Используйте мощь дата маркетинга для увеличения конверсии и продаж. Узнайте, как правильный анализ данных помогает выявить потребности клиентов и оптимизировать маркетинговые стратегии.

Это современный вид маркетинга, в котором принятие решений основывается на разного рода данных. Это может быть статистика сайта или соцсетей, данные трафика, результаты опроса, модель поведения покупателя и т.д. То есть любая ценная, актуальная и достоверная информация, которую можно использовать при создании стратегии и тактики продвижения продукта.

Сбором и анализом данных чаще всего занимается сам маркетолог, но если компания имеет более широкую структуру, то эта обязанность возлагается на аналитика. В ещё более крупных организациях эти действия выполняет директор по конверсии.

Какими преимуществами обладает Data-Driven Marketing?

Ну, первое, что приходит на ум, это, конечно же, наличие актуальных данных. Благодаря этому маркетолог может принимать объективные и обоснованные решения, так как у него есть на что опираться. Наличие опыта, разумеется, тоже играет важную роль, но в данном случае куда важнее, если специалист умеет грамотно обрабатывать данные с учетом всех возможных нюансов.

Стратегия компании становится более сильной, потому что в ее основе находятся проверенные данные. Маркетолог имеет четкое представление о том, какие продукты или услуги пользуются наибольшим спросом. Он обладает более детальным портретом целевой аудитории. Знает, как ведет себя типичный потребитель, какие имеет проблемы, какие у него есть потребности, как он совершает покупки и многое другое.

Все большее число маркетологов предпочитают опираться именно на метрики и другие проверенные данные. Согласно исследованию рекламного агентства Adweek, более 70% из них уверены, что без актуальной и достоверной информации не обойтись. Более 60% используют ее при настройке таргета, более 50% используют при создании стратегии, более 40% используют эти данные для более эффективной коммуникации и ещё 44% – для аналитических отчетов.

Важно определиться с источниками, где брать информацию для маркетинговых исследований. Желательно, чтобы это были первичные данные, которые не подверглись искажению. Хорошо, если данные будут постоянно обновляться, ну или хотя бы достаточно регулярно, чтобы не терять актуальность. Для удобства можно собрать все данные одно месте, например, CRM. Тогда маркетологу не придется разрываться между источниками и пытаться воссоединить их для того, чтобы провести анализ. Хорошо, если CRM обладает функцией визуализации. Тогда обработка и оценка данных будет проходить более успешно.

Наличие инструментов автоматизации также пригодится в том случае, если компания не имеет достаточно большой штат для работы с информацией. Но их внедрение требует не только определенного вложения средств, но и времени. Не то чтоб сложно было установить программу и запустить ее, просто в некоторых случаях необходимо дополнительное обучение для сотрудников.

Рынок труда ещё не насыщен маркетологами по дата маркетингу, так как это относительно новый метод. Хорошие специалисты на вес золота. Те, которые осознают свою ценность, будут просить соответствующую зарплату. Компании не всегда готовы на этой пойти. В целом порой складывается впечатление, что у работодателей возникают сложности с пониманием специфики той или иной профессии и почему труд этих людей оплачивается именно так. С учетом того, что в столице и в регионах часто между зарплатами зияет пропасть, средняя зарплата около 100 тысяч рублей. За что такие деньги? За высокий риск. От верности расчетов data–маркетологов зависит успех бизнеса.

В целом data-driven marketing предоставляет возможность грамотно управлять маркетинговой стратегией компании даже в том случае, если бизнес совсем молодой и организация не имеет в штате всех специалистов.

Для того, чтобы данные были точными, они должны быть измеримыми. То есть, если была поставлена задача достичь определенного количества посещений сайта за конкретный период, то по его истечению можно проверить данные через специальный счетчик. Так маркетолог поймет — работает ли выбранная им стратегия или тактика продвижения товара или услуги.

