Pazarlamada ilerlemek: Yeni petrol olarak veri

Günümüz dünyasında her zamankinden daha fazla müşteri verisi mevcut. Ve pazarlamacıların pazarlama kampanyalarında belirli aşamalarda bir dizi veriyi yakalamalarını sağlayan çok çeşitli araçlar vardır. Teoride, bu pazarlamanın işini kolaylaştırmalıdır.

Ancak, bu faktörler zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Somut sonuçlar elde etmek için bu büyük miktarda veri nasıl analiz edilebilir? Ve pazarlamacılar, araçları tarafından yönetilmek yerine kontrollerini elinde tuttuklarından emin olmak için doğru teknoloji seçimlerini nasıl yapabilir?

Pazarlamacılar bu zorluklarla uğraşırken aynı zamanda müşteri talepleri de artmaya devam ediyor.

Bu, pazarlamacılar için önemli sorunlar doğurur: Veri miktarı çok büyük olabilirken, hatalı veya kişiselleştirilmemiş herhangi bir içerik müşteriyle olan ilişkiyi yok edebilir.

Sonuç olarak, birçok pazarlamacı veri analizlerinin sonuçlarından hayal kırıklığına uğradı. Gartner Pazarlama Verileri ve Analitik Anketi 2020'ye göre, üst düzey pazarlamacıların %54'ü pazarlama analitiğinin beklenen etkiye sahip olmadığına inanıyor.

Pazarlamacılar, verileri gerçekten kendileri için çalıştırmak istiyorlarsa, veriler konusunda seçici olmaları ve iş için doğru araçları kullandıklarından emin olmaları gerekir.

Daha anlamlı ilişkiler kurmak

The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising'e göre, pazarlamacıların %53'ü daha fazla müşteri odaklı iletişim için yüksek talep olduğunu iddia ediyor. Bu talebi karşılamak için pazarlamacılar, ellerindeki verilerle başa çıkmakla işe başlamalıdır.

Müşteriler hakkında bilinenler ile müşteriler hakkında gerçekten bilinenler arasında her zaman bir kopukluk olmuştur. Son yıllarda, bu kopukluk önemli ölçüde kapandı. Daha doğru içgörüler sağlayarak, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri kaynaklarını birleştirme konusunda artırılmış bir yeteneğe sahibiz.

Şimdi, pazarlamacıların bu açığı daha da kapatmak için daha fazlasını yapması gerekiyor:

• Daha iyi içgörüler elde etmek için farklı veri kaynaklarını bir araya getirmek çok önemlidir.
• Pazarlamacılar, müşteriye nerede hizmet veriyor olursanız olun bu verileri bir araya getirerek bu veriler için birden çok kanala bakmalıdır.
• Şeffaflık çok önemlidir. Müşteriler, hangi verilerin kullanıldığını ve bunları nasıl kullandığınızı bilmek ister.

Bu, hem anlamlı hem de gerçek olan daha derin kişiselleştirmeye yol açacak ve sürekli talepte bulunan müşteriyle daha güçlü bir ilişki yaratacaktır.

AI ile artan alaka düzeyi

Müşteri ihtiyaçlarına ilişkin veri zenginliği, kendi başına çıkarıldığında yararsız olduğu kadar iyidir. Satın alma niyetinin sinyallerini ortaya çıkarmak ve müşteri ihtiyaçlarına uyum sağlamak için pazarlamacıların gürültü ve ilgili öngörüler arasında ayrım yapması gerekir.

Teknolojinin gerçekten yardımcı olabileceği yer burasıdır. Forrester, 2021'de B2B satıcılarının %60'ından fazlasının yapay zeka ve otomasyon tarafından etkinleştirileceğini tahmin ederken, yapay zeka (AI) teknolojisi pazarlama departmanlarında kullanıma sunuluyor.

Anahtar, AI teknolojisinin ihtiyacınız olan sonucu sağladığından emin olmaktır. Bir müşterinin satın alma kalıplarını, bütçe ve büyüme tahminlerini ve hatta bir şirkete ve rakiplerine yönelik duygu sinyallerini ortaya çıkarmak için kullanılabilir.

Bu içgörü, satış görevlilerinin gerçekten hizmet satın almak isteyen ilgili hedeflerle konuşmalarını sağlayarak, hesap tabanlı pazarlama stratejilerini özelleştirmek için kullanılabilir.  

Dijitalin ötesine bakmak

Tabii ki, verilerin dijital dünyanın ötesinde faydaları var. Gerçek bir varlığı olan markalar, müşterileriyle ilişkiler kurmak için veri zekasını da kullanabilir. Belirli bir soruyu yanıtlayan verilere harika bir örnek, işletmelerin mağazalarını nereye yerleştireceklerini anlamalarına yardımcı olur.

Konum zekası yıllardır bir pazarlamacının cephaneliğinin bir parçası olmuştur, ancak büyük veri, müşterilerin nerede olduğuna dair gerçek, eyleme geçirilebilir içgörüler toplama potansiyeli sunar. Markalar, insanların şehirlerde hareket etme ve maksimum yaya trafiğinin görüldüğü konumlarda yeni satış noktaları kurma şeklindeki kalıpları analiz etmek için anonimleştirilmiş verileri kullanabilir.

Akıllı fiyatlandırma

Veriler, kuruluşlar tarafından piyasa faaliyetlerine tepki veren akıllı fiyatlandırma programları oluşturmak için kullanılabilir. Bu, hizmetlerin maliyetinin, pazarın mevsimselliği ve koşulları ile müşteri ihtiyaç ve beklentileri gibi şeylere bağlı olduğu anlamına gelir.

Bu tahmine dayalı zeka, işletmelerin müşterilerinin neye ihtiyacı olduğunu daha onlar yapmadan önce anlamalarını sağlar. Bu daha sonra pazarlama ekipleri tarafından hem müşterilerle hem de potansiyel müşterilerle konuşmalarında kullanılabilir ve bu da daha iyi bir hizmet ve artan gelir sağlar.  

Veri odaklı bir gelecek

Modern müşterinin markalardan talep ettiği deneyimin temelini verilerin desteklediği bir sır değil. Ancak pazarlamacılar, onlara harika sonuçlar vaat eden olanaklar, veri kümeleri ve en yeni araçlar karşısında bunalma riskiyle karşı karşıya.

Pazarlamada gerçek veri ustalığı, hangi veri kümelerine sahip olduğunuzu değerlendirerek ve seçtiğiniz veri araçlarının bir nihai hedef göz önünde bulundurularak seçilmesini sağlayarak gerçekleştirilebilir. Eğer veri yeni petrolse, pazarlamacılar tam olarak ihtiyaç duydukları şeyi çekebilmeli ve onu faydalı unsurlara dönüştürmek için gerekli araçlara sahip olmalıdır.

Iris Meijer, Vodafone Business'ın CMO'su. Pazarlama Müdürü olarak Vodafone Business'ın tüketicilerin başarılı olmasına nasıl yardımcı olabileceğini gösteren bir ekibe liderlik ediyor. Iris'in pazarlama ve iletişim tutkusu kariyerinin başlarında geldi. Dünya çapında birçok önde gelen endüstri markası için çalıştı. Vodafone'dan önce Nokia'da pazarlama ve iletişimden sorumlu Başkan Yardımcısı olarak çalıştı. Orada küresel olarak çalıştı, özellikle ABD'nin batı kıyısında zaman geçirdi ve burada bir milyar doların üzerinde gelir elde etmesine yardımcı oldu.