Маркетинговые инсайты из больших данных: как получить, анализировать и использовать

В современном мире данные играют решающую роль в маркетинге. Большие объемы информации, получаемые от клиентов, социальных сетей, покупок и других источников, могут стать настоящим кладезем ценных маркетинговых инсайтов. В данной статье мы расскажем, как извлечь ценную информацию из больших данных и эффективно использовать ее для разработки маркетинговых стратегий.

Приходите на наш бесплатный вебинар по разработке без кода, чтобы задать вопросы, узнать больше про зерокодинг и попробовать себя в новой профессии!

Понимание больших данных в маркетинге

Большие данные – это объемные, разнообразные и быстро меняющиеся информационные потоки, требующие специализированных инструментов для обработки и анализа. В маркетинге они предоставляют уникальную возможность получить глубокое понимание аудитории и рынка.

Извлечение маркетинговых инсайтов

• Анализ потребительского поведения

Изучение данных о покупках, просмотрах и поисковых запросах позволяет выявить паттерны потребительского поведения. Например, анализ покупок позволяет определить наиболее популярные товары, сезонные колебания спроса и предпочтения клиентов.

• Сегментация аудитории

Они позволяют провести более точную сегментацию аудитории на основе интересов, поведения и демографических признаков. Это позволяет создавать персонализированные маркетинговые кампании, которые эффективно доходят до целевой аудитории.

• Мониторинг социальных сетей

Анализ упоминаний бренда в социальных сетях позволяет оценить реакцию аудитории, выявить тренды и реагировать на отзывы клиентов. Это помогает поддерживать положительное восприятие бренда и корректировать стратегию.

• Анализ конкурентов

Можно извлечь информацию о маркетинговых активностях конкурентов. Это дает понимание их стратегий, успехов и неудач, что может быть ценным для разработки собственных тактик.

• Прогнозирование тенденций

Анализ позволяет выявить тенденции рынка и изменения потребительского спроса. Это помогает адаптировать маркетинговые стратегии заранее и быть готовыми к изменениям в сфере.

Использование маркетинговых инсайтов

• Персонализированный маркетинг

На основе информации о поведении клиентов можно создавать персонализированные предложения, рекомендации и рекламу, что значительно повышает вероятность конверсии.

• Оптимизация каналов продаж

Анализ реакций аудитории на разные каналы продаж помогает выявить наиболее эффективные платформы и вкладывать ресурсы в них.

• Улучшение продукта

Обратная связь клиентов, полученная из отзывов, позволяет внести улучшения в продукт или услугу, исходя из реальных потребностей и предпочтений.

• Создание контентной стратегии

Анализ популярности контента и реакции аудитории позволяет определить наиболее интересные темы и форматы для создания контента.

Примеры компаний

Взглянем на несколько примеров компаний, которые успешно используют маркетинговые инсайты, извлеченные из больших данных, для улучшения своих стратегий и достижения выдающихся результатов:

Amazon – одна из пионеров в использовании больших данных в маркетинге. Они анализируют покупательские записи, чтобы предоставлять персонализированные рекомендации и рекламу для каждого клиента. Такой подход способствует повышению конверсии и среднего чека, делая опыт покупки более удовлетворительным и удобным.

Netflix использует информацию о просмотрах, оценках и поведении зрителей для создания индивидуальных рекомендаций по просмотру контента. Это позволяет им предоставлять пользователям фильмы и сериалы, которые наиболее вероятно заинтересуют их. Такой подход способствует удержанию абонентов и увеличению продолжительности их подписки.

Starbucks использует записи из программы лояльности и мобильного приложения для анализа покупательского поведения. Они определяют предпочтения клиентов, исследуют популярные товары, а также оптимизируют расположение и ассортимент товаров в заведениях. Это помогает им создавать более привлекательные предложения и улучшать общий опыт посетителей.

• Procter & Gamble

Procter & Gamble – мировой лидер в области бытовой химии и товаров народного потребления. Они используют информацию о покупках и потребительском поведении для анализа трендов и прогнозирования спроса. Это помогает компании адаптировать свои маркетинговые стратегии, внести изменения в продукты и лучше понимать предпочтения потребителей.

