Śródroczny punkt kontrolny: trzy strategie marketingowe zależne od danych

Początek drugiej połowy fiskalnej to naturalny moment, w którym firmy mogą spojrzeć wstecz i dokonać ponownej oceny.

W każdym roku marketerzy mogą spojrzeć wstecz na cele wyznaczone w styczniu i porównać rzeczywiste z przewidywaniami. Jednak z powodu bieżących wydarzeń wielu stwierdzi, że połowa roku 2020 nie jest „zgodnie z planem” na kilku poziomach.

Śródroczna ocena tego, co się sprawdziło, a co nie, w tym zdławionym środowisku operacyjnym będzie kluczowa – zwłaszcza w kanałach cyfrowych, które przez wiele miesięcy były głównym sposobem sprzedaży w większości regionów.

Czy skutecznie docierałeś i angażowałeś klientów? Czy są jakieś wzorce porzucania koszyka? Czego możesz się nauczyć z tych ustaleń, które wpłyną na silniejsze odbicie w drugiej połowie?

Niezależnie od tego, czy priorytetowo traktujesz strategię indywidualizacji swojej istniejącej bazy, czy szukasz nowych perspektyw w drugiej połowie roku, analiza kontekstowa może pomóc w uzyskaniu prawdziwej wartości.

Weryfikacja i wzbogacanie danych klientów własnej marki za pomocą kompleksowej analizy stron trzecich może zapewnić głębsze, bardziej całościowe zrozumienie obecnych i potencjalnych klientów.

Wiedza o preferencjach, potrzebach, nawykach i zachowaniach poza znanymi interakcjami z marką może pomóc marketerom w doskonaleniu nowych komunikatów i taktyk pozyskiwania.

Nie wiesz, jak zacząć? Zastanów się, jak inteligencja kontekstowa może pomóc Ci osiągnąć cele w drugiej połowie i później:

1) Rozwiń swoją bazę danych

Oprócz zadowolenia obecnych klientów, najważniejszym celem niemal każdej firmy jest rozwój bazy. Ten cel nie zawsze jest łatwy do osiągnięcia; polega na odkrywaniu, a następnie docieraniu do potencjalnych nowych odbiorców.

Najbardziej niezawodnym sposobem na to jest dogłębna analiza istniejących, aktualnych profili klientów, przed wyszukaniem nowych grup konsumentów o podobnych cechach.

Solidny i stale ewoluujący zbiór danych może pomóc marketerom w obu tych działaniach.

Po pierwsze, firmy mogą zagłębić się w posiadane dane o swoich najlepszych, najbardziej lojalnych klientach, aby lepiej zrozumieć, kim są, w tym konkretne nawyki i atrybuty oraz gdzie „mieszkają” w ekosystemie.

Po drugie, firmy mogą porównać ten bardziej wyartykułowany model klienta z ogromnymi ilościami danych konsumenckich innych firm, aby dodać analizę kontekstową i z większą precyzją identyfikować potencjalnych klientów.

To coś więcej niż tylko dane; zamiast tego chodzi o zrozumienie powiązanych zachowań konsumenckich.

Na przykład wykorzystanie miejsca zamieszkania konsumentów, tego, co lubią, ile sekund spędzają na oglądaniu określonego rodzaju reklamy lub platformy internetowej, a następnie wykorzystanie tej inteligencji do znalezienia podobnych profili o nakładających się cechach jest idealne do reklamy marki.

Jest to dwuetapowy proces ciągłego wzbogacania posiadanych danych w celu budowania bardziej trójwymiarowego profilu klienta, a następnie wykorzystywania go do dokonywania lepszych wyborów dotyczących pozyskiwania klientów. I ostatecznie chodzi o dotarcie do właściwych konsumentów przed właściwym marketingiem na właściwej platformie.

2) Zrozum klienta 4.0

Możesz pomyśleć, że dobrze znasz swojego klienta, ale tak naprawdę masz do czynienia tylko z fragmentem jego szerszej egzystencji. Czasami to, czego o nich nie wiesz, oznacza, że ​​Twoje działania marketingowe nie trafiają w sedno.

