W erze cyfrowej marketing staje się coraz bardziej złożony i zintegrowany z technologią. Firmy, które chcą odnosić sukcesy, muszą polegać na danych, aby budować, wdrażać i optymalizować swoje strategie marketingowe. Analiza danych stała się kluczowym elementem skutecznego marketingu, a pojęcia takie jak marketing data-driven, modelowanie danych, automatyzacja marketingu, sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) są nieodzowne dla nowoczesnych marketerów.
Poniżej omówimy, jakie dane warto analizować w marketingu i jak różne technologie mogą wspierać procesy decyzyjne.

Marketing Data-Driven

Marketing data-driven polega na wykorzystaniu danych do podejmowania decyzji marketingowych. W centrum tej filozofii znajduje się zrozumienie, że każda decyzja powinna być oparta na solidnych danych i analizach, a nie na intuicji czy przeczuciach. Aby to osiągnąć, firmy muszą gromadzić, przechowywać i analizować różnorodne dane.

Oto najważniejsze rodzaje danych, które warto analizować:

1. Dane demograficzne i geograficzne
Analiza danych demograficznych i geograficznych pozwala na zrozumienie, kim są Twoi klienci oraz gdzie się znajdują. W kontekście personal brandingu, wiedza o grupie docelowej pozwala lepiej dostosować treści do odbiorców. Dla firm, informacje o wieku, płci, lokalizacji czy dochodach klientów umożliwiają precyzyjne targetowanie reklam i ofert.

2. Dane behawioralne
Dane behawioralne obejmują informacje o tym, jak użytkownicy wchodzą w interakcje z Twoimi treściami i produktami. Ważne wskaźniki to:
– Średni czas spędzony na stronie
– Liczba odwiedzin strony
– Kliknięcia w poszczególne elementy strony
– Dzięki tym danym możesz zrozumieć, które aspekty Twojej oferty są najbardziej interesujące dla odbiorców i jakie działania prowadzą do konwersji.

3. Dane z mediów społecznościowych
W erze cyfrowej media społecznościowe stanowią kluczowe źródło informacji o Twojej marce. Analiza takich danych jak liczba polubień, udostępnień, komentarzy oraz zasięg postów pozwala ocenić skuteczność Twojej obecności w mediach społecznościowych. Dla personal brandingu istotne jest również monitorowanie wzmianek o Twojej osobie oraz zaangażowania Twojej społeczności.

4. Dane z kampanii reklamowych
Dane dotyczące efektywności kampanii reklamowych obejmują takie wskaźniki jak:

• CTR (Click-Through Rate)
• CPC (Cost Per Click)
• CPA (Cost Per Acquisition)

Dzięki tym danym można ocenić skuteczność poszczególnych kampanii i zoptymalizować budżet reklamowy, inwestując w najbardziej efektywne kanały.

5. Dane dotyczące sprzedaży i konwersji
Dane sprzedażowe to fundament każdej strategii marketingowej. Ważne wskaźniki to:

• Liczba dokonanych transakcji
• Średnia wartość zamówienia
• Stopa konwersji

Analiza tych danych pozwala zidentyfikować najlepsze kanały sprzedaży oraz skuteczność różnych strategii marketingowych.

6. Dane dotyczące ruchu na stronie internetowej
Google Analytics i inne narzędzia analityczne dostarczają szczegółowych danych dotyczących ruchu na stronie, takich jak:

• Źródła ruchu (organic, direct, referral)
• Bounce rate (współczynnik odrzuceń)
• Najczęściej odwiedzane strony

Te dane pomagają zrozumieć, skąd pochodzą Twoi użytkownicy i które treści są dla nich najbardziej wartościowe.

Jakie narzędzia są pomocne:

• Google Analytics — jedno z najpopularniejszych narzędzi analitycznych, którego celem jest ocena zachowań użytkowników na stronie internetowej.
• Google Tag Manager — system zarządzania, generowania i aktualizowania kodów śledzenia w witrynach lub aplikacjach mobilnych.
• Google Ads — platforma reklamowa Google umożliwiająca tworzenie kampanii reklamowych np. w sieci wyszukiwania.
• Google Search Console — narzędzie, dzięki któremu w łatwy i wygodny sposób możemy sprawdzić status indeksowania witryny oraz wdrożyć ewentualną optymalizację według określonych kryteriów.
• Google Data Studio — platforma umożliwiająca magazynowanie i konwertowanie plików danych z różnych systemów analitycznych.

Prowadź ankiety i badaj opinie klientów – jest to nieocenione źródło informacji. Dane te pomagają zrozumieć potrzeby i oczekiwania klientów, co jest kluczowe zarówno dla budowania marki osobistej, jak i strategii marketingowej firmy.

Sztuczna Inteligencja i Uczenie Maszynowe

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) rewolucjonizują marketing, umożliwiając bardziej zaawansowane analizy i automatyzację. AI i ML mogą przetwarzać ogromne ilości danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje w czasie rzeczywistym.

Oto kilka zastosowań AI i ML w marketingu:

1. Analiza sentymentu
AI może analizować dane z mediów społecznościowych, recenzji i komentarzy, aby zrozumieć sentyment klientów wobec marki. Analiza sentymentu pomaga w monitorowaniu reputacji marki i reagowaniu na zmieniające się nastroje klientów.

2. Rekomendacje produktowe
Algorytmy uczenia maszynowego mogą analizować zachowania klientów i sugerować produkty, które mogą ich zainteresować. Personalizowane rekomendacje zwiększają sprzedaż i satysfakcję klientów.

