از استراتژی تا روش های علمی بازاریابی داده محور
از ابتدا تا انتها و از بالا تا پایین یک استراتژی، باید برای رسیدن به موفقیت تعهد وجود داشته باشد. طراحی یک مسیر خوب و درست بدون سپری کردن زمان درست میسر نمی شود.
گردآوری و تحلیل حجم زیادی از داده هایی که روزانه توسط مشتریان تولید می شوند حتی برای قوی ترین تیم های بازاریابی نیز می تواند طاقت فرسا باشد. بدون یکپارچه سازی داده ها، بازاریابان فاقد داده های کافی به منظور مرور یکپارچه ی مشتریان خواهند بود. با استفاده از ابزار اتوماسیون، بازاریابان زمان کمتری را برای جست وجوی داده ها و زمان بیشتری را برای تشکیل کمپین های بازاریابی صرف می کنند.
مهارت های فنی و تخصصی لازم برای سازمان دهی داده ها، پیدا کردن بهترین استعداد را سخت می کند. تیم های تشکیل شده باید میان رشته ای و میان بخشی باشند. به این صورت که، یک متخصص آی تی باید با یک نفر از بخش فروش یا بازاریابی همراه گردد تا یک برنامه ی داده محور تشکیل شود. هرچه دیدگاه های تشکیلاتی و تخصصی افراد تیم از حیطه ی تخصصشان بالاتر برود، برنامه منسجم تر و موفقیت بیشتر می گردد.
داشتن تیم های میان بخشی یک فرصت مناسب جهت به اشتراک گذاری داده ها در طول سازمان است. داده های با کیفیت و یکپارچه برای اجرای موفقیت آمیز بازاریابی داده محور ضروری است و البته کار راحتی نیست. داده هایی که توسط بخش های سازمانی مختلف جمع آوری شده برای اهداف تجاری استفاده می شوند که با یکدیگر تناقض دارند. بازاریابان باید اطلاعات را در میان بخش ها و تیم های مختلف به اشتراک بگذارند و در نظر داشته باشند که اهداف تجاری سطح بالا یکپارچگی داشته باشند.
در بازاریابی داده محور تنها به کسب و کار خود توجه کردن اشتباه است. برند ها باید حواسشان به استراتژی های رقبا باشد، سپس به دنبال راه کارهایی برای کسب و کار خود بگردند و از اشتباهات رقبایشان درس بگیرند. علاوه بر این بازاریابان باید از لحاظ جدید ترین برند ها و تغییرات در بازاریابی داده محور بروز باشند تا به استراتژی برند خودشان کمک کنند.
بازاریابی داده محور حلال هر مشکلی نیست. بنابراین این متد نیاز به بروز رسانی و بهینه سازی مداوم براساس نتایجی که رخ می دهد می باشد. با این کار شما متوجه خواهید شد که کدام تاکتیک و روش جوابگو است و به مدیران و رهبران سازمان می فهماند که سرمایه گذاری بر روی کدام تاکتیک ارزشمند می باشد. با داشتن اطلاعات درست و دقیق می توان پروسه های بازاریابی قابل اندازه گیری و قابل تکراری را به وجود آورد. تعداد کمی از بازاریابان هستند که می توانند به صورت حرفه ای با داده ها کار کنند.
بازاریابی سنتی و داده محور اهداف مشترکی دارند: جذب مخاطب هدف، اطلاع رسانی به آن ها درباره ی محصولات جدید و ترغیب مشتریان به تصمیم گیری برای خرید از اهداف هر دو نوع بازاریابی می باشد. با این حال دارای تفاوت هایی نیز می باشند که در ادامه به آن ها می پردازیم.
ابتدا از خودتان بپرسید به دنبال یافتن چه سوالی هستید؟ مثلا می خواهید مخاطب هدف تان را شناسایی کنید؟
بعد از طرح سوال، پیش بینی های خود را روی کاغذ بیاورید. بدون داده های جمع آوری شده درباره ی مخاطبان خود حدس هایی بزنید مثلا: علایق آن ها چیست؟ روز آن ها در حالت معمول چگونه سپری می شود؟ چه مشکلاتی می توانند داشته باشند؟ و سوالاتی از این قبیل.
در مرحله ی بعد شروع به جمع آوری داده های واقعی کنید. در این مرحله ابزار های تجزیه و تحلیل وارد عمل می شوند. این سوالات پیش می آیند که: چه مفهومی پشت این داده ها وجود دارد؟ بین داده ها هم پوشانی دیده می شود؟ در نهایت باید نتیجه گیری کنید که آیا داده ها با پیش بینی های شما مطابقت دارد یا خیر؟ این داده ها در مورد بازار هدف و مخاطبان چه چیز هایی را نشان می دهد. با این کار به راحتی می توانید موانع را از سر راه برداشته و به خوبی در زمینه ی بازاریابی فعالیت کنید.
برای داشتن بازدهی بیشتر در تبلیغات باید بدانیم تبلیغ را به چه کسانی نشان دهیم؟ چه پیشنهاداتی به مخاطب ارائه دهیم که برای او جذابیت داشته باشد؟ و چه زمانی تبلیغ کنیم؟
مخاطبین را بر اساس سن، جنسیت، شغل، علاقه و ... دسته بندی کنید، تا علاوه بر بالا بردن بازدهی تبلیغات هزینه های آن را نیز کاهش دهید. مثلا اگر تبلیغ شما در زمینه ی سوالات و کتاب های کنکوری می باشد بازار و مخاطبین هدف شما افراد 18-16 سال می باشند نه دانشجوها.