Obecnie kupujący są zalewani reklamami konkurującymi o ich uwagę, a konsumenci coraz częściej mają niską tolerancję na źle ocenione lub nieistotne treści. Brendan Witcher, główny analityk firmy Forrester, dobrze to ilustruje:

„Jeśli wyślesz e-mail do 10 milionów ludzi, a w zeszłym roku osiągnąłeś 1000 sprzedaży, w tym roku 1500 sprzedaży, wszyscy przybijają piątkę w stylu: 'Woohoo, 50% wzrost sprzedaży!' Tyle że byłeś nieistotny dla 9998500 osób. Robisz to 136 razy w roku, trzy e-maile w tygodniu, jak zdrowa będzie twoja kartoteka klientów?”

Kluczem jest indywidualizacja, napędzana przez dane osób trzecich, które wypełniają luki. Im mniej niewypałów ma marka, tym większe prawdopodobieństwo, że przyciągnie ona nowych klientów i utrzyma wiarę swojej istniejącej bazy fanów.

Zgodnie z raportem Oracle Retail Annual Consumer Research, ta strategia intencji ma kluczowe znaczenie, ponieważ tylko 20% kupujących na całym świecie uważa, że ​​oferty, które otrzymują od sprzedawców detalicznych, są zawsze trafne lub spersonalizowane.

Dane klientów innych firm, pozyskiwane z szeregu aplikacji, centrów obsługi telefonicznej i platform społecznościowych, mogą dodawać nowe punkty odniesienia do profili klientów, pomagając w kształtowaniu i doskonaleniu ostrzejszego, dokładniejszego wrażenia, które może przyczynić się do lepszego zaangażowania.

Wiedza o tym, kiedy dochodzi do transakcji, jak kupujący reagują na określone interfejsy i jak sezonowość wpływa na zachowania, może mieć kluczowe znaczenie dla zwiększenia sprzedaży.

Poza reklamami można rozwijać bardziej osobiste, zyskowne relacje z istniejącymi klientami dzięki lepszej ocenie danych uzyskanych z programów lojalnościowych. Chodzi o dostarczanie dokładnie tego, czego ludzie chcą i kiedy tego chcą.

3) Wykorzystaj dane do podejmowania mądrzejszych decyzji biznesowych

Skuteczny marketing jest uzależniony od rzetelnych decyzji biznesowych, a dokładniejsze informacje o klientach również mogą odgrywać tutaj istotną rolę katalizatora.

Od optymalizacji asortymentów po planowanie lokalizacji, całe przedsiębiorstwo korzysta z pełniejszego obrazu klienta i poszerza perspektywę.

Zapewnienie, że posiadany wgląd jest połączony z odpowiednimi zewnętrznymi wskazówkami, aby go wzbogacić — niezależnie od tego, czy są to dane o lokalizacji klienta zebrane z wysyłek zamówień internetowych, czy uogólnione trendy i zachowania zakupowe — zapewnia solidną formułę we wszystkich dziedzinach.

Rzeczywiście, każda decyzja detaliczna, od oferowanego asortymentu po promocje serwowane przy kasie, może zostać wzmocniona przez wgląd w dane marketera. Gdy te dane są stale odświeżane i ponownie oceniane, mogą one dostarczać firmie precyzyjnych, aktualnych informacji.

Wkładając sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do swojego stosu technologicznego, możesz zebrać informacje zwrotne na temat skuteczności nowych analiz danych w praktyce, co pozwala szybko aktualizować i dostosowywać podejście do handlu detalicznego w celu optymalizacji jego marketingu.

Dane nie zastępują ludzkiego doświadczenia ani intuicji. Potrójna analiza opisowa, nakazowa i predykcyjna może stanowić przewagę konkurencyjną, jeśli chodzi o podejmowanie ukierunkowanych decyzji, które napędzają wzrost.

Wzmocnienie posiadanych danych dzięki wglądowi z szerszego środowiska przyniesie zupełnie nowy wymiar, który może wzmocnić istniejące strategie sprzedaży oparte na danych, ostatecznie zwiększając sukces w drugiej połowie roku i później.