بازاریابی داده محور چیست؟
زمان تخمینی مطالعه: 16 دقیقه
استراتژی بازاریابی داده محور
بازاریابی داده محور یا Data Driven Marketing به روش بازاریابی گفته میشود که در آن تصمیمات با استفاده از دادههای موجود و محاسبات آماری گرفته میشود. در این روش، از تکنولوژی و نرمافزارهای مختلفی برای جمعآوری، تحلیل و استخراج دادهها استفاده میشود.
بازاریابی داده محور، با استفاده از دادههای موجود، به بازاریابان امکان میدهد تا بهترین تصمیمات را در مورد تبلیغات، توسعه محصولات، تعیین قیمت، بازاریابی محتوا و غیره بگیرند.
با تحلیل دادهها، شناخت دقیقی از مشتریان، بازار و رقبا به دست میآید و در نتیجه، بازاریابی مؤثرتر، هدفمندتر و بازدهی بیشتری را به دنبال دارد.
همچنین بازاریابی داده محور، امکان ارزیابی دقیق واکنش مشتریان به رویدادهای بازاریابی را نیز فراهم میکند و با تغییر استراتژیهای بازاریابی بر اساس این واکنشها، بهبود روند بازاریابی را به دنبال دارد.
گزارش شرکت Forbes نشان می دهد که شرکت هایی که از استراتژی بازاریابی داده محور استفاده می کنند، ۶۵٪ بیشتر درآمد داشته اند نسبت به رقبایشان که از روش های سنتی استفاده کرده اند.
Forbes
تاریخچه بازاریابی داده محور
تاریخچه بازاریابی داده محور به دوران دسترسی ما به دادههای الکترونیکی و توسعه فناوری اطلاعات و ارتباطات برمیگردد. این روش در اوایل دهه 1990 میلادی با ظهور نرمافزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) و تجارت الکترونیک آغاز شد.
بازاریابی داده محور، با توجه به گسترش و فراگیری اینترنت و افزایش حجم دادههای موجود، به طور چشمگیری در دهه 2000 میلادی توسعه یافت. در این دوره، شرکتها به طور فزایندهای از دادههای موجود برای بهبود کسب و کار خود استفاده کردند.
در دهه 2010 میلادی، با گسترش شبکههای اجتماعی و استفاده از دادههای مشتریان برای تولید محتوای بازاریابی، بازاریابی داده محور به یک روش جدید تبدیل شد.
امروزه، با استفاده از روشهای مختلف بازاریابی داده محور، شرکتها توانستهاند عملکردهای بازاریابی خود را بهبود بخشند و ارتباط خود با مشتریان را تقویت کنند.
تفاوت استراتژی بازاریابی داده محور با بازاریابی پایگاه داده
استراتژی بازاریابی داده محور (Data Driven Marketing) و بازاریابی پایگاه داده (Database Marketing) دو رویکرد متفاوت در بازاریابی هستند. در ادامه به تفاوت های اصلی بین این دو رویکرد می پردازیم:
تعریف:
بازاریابی پایگاه داده شامل استفاده از اطلاعات موجود در پایگاه داده ها جهت شناسایی گروه های خاص مشتریان، تعیین نیازهای آنها و ارائه پیشنهادات بازاریابی است.
در استراتژی بازاریابی داده محور، هدف استفاده از داده های موجود در محیط بیرون از سیستم پایگاه داده است که با استفاده از تحلیل داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین، مشتریان را شناسایی و نیازهای آنها را تعیین کرده و به طور اتوماتیک پیشنهادهای بازاریابی می دهد.
منبع داده:
در بازاریابی پایگاه داده، منبع داده ها از داخل سیستم پایگاه داده استخراج می شود و بر اساس آن تحلیل و استراتژی بازاریابی تعیین می شود.
در استراتژی بازاریابی داده محور، منبع داده ها از محیط بیرون از سیستم پایگاه داده (مانند رسانه های اجتماعی، سایت های خبری، وب سایت های خرید آنلاین و غیره) استخراج می شود.
رویکرد تحلیل داده:
در بازاریابی پایگاه داده، تحلیل داده ها به صورت توصیفی (مانند تحلیل شیوع، تحلیل میانگین و غیره) صورت می گیرد.
