ძველ ვერსიაზე გადასასვლელად დააჭირე აქ

რა არის მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგი?

blog-detail-img

დღევანდელი გადმოსახედიდან, ტრადიციულ მარკეტინგში მუშაობისას ხშირად ვხვდებით გამოწვევებს, რადგან სრულ სურათზე წვდომა არ გვაქვს. ამის მიზეზი კი ის არის, რომ ტრადიციული მარკეტინგი უმეტესად ეყრდნობა კვლევას, რომელიც ფარავს საჭიროებებისა და სურვილების ფართო სფეროს და სავსეა წარუმატებელი ექსპერიმენტებით. ხოლო როდესაც ვიყენებთ Data Driven (მონაცემებზე ორიენტირებული) მიდგომას, აქცენტს ვაკეთებთ კონკრეტულ მომენტზე. 

სეგმენტაციის, მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაციისა და სტრატეგიების რეალურ დროში გაუმჯობესების გზით, Data-Driven  მიდგომა არის თანამედროვე მარკეტინგული გზა მეტი გაყიდვისა და მომხმარებელთან უკეთესი ურთიერთობების დასამყარებლად. თუ გსურს უკეთესად გაიგო Data-Driven Marketing-ის უპირატესობები, ეს ბლოგი შენთვისაა.

რას ნიშნავს იყო მონაცემებზე ორიენტირებული?

კემბრიჯის ლექსიკონის მიხედვით, მონაცემებზე ორიენტირება ნიშნავს “რაც ხდება ან კეთდება შეგროვებული ინფორმაციის მიხედვით”. ეს განმარტება კი უკვე ძალიან ახლოსაა იმასთან, რისი მიღწევაც გვინდა ჩვენს მარკეტინგულ სტრატეგიაში. მონაცემთა Data-Driven მარკეტინგით, შენ შეძლებ მარტივად გაიკვლიო გზა მომხმარებელთა მონაცემებში და იწინასწარმეტყველო მათი საჭიროებები, სურვილები და მომავალი ქმედებები. ეს ნიშნავს:

  • მომხმარებლის გამოცდილების პერსონალიზაცია A-დან Z-მდე;
  • სწორი სეგმენტების თარგეთინგი;
  • მომავლის წინასწარმეტყველება;
  • მარკეტინგული სტრატეგიების დახვეწა ექსპერიმენტების გარეშე;

მარკეტინგი არის ყველაფერი იმის ცოდნა, თუ როდის და რა უნდა აწარმოო. დღესდღეობით ყველაფერი ისე სწრაფად მოძრაობს და ვითარდება, რომ შეიძლება საბოლოოდ  გრძელვადიანი კამპანიის გაუქმება მოგიწიოს, რადგან ის აღარ არის სასურველი დასრულების დროისთვის.

Data Driven მარკეტინგში შენ შეიარაღებული იქნები მონაცემთა ნაკრებით, რომელიც მზად არის მხარი დაუჭიროს თითოეულ არგუმენტს, რომელის დამტკიცებასაც ცდილობ, რაც საფუძველია მტკიცე მარკეტინგული სტრატეგიისთვის. 
მარკეტოლოგები ნამდვილად ვერ იცხოვრებენ ამ დღეებში მონაცემების საფუძველზე მუშაობის გარეშე.

ტრადიციულ მარკეტინგსა და მონაცემებზე ორიენტირებულ მარკეტინგს შორის ყველაზე მთავარი განსხვავება ისაა, რომ მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული მარკეტინგით შენ არ ეყრდნობი მოძველებულ კვლევებს ან ვარაუდებს
და ის საშუალებას გაძლევს დაუკავშირდე შენთვის იდეალურ სამიზნე ჯგუფს საჭირო დროს, საჭირო შეთავაზებით, რომელიც შეესაბამება მათ ზუსტ სურვილებსა და საჭიროებებს.

როგორ შეიძლება გახდე მონაცემებზე ორიენტირებული?