3. Chatboty i asystenci wirtualni
Chatboty i wirtualni asystenci, oparte na AI, mogą automatycznie odpowiadać na pytania klientów, pomagać w zakupach i rozwiązywać problemy. Poprawiają one jakość obsługi klienta i odciążają zespoły wsparcia.

Praktyczne wskazówki

Przykład #1 Dla apteki internetowej

Apteki, łącznie z tymi online, podlegają regulacjom dotyczącym marketingu, które są ustanawiane przez prawo farmaceutyczne. W rezultacie apteki internetowe mają ograniczone możliwości dotyczące płatnej promocji. Z tego powodu dużo uwagi w promocji aptek internetowych skupia się na treściach SEO, content marketingu, działaniach w mediach społecznościowych oraz budowaniu społeczności wokół marki. Dodatkowo, leki na receptę mogą być sprzedawane przez internet, ale ich odbiór jest możliwy tylko osobiście w aptece stacjonarnej.

Ciekawostka: Kupującymi produkty farmaceutyczne przez internet są częściej kobiety (41 proc. z nich wskazało na zakup tego typu towarów w porównaniu z 27 proc. wskazań wśród mężczyzn), osoby w wieku powyżej 50 lat (44 proc. w porównaniu z 16 proc. dla grupy wiekowej 15–24 lata) oraz z wyższym wykształceniem (46 proc. w porównaniu z 21 proc. wśród osób z wykształceniem niższym) – czytamy w raporcie Gemiusa.

Wykorzystaj dane z obszarów:

• Dane demograficzne: analiza wieku, płci i lokalizacji klientów pozwoli na stworzenie precyzyjnych segmentów, np. młode kobiety w wieku 25-35 lat zainteresowane kosmetykami pielęgnacyjnymi.
• Dane zakupowe: segmentacja klientów na podstawie historii zakupów pozwoli na identyfikację preferencji produktowych, np. klienci regularnie kupujący suplementy diety lub leki przeciwbólowe.
• Dane dotyczące zdrowia: analiza danych dotyczących schorzeń lub dolegliwości zdrowotnych pozwoli na dostosowanie oferty do konkretnych potrzeb klientów, np. promocja produktów przeznaczonych dla osób z problemami trawiennymi.

Rekomendowane działania
Taka porcja informacji to doskonała podstawa, żeby prowadzić różnorodne działania marketingowe, nawet przy ograniczeniach prawnych. Można prowadzić  między nimi:

• kampanię informującą o możliwości dokonania zakupów w punkcie stacjonarnym w danym mieście,
• profilowanie progresywne (zebranie informacji o dolegliwościach),
• działania content marketingowe połączone z SEO w oparciu o zainteresowania,
• edukacyjny lead nurturing,
• remarketing po wizycie (maile dynamiczne),
• cross-selling.

Przykład #2 Dla eCommerce zoologicznego 

Sklepy zoologiczne mają bardzo wyraźnie podzielony asortyment (gatunki zwierząt) i rozbudowane drzewko kategorii (jedzenie, pielęgnacja, akcesoria itp.). Te same produkty są często kupowane w podobnych odstępach czasu (karma, suplementy, środki pielęgnacyjne).

Wykorzystaj dane z obszarów:
– analiza transakcji
– reguły segmentujące
– dostępny kanał komunikacji

Segmentacja klienta:

• Dane demograficzne: analiza wieku, typu zwierząt domowych oraz lokalizacji klientów pozwoli na tworzenie spersonalizowanych segmentów, np. młodzi właściciele psów z miasta X.
• Dane zakupowe: segmentacja na podstawie historii zakupów pozwoli na identyfikację preferencji produktowych, np. klienci często kupujący karmę dla kotów.
• Dane dotyczące zwierząt: analiza danych o rasie, wieku i zdrowiu zwierząt pozwoli na dopasowanie oferty do konkretnych potrzeb, np. właściciele psów starszych zainteresowani suplementami diety dla zwierząt starszych.

Rekomendowane działania:

• Personalizowane rekomendacje produktowe: sklep może wysyłać spersonalizowane rekomendacje produktów, dopasowując ofertę do konkretnych potrzeb klientów.
• Kampanie sezonowe: promowanie produktów związanych z konkretnymi porami roku, np. kurtki dla psów na zimę, może przyciągnąć uwagę klientów i zwiększyć sprzedaż.
• Tworzenie społeczności: organizowanie wydarzeń społecznościowych, takich jak spacery ze zwierzętami czy konkursy fotograficzne, może zwiększyć zaangażowanie klientów i budować więź z marką.

Podsumowanie

Skuteczny marketing wymaga ciągłej analizy i adaptacji. Podstawą jest lepsze zrozumienie swojej grupy celowej, dostosowanie strategii marketingowej i maksymalizacja efektywności podjętych działań. Pamiętaj, że kluczem do sukcesu jest nie tylko zbieranie danych, ale przede wszystkim ich odpowiednia interpretacja i zastosowanie w praktyce.
Inwestując czas w analizę danych, zyskujesz przewagę konkurencyjną i możliwość ciągłego doskonalenia swoich działań marketingowych.

Jakie dane Ty wykorzystujesz przy analizie i planowaniu kolejnych działań dla swojej firmy czy marki? A może po prostu nie masz czasu zajmować się marketingiem swojej Firmy?
Napisz lub zadzwoń, reszta po naszej stronie 😉