در استراتژی بازاریابی داده محور، تحلیل داده ها به صورت پیشرفته (مانند تحلیل خوشه بندی، تحلیل پیش بینی و تحلیل رگرسیون) صورت می گیرد که به صورت اتوماتیک و با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین انجام می شود.
هدف:هدف اصلی بازاریابی پایگاه داده، افزایش فروش و بازاریابی محصولات به گروه های خاص مشتریان است.
هدف استراتژی بازاریابی داده محور، شناسایی و تعیین نیازهای مشتریان، بهبود تجربه مشتری و افزایش بازدهی بازاریابی است.
ابزارها:
در بازاریابی پایگاه داده، ابزارهایی مانند CRM (مدیریت ارتباط با مشتریان) و سیستم پایگاه داده استفاده می شوند.
در استراتژی بازاریابی داده محور، ابزارهایی مانند تحلیل داده ها، الگوریتم های یادگیری ماشین و سیستم های هوش مصنوعی استفاده می شوند.
رویکرد زمانی:
در بازاریابی پایگاه داده، اطلاعات مشتریان در زمان واقعی و به صورت لحظه ای به روزرسانی می شود.
در استراتژی بازاریابی داده محور، داده ها از مدت زمان طولانی تری جمع آوری و تحلیل می شوند.
در کل، هدف هر دو رویکرد افزایش فروش و بازاریابی محصولات است، اما استراتژی بازاریابی داده محور بر اساس تحلیل داده ها و الگوریتم های یادگیری ماشین، بهبود تجربه مشتریان و افزایش بازدهی بازاریابی را به عنوان هدف اصلی دارد.
در مقابل، بازاریابی پایگاه داده، بر اساس اطلاعات موجود در پایگاه داده ها، به شناسایی گروه های خاص مشتریان و ارائه پیشنهادات بازاریابی تمرکز دارد.
بر اساس آمار گزارش شرکت McKinsey، استفاده از داده ها برای تصمیم گیری و برنامه ریزی باعث افزایش ۲۰٪ سودآوری شرکت ها می شود.
McKinsey
مزایای بازاریابی داده محور
این روش چندین مزیت مهم برای شرکتها و بازاریابان دارد. در ادامه به برخی از مزایای بازاریابی داده محور اشاره میکنم:
شناخت بهتر مشتریان: با استفاده از دادههای مشتریان، شرکتها میتوانند شناخت بهتری از مشتریان خود به دست آورند و به راحتی بتوانند به نیازهای آنها پاسخ دهند.
افزایش بازدهی: با استفاده از دادههای موجود، بازاریابان میتوانند استراتژیهای بازاریابی خود را بهبود بخشند و بازدهی خود را افزایش دهند.
هدفمندی بیشتر: بازاریابی داده محور امکان به دست آوردن اطلاعات دقیق در مورد بازار و مشتریان را فراهم میکند و در نتیجه بازاریابان میتوانند استراتژیهای هدفمندتری را پیش بینی و اجرا کنند.
کاهش هزینهها: با استفاده از دادههای موجود، بازاریابان میتوانند هزینههای بازاریابی خود را بهبود بخشند و از مخاطبان خود به روش بهتری بهره بگیرند.
بهبود تصمیمگیری: بازاریابی داده محور، به بازاریابان امکان میدهد تا تصمیمهای بهتری درباره تبلیغات، توسعه محصولات و بازاریابی بگیرند.
افزایش فروش: با استفاده از دادههای موجود، بازاریابان میتوانند استراتژیهای بازاریابی خود را به گونهای بهبود بخشند که باعث افزایش فروش شود.
پاسخگویی سریعتر: با استفاده از دادههای موجود، شرکتها میتوانند به سرعت به نیازهای مشتریان
در یک گزارش از شرکت Dresner Advisory Services، حدود ۹۲٪ از برنامه ریزان بازاریابی به داده های موجود در سازمان خود اعتماد دارند و تحلیل داده ها را به عنوان ابزار اصلی برای تصمیم گیری و بهبود عملکرد بازاریابی خود می دانند.
