Что такое data-driven маркетинг и как использовать данные для принятия решений

10 февраля 2025 Data-driven — современный подход к продвижению товаров и услуг, использующий данные для принятия обоснованных решений. Вместо догадок и предположений маркетологи опираются на цифры и факты, полученные из разных источников. Это позволяет прогнозировать результаты рекламных кампаний, уменьшать риски и повышать рентабельность инвестиций.

Рассмотрим, что такое data driven маркетинг, как он работает, его принципы и особенности.

Что такое data-driven подход

Data-driven подход — это методология, где принимаются решения, основанные на анализе данных, а не на интуитивных суждениях и субъективных мнениях. Такой подход предполагает сбор, обработку и анализ информации из различных источников для поиска закономерностей и прогнозирования будущих событий. Его основные компоненты:

Сбор данных — это могут быть внутренние данные (отчёты о продажах, финансовые показатели и т. п.), сведения о клиентах (например, история покупок, предпочтения), результаты рыночных исследований (market research results) и конкурентного анализа. Чем больше актуальных данных, тем точнее будут выводы и прогнозы.
Анализ данных — применяются методы статистического анализа, машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления скрытых закономерностей, корреляций и трендов. Цель — получить полезную информацию для принятия решений.
Принятие решений — они могут касаться изменений в маркетинговой стратегии, оптимизации производственных процессов, новых товаров или услуг и прочих вопросов.
Мониторинг и оценка — если результаты не соответствуют ожиданиям, проводится дополнительный анализ и вносятся необходимые коррективы.

Таким образом, data driven подход — циклический процесс, в котором непрерывно происходят сбор, анализ и использование данных. Применяя принципы data driven, маркетологи будут лучше понимать своих клиентов и создавать для них привлекательные персонализированные предложения.

Image by freepik.

В чем особенность маркетинга на основе данных

В отличие от традиционных разновидностей маркетинга, он базируется на количественных параметрах, а не на субъективных мнениях или догадках. Используя инструменты data driven, маркетологи (marketers) могут получать достаточно точные прогнозы и минимизировать риски при запуске новых продуктов или проведении рекламных кампаний. Помимо этого, маркетинг на основе данных помогает выявлять новые сегменты рынка и находить нестандартные способы привлечения клиентов.

Отличие data-driven от data-informed

Хотя оба подхода используют данные, у них есть некоторые различия. В data-informed окончательные решения формируются на основе различных факторов, помимо данных — в том числе принимаются во внимание опыт маркетолога, текущая ситуация на рынке и т. п. В то же время data driven marketing полностью полагается на данные, и стратегические бизнес-решения принимаются исходя из их приоритета.

Принципы data-driven маркетинга

Основные принципы data driven:

Сбор данных. Регулярное получение информации о поведении клиентов, продажах, трафике и других показателях.
Анализ данных. Обработка собранной информации для выявления закономерностей и тенденций.
Персонализация. Создание индивидуальных предложений и контента исходя из предпочтений каждого клиента.
Тестирование гипотез. Постоянное тестирование различных стратегий и подходов для определения наиболее эффективных.
Оптимизация процессов. Улучшение существующих процессов на основе полученных данных и результатов тестов.

Руководствуясь этими принципами, вы сможете эффективно использовать имеющиеся ресурсы и успешно продвигать свои товары и услуги.

Преимущества и недостатки маркетинга на основе данных

Его преимущества очевидны:

Точность прогнозирования — возможность предсказывать поведение посетителей и реакцию на рекламные акции.
Повышение конверсии — персонализированные контент и предложения увеличивают вероятность покупки.
Экономия ресурсов — уменьшение расходов на рекламу за счет точного таргетинга.
Улучшение клиентского опыта — уточненное понимание потребностей клиентов способствует улучшению сервиса.

Однако есть и недостатки:

значительные затраты на внедрение — требуется специальное программное обеспечение и квалифицированные специалисты;
возможна перегрузка данными — большое количество информации затрудняет принятие решений;
зависимость от технологий — проблемы с оборудованием или ПО могут стать причиной сбоев в работе.

Понимание преимуществ и недостатков поможет вам принять взвешенное решение о применении инструментов data driven в вашей маркетинговой стратегии.

