დღეს მარკეტინგის სპეციალისტები ინფორმაციას ეძებენ ყველაზე სანდო წყაროდან: მომხმარებელთა მონაცემებიდან, თუმცა, ამ პროცესს შეიძლება გარკვეული გამოწვევები ახლდეს თან. ამ ბლოგში სწორედ ამ გამოწვევების შესახებ მოგიყვები და შემოგთავაზებ მათი გადალახვის გზებს
მომხმარებელთა მონაცემების შეგროვება შეიძლება რთული აღმოჩნდეს და ბევრ მარკეტერს უჩნდება კითხვა თუ სად უნდა ვიპოვოთ ეს მონაცემები. მონაცემთა ინტეგრაციის ყველაზე დახვეწილ ინსტრუმენტებსაც კი აქვთ მონაცემთა შეგროვების წყაროების შეზღუდული რაოდენობა, რის შედეგადაც სამუშაო გუნდს უწევს მონაცემთა ხელით შეყვანა. ამ შიშის გამო, მარკეტოლოგები ბევრს ფიქრობენ სანამ data-driven მარკეტინგს დაიწყებენ.
ანალიტიკის ინსტრუმენტებს, სარეკლამო ხელსაწყოებს, სოციალური მედიის პროგრამულ უზრუნველყოფას და CRM-ს შეუძლია მოგაწოდოს ინფორმაცია მომხმარებელთა ურთიერთქმედების შესახებ. იმისათვის, რომ თავიდან აიცილო ზედმეტი ინფორმაცია, სწორედ ამ ინსტრუმენტების გამოყენება დაგეხმარება რეალური მონაცემების მისაღებად. Semrush-ის Traffic Analytics ინსტრუმენტი კი კარგი ადგილია დასაწყებად.
მონაცემების საფუძველზე მარკეტინგის სარგებლის შესანარჩუნებლად, საჭიროა უზრუნველყო შენი მონაცემების მაქსიმალურად განახლება. უნდა დარწმუნდე, რომ იყენებ რეალურ დროში არსებულ მონაცემებს. თუმცა, ხშირად მონაცემების ხელით ამოღება დამღლელია და შეიძლება რთული გახდეს კომპანიებისთვის ამის შენარჩუნება.
მარკეტინგული დაფის შექმნა შესანიშნავი გზაა მონაცემების განახლებისთვის. მარკეტინგის დაფები გამოიყენება ძირითადი მეტრიკისა და შესრულების ინდიკატორების (KPI) ვიზუალიზაციისთვის, რეალურ დროში. მრავალი წყაროდან მიღებული მონაცემების გაერთიანება საშუალებას გაძლევს წარმოადგინო ისინი ვიზუალურად მიმზიდველად, დამაჯერებლად და ადვილად გასაგებად.
მარკეტინგული ანალიტიკისა და ვიზუალიზაციის პლატფორმებით, როგორიცაა Semrush, მონაცემთა ყველა წყაროს წვდომა შესაძლებელია ერთ ადგილას.
მარკეტინგში მონაცემების ეფექტურად გამოყენება მოითხოვს მონაცემთა შეგროვების, ანალიზისა და სინქრონიზაციის უნარს. მთავარი მიზანია ყველა სისტემისა და პლატფორმის ინტეგრირება. ხოლო იმის გაგება, თუ რას ნიშნავს ეს მონაცემები და შემდეგ იმის გარკვევა, თუ როგორ გამოვიყენოთ ისინი მარკეტინგულ სტრატეგიაში, შეიძლება ძალიან რთული იყოს.
ამ გამოწვევის დასაძლევად, საჭიროა შეიმუშაო მეთოდი, რომელიც მუშაობს ნებისმიერი ტიპის მონაცემებისთვის. ამისათვის კი საკმაოდ ეფექტურია მეცნიერული მეთოდი.
პირველ რიგში, ჰკითხე საკუთარ თავს, რა კითხვაზე გსურს პასუხის გაცემა ან რა პრობლემის გადაჭრა გსურს. მაგალითისთვის გამოვიყენოთ სამიზნე აუდიტორიის პოვნა.
შემდეგ, გააკეთე პროგნოზები. ეცადე გამოიცნო გარკვეული დეტალები შენი სამიზნე აუდიტორიის შესახებ მონაცემების შეგროვების გარეშე. მაგალითად: როგორია მათი ტიპიური დღე?
რა პრობლემები შეიძლება ჰქონდეთ მათ?
ამის შემდეგ, საჭიროა შეაგროვო რეალური მონაცემები. აქ მოქმედებს შენი ანალიტიკური ინსტრუმენტები, სარეკლამო ინსტრუმენტები, სოციალური მედიის პროგრამული უზრუნველყოფა და CRM.
მონაცემების შეგროვების შემდეგ, დაგჭირდება მისი ანალიზი. Რას ნიშნავს? არის ის, რასაც ელოდი? რა ნიმუშებს ხედავ? რამე გამოირჩეოდა?
ბოლო ნაბიჯი არის დასკვნის გაკეთება. ჰკითხე საკუთარ თავს, შეესაბამება თუ არა შენს მიერ შეგროვებული მონაცემები შენს პროგნოზს. ახლა, როდესაც ყველა ეს მონაცემი გაქვს, რას ნიშნავს ის შენი ბრენდისთვის ან აუდიტორიისთვის?
საბოლოოდ, ზუსტად გეცოდინება ვინ არის შენი სამიზნე აუდიტორია, რაც საშუალებას მოგცემს შექმნა კონტენტი სპეციალურად მათთვის და მოაგვარო მათი პრობლემები. გექნება ყველა ინფორმაცია, რაც გჭირდება მათთან კავშირის გასავითარებლად და მათთვის უნიკალური ბრენდის გამოცდილების შესაქმნელად.
Data-driven მარკეტინგი უნდა იყოს შენი მარკეტინგული სტრატეგიის ნაწილი, რადგან:
შეჯამებისთვის, data-driven მარკეტინგი ეხმარება ბიზნესს გააცნობიეროს რას ყიდულობენ მომხმარებლები, როდის ყიდულობენ, სად ყიდულობენ, რატომ ყიდულობენ და ყველა ის ნაბიჯი, რომელიც მათ გადადგეს ბრენდთან პირველი ურთიერთობიდან დაწყებული – საბოლოო შეძენამდე.