ერთ-ერთი მთავარი გზა, იმისთვის რომ დაეუფლო Data Driven მარკეტინგს, არის შენივე სამიზნე ჯგუფისთვის სხვადასხვა კითხვების დასმა. კლიენტი გადის გზას პრობლემიდან – წარმატებამდე. შენი მოვალეობაა, რომ გამოავლინო რა პრობლემები და დაბრკოლებები არის მათი გამოცდილების/გავლილი გზის ნაწილი და შეეცადო მათი მოგვარება. ამისთვის კი შემდეგი ნაბიჯების გადადგმაა რეკომენდირებული:

  • პრობლემის აღმოჩენა – მომხმარებელთან კომუნიკაციისას მარტივად გაიგებ იმ პრობლემებს, რომლებსაც ისინი აწყდებიან. შენმა პროდუქტმა ან სერვისმა უნდა გადაჭრას, ან, სულ მცირე, შეამსუბუქოს ეს პრობლემა.
  • მოგვარების განხორციელება – მას შემდეგ, რაც გაერკვევი სამიზნე ჯგუფის პრობლემებში, მოგიწევს ამ პრობლემის გამოსწორებისთვის გზის პოვნა. 
  • დაბრკოლებების გადალახვა – Bounce rates – ალბათ გსმენია მათ შესახებ. SEO ექსპერტებს უყვართ ბიზნესში ამ ტერმინის გამოყენება. როდესაც მუშაობ Data Driven მარკეტინგული სტრატეგიის გარეშე, ვებსაიტებზე შეხვდები უფრო მაღალ bounce rates. ეს იმიტომ ხდება, რომ თავდაპირველად არ განიხილეთ რა დაბრკოლებები არსებობდა სტრატეგიაში. შესაძლოა შენი ვებსაიტი ძალიან ნელია, ან ვებსაიტის ასლი უბრალოდ არ ემთხვევა იდეალურ სამიზნე ჯგუფს. სწორედ ამიტომ უნდა ჩაუღრმავდე ამას და კარგად გამოიკვლიო მონაცემები.
  • ცნობიერების დონის გაანალიზება – იციან თუ არა შენმა მომხმარებლებმა შენი ბრენდის შესახებ? იციან თუ არა მათ პრობლემის ან გამოსავლის შესახებ? მანამ სანამ ფულს დახარჯავ ძვირადღირებულ კამპანიებში, დარწმუნდი, რა ეტაპზეა შენი პროდუქტისთვის იდეალური მომხმარებელი.
  • იყავი განსხვავებული –  ყველა ბრენდი ცდილობს მიიპყროს ყურადღება. ისინი აღწევენ ადამიანის გონებაში მხოლოდ იმისთვის, რომ დაარწმუნონ ისინი იყიდონ რაღაც პროდუქტი ან სერვისი. მსოფლიოში დაახლოებით 213 მილიონი ბიზნესი არსებობს, ამიტომ შენ უნდა გააკეთო რაღაც განსხვავებული, რომ გამოირჩეოდე. ასე რომ, როდესაც შენი კონკურენტი ირჩევს წითელს, შენ სულაც არ გჭირდება ლურჯი ფერი. უბრალოდ იყავი საუკეთესო წითელი, რაც კი ოდესმე გინახავს.

მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომით მუშაობის უპირატესობები

მონაცემებზე ორიენტირებული მარკეტინგული სტრატეგია არის მკაცრი მიდგომა, რომელიც მოითხოვს ვალდებულებასა და დროს. იმისთვის, რომ სტრატეგიამ იმუშავოს გუნდში ყველამ უნდა გაიზიაროს ეს აზროვნება. შეიძლება ადვილი იყოს კამპანიის შედგენა სამშაბათს დილით, რომელიც გამოწვეულია ვარაუდებით, მაგრამ ფუჭად დახარჯული დრო კაპიტალის უფრო დიდი დანაკარგია. ასე, რომ დროა გავითვალისწინოთ მონაცემებზე ორიენტირებული მიდგომის სარგებელი.

  • საიმედო შედეგების გამომუშავება – ზემოთ აღნიშნული პროცესის მეშვეობით შენს მიერ შეგროვებული მონაცემები ფასდაუდებელია მომავალი მარკეტინგული ძალისხმევისთვის. რადგან, მიიღებ უფრო ღრმა ცოდნას შენი სამიზნე ჯგუფის შესახებ და მათთან უფრო ძლიერ კავშირს დაამყარებ.
  • რეალურ დროში არსებულ ფათერნებზე წვდომა – უბრალოდ იფიქრე ყველა მონაცემზე, რომლის შეგროვებაც შეგიძლია ისეთი ინსტრუმენტებით, როგორიცაა Google Analytics და Heatmaps. შენ ზუსტად დაინახავ, რას ამჩნევენ შენი ვიზიტორები თავდაპირველად და რას აქცევენ ყველაზე დიდ ყურადღებას. მათი მოგზაურობისა და გამოცდილების გათვალისწინებით, შეძლებ გაიგო ამ პროცესში წარმოქმნილი დაბრკოლებები და პრობლემები.
  • საკუთარი გუნდის ინფორმირება – გარდა იმისა, რომ მონაცემებს შენთვის იყენებ, ასევე გაქვს მონაცემები, რათა წარმოადგინო ლამაზი, გასაგები გრაფიკები და ინფოგრაფიკა. ეს დაგეხმარება დაარწმუნო შენი გუნდი, შენი მენეჯერი ან უფროსი შენი იდეით. 