Как внедрить data-driven подход в маркетинге

Для его успешного внедрения рекомендуем последовательно выполнить следующие шаги:

Определение целей и задач компании. Это могут быть рост продаж, узнаваемость бренда, совершенствование клиентского опыта или снижение расходов на marketing. Цели должны быть конкретными, измеримыми, достижимыми, релевантными и ограниченными по времени (SMART).

Пример: увеличение количества повторных покупок на 20% в течение следующего квартала.
Сбор информации. Необходимо собрать максимальное количество данных о ваших клиентах, их предпочтениях, поведении и взаимодействии с вашим брендом. Используйте веб-аналитику, социальные сети, CRM-системы и другие доступные вам инструменты.

Примеры источников данных:
- Яндекс.Метрика для анализа посещений сайта и поведения пользователей;
- социальные сети для мониторинга активности и отзывов клиентов;
- опросы и анкеты клиентов для получения обратной связи от них.
Анализ данных и выявление ключевых тенденций. Применяйте аналитические инструменты для обработки данных и выявления трендов. Обратите внимание на демографические характеристики клиентов, их интересы, предпочтения, каналы привлечения и поведение на сайте.

Примеры инструментов для анализа данных:
- Power BI для визуализации данных и формирования отчетов;
- Visiology для комплексного анализа и построения интерактивных дашбордов.
Разработка стратегии на основе анализа. Основываясь на проведенном анализе, разработайте маркетинговую стратегию (marketing strategy), учитывающую выявленные тенденции и нужды клиентов. Стратегия должна определять конкретные шаги по достижению поставленных целей — например изменение контента, оптимизация каналов продвижения, совершенствование пользовательского опыта и т. п.

Пример стратегии: увеличить частоту email-рассылок с персональными предложениями на основе истории покупок клиентов.
Реализация стратегии и оценка её эффективности. Следите за результатами и периодически оценивайте эффективность принятых мер. Используйте необходимые метрики — о них речь пойдёт далее.
Регулярные тесты и корректировки. Тестируйте разные гипотезы, чтобы определить, какие методы работают лучше всего. Например, вы можете проводить A/B-тесты для сравнения разных версий посадочных страниц или рекламных объявлений. Проанализировав результаты, внесите коррективы в вашу стратегию.

Пример теста: сравнение двух вариантов лендинга с разными призывами к действию. Выясните, какая версия приводит к большему количеству конверсий.

Внедрение data driven подхода требует немало времени и усилий, но результат стоит затраченных ресурсов. Сделав перечисленные выше шаги, вы сможете существенно повысить эффективность ваших маркетинговых кампаний.

Как выбрать инструменты для data-driven маркетинга

Выбор инструментов зависит от специфики бизнеса и целей компании. Примеры популярных решений:

Google Аналитика и Яндекс Метрика — для анализа трафика и поведения посетителей;
CRM-системы — для управления взаимодействиями с клиентами и сбора данных о них;
email-маркетинговые сервисы — для автоматизации рассылок и анализа откликов;
платформы для A/B-тестирования — для проверки гипотез и выбора оптимальных вариантов.

Убедитесь, что выбранные инструменты соответствуют вашим целям и бюджету, обеспечивают необходимую точность и удобны для применения.

Какие метрики нужны для маркетинга на основе данных

Для оценки эффективности data driven маркетинговых кампаний обычно используются следующие метрики:

Конверсия — процент посетителей, совершивших целевое действие.
Стоимость привлечения клиента (customer acquisition cost, CAC) — затраты на привлечение одного нового клиента.
Lifetime Value (LTV) — общая прибыль, полученная от одного клиента за весь период сотрудничества.
ROI (Return on Investment) — отдача от инвестиций в маркетинговую кампанию.
Уровень удержания клиентов — процент клиентов, продолжающих пользоваться услугами компании после первого взаимодействия.

Анализируя эти метрики, вы поймёте, что работает, а что — нет.

Заключение

Используя инструменты data driven маркетинга, вы сможете принимать обоснованные решения, основанные на реальных данных, и создавать привлекательные персональные предложения для ваших клиентов. Несмотря на начальные затраты и сложность внедрения, применение этого подхода способно принести существенные выгоды в долгосрочной перспективе.

Автор: Евробайт