بازاریابی داده محور چیست

در دنیای دائماً در حال تغییر امروز، کسب‌وکارها برای باقی‌ماندن در عرصه رقابت، ناچار به استفاده از داده‌ها در فرایندهای تولید، تجزیه‌وتحلیل و کمپین‌های بازاریابی خود هستند.
بازاریابی داده محور به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا از داده‌های مشتریان، برای ایجاد استراتژی‌های بازاریابی و فعالیت‌های تبلیغاتی استفاده کنند. استراتژی‌های بازاریابی مبتنی بر داده برای تجزیه‌وتحلیل بازارهای هدف، ایجاد روابط بهینه با مشتری و ایجاد دسترسی بیشتر برای او، مفید است. بنابراین، بینشی که از بازاریابی داده محور به دست می‌آید، هنگام ایجاد یک کمپین بازاریابی بسیار ارزشمند خواهد بود.
در یک نظرسنجی HubSpot در سال ۲۰۲۳.۳۶٪ از بازاریابان باور داشتند که استفاده از داده‌ها برای دستیابی به مخاطبان هدف و ایجاد درک درست در مشتریان، ضروری است. در این میان، ۳۲٪ آن‌ها معتقد بودند که سرمایه‌گذاری در داده‌ها، باعث افزایش بازگشت سرمایه (ROI) در بازاریابی می‌شود.

در این مقاله، به معرفی بازاریابی داده محور، تفاوت آن با بازاریابی سنتی و تأثیری که بر کسب‌وکار خواهد داشت، می‌پردازیم. همچنین مزایا و چالش‌های آن را بیان کرده، استراتژی بازاریابی داده محور و روش‌های پیاده‌سازی آن را تحلیل کرده و در نهایت، نمونه‌هایی از بازاریابی داده محور را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

بازاریابی داده محور چیست؟

بازاریابی داده محور، رویکردی برای بهینه‌سازی ارتباطات برند، بر اساس اطلاعات مشتری است. بازاریاب‌های داده‌محور، از داده‌های مشتری برای پیش‌بینی نیازها، خواسته‌ها و رفتارهای آینده آن‌ها استفاده می‌کنند. چنین بینشی به توسعه استراتژی‌های بازاریابی برای رسیدن به بالاترین بازگشت سرمایه (ROI) کمک می‌کند.
موسسه گارتنر، تعریف بازاریابی داده محور را به این شکل ارائه داده است: «بازاریابی داده محور، فرایند استفاده از داده‌های به دست آمده از تعامل با مشتری و اشخاص ثالث، برای رسیدن به بینش در مورد انگیزه‌ها، ترجیحات و رفتارهای مشتری است. بینش‌های مبتنی بر داده، سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا تجربه مشتری را بهبود داده و آن شخصی‌سازی کنند».
بازاریابی داده محور از داده‌ها در تمامی تصمیم‌های بازاریابی، از شناسایی مخاطب تا اجرای کمپین‌های تبلیغاتی استفاده می‌کند. درواقع با قراردادن داده‌های مشتری در مرکز توجه، این اطمینان را حاصل می‌کند که تمام تلاش‌های بازاریابی یک کسب‌وکار، در راستای علایق و رفتارهای مشتری است.
بازاریابی مبتنی بر داده، توسط چندین اصل کلیدی هدایت می‌شود. این اصول تضمین می‌کنند که کسب‌وکارها می‌توانند به‌طور موثر، از داده‌ها برای تدوین استراتژی‌های بازاریابی خود و دستیابی به نتایج دلخواه، استفاده کنند.

اصول بازاریابی داده محور عبارت‌اند از:

• جمع‌آوری داده‌ها: جمع‌آوری داده‌های مرتبط از منابع مختلف؛ از جمله تعامل با مشتری، تحقیقات بازار و ابزارهای تحلیلی،
• تجزیه‌و تحلیل داده‌ها: استفاده از روش‌های آماری و تکنیک‌های تجسم داده برای کشف بینش‌ها و الگوهای موجود در داده‌های جمع‌آوری شده،
• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: تدوین استراتژی‌ها و تاکتیک‌های بازاریابی، بر اساس شواهد مبتنی بر داده‌ها به جای فرضیات یا شهود،
• بهینه‌سازی مستمر: نظارت و تجزیه‌وتحلیل منظم عملکرد کمپین، برای شناسایی زمینه‌های بهبود و انجام تغییرات لازم،
• مشتری محوری: قرار دادن مشتری در مرکز تلاش‌های بازاریابی با درک نیازها، ترجیحات و رفتارهای او.