Теперь поговорим о том, какие метрики стоит выбрать для оценки эффективности работы. Напомним, что набор этих метрик может отличаться. Компания опирается на свои возможности и цели при выборе того или иного метода.

В SaaS можно использовать такие метрики, как:

Monthly Recurring Revenue – это регулярная месячная выручка. Обычно используется в компаниях, которые основывают свои продажи на подписке. Нередко применяется в различных стартапах, чтобы отследить и оценить свою финансовую стабильность, а также дальнейшие перспективы развития.

Churn Rate – количество клиентов, которые ушли из компании. Это случается на регулярной основе по разным причинам, на которые бизнес не всегда может повлиять. Это может быть и подорожание стоимости продукта, и снижение платежеспособности самого потребителя. Если компания локальная, то переезд постоянного покупателя в другой дальний район города тоже может сыграть свою роль. В идеале, если отток клиентов не превышает более 3% за определенный период. Кроме того, данная метрика позволяет охватить разные временные промежутки и выяснить, в какой из них ушло наибольшее количество потребителей. Это позволит выяснить причину, по которой это произошло.

Lifetime Value – пожизненная ценность клиента. Дает возможность узнать, какое количество денег принес отдельно взятый потребитель за все время взаимодействия с компанией. Расчет ведется на текущий момент, так как вряд ли какой–то из маркетологов может достоверно предсказать, когда отношения между организацией и клиентом закончатся. Только если заведомо знать о его смерти или о закрытии предприятия. В иных случаях, человек может годами не обращаться к товарам и услугам компании до тех пор, пока у него вновь не возникнет такая потребность. Как, например, бюро ритуальных услуг. Если жизнь людей складывается достаточно благополучно, то они редко туда обращаются, но при этом все равно приносят заведению определенную прибыль.

Customer Retention Rate – метрика, которая отображает коэффициент удержания клиента. Условно говоря, это показатель того, как долго потребитель использует товар после первой покупки. Как это понять? Клиент повторно возвращается в магазин за данным продуктом или приводит людей по рекомендации. Но тут важно учитывать некоторые нюансы. Например, если товар повседневного спроса и покупатель возвращается с ним снова и снова, то это хорошо. А если за продуктом вернулись снова из–за поломки, (например, это какой–то электроприбор), то это уже не особо хорошо и компании нужно поработать над качеством.

Согласно исследованиям Гарвардской школы бизнеса, если данная метрика вырастет хотя бы на 5%, то прибыль вырастет от 25% до 95%, зависимо от типа организации.

Если маркетолог сможет объединить все метрики в сквозную аналитику, то это можно считать высшим пилотажем.

Для онлайн–бизнеса также существуют различные метрики, которые отражают эффективность data–маркетинга. Рассмотрим теперь и их.

Cost per action – оплата за совершенное целевое действие. Например, это может быть регистрация на сайте, подписка на рассылку или любое другое действие, за которое платит компания. Выбор той или иной модели СРА определяется организацией. Они могут платить за пришедшего лида, установку программы/приложения, продажу, заказ или посещение целевой страницы. Благодаря этой метрике можно оценить эффективность рекламной кампании.

Cost per Click – оплата, совершенная за клик. Ссылки в текстах, баннеры и прочие рекламные объявления, которые ведут на сайт, где нужно совершить целевое действие. СРС применяют в таких методах, как контекстная реклама, таргетинг, тизерная реклама или рекламная сеть Яндекса.

Cost per Mille – оплата, совершенная за 1000 показов. Чаще всего используется в тех случаях, когда компании требуется показать рекламное объявление наибольшему количеству людей. Это может быть информация о предстоящей распродаже или каком–либо мероприятии.

Conversion Rate – метрика, которая отражает коэффициент конверсии покупателей в воронке продаж. То есть то количество людей, которые не просто совершили целевое действие, а в итоге оформили заказ. Условно говоря, если из 100 человек, зашедших в интернет–магазин, 10 из них совершат покупку, то конверсия составит 10%.

