Маркетинг, управляемый данными (Data driven marketing)

Синонимы: Маркетинг, основанный на данных

Разделы: Бизнес-задачи

Решения: Loginom Customer Segmentation

Маркетинг, управляемый данными — это бизнес-стратегия, направленная на совершенствование маркетинговой деятельности компании на основе знаний, полученных благодаря анализу данных о клиентах.

Управление на основе данных означает уход от процесса принятия бизнес-решений с помощью экспертных оценок и мнений, которые могут быть ошибочными, несогласованными и даже противоречивыми, и переход к принятию решений с опорой на фактические данные и извлечённые из них знания.

Эти данные могут быть собраны при непосредственном взаимодействии с клиентом (например с помощью анкетирования при выдаче дисконтных карт или регистрации на сайте компании), или получены из соцсетей, статистики просмотра контента в Интернете, посещения сайтов и т.д.

Проще говоря, задача маркетинга, управляемого данными — понять чего хотят клиенты сейчас и как изменятся их предпочтения в будущем, чтобы максимально удовлетворить эти потребности, но при этом используя не личный опыт и мнение маркетологов, а результаты аналитической обработки данных о клиентах. Они позволят лучше понять текущее потребительское поведение, спрогнозировать его изменение в будущем и принять более обоснованные бизнес-решения.

Основной целью маркетинга, управляемого данными, является персонализация — «правильные маркетинговые воздействия должны быть направлены правильной целевой аудитории в правильное время».

Цепочка управления в данном случае выглядит следующим образом:

• сбор данных о клиентах;
• анализ данных и интерпретация результатов;
• корректировка действий по результатам.

Примерами решений, основанных на данных, могут быть:

• определение содержания и бюджетов маркетинговых кампаний;
• автоматическое формирование адресных предложений;
• подбор наилучшего канала коммуникации;
• расчет оптимального ценового предложения;
• разработка оформления сайта организации и т.д.

Используя технологии маркетинга, управляемого данными, маркетологи могут нарисовать «портрет» целевой аудитории, чтобы выделить клиентов, которых скорее всего заинтересует продукт и отсеять остальных, избежав бесполезных затрат времени и средств.

К числу наиболее распространённых методов анализа, используемых в маркетинге, управляемым данными можно отнести:

• сегментация (кластеризация) — разделение клиентов на группы (кластеры) по общности свойств;
• классификация — отнесение новых клиентов к ранее определённым категориям (классам);
• обнаружение зависимостей между свойствами клиентов и параметрами бизнес-процессов (например, между доходом клиента и уровнем лояльности, между возрастом и числом покупок);
• поиск шаблонов потребительского поведения — обнаружение товаров и услуг, которые наиболее часто покупаются совместно, или, наоборот, по отдельности.

Ещё одним преимуществом подхода является возможность применения в анализе данных технологий машинного обучения, которые обеспечивают высокую степень автоматизации аналитической обработки. Это позволяет сделать сложную аналитику массовой, привлекая к её реализации даже сотрудников компании, не имеющих компетенций в области программирования, реализуя таким образом концепцию гражданского дата-сайнс.