Dresner Advisory Services
تدوین مرحله به مرحله اجرای استراتژی بازاریابی داده محور
اجرای یک استراتژی بازاریابی داده محور شامل چند مرحله است. در ادامه، مراحل اصلی اجرای استراتژی بازاریابی داده محور را به شرح زیر معرفی میکنم:
جمعآوری دادهها: در این مرحله، شرکت باید دادههای لازم را جمعآوری کند. این دادهها میتواند شامل اطلاعات مشتریان، اطلاعات فروش، دادههای آماری و اقتصادی و غیره باشد. در این مرحله، باید تمام منابع دادهای که در دسترس هستند شناسایی و جمعآوری شوند.
تحلیل دادهها: پس از جمعآوری دادهها، شرکت باید دادهها را تحلیل کند تا بتواند درک بهتری از مشتریان، بازار و رفتار آنها به دست آورد. در این مرحله، ابزارهای تحلیل داده مانند روشهای استخراج داده، تحلیل شبکهای، تحلیل عاملگرا و غیره بکار گرفته میشوند.
تدوین استراتژی بازاریابی: پس از تحلیل دادهها، شرکت باید استراتژی بازاریابی مناسب خود را تدوین کند. در این مرحله، شرکت باید مشخص کند که چه کسانی مشتریان هستند، چه نیازهایی دارند و چگونه بهترین راهحلها را برای رفع نیازهای آنها پیشنهاد دهد.
اجرای استراتژی بازاریابی: در این مرحله، شرکت باید استراتژی بازاریابی خود را اجرا کند. این شامل تبلیغات، ترویج محصولات، ارتباط با مشتریان و غیره است. در این مرحله، شرکت باید برای رسیدن به اهدف خود از تمامی منابع و ابزارهای بازاریابی داده محور استفاده کند تا به نتایج بهتری دست یابد.
بررسی و ارزیابی نتایج: در این مرحله، شرکت باید نتایج استراتژی بازاریابی خود را بررسی و ارزیابی کند. این شامل مقایسه عملکرد قبل و بعد از اجرای استراتژی، بررسی تاثیر استراتژی در فروش و سودآوری، بررسی پاسخ مشتریان به استراتژی و غیره است. در این مرحله، شرکت باید نتایج را با هدف خود مقایسه کند و برای بهبود نتایج، استراتژی خود را تغییر دهد.
بهبود استراتژی بازاریابی: در این مرحله، شرکت باید استراتژی بازاریابی خود را بهبود داده و به روز رسانی کند. در این مرحله، شرکت باید بررسی کند که چه جوابی به استراتژی دادهمحور داده و چه چیزهایی موثر بودهاند و با استفاده از این اطلاعات، استراتژی خود را بهبود دهد و برای بهترین نتایج اقدام به اجرای مجدد استراتژی کند.
به طور خلاصه، استراتژی بازاریابی داده محور باید به شکل یک چرخه مداوم در حال حرکت باشد که در هر مرحله از آن، شرکت بتواند از دادههای خود استفاده کرده و به نتایج بهتری دست یابد.
بر اساس گزارش شرکت Adobe، شرکت هایی که به صورت فعال از استراتژی بازاریابی داده محور استفاده می کنند، ۲۳ برابر احتمال دارند که در سال های آینده بهبود قابل توجهی در بازدهی خود داشته باشند.
Adobe
KPI های استراتژی بازاریابی داده محور
KPI ها یا شاخص های عملکرد کلیدی، می توانند به عنوان ابزاری برای ارزیابی و پیگیری پیشرفت استراتژی بازاریابی داده محور استفاده شوند. در زیر، برخی از مهمترین KPI های استراتژی بازاریابی داده محور آورده شده است:
Conversion Rate: نسبت تعداد کاربرانی که به مشتری تبدیل شدهاند به کل تعداد کاربران بررسی می شود.
Customer Acquisition Cost (CAC): هزینه مورد نیاز برای جذب هر مشتری جدید را بررسی می کند.
Customer Lifetime Value (CLTV): ارزش کلی کسب و کار به عنوان یک مجموعه از تمام درآمدهایی که یک مشتری در طول عمر خرید خود به شما می رساند را ارزیابی می کند.
