маркетингу подарков и товаров для дома работал с Data Axle, чтобы получить представление о данных своих клиентов с целью повышения рентабельности инвестиций в праздничную прямую почтовую рассылку. Их цель состояла в том, чтобы добавить онлайн-компонент в свою маркетинговую деятельность.

Data Axle работал с розничным продавцом, чтобы определить аудиторию, канал и обмен сообщениями для онлайн-компонента кампании.

Они сделали это, используя свою базу данных транзакций для идентификации онлайн-покупателей в базе данных потребителей компании, создав списки, которые были загружены в Facebook.

В результате кампания достигла 600% рентабельности инвестиций в рекламу, роста повторных активаций на 40% и увеличения продаж на 127 000 долларов.

Большинство компаний борются с низким качеством данных, которое включает в себя неточные, устаревшие и противоречивые данные, а также неэффективное управление данными. Плохие данные - это информация, которую нельзя использовать для практического анализа.

Таким образом, предоставление услуг по обогащению и обработке данных - это область, в которой агентства могут приносить пользу своим клиентам.

Агентства по интеллектуальному использованию данных предлагают ценность

Один из лучших способов, которыми агентства могут предложить ценность своим клиентам, - это использование их опыта для решения проблем, решаемых в приведенных выше сценариях использования, - создание интеллектуальных презентаций на основе данных, развитие персонажей, повышение эффективности кампании, улучшение таргетинга на конкретного клиента. сегменты, а также улучшение аналитики и аналитики для лучшего планирования и развертывания кампании.

Агентства, занимающиеся маркетингом на основе данных, аналитикой и другими услугами, выделятся среди своих конкурентов и станут настоящими партнерами с брендами и клиентами.

Для более глубокой информации о вышеуказанных случаях использования, загрузки данных мост «бесплатно руководство здесь.