Shopping Cart Abandonment – метрика брошенных корзин. То есть количество тех случаев, когда посетитель сайта не закончил оформление заказа и оставил товар в корзине без оплаты. Эту метрику важно знать для того, чтобы определить дальнейшую стратегию удержания потенциального клиента компании.

Сам по себе метод маркетинга подразумевает, что в нем используются различные инструменты для сбора и анализа данных. Единого перечня, который бы подошел для всех видов бизнеса, конечно же нет. В целом в мире нет ничего универсального. Часто компаниям приходится продвигаться методом проб и ошибок. Хотя если в их штате есть опытный маркетолог и аналитик, то их опыт и знания могут значительно облегчить задачу.

Но все–таки попробуем составить список наиболее полезных инструментов, которые пригодятся если не всем, то многим. Сначала определим, на какие факторы стоит обращать внимание при выборе.

• Трафик.

Тут можно рассматривать разные варианты. Если мы говорим про e-commerce, то это различные счетчики и сервисы веб–аналитики, которые учитывают трафик, целевые действия, совершенные покупки и прочие важные показатели. В случае если речь идет о каком–либо заведении предоставляющем услуги, то можно считать трафик посетителей, чтобы затем определить какое количество совершило целевые действия и воспользовались сервисом. Тоже самое можно сказать и про розничные/оптовые магазины.

• Тип и размер бизнеса.

Тут существует множество параметров. Род деятельности, размер компании, товары и услуги, которые они предлагают, а также их специфика. Расчет эффективности продаж и маркетинговой стратегии сезонного продукта будет отличаться от продуктов повседневного спроса. Маленькой компании нет смысла соревноваться с крупной розничной сетью даже если у них одна целевая аудитория, у них просто неравные силы и возможности. На каждый товар найдется свой покупатель, поэтому не стоит прилагать сверхусилия, чтобы выбиться в лидеры рынка в том случае, если соперниками являются мастодонты.

Google Analytics.

Один из самых популярных и мощных инструментов аналитики, который при верной настройке может собрать все метрики в одном месте, чем существенно облегчить жизнь маркетолога. Он не просто позволяет провести анализ данных, но ещё и визуализирует результаты. Наглядность позволяет продолжить дальнейший глубокий анализ и затем использовать графики и диаграммы для отчетной деятельности.

Analytics показывает эффективность рекламной кампании, какие расходы и прибыль принесла. Сервис показывает достаточно общую информацию, поэтому не является достаточно точным. Но все–таки он полезный и может быть использован в совокупности с прочими инструментами.

Яндекс.Метрика.

Тоже весьма популярный инструмент для проведения рекламных кампаний в Сети. Его методы расчетов отличаются от Google Analytics, поэтому обычно маркетологи не используют их вместе, так как это только усложняет обработку данных. Также как и импортный конкурент имеет разнообразный полезный функционал. Быстро предоставляет базовые отчеты, имеет возможность визуализации данных в виде различных графиков и диаграмм. Что удобно для принятия решений.

Carrot quest.

Позволяет проводить несложную аналитику. Можно узнать, сколько денег принес клиент для компании и сколько на это было потрачено. Большая часть сервиса настраивается без участия программиста, но в некоторых моментах его помощь может все–таки понадобиться. Помимо сбора информации Carrot quest используется для отправки триггерных и ручных сообщений посетителям сайтов.

Roistat.

Известная система для проведения сквозной бизнес–аналитики. Использует более 50 видов метрик, среди которых и CPC, CPL, CPO. Может наглядно показать окупаются ли вложенные средства в рекламную кампанию. Имеет как базовую бесплатную версию, так и платную с дополнительными возможностями. В целом достаточно гибкая и эффективная платформа для компаний с бюджетом свыше 10 000 рублей на рекламную кампанию.

Mixpanel.