Churn Rate: نسبت تعداد کاربرانی که برای تبدیل شدن به مشتری، با شما همکاری کردهاند ولی در نهایت از خدمات شما صرف نظر کردهاند به کل تعداد کاربران بررسی می شود.
Engagement Rate: درصد تعداد کاربران فعال در یک بازه زمانی خاص (مثلاً یک هفته) به کل تعداد کاربران بررسی می شود.
Return on Investment (ROI): بهره وری مالی کسب و کار در مقایسه با سرمایه گذاری های آن را مشخص می کند.
Click-through Rate (CTR): نسبت تعداد کلیک ها به تعداد نمایش آگهی یا پست مورد نظر.
Bounce Rate: درصد کاربرانی که پس از بازدید از یک صفحه وب، بدون انجام هیچ فعالیت دیگر از آن خارج می شوند.
این KPI ها می توانند در بسیاری از جنبه های بازاریابی داده محور کاربرد داشته باشند و به شرکت ها کمک می کنند تا پیشرفت خود را ارزیابی کنند.
روش های بهینه سازی استراتژی بازاریابی داده محور
برای بهبود عملکرد استراتژی بازاریابی داده محور، میتوان از روشهای مختلفی استفاده کرد. در زیر، چند روش بهینهسازی استراتژی بازاریابی داده محور را بررسی میکنیم:
A/B Testing: این روش، به شما اجازه میدهد تا دو نسخه مختلف از یک تبلیغ، صفحه وب یا ایمیل را به کاربران نمایش دهید و نتایج را با یکدیگر مقایسه کنید. با این روش، میتوانید به صورت عملی بررسی کنید کدام یک از تغییرات بازده بهتری دارد.
Personalization: با این روش، میتوانید تبلیغات و پیامهای بازاریابی خود را به صورت شخصی سازی شده به کاربران نمایش دهید. با استفاده از دادههایی که در مورد کاربران دارید، میتوانید به صورت دقیقتر بازاریابی کنید و این باعث افزایش بهرهوری در تبلیغات شما خواهد شد.
Predictive Analytics: این روش به شما کمک میکند تا با استفاده از دادههای قبلی و روندهای بازار، به توقعات برای آینده برسید. این روش به شما کمک میکند تا بتوانید بهترین تصمیمات را دربارهی استراتژی بازاریابی خود بگیرید.
Marketing Automation: با استفاده از این روش، میتوانید فرآیندهای بازاریابی خود را به صورت خودکار برنامهریزی کنید. با این کار، بهجای صرف وقت و انرژی برای انجام کارهای تکراری و مانند، میتوانید به فعالیتهای بیشتری در زمینهی استراتژی بازاریابی داده محور بپردازید.
Data Visualization: با استفاده از این روش، میتوانید دادههای خود را به صورت افتراقی و جذاب به نمایش بگذارید تا به راحتی بتوانید الگوهای جدیدی را شناسایی کنید و بهبودهای لازم را اعمال کنید. به کارگیری ابزارهای دادهسازی و بصری سازی داده میتواند به شما کمک کند تا دادههای خود را با سرعت و به صورت موثری برای تصمیمگیری استفاده کنید.
بازبینی و بهبود مداوم: برای بهینهسازی استراتژی بازاریابی داده محور، لازم است که به صورت مداوم دادههای خود را بررسی کنید و بهبودهای لازم را اعمال کنید. برای این کار، میتوانید از نتایج متفاوتی که از تحلیل دادهها و تست های A/B میگیرید، به عنوان مبنایی برای بهبود استراتژیهای بازاریابی خود استفاده کنید.
استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، میتوانید به صورت دقیقتر و سریعتر دادههای خود را تحلیل کنید و به راحتی به الگوهای جدیدی برای بهبود استراتژی بازاریابیتان برسید.
در کل، بهینهسازی استراتژی بازاریابی داده محور به عنوان یک فرایند مداوم، نیازمند یک رویکرد سیستماتیک و علمی است. با کارگیری ابزارها و روشهای مناسب، میتوانید به صورت مداوم بهبودهای لازم را اعمال کرده و عملکرد استراتژی بازاریابی خود را بهبود بخشید.