Airbnb собирает и анализирует записи о бронированиях, отзывах и поведении гостей, чтобы понимать, какие аспекты влияют на удовлетворенность клиентов и успешность хостов. Эта информация позволяет им предоставлять рекомендации хостам и создавать более привлекательные предложения для гостей.

Заключение

Извлечение маркетинговых инсайтов из больших данных становится неотъемлемой частью успешных маркетинговых стратегий. Анализ позволяет лучше понимать аудиторию, прогнозировать тенденции и принимать обоснованные решения для достижения максимальных результатов.

Аналитика данных в маркетинге: как использовать Big Data для принятия обоснованных решений

Введение: Аналитика данных играет все более важную роль в современном маркетинге. С появлением больших объемов данных (Big Data) компании получают уникальную возможность извлекать ценную информацию и принимать обоснованные решения. В этой статье мы рассмотрим, как использование аналитики данных и Big Data может помочь в маркетинге и какие преимущества они предлагают.

1. Понимание клиентов и их поведения С помощью аналитики данных и Big Data компании могут получить глубокое понимание клиентов и их поведения. Анализ данных позволяет выявить предпочтения, потребности и покупательские привычки клиентов, а также их реакцию на маркетинговые кампании. Это позволяет компаниям создавать более персонализированные и точные маркетинговые стратегии, улучшать вовлеченность клиентов и повышать эффективность продвижения продуктов или услуг.

2. Прогнозирование трендов и потребностей Big Data позволяет компаниям анализировать массовые данные и выявлять тренды, предсказывать изменения в потребительском спросе и рыночных условиях. Это позволяет компаниям адаптироваться к изменениям вовремя и предлагать продукты или услуги, которые соответствуют текущим и будущим потребностям рынка. Прогнозирование трендов помогает компаниям быть конкурентоспособными и опережать своих конкурентов.

3. Оптимизация маркетинговых кампаний Аналитика данных позволяет компаниям оценить эффективность маркетинговых кампаний и оптимизировать их результаты. Анализ данных позволяет выявить успешные и неуспешные аспекты кампаний, идентифицировать ключевые факторы успеха и улучшить ROI (возврат инвестиций). Это позволяет компаниям более эффективно использовать ресурсы и средства для маркетинговых активностей, достигая более высоких показателей и результатов.

Заключение: Аналитика данных и Big Data предоставляют компаниям мощный инструмент для принятия обоснованных решений в маркетинге. Понимание клиентов и их поведения, прогнозирование трендов и оптимизация маркетинговых кампаний становятся возможными благодаря анализу больших объемов данных. Компании, которые активно используют аналитику данных, имеют конкурентное преимущество, улучшают взаимодействие с клиентами и достигают лучших результатов в своих маркетинговых усилиях.

Использование больших данных (big data) в маркетинговых исследованиях

Маркетинговые исследования всегда сопряжены с большим количеством информации. Любая компания сегодня располагает крайне разнородными по своей структуре большими данными (big data). Их использование, пожалуй, во всём мире, и в особенности в России, только делает первые шаги. Однако, за туманным определением «большие данные» (большие данные – это серия подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети) кроется то, что питает маркетинговые исследования и обеспечивает нахождение компаниями удачных управленческих решений и, как следствие, получение лучших позиций на рынке. Однако из-за обилия и разнородности потоков данных, построить правильные стратегии и проводить грамотные исследования, порой бывает чрезвычайно сложно.

Принято считать, что маркетинг далеко отстоит от математических алгоритмов и прочих вычислений, однако, это не более чем популярное заблуждение.

Преимущества использования больших данных в маркетинге:

• Создание наиболее точного портрета целевого потребителя;
• Предсказание реакции потребителей на маркетинговые «сообщения» и предложения того или иного продукта;
• Персонализация рекламных сообщений;
• Оптимизация производства и стратегий распределения;
• Создание цифрового маркетинга и рекламно-просветительских компаний;
• Сохранение большего числа клиентов путём наименьших трат;
• Получение лучшего представления о собственном продукте компании и т. д.

Маркетинговое планирование с использованием больших данных

Перед тем, как приступить к сбору и обработке большого количества данных, маркетологам необходимо определиться с тем, как они будут это делать, и какие инструменты использовать. Специалисты советуют начинать с тех областей, которые могут дать явные конкурентные преимущества компании и действенные идеи. Чем больше проницательности будет включено в разработку маркетингового плана, тем более эффективным он должен стать.