Ещё один сильный инструмент аналитики. Имеет возможность проводить User-based аналитику, может сегментировать воронку для удобства восприятия и анализа. Сама компания Mixpanel позиционирует себя как сервис, который предоставляет данные для постановки и управления KPI. Кроме того, благодаря ему удается увеличить лояльность клиентов предприятия.

По сравнению с предыдущими вариантами инструментов аналитики, этот, пожалуй, самый дорогой.

Rick.

Инструмент аналитики, который используется для сквозной аналитики. Может интегрироваться с другими сервисами и программы для сбора и обработки информации. Позволяет сопоставлять расходы на рекламную кампанию и прибыль, которую она принесла. В случае, если этот инструмент использовать вместе с Google Analytics, то Rick исправляет его недостатки. Здесь имеет ввиду то, что Analytics ведет расчет не пользователей, а совершенных сессий.

Также стоит отметить, что Rick является инструментом, который постоянно развивается и обновляется. Поэтому в нем всегда появляются какие–то новые возможности полезные для маркетинга и аналитики. Из минусов самым главным можно назвать отсутствие возможности анализа пользовательского поведения на сайте.

Для начала как минимум нужно поставить цель, ради которой осуществляется сбор данных. Это позволит определить, какие метрики потребуются для дальнейших измерений. Также это даст возможность подобрать нужные инструменты аналитики.

Data-Driven Marketing позволяет обнаруживать слабые места в продвижении и выстраивать эффективную стратегию, которая будет основана на проверенных данных.

Если маркетолог или аналитик понимает, зачем осуществляется сбор информации, то во время ее анализа он будет знать, на что обращать внимание. Данные помогают при проверке различных гипотез и идей. Например, на их основе можно смоделировать, как могут отреагировать потребители на повышение цен на продукты или услуги, рассчитать возможный размер оттока и многое другое. Это в свою очередь дает возможность компании отработать возражения, обосновать своей целевой аудитории принятое решение и совершить другие действия по удержанию клиентов.

Данные позволяют составить более точный и предсказуемый портрет целевой аудитории, а также модели поведения разных ее сегментов. В соответствии с этими особенностями компания может выстраивать доверительную и эффективную коммуникацию со своими клиентами. Маркетологи будут понимать, кому отправлять триггерные сообщения с напоминаниями о товарах в корзине или кому выслать спецпредложение на выгодных условиях.

На основе данных можно понять, какие из товаров и услуг компании пользуются наибольшим спросом среди целевой аудитории. Как часто их покупают, в каком количестве, в одном экземпляре или в паре с другим продуктом. Это позволит маркетологу выстроить эффективную маркетинговую стратегию по стимуляции продаж менее востребованных товаров.

Также с помощью данных можно выбрать наиболее эффективный канал продвижения товаров и услуг компании. Сейчас маркетологи имеют возможности не просто сравнить, какие виды рекламы сработали лучше всего, но в целом могут отследить весь путь, как потребитель совершает покупку. Он может узнать, с какого устройства был оформлен заказ, на какую сумму, и даже место, где происходило это действие. Мы живем в прекрасное время, когда по пути с работы домой можно оплатить практически любую услугу или приобрести товар с доставкой. Все это займет считанные минуты.

К слову, данные о поведении пользователя на сайте могут указать на проблемы его работы. Интерфейс может оказаться просто неудобным. Об этом может свидетельствовать время нахождения человека на какой–либо из страниц. Если потребителю нужно совершить слишком много действий для оформления заказа, то с большой вероятностью он покинет сайт. Поэтому покупка должна осуществляться буквально в несколько кликов, с учетом регистрации.

Измеряемые и достоверные данные являются надежной опорой для эффективной маркетинговой стратегии. Однако нельзя всецело полагаться лишь на рациональный подход. Люди существа эмоциональные, так что для маркетолога важно обращать цифры в иррациональную сторону.