Yıl ortası kontrol noktası: Veriye bağlı üç pazarlama stratejisi

Mali yılın ikinci yarısının başlangıcı, işletmelerin geriye dönüp yeniden değerlendirmeleri için doğal bir nokta.

Pazarlamacılar herhangi bir yılda Ocak ayında belirlenen hedeflere bakabilir ve gerçekleşenleri tahminlerle karşılaştırabilir. Ancak mevcut olaylar nedeniyle, birçok kişi 2020 yıl ortasının çeşitli düzeylerde 'planlanandan' başka bir şey olmadığını görecek.

Bu boğucu çalışma ortamında neyin işe yarayıp neyin yaramadığına ilişkin bir yıl ortası değerlendirmesi, özellikle aylarca çoğu bölgede ana satış şekli olan dijital kanallarda kilit nokta olacaktır.

Müşterilere etkili bir şekilde ulaştınız ve onlarla etkileşim kurdunuz mu? Sepeti terk etme konusunda herhangi bir kalıp var mı? İkinci yarıda daha güçlü bir toparlanmanın habercisi olacak bu bulgulardan neler öğrenebilirsiniz?

İster mevcut üssünüz için bir kişiselleştirme stratejisine öncelik veriyor olun, ister yılın geri yarısında yeni beklentiler arıyor olun, bağlamsal zeka gerçek değeri artırmanıza yardımcı olabilir.

Markanızın kendi müşteri verilerini kapsamlı üçüncü taraf istihbaratıyla doğrulamak ve zenginleştirmek, mevcut ve potansiyel müşteriler hakkında daha derin, daha bütünsel bir anlayış sağlayabilir.

Bilinen marka etkileşimlerinin dışında tercihler, ihtiyaçlar, alışkanlıklar ve davranışlar hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak, pazarlamacıların yeni satın alma mesajlarını ve taktiklerini geliştirmelerine yardımcı olabilir.

Nasıl başlayacağınızdan emin değil misiniz? Bağlamsal zekanın ikinci yarıda ve sonrasında hedeflerinize ulaşmanıza nasıl yardımcı olabileceğini düşünün:

1) Veri tabanınızı büyütün

Mevcut müşterileri memnun etmenin yanı sıra, hemen hemen her işletmenin bir numaralı hedefi, tabanını büyütmektir. Bu hedefe ulaşmak her zaman kolay değildir; potansiyel yeni kitleleri ortaya çıkarmayı ve ardından onlara ulaşmayı içerir.

Bunu yapmanın en güvenilir yolu, benzer özelliklere sahip yeni tüketici grupları aramadan önce mevcut, mevcut müşteri profillerinin derinlemesine analizidir.

Sağlam ve sürekli gelişen bir veri kümesi, pazarlamacıların her ikisini de yapmasına yardımcı olabilir.

Birincisi, işletmeler, belirli alışkanlıklar ve nitelikler dahil olmak üzere kim olduklarını ve ekosistemde nerede "yaşadıklarını" daha iyi anlamak için en iyi, en sadık müşterileri hakkında sahip oldukları verileri derinlemesine inceleyebilir.

İkincisi, işletmeler, bağlamsal zeka eklemek ve potansiyel müşterileri daha hassas bir şekilde belirlemek için bu daha belirgin müşteri modelini büyük hacimli üçüncü taraf tüketici verileriyle karşılaştırabilir.

Bu, veriden çok daha fazlasıdır; bunun yerine, ilgili tüketici davranışlarını anlamakla ilgilidir.

Örneğin, tüketicilerin nerede yaşadıklarını, neyi sevdiklerini, belirli bir reklam türüne veya çevrimiçi platforma bakmak için kaç saniye harcadıklarını kullanmak ve ardından bu zekayı, örtüşen özelliklere sahip benzer profilleri bulmak için kullanmak marka reklamcılığı için idealdir.

Daha üç boyutlu bir müşteri profili oluşturmak için sahip olunan verileri sürekli zenginleştiren ve ardından bunu müşteri kazanımı konusunda daha kaliteli seçimler yapmak için kullanan iki aşamalı bir süreçtir. Ve nihayetinde, doğru tüketicileri doğru platformda doğru pazarlamanın önüne çıkarmakla ilgilidir.

2) Müşteri 4.0'ı anlayın

Müşterinizi iyi tanıdığınızı düşünebilirsiniz, ancak gerçekte, onların daha geniş varoluşunun bir parçası ile uğraşıyorsunuz. Bazen onlar hakkında bilmedikleriniz, pazarlama çabalarınızın hedefi ıskaladığı anlamına gelebilir.