Чаще всего при обработке информации и планировании используется прогностический анализ – это серия статистических и моделирующих методов. Он может дать мощные результаты и ясное понимание потребительских предпочтений.

Также нередко используется «машинное» прогнозирование, с применением специального программного обеспечения, которое позволяет обрабатывать некоторые виды информации, и делать это значительно более эффективно и точно, нежели могут люди. На рынке существует немало фирм, предлагающих услуги собственного программного обеспечения для маркетинговых отделов компаний.

Использование информации в маркетинговой системе 4Ps

Маркетинг часто описывается в терминах 4Ps: продвижение, продукт, место и цена (promotion, product, place, price). При этом, некоторые специалисты добавляют к этому ряду «пятый элемент» – упаковку. Каким образом может происходить применение больших данных для каждого из элементов?

Цена (Price)

Данный «элементе» системы 4Ps содержит в себе огромное количество информации, которая включает данные поставщиков, кадастровые сведения, потребительские модели, финансовые отчёты и т. д.

Фирма может варьировать цены, основываясь на потребностях и характеристиках своих клиентов. Исследование информации в данном случае может, к примеру, помочь в разделении собственных потребителей на сегменты, и в зависимости от этого, использовать дифференцированное ценообразование.

Например, сеть популярных отелей в США имеет своеобразную политику. Глубокое изучение больших данных о собственных потребителях помогло им понять, что владельцы определённых моделей смартфонов и пользователи отдельных браузеров при бронировании номеров, ориентируются больше всего на цены, а не на внешний вид комнат, качество услуг и прочее. Исходя из этого, руководство занялось дифференциацией цен для отдельных категорий своих клиентов.

Продукт (Product)

Самое большое количество информации всегда используется при изучении и понимании собственного продукта компанией. Сегодня, при богатых онлайн-возможностях, проведение и качественных и количественных исследований довольно легко осуществляется в интернете. В том числе и такие сложные формы первичных маркетинговых исследований, как фокус-группы, объёмные опросы и т. д. Фирмы также могут использовать социальные медиа для упоминания и продвижения своего бренда, просматривать аналитические отчёты на своих веб-активах – сайтах, блогах, страницах в соцсетях и прочем. Всё вышеперечисленное лишь часть больших данных для исследования продукта. Она очень полезна для построения действенных идей в отношении товаров и услуг компании. Также при глубоком анализе этой информации, компании могут создавать мощную базу для продвижения собственного продукта.

Место (Placement)

Маркетологи могут использовать большие данные для определения оптимальных каналов размещения собственной продукции, и, соответственно, настройки цепочек поставок. В некоторых случаях изменение размещения имеет едва ли не судьбоносную необходимость для компании. К примеру, многие газеты в течение многих лет замечали медленное падение выручки от продаж и в том числе от подписок. В итоге некоторые из них, занявшись изучением больших данных и глубоким их исследованием, начали принимать решения полностью уйти в интернет с платным доступом к своим изданиям, либо снизить уровень продаж бумажных газет до минимальных значений, и создать платную онлайн-подписку.

Продвижение (Promotion)

Большие данные могут помочь потребителям определиться с наиболее приемлемыми для них показателями для покупки продукта, давая при этом маркетологам возможность сформировать более чёткий и ясный портрет их клиентов. В руках умелых маркетологов большие данные могут быть использованы для тестирования и прогнозирования вероятной реакции потребителей на различные маркетинговые сообщения. Так, к примеру, фирма, разослав e-mail письма 250 тыс. своих потребителей может использовать данные для создания психографических профилей клиентов, экстраполировать их мотивы и т. д.

Интернет сегодня является основным источником больших данных. Все, начиная от веб-сайтов до аналитики социальных медиа перехода по ссылкам рекламных объявлений может быть легко объединено, проанализировано и интерпретировано. В конечном итоге работа с таким огромным источником информации, как большие данные, привело к созданию множества новых форм онлайн- или цифрового маркетинга.

При подготовке материала использовались источники:

Маркетинговые инсайты из больших данных: как получить, анализировать и использовать

https://many-clients.ru/tpost/kbot34rgb1-analitika-dannih-v-marketinge-kak-ispolz
https://www.ovtr.ru/stati/bolshie-dannye-big-data-v-marketingovyh-issledovaniyah