معرفی کتاب
در زمینه استراتژی بازاریابی داده محور، چندین کتاب مفید و با ارزش وجود دارد که به شما کمک میکند تا اطلاعات بیشتری درباره این موضوع کسب کنید. در زیر به برخی از کتابهای مفید و معتبر در این زمینه اشاره میکنیم:
“Data-Driven: Creating a Data Culture” نوشته Hilary Mason و DJ Patil
“Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know” نوشته Mark Jeffery
“Data Smart: Using Data Science to Transform Information into Insight” نوشته John W. Foreman
“Data-Driven Marketing: Leverage Big Data Insights for Better Customer Engagement” نوشته Roger C. Bauer
“Big Data Marketing: Engage Your Customers More Effectively and Drive Value” نوشته Lisa Arthur
این کتابها، مفاهیم و روشهای مختلفی را درباره بازاریابی داده محور پوشش میدهند و میتوانند به شما در ارتقای دانش و تواناییهای خود در این حوزه کمک کنند. البته، این لیست تنها نمونهای از کتابهای موجود در این زمینه است و همچنین مقالات علمی در این زمینه نیز وجود دارد که میتواند برای شما مفید باشد.
مقالات پیشنهادی:
- انواع استراتژی های بازاریابی
- ابزارهای دیجیتال مارکتینگ | معرفی و بررسی آن ها
- تحقیقات بازار چیست؟مراحل دقیق تحقیقات بازار + مثال
ابزارهای استراتژی بازاریابی داده محور
برای استراتژی بازاریابی داده محور ابزارهای متنوعی وجود دارند که به شرکتها کمک میکنند تا با تحلیل دادههای خود، راهکارهایی را برای بهبود کارآیی و کارایی استراتژی بازاریابی خود پیدا کنند. برخی از ابزارهای استراتژی بازاریابی داده محور عبارتند از:
Google Analytics: این ابزار به شرکتها کمک میکند تا دادههای وبسایت خود را بررسی و تحلیل کنند. با استفاده از گزارشات و آمارهای موجود در Google Analytics، شرکتها میتوانند بهترین راهکارهای بازاریابی خود را پیدا کنند.
نرمافزارهای تحلیل داده: نرمافزارهایی مانند Tableau و Microsoft Power BI به شرکتها کمک میکنند تا دادههای خود را به صورت زنده و به صورت گرافیکی نمایش دهند. این نرمافزارها قابلیت تحلیل دادهها از منابع مختلف را دارند و به شرکتها کمک میکنند تا اطلاعات بیشتری درباره مشتریان و بازار خود به دست آورند.
ابزارهای مدیریت روابط با مشتریان (CRM): این ابزارها به شرکتها کمک میکنند تا اطلاعات مربوط به مشتریان خود را به دقت ثبت و نگهداری کنند. با استفاده از این ابزارها، شرکتها میتوانند روابط خود با مشتریان را بهبود داده و راهکارهای بهتری برای بازاریابی خود پیدا کنند.
سیستمهای تحلیل پیشرفته دادهها: این سیستمها، شرکتها را قادر میسازند تا به صورت خودکار و به صورت پیشرفته، دادههای خود را تحلیل کنند و روی الگوریتمهایی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری عمیق تکیه کنند. این سیستمها به شرکتها کمک میکنند تا روابط بین دادهها را بیشتر درک کنند و راهکارهایی را برای بهبود استراتژی بازاریابی خود پیدا کنند.
ابزارهای ارتباط با مشتریان: این ابزارها، شرکتها را قادر میسازند تا با مشتریان خود به صورت مؤثر و قابل اطمینان ارتباط برقرار کنند. از جمله این ابزارها میتوان به نرمافزارهای تحلیل پستهای شبکههای اجتماعی، سامانههای ارسال پیامک و ابزارهای تبلیغاتی برای شبکههای اجتماعی اشاره کرد.