تعداد کاربرانی که خواسته ی مورد نظر شما را انجام داده اند، بر اساس نرخ تبدیل نشان داده می شود. برای بهینه سازی نرخ تبدیل باید عملکرد گزینه های مختلف را بررسی کنید. مثلا از کال تو اکشن، صفحات فرود، فرم های ثبت نام و هر چیزی را که در بهبود نرخ تبدیل نقش دارد، امتحان و هر کدام که نرخ تبدیل بیشتری دارند را انتخاب کنید. در بهینه سازی نرخ تبدیل صفحات فرود، باید از بالا بودن ترافیک صفحه ی مورد نظر اطمینان حاصل کنید تا بتوانید به نتیجه ی آن اعتماد کنید.
با بررسی داده های قدیمی فروش، می توانید متوجه شوید در چه بازه های زمانی فروش بیشتری داشته اید. مثلا اواخر هر ماه یا مناسبت های خاص. با اطلاع از این موضوع، برنامه های بازاریابی کوتاه مدتی مخصوص این روز ها تنظیم کرده و فروشتان را دوباره بالا ببرید. پیشنهاداتی مانند، ارسال رایگان در خرید های روز جمعه، تخفیف ویژه در اواخر ماه و مناسبت های خاص که مردم پول بیشتری دارند می تواند مشتری را به خرید ترغیب کند.
از با ارزش ترین کاربرد های داده ها در بازاریابی داده محور، طراحی پرسونای مخاطب است. پرسونا تصویری فرضی و شفاف از یک فرد و گاهی یک کسب و کار است که می تواند مشتری یا خریدار ایده آل ما باشد. در واقع پرسونا به مجموعه ای از ویژگی ها، ترجیحات، داشته ها، خواسته ها و الگو های فکری و رفتاری مخاطب یا مشتری فرضی اشاره دارد. با این کار شناخت و درک شما از ویژگی های رفتاری و جمعیت شناختی مشتریان فعلی تان افزایش می یابد. هرچه شناخت بیشتر باشد، تقسیم بندی مشتریان براساس ویژگی های مشترک بیشتر و به دنبال آن بازاریابی تان موفق تر خواهد بود.
باید زمان اوج محصول تان را پیدا کنید و سپس فعالیت های بازاریابی را پیش از آن شروع کنید. می دانید که از داده ها در کمپین های بازاریابی نیز استفاده می شود. پیش از اجرای کمپین، زمان، مکان، روش اجرا و مدت زمان اجرای کمپین را مشخص کنید. مثلا فروشگاه های لوازم التحریر و کتب کمک درسی زمان اوج فروششان اوایل مهر ماه و شروع سال تحصیلی می باشد. با علم به این موضوع، باید فعالیت های بازاریابی خود را از شهریور ماه آغاز کنند.
دانستن مسائل و علایق مشترک میان افراد، منجر به تولید محتوای ارزشمند می گردد. زیرا افراد دوست دارند بدانند که دیگران هم، مشکلات و دغدغه های مشابهی با آنان دارند یا خیر. برای نشان دادن اصالت و قابل اعتماد بودن محصول و برند خود، همچنین متقاعد کردن افراد برای اینکه خدمات شما برای شان مفید می باشد به تولید محتوای خوب و مفید نیازمند می باشید.
قیمت هر محصول علاوه بر جذب و ترغیب مشتری برای خرید، ارزش برند شما را نیز نشان می دهد به همین منظور پرسونا و مخاطبان هدف شما را نیز تحت تاثیر قرار می دهد. قیمت هر محصول از مهم ترین فاکتور های تصمیم گیری برای خرید می باشد. پس نمی توان از روی حدس و گمان و بدون اطلاع درست قیمت گذاری را انجام دهید. جمع آوری اطلاعات کافی در استراتژی های رقابتی درباره ی رقبا و رصد کردن عرضه و تقاضا در استراتژی پویا به شما در زمینه ی بالا بردن فروش کمک های خوبی خواهد کرد. داده های مشتری منجر به این می شود تا شما پکیج های خود را چطور بچینید؟ آیا نیاز به تخفیف هست یا خیر؟
هدف گیری مجدد به نوعی از بازاریابی گفته می شود که در آن، کاربرانی که قبلا از وبسایت شما بازدید، خرید و یا ثبت نام انجام داده اند را با انواع تبلیغات آنلاین در سراسر فضای وب هدف گیری می کنید. با کمک داده ها می توان به این نتیجه رسید که کاربران در کدام مرحله از مسیر خارج شدند؟ آیا قیمت و یا هزینه ی ارسال بالا بوده؟ مشکل از چیدمان فضا برای دیدن قیمت محصول بوده؟ و سوالاتی از این قبیل. به علت اینکه اکثر افراد در اولین بازدید خود خرید نمی کنند، داده ها را در همان بازدید اول جمع آوری می کنیم تا دوباره نام خود را در سایت های پر بازدید به آن ها یادآوری کنیم.
درباره این مطلب دیدگاهی بنویسید...
آدرس پست الکترونیک شما منتشر نخواهد شد.