Bu günlerde, alışveriş yapanlar dikkatlerini çekmek için rekabet eden reklamlarla dolup taşıyor ve tüketicilerin kötü değerlendirilen veya alakasız içeriklere karşı toleransı giderek azalıyor. Forrester'da baş analist olan Brendan Witcher bunu çok iyi açıklıyor:

“10 milyon kişiye bir e-posta gönderirseniz ve geçen yıl 1.000 satış elde ettiyseniz, bu yıl 1.500 satış elde ettiniz, herkes 'Woohoo, satışlarda %50 artış!' 9.998.500 kişiyle alakasız olman dışında. Bunu yılda 136 kez, haftada üç e-posta yapıyorsunuz, müşteri dosyanızın ne kadar sağlıklı olacağını düşünüyorsunuz?”

Kişiselleştirme, boşlukları dolduran üçüncü taraf verileriyle desteklenen anahtardır. Bir marka ne kadar az hata yaparsa, yeni müşterileri cezbetme ve mevcut hayran kitlesinin inancını sürdürme olasılığı o kadar artar.

Oracle Retail Yıllık Tüketici Araştırma Raporu'na göre, küresel alışveriş yapanların yalnızca yüzde 20'si perakendecilerden aldıkları tekliflerin her zaman alakalı veya kişiselleştirilmiş olduğunu düşündüğünden, bu niyet stratejisi kritik önem taşıyor.

Bir dizi uygulama, çağrı merkezi ve sosyal platformdan elde edilen üçüncü taraf müşteri verileri, müşteri profillerine yeni referans noktaları ekleyerek daha iyi etkileşimi bildirebilecek daha keskin, daha doğru bir izlenimi şekillendirmeye ve geliştirmeye yardımcı olabilir.

İşlemlerin ne zaman gerçekleştiğini, alışveriş yapanların belirli arayüzlere nasıl tepki verdiğini ve mevsimselliğin davranışları nasıl etkilediğini bilmek, satışları artırmak için kritik olabilir.

Reklamların ötesinde, sadakat programlarından elde edilen verilerin daha kaliteli bir şekilde değerlendirilmesi ile mevcut müşterilerle daha kişisel, karlı bir ilişki geliştirilebilir. Bu, insanların tam olarak ne istediklerini ve ne zaman istediklerini sunmakla ilgilidir.

3) Daha akıllı iş kararları vermek için verileri kullanın

Etkili pazarlama, güvenilir iş kararlarına bağlıdır ve daha iyi bilgilendirilmiş müşteri görüşleri burada da önemli bir katalizör rolü oynayabilir.

Ürün çeşitlerini optimize etmekten saha planlamasına kadar tüm kuruluş, müşterinin daha eksiksiz resminden yararlanır ve bakış açısını genişletir.

Sahip olunan içgörünün, onu zenginleştirmek için doğru dış ipuçlarıyla birleştirilmesini sağlamak, ister web siparişi gönderilerinden toplanan müşteri konum verileri olsun, isterse genelleştirilmiş eğilimler ve satın alma davranışlarından olsun, her yerde sağlam bir formül sağlar.

Gerçekten de, sunulan çeşitlerden kasada sunulan promosyonlara kadar herhangi bir perakende kararı, bir pazarlamacının veri anlayışıyla desteklenebilir. Bu veriler sürekli olarak yenilendiğinde ve yeniden değerlendirildiğinde, işletmeye kesin ve güncel bilgiler sağlayabilir.

Teknoloji yığınınıza yapay zeka ve makine öğrenimi ekleyerek, yeni veri içgörülerinin pratikte ne kadar etkili olduğuna dair geri bildirim toplayabilir ve pazarlama yaklaşımını optimize etmek için perakende yaklaşımınızı hızla güncellemenize ve uyarlamanıza olanak tanır.

Veriler, insan deneyiminin veya sezgisinin yerini tutamaz. Tanımlayıcı, kuralcı ve tahmine dayalı analitik üçlüsü, büyümeyi yönlendiren hedefli kararlar almak söz konusu olduğunda bir rekabet avantajı olabilir.

Sahip olunan verileri daha geniş çevreden gelen bilgilerle güçlendirmek, mevcut veriye dayalı perakende stratejilerini destekleyebilecek yepyeni bir boyut getirecek ve nihayetinde yılın ikinci yarısında ve sonrasında başarıyı güçlendirecektir.