Verilerin marka-ajans ilişkisini dönüştürmesinin beş yolu

Data Axle, ajanslar, pazarlamacılar ve markalar için çeşitli veri odaklı ürünler ve hizmetler sunan bir istihbarat şirketidir. Resmi olarak Infogroup olarak bilinen şirket, kurumsal düzeydeki şirketlere, KOBİ'lere, kâr amacı gütmeyen kuruluşlara, ajanslara ve daha fazlasına veri çözümleri sağlar.

Merkezi Teksas'ta bulunan Data Axle, 45 yılı aşkın bir süre önce kuruldu. Bu süre zarfında, endüstrinin en sağlam iş ve tüketici veritabanlarından ikisini oluşturdular. En üst düzey müşterilerinden bazıları Aetna, eBay, Allstate ve March of Dimes'dir.

Data Axle kısa süre önce ajansların günümüzün veri odaklı ve sürekli değişen pazarlama ortamındaki rollerini netleştirmelerine yardımcı olmayı amaçlayan bir makale yayınladı .

Markaların bir zamanlar geleneksel ajans hizmetleri olarak kabul edilen hizmetleri şirket içinde taşımasıyla birlikte Data Axle'ın kullanım senaryoları ajanslar için ortaya çıkan bazı fırsatları tanımlamaya yardımcı oluyor.

Data Axle ile ortaklaşa oluşturulan içerik.

Kullanım durumları şunları içerir:

1. Davranışsal bir pazarlama ajansı, daha iyi müşteri konuşmaları oluşturmak için verileri nasıl kullanır?
2. Bir spor perakendecisi, hedeflenen müşteri kişilikleri oluşturmak için tüketici bilgilerini nasıl kullandı?
3. Bir ev teknolojisi sağlayıcısı, kampanya performansını iyileştirmek için verileri nasıl kullandı?
4. Bir şeker üreticisi ve dağıtıcısı, müşteri analizlerini ve içgörülerini geliştirmek için bilgiyi nasıl kullandı?
5. Doğrudan bir ev eşyası pazarlamacısı, hedeflenen bir Facebook kampanyasından harika sonuçlar elde etmek için gelişmiş verileri nasıl kullandı?

Bu gönderinin Veri Aksı belgesinin bir özeti olduğunu unutmayın. Raporun tamamını buradan ücretsiz olarak indirebilirsiniz.

Örnek 1: Davranışsal bir pazarlama ajansı, daha iyi müşteri konuşmaları oluşturmak için verileri nasıl kullanır?

Bu ilk kullanım örneği, davranışsal bir pazarlama ajansından bölgesel bir sigorta şirketine yapılan görüşmeyi vurgulamaktadır. Ajans, Data Axle'ın verilerini kullanarak yüz binlerce tüketiciden oluşan potansiyel bir dosyayı analiz etti ve bu verilere dayalı olarak özel hedef kitleleri belirledi.

Ajans, bu bilgiyi kullanarak daha fazla potansiyel müşteri oluşturma yeteneklerini gösterebildi. İşi kazandılar ve müşterinin kontrol üzerinde %72 e-posta ekleme oranı ve %11 eşleşme oranında artış elde etmesine yardımcı olmaya devam ettiler.

Sigorta şirketi nihayetinde öngörülen hedeflerini %25 oranında aştı.

Tüketici davranışını ve izleyici içgörülerini anlamak her zamankinden daha önemli. Bilgili markalar, hedeflemek istedikleri tüketiciler hakkında derin bir anlayışa sahip ajans ortakları arıyor.

Bu amaçla, Data Axle, ajansların müşteri verilerinden yararlanarak satış konuşması sürecine mümkün olduğunca çok sayıda izleyici verisi çekmesini ve bu verilerin işletme kazanılması durumunda proje için kullanılabileceklerini tavsiye ediyor.

Kullanım örneği #2: Bir spor perakendecisi, hedeflenen müşteri kişilikleri oluşturmak için tüketici verilerini nasıl kullandı?

İkinci kullanım örneği, Data Axle'ın izleyicilerini daha iyi anlamak için lüks bir tekne ve su sporları perakendecisi ile nasıl çalıştığını vurgular.

Perakendeci, psikografik verileri kullanarak, hedef kitlelerinin yatçılık, teknecilik ve kanoyla ilgili tercihlerini yansıtan müşteri kişilikleri oluşturdu ve ardından bu kişilere dayalı olarak ilgili içerik geliştirdi.

Şirket, bu yaklaşımla, tekrar satın alma oranında %35, çok kanallı müşteri segmentinde %24 ve aktif müşteri sayısında %14 artış ile dikkat çekici sonuçlar elde etti.

Yaş, medeni durum, mali durum, konum ve yaşamdaki olaylar gibi niteleyicileri içeren müşteri verileri, markaların müşteri deneyimini iyileştirmek, doğru kanal yatırımını yapmak ve ilgili mesajları geliştirmek için güçlü kişiler oluşturmasına yardımcı olabilir.

Kullanım örneği 3: Bir ev teknolojisi sağlayıcısı, kampanya performansını iyileştirmek için bilgileri nasıl kullandı?

Data Axle, satın alma olasılığı en yüksek kitleleri hedeflemeyi amaçlayan mevcut müşteri verilerini kullanarak çok kanallı kampanyalar oluşturmak için bu bağlantılı ev teknolojisi sağlayıcısıyla birlikte çalıştı.