ასე რომ, თუ გაინტერესებს Data Driven მარკეტინგი, მაგრამ ჯერ არ იცი საიდან დაიწყო, გეტყვი, რომ ქომსქულის Data Driven Marketing-ის კურსი კარგი ადგილია ამისთვის. შემოგვიერთდი!

გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

დამწყები
1100₾
რეკლამას ერთი უცნაურობა ახასიათებს, როგორც წესი ვცდილობთ თავი ავარიდოთ მას, დავბლოკოთ, “დავსკიპოთ”, მეორე მხრივ კი შეიძლება მოუთმენლად ველოდებოდეთ საყვარელი ბრენდის ახალ კამპანიას და სიამოვნებით ვუყურებდეთ მაგალითად Nike-ის რგოლებს, McDonald’s-ის და Burger King-ის ორთაბრძოლებს, Coca-Cola-ს საახალწლო ქარავანს. როდის ხდება რეკლამა გასართობი და არა შემაწუხებელი? როგორ ახერხებს ამას ზოგიერთი ბრენდი? რა დგას ეფექტური სარეკლამო კამპანიის უკან? კურსის ფარგლებში ვეცდებით ამ კითხვებზე პასუხების პოვნას. ლექციებზე მიმოვიხილავთ სარეკლამო კომუნიკაციის საფუძვლებს, ძირითად პრინციპებს, ინსტრუმენტებს. გავეცნობით კრეატიული სააგენტოს მუშაობის მექანიკას, მოვალეობებსა და დამკვეთთან ჰარმონიულად ურთიერთობის წესებს. გავაანალიზებთ და განვიხილავთ გლობალურ თუ ქართულ ქეისებს. სტუდენტებს საშუალება ექნებათ შეიხედონ სარეკლამო ინდუსტრიის შიდა სამზარეულოში და გამოიმუშაონ კამპანიის დაგეგმვის, კრეატივის შეფასების და კრეატიულ გუნდთან მუშაობის მენეჯერული უნარ-ჩვევები.
11 ლექცია
33 საათი
საშუალო
1400₾
ციფრულ სივრცეში მომხმარებლის ნებისმიერი ქცევა მონაცემია, მისი სწორად გამოყენების უნარი კი – კონკურენტებზე უპირატესობის მოპოვების უმთავრესი საშუალება, რადგან ის გვეხმარება, მივიღოთ ჭკვიანური გადაწყვეტილებები, დაფუძნებული ფაქტებზე და არა ვარაუდებზე.ტრადიციული მარკეტინგული მიდგომებისგან განსხვავებით, მონაცემებზე დაფუძნებული მარკეტინგი გეხმარება, უკეთ შეიცნო შენი მომხმარებლები, შეისწავლო მათი ქცევები, ესაუბრო მათთვისვე რელევანტური კომუნიკაციით, საჭიროებებზე დაყრდნობით განსაზღვრო, სად და როგორ „დახვდე“ მათ და გაზომო მარკეტინგული აქტივობების შედეგიანობა. კურსის განმავლობაში დეტალურად გავივლით მონაცემთა ანალიტიკას, მომხმარებელთა სეგმენტაციას, ატრიბუციის მოდელირებას, მარკეტინგის სამოქმედო გეგმის და ბიუჯეტის შემუშავებას, სტრატეგიისა და ტაქტიკების შეფასებას, და სხვა.
14 ლექცია
42 საათი
ექსპერტი
1200₾
თანამედროვე ბრენდი წარმოადგენს რაღაც პოზიციას. ის არის განაცხადი. მას შეუძლია, ადამიანს თვალსაწიერი გაუფართოვოს, გარკვეული მიმართულებით გაახედოს, ყურადღება გაუმახვილოს, სურვილი აღუძრას. სტრატეგიული ბრენდინგი განსაზღვრავს ყველაფერ იმას, რაც ბრენდმა ცხოვრებაში უნდა დაგვმართოს.ქრეშ-კურსის გავლის შემდეგ შეგეძლება ბრენდის ელემენტებში გარკვევა და მათით მანიპულირება.შეხვედრები ჩატარდება D Block Workspace//@ Stamba-ში
4 ლექცია
20 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება