Среднегодовая контрольная точка: три маркетинговые стратегии, зависящие от данных

Начало второй половины финансового года является естественным моментом для компаний, чтобы оглянуться назад и переоценить.

В любой год маркетологи могут оглянуться на цели, поставленные в январе, и сравнить фактические данные с прогнозами. Но из-за текущих событий многие обнаружат, что середина 2020 года будет совсем не такой, как планировалось на нескольких уровнях.

Полугодовая оценка того, что сработало, а что нет в этой удушающей операционной среде, будет иметь ключевое значение, особенно по цифровым каналам, которые в течение многих месяцев были основным способом продаж в большинстве регионов.

Вы эффективно достигли и привлекли клиентов? Есть ли какие-то закономерности в отказе от корзины? Что вы можете узнать из этих выводов, что будет способствовать более сильному отскоку во втором тайме?

Независимо от того, ставите ли вы в приоритет стратегию индивидуализации для своей существующей базы или ищете новых потенциальных клиентов в последнем полугодии, контекстный анализ может помочь повысить реальную ценность.

Проверка и обогащение собственных данных о клиентах вашего бренда с помощью исчерпывающих сторонних аналитических данных может обеспечить более глубокое и целостное понимание существующих и потенциальных клиентов.

Более подробная информация о предпочтениях, потребностях, привычках и поведении за пределами известных взаимодействий с брендами может помочь маркетологам отточить свои новые сообщения и тактику привлечения клиентов.

Не знаете, как начать? Подумайте, как контекстный интеллект может помочь вам в достижении целей во второй половине и в дальнейшем:

1) Расширьте свою базу данных

Помимо удовлетворения существующих клиентов, цель номер один почти каждого бизнеса - расширить свою базу. Этой цели не всегда легко достичь; это включает в себя выявление - и затем охват - потенциальных новых аудиторий.

Самый надежный способ сделать это - провести углубленный анализ существующих профилей клиентов, прежде чем искать новые группы потребителей с аналогичными характеристиками.

Надежный и постоянно развивающийся набор данных может помочь маркетологам сделать и то, и другое.

Во-первых, компании могут детально изучить имеющиеся у них данные о своих лучших, наиболее лояльных клиентах, чтобы лучше понять, кто они такие, включая конкретные привычки и атрибуты, и где они «живут» в экосистеме.

Во-вторых, предприятия могут сравнить эту более четко сформулированную модель клиента с огромными объемами данных о потребителях третьих сторон, чтобы добавить контекстный анализ и более точно идентифицировать потенциальных клиентов.

Это больше, чем просто данные; вместо этого речь идет о понимании коррелятивного поведения потребителей.

Например, использование информации о том, где живут потребители, что им нравится, сколько секунд они тратят на просмотр определенного типа рекламы или онлайн-платформы, а затем использование этого интеллекта для поиска похожих профилей с совпадающими характеристиками, идеально подходит для рекламы бренда.

Это двухэтапный процесс постоянного обогащения собственных данных для создания более трехмерного профиля клиента, а затем его использования для принятия более качественных решений по привлечению клиентов. И, в конечном итоге, речь идет о том, чтобы привлечь нужных потребителей к правильному маркетингу на правильной платформе.

2) Понять клиента 4.0

Вы можете подумать, что хорошо знаете своего клиента, но на самом деле вы имеете дело только с фрагментом его более широкого существования. Иногда то, что вы о них не знаете, будет означать, что ваши маркетинговые усилия не соответствуют цели.

В наши дни покупатели завалены рекламой, конкурирующей за их внимание, и все чаще потребители плохо переносят плохо оцененный или нерелевантный контент. Брендан Ведьмак, главный аналитик Forrester, хорошо это иллюстрирует:

«Если вы разослали электронное письмо 10 миллионам человек, и в прошлом году у вас было 1000 продаж, в этом году вы получили 1500 продаж, и все получили высокую оценку, например:« Ух, продажи на 50% выросли! ». Вот только вы не имели отношения к 9 998 500 людям. Вы делаете это 136 раз в год, три письма в неделю. Как вы думаете, насколько здоровым будет ваш клиентский файл? »

Ключевым моментом является индивидуализация, подпитываемая сторонними данными, которые заполняют пробелы. Чем меньше у бренда осечек, тем больше у него шансов привлечь новых клиентов и поддержать веру существующих фанатов.

Эта стратегия намерений имеет решающее значение, поскольку только 20 процентов покупателей во всем мире считают, что предложения, которые они получают от розничных продавцов, всегда актуальны или персонализированы, согласно данным Oracle Retail Annual Consumer Research Report.

Сторонние данные о клиентах, полученные из ряда приложений, центров обработки вызовов и социальных платформ, могут добавить новые точки отсчета к профилям клиентов, помогая формировать и оттачивать более острое и точное впечатление, которое может способствовать лучшему взаимодействию.

Знание того, когда происходят транзакции, как покупатели реагируют на определенные интерфейсы и как сезонность влияет на их поведение, может иметь решающее значение для увеличения продаж.

Помимо рекламы, можно создать более личные и выгодные отношения с существующими клиентами за счет более качественной оценки данных, полученных в результате программ лояльности. Речь идет о том, чтобы доставлять именно то, что люди хотят и когда они этого хотят.

3) Используйте данные для принятия более разумных бизнес-решений

Эффективный маркетинг зависит от надежных бизнес-решений, и более информированная информация о клиентах может сыграть здесь важную каталитическую роль.

От оптимизации ассортимента до планирования площадки все предприятие получает более полную картину о клиенте и расширяет кругозор.

Обеспечение того, чтобы собственное понимание было объединено с правильными внешними сигналами для его обогащения - будь то данные о местонахождении клиентов, полученные из отгрузок онлайн-заказов или обобщенных тенденций и покупательского поведения, - обеспечивает надежную формулу для всех.

Действительно, любое розничное решение, от предлагаемого ассортимента до рекламных акций, подаваемых на кассе, может быть подкреплено данными маркетолога. Когда эти данные постоянно обновляются и переоцениваются, они могут предоставить бизнесу точную и актуальную аналитическую информацию.

Включив искусственный интеллект и машинное обучение в свой технологический стек, вы сможете получить обратную связь о том, насколько эффективны новые данные на практике, что позволит вам быстро обновить и адаптировать свой подход к розничной торговле для оптимизации ее маркетингового интереса.

Данные не заменяют человеческий опыт или интуицию. Сочетание описательной, предписывающей и прогнозной аналитики может стать конкурентным преимуществом, когда дело доходит до принятия целенаправленных решений, стимулирующих рост.

Укрепление собственных данных с помощью понимания из более широкой среды откроет совершенно новое измерение, которое может укрепить существующие стратегии розничной торговли, основанные на данных, что в конечном итоге приведет к успеху во второй половине года и в последующий период.