نرمافزارهای بهبود تجربه کاربری (UX): این ابزارها به شرکتها کمک میکنند تا تجربه کاربری را بهبود دهند و باعث افزایش نرخ تبدیل و کارایی در وبسایتها و برنامههای موبایل خود شوند. برای مثال، نرمافزارهای بهبود تجربه کاربری مانند Hotjar و Crazy Egg قابلیت تحلیل ویدئویی از کاربران را دارند و به شرکتها کمک میکنند تا نقاط ضعف و قوت در تجربه کاربری خود پیدا کنند.
سیستمهای اتوماسیون بازاریابی: این سیستمها به شرکتها کمک میکنند تا فرایندهای بازاریابی خود را به صورت اتوماتیک سازی کنند و باعث کاهش زمان و هزینههای بازاریابی شوند. سیستمهای اتوماسیون بازاریابی مانند HubSpot و Marketo شامل ابزارهایی برای تبلیغات ایمیل، تبلیغات دیجیتال و مدیریت شبکههای اجتماعی هستند.
ابزارهای تحلیل و گزارش گیری: این ابزارها به شرکتها کمک میکنند تا دادههای بازاریابی خود را تحلیل و بررسی کنند و گزارشهایی را برای ارائه به مدیران خود تهیه کنند. این ابزارها شامل نرمافزارهای تحلیل وب، نرمافزارهای تحلیل شبکههای اجتماعی و ابزارهای تحلیل دادههای خریداری شده مانند Google Analytics و Tableau میشوند.
ابزارهای تحلیل و هوش تجاری: این ابزارها به شرکتها کمک میکنند تا دادههای خود را تحلیل کرده و مطالعه کنند تا اطلاعات مفیدی در خصوص بازار، مشتریان و تجارت خود بدست آورند. این ابزارها شامل نرمافزارهای تحلیل دادهها و سیستمهای هوش تجاری مانند QlikView و Tableau میشوند.
خلاصه و نتیجه گیری
استراتژی بازاریابی داده محور به شرکتها کمک میکند تا از دادههای موجود درباره بازار، مشتریان و رفتار آنها بهرهگیری کرده و به صورت دقیقتر و مؤثرتر بازاریابی کنند.
برای اجرای موفق استراتژی بازاریابی داده محور، شرکتها باید از ابزارهای مناسبی استفاده کنند که شامل ابزارهای جمعآوری داده، تحلیل داده، تبلیغات دیجیتال، مدیریت شبکههای اجتماعی، ابزارهای تحلیل و گزارشگیری، ابزارهای مدیریت روابط با مشتریان و ابزارهای هوش تجاری میشوند.
با استفاده از این ابزارها و پیادهسازی استراتژی بازاریابی داده محور، شرکتها میتوانند به موفقیت و رشد در بازار دست یابند.
سوالات متداول
بازاریابی داده محور یا Data-Driven Marketing یک رویکرد برای برنامهریزی و اجرای استراتژی بازاریابی است که بر اساس تحلیل دادهها و اطلاعات کسب شده از مشتریان و بازار انجام میشود.
استفاده از بازاریابی داده محور میتواند به بهبود کارآیی و کارایی استراتژی بازاریابی، کاهش هزینههای بازاریابی، بهبود تجربه مشتری و افزایش درآمد و سود برای شرکت کمک کند.
برای استراتژی بازاریابی داده محور، ابزارهایی مانند Google Analytics، نرمافزارهای تحلیل داده، ابزارهای مدیریت روابط با مشتریان (CRM) و سیستمهای تحلیل پیشرفته دادهها مورد استفاده قرار میگیرند.
درباره اشکان ارکانی
حرفه خود را با برنامه نویسی آغاز کردم و رفته رفته وارد حوزه سئو و دیجیتال مارکتینگ شدم و در مسیر تحلیل کسب و کارهای مختلف از منظر بازاریابی دیجیتال قدم گذاشتم. این وبلاگ را با علاقه فراوان و برای کمک به رشد کسبوکارها در فضای دیجیتال راه اندازی کردم. در این وبلاگ تجربیات و تحقیقات خود را در سئو و دیجیتال مارکتینگ به اشتراک می گذارم.
نوشته های بیشتر از اشکان ارکانی
دیدگاهتان را بنویسید