Насколько ценными могут быть большие данные для бизнеса, ищущего своих клиентов.

Хотя яркие рекламные кампании, как правило, привлекают наибольшее внимание, на самом деле наибольшее влияние на обеспечение эффективного получения клиентов оказывает наука о данных.

Насколько ценны большие данные для бизнеса? Некоторые аналитики считают, что  простое повышение доступности данных на 10 процентов может помочь среднему предприятию Fortune 1000 получить дополнительные 65 миллионов долларов дохода.

Качественные данные могут быть еще более ценными для новых стартапов. Когда у вас ограниченный маркетинговый бюджет, вы не можете позволить себе, чтобы ваши усилия по сбору клиентов были осуществлены впустую - особенно когда во многих отраслях компании тратят сотни долларов на получение одного клиента.

Раскрытие потенциала науки о данных и аналитики позволит вам получить больше информации о ваших клиентах, что позволит вам более эффективно тратить свой маркетинговый бюджет. Вот некоторые из основных причин, почему наука о данных должна играть центральную роль в вашей стратегии получения клиентов.

Определение сигналов о намерениях и создание моделей прогнозирования

Когда дело доходит до того, чтобы максимально использовать свой маркетинговый бюджет, несколько аналитических оценок будут ценнее, чем выяснение, почему клиент хочет купить определенный продукт или услугу. Это намерение обычно сигнализируется с помощью широкого спектра ресурсов, включая поиск Google, посещение сайтов сравнения покупок или просмотр отзывов на вашем собственном веб-сайте.

Большие данные помогают определить, когда конкретный пользователь участвует в этих действиях, указывая на то, что он с большей вероятностью станет доходным клиентом, если правильно подтолкнуть его через маркетинговый инструментарий. Выявление подходящего человека в подходящее время обычно является рецептом успеха продаж. Со временем, поскольку наука о данных определяет самые сильные сигналы намерения, ваша команда также сможет создавать прогностические модели, которые позволят вам последовательно выявлять тех, кто, скорее всего, будет преобразован в клиента.

Сосредоточив усилия клиента на клиентах, которые демонстрируют сигналы намерения, вы сможете растянуть ваш рекламный бюджет и получить гораздо большую отдачу от инвестиций. Аналитика может даже использоваться для прогнозирования будущих потребностей, что позволяет вам подтолкнуть текущих клиентов в нужное время, чтобы стимулировать дополнительные покупки.

Тестирование маркетинговых стратегий

Данные не просто помогают вам идентифицировать тех, кто, скорее всего, совершит покупку; он также может помочь вам точно настроить стратегии, которые вы используете, чтобы направлять потенциальных клиентов через путешествие покупателя. A/B-тестирование может использоваться для определения эффективности всего, что связано с получением клиента. От сравнения копии вашей кампании почтовой рассылки до изменения местоположения вашей кнопки призыва к действию, эти тесты позволят вашей команде находить способы, чтобы удержать заинтересованность клиентов, пока они не совершают покупку.

В качестве примера, Google Analytics позволяет предприятиям разделять свои продукты электронной коммерции на основе производительности списка продуктов. Эти данные выходят далеко за рамки раскрытия того, насколько хорошо продан определенный товар. Он также может выявить, какие элементы получают много просмотров, какие несколько кликов, или даже те элементы, которые, скорее всего, будут оставлены в потребительской корзине покупок.

Определение списков неэффективных продуктов может значительно улучшить ваши усилия по приобретению клиентов. Данные помогут вашей команде найти причины, по которым конкретный продукт плохо работает, или помочь вам принять решение о прекращении использования непривлекательного продукта. В некоторых случаях даже что-то простое, такое как изменение порядка отображения, может обеспечить рост продаж - и A/B-тестирование  покажет ответы.

Улучшенная сегментация дает улучшенный таргетинг

Не все клиенты созданы равными - в то время как некоторые могут стать пожизненными приверженцами вашего бренда, другие могут совершить только одну покупку. Клиент может не получить прибыль от первоначальной покупки, но если срок службы продукта перевешивает стоимость приобретения, ваша компания будет больше готова к долгосрочному успеху. Еще раз, правильное использование аналитики данных поможет вам определить правильных клиентов, которые будут нацелены в рамках вашей стратегии приобретения.

«Лирическая опера Чикаго» использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы одновременно учитывать сотни измерений», чтобы лучше настроить свою стратегию сегментации аудитории. Даже без предсказательного моделирования эти алгоритмы рассматривали широкий диапазон данных, который описывал основных посетителей оперы. Сочетание этих данных с модельным дизайном улучшило их коэффициент конверсии в 3,7 раза с высокоприбыльной группой.

Данные сегментации позволят вам идентифицировать тех людей, которые обеспечивают максимальную пожизненную ценность клиента, гарантируя, что те клиенты, которых вы получите с помощью ваших усилий, в долгосрочной перспективе обеспечат значительную прибыль.

Потенциал больших данных

Проще говоря, лучшие данные позволяют лучше принимать решения. Использование мощности больших данных даст намного больше, чем просто помощь вашей маркетинговой команде создавать более эффективные рекламные кампании. Это может помочь вам адаптировать ваш веб-контент, точно настроить ваши усилия по SEO и даже помочь вам открыть новые потенциальные группы клиентов, предоставив бесценные идеи, которые вы не сможете обнаружить самостоятельно.

Для компаний, которые действительно хотят максимально использовать свой потенциал для приобретения клиентов, ясно, что большие данные являются ключом к успешному будущему.

No Comments