Kampanyanın amacı, geçmişte olduğu gibi profesyonel montajcılara odaklanmak yerine nihai tüketicilere ulaşmaktı. Ev teknolojisi sağlayıcısı, coğrafya, hava durumu ve diğer veri noktaları (ör. yeni bir hareket) dahil olmak üzere ek bilgileri kullanarak hedeflemeyi daha da iyileştirdi.

Data Axle şöyle yazıyor: “Elde tutma modellerini daha doğru ve etkili kılmak için, daha kapsamlı modeller oluşturmaya yardımcı olmak için yaş, cinsiyet, çocukların varlığı, gelir, ilgi alanları ve diğer bilgiler gibi ek tüketici verileriyle desteklenmelidir. Bu modeller hayata geçirildiğinde, performansı sürekli iyileştirmek için dikkatle izlenmeli ve düzenli olarak güncellenmelidir.”

Bu yüksek düzeyde veriye dayalı hedefleme yaklaşımı, ev teknolojisi sağlayıcısı için bir önceki yıla göre %78 daha fazla satın alma sağladı ve etkinleştirmelerin %40'ı profesyonelce kurulmuş cihazlardan geldi, teknolojinin "kurucularını" atladı ve doğrudan ev sahibine gitti. sağlayıcı için.

Demografik, psikografik, coğrafi konum, işlemsel ve yaşamsal olay verileri dahil olmak üzere üçüncü taraf ve birinci taraf verilerinin bir kombinasyonunu kullanarak müşteri edinme ve elde tutma kampanyaları oluşturmak, kampanya hedeflemeyi düzene sokarak daha verimli ve optimize edilmiş bir kampanya sağlamaya yardımcı olabilir.

Kullanım örneği 4: Bir şeker üreticisi ve dağıtıcısı, müşteri analizlerini ve içgörülerini geliştirmek için verileri nasıl kullandı?

Üretici, mevcut müşteri bilgilerini üçüncü taraf demografik bilgilerle geliştirmek için Data Axle ile birlikte çalışarak, müşteri segmentlerinden üçü (Anne, Büyükanne ve Büyük Büyükanne) için benzersiz pazarlama stratejileri geliştirmelerini sağladı.

Ayrıca önceden tanınmayan bir erkek segmenti de tanımladılar (örneğin, hediye veren). Müşteri tabanlarında farklı segmentler tanımlayarak içeriklerini ve mesajlarını daha alakalı hale getirebildiler. Sonuç, e-posta açılışlarında %4'lük bir artış ve satın almalarda %25'lik bir artış oldu.

Ajansların kendilerini rakiplerinden ayırabilmelerinin bir yolu, müşterilerinin mevcut analitik yeteneklerini geliştiren veri kümelerine ve araçlara erişmelerine yardımcı olmaktır.

Şirketler, üçüncü taraf verilerini kampanya analitiğiyle üst üste bindirerek, kampanyalarını optimize etmeye yardımcı olan ve daha iyi sonuçlar sağlayan içgörüler elde edebilir.

Kullanım örneği 5: Doğrudan ev eşyaları pazarlamacısı, hedeflenen bir Facebook kampanyasından harika sonuçlar elde etmek için gelişmiş verileri kullanır

Doğrudan bir hediye ve ev eşyası pazarlamacısı, tatile özel doğrudan posta kampanyasından yatırım getirisini artırmak amacıyla müşteri verilerinden içgörüler elde etmek için Data Axle ile çalıştı. Amaçları, pazarlama erişimlerine çevrimiçi bir bileşen eklemekti.

Data Axle, kampanyanın çevrimiçi bileşeni için hedef kitleyi, kanalı ve mesajı tanımlamak üzere perakendeciyle birlikte çalıştı.

Bunu, şirketin tüketici veritabanındaki çevrimiçi alıcıları belirlemek için işlem veritabanlarını kullanarak ve Facebook'a yüklenen listeler oluşturarak yaptılar.

Ortaya çıkan kampanya, reklam harcamalarında %600 YG, yeniden etkinleştirmelerde %40 artış ve satışlarda 127.000 ABD doları artış sağladı.

Çoğu şirket, hatalı, güncel olmayan ve tutarsız verilerin yanı sıra etkisiz veri yönetimini içeren düşük veri kalitesiyle mücadele eder. Kötü veriler, eyleme geçirilebilir istihbarat için kullanılamayan bilgilerdir.

Bu nedenle, veri zenginleştirme ve işleme hizmetleri sağlamak, ajansların müşterilerine değer sunabilecekleri bir alandır.

Veri odaklı ajanslar değer sunar

Ajansların müşterilerine değer sunabilmesinin en iyi yollarından biri, yukarıdaki kullanım durumlarında ele alınan sorunlara yardımcı olmak için uzmanlıklarından yararlanmaktır - veriye dayalı, akıllı satış konuşmaları oluşturma, kişilik geliştirme, kampanya performansını iyileştirme, belirli müşteriye yönelik hedeflemeyi iyileştirme segmentler ve daha iyi kampanya planlaması ve dağıtımı için analitik ve içgörüleri geliştirme.

Veriye dayalı pazarlama, analitik ve diğer hizmetleri benimseyen ajanslar, rakiplerinden sıyrılacak ve markalar ve müşterilerle gerçek ortaklar haline gelecek.

Yukarıdaki kullanım durumları hakkında daha ayrıntılı bilgi için, buradan indir Veri Aks ‘ın serbest kılavuzu.