تفاوت بازاریابی داده محور با بازاریابی سنتی

برای درک تفاوت میان بازاریابی کلاسیک و داده‌محور، باید به فرض اصلی بازاریابی مراجعه کرد. در ساده‌ترین شکل، بازاریابی همواره بر سه هدف متمرکز بوده است: اول، به‌دست‌آوردن درک عمیقی از مخاطب هدف؛ دوم، کشف نیازها و خواسته‌های مشتریان و سپس، استفاده از این بینش برای ارائه آن چیزی که مشتریان به دنبال خرید آن هستند.
بازاریابی قدیمی را می‌توان هر فعالیت بازاریابی دانست که به شکل آنلاین انجام نمی‌شود. این بدان معناست که محدودیت‌های قابل‌توجهی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها برای بازاریاب‌ها وجود دارد.
در بازاریابی سنتی، برای رسیدن به اهداف بازاریابی، از مطالعات بازار موجود در آن زمان و فرضیات آن‌ها در مورد مخاطب هدف استفاده می‌شد. بنابراین بازاریابان سنتی اغلب باید هنگام تصمیم‌گیری، به تجربیات گذشته اعتماد می‌کردند و به همین دلیل، این رویکرد اغلب با آزمون‌وخطا همراه بود. همین موضوع باعث می‌شد تا سازمان‌ها برای رسیدن به اهداف خود، مجبور به پیاده‌سازی استراتژی‌های بازاریابی مختلفی باشند که آن را به فرایندی پرهزینه برای کسب‌وکار تبدیل می‌کرد.
در مقابل، بازاریابی مبتنی بر داده با استفاده از فناوری‌های دیجیتال و تحلیل داده‌های مشتریان هدف، به بازاریاب‌ها اجازه می‌دهد تا در زمان مناسب و با بهترین پیشنهاد، با مشتریان ارتباط برقرار کنند. بنابراین بازاریابی داده محور با جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها در مقیاس بزرگ، نظارت در لحظه بر داده‌ها و استفاده از اتوماسیون‌های مبتنی بر داده، به کاهش هزینه‌های بازاریابی، افزایش کارایی و بهبود نتایج کمک می‌کند. برندها همچنین با استفاده از داده‌ها می‌توانند استراتژی‌های بازاریابی خود را به شکل در لحظه ارزیابی کرده و آن‌ها را بهبود بخشند.
برای مثال، بازاریاب‌های سنتی نمی‌توانند به شکل دقیق، اطلاعات جمعیت‌شناختی افرادی که به تبلیغات رادیویی آن‌ها گوش داده‌اند و اثربخشی آن تبلیغات را تعیین کنند. اما بازاریاب‌های دیجیتال می‌توانند به‌راحتی، به اطلاعات جمعیت‌شناختی افرادی که تبلیغات آنلاین آن‌ها را مشاهده می‌کنند، دسترسی داشته و کمپین‌های بازاریابی خود را بر اساس معیارهای عملکرد، مانند تعداد فروش ایجاد شده، بهبود بخشند.

مزایای بازاریابی داده محور

بازاریابی داده محور می‌تواند برای دستیابی به جایگاه‌های خاص در بازار، ایجاد ارتباط بهینه با مشتری و افزایش فروش بسیار سودمند واقع شود. از مهم‌ترین مزایای بازاریابی مبتنی بر داده، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

شناسایی هرچه بهتر مخاطبان هدف

بازاریابی مبتنی بر داده، با جمع‌آوری اطلاعات مشتریان، بهبازاریاب‌ها کمک می‌کند تا درک عمیقی از مخاطبان هدف خود به دست آورند و رفتار آنها را بهتر پیش‌بینی کنند. این موضوع به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا کمپین‌های بازاریابی خود را به شکلی طراحی کنند که تضمین‌کننده رسیدن پیام‌های مناسب، در زمان مناسب، به مشتریان مناسب باشند.

ایجاد تجربه مشتری شخصی‌سازی شده

بازاریابی مبتنی بر داده با تحلیل اطلاعات مشتریان، به تیم‌های فروش و بازاریابی کمک می‌کند تا تجربیات مشتریان خود را هنگام مشاهده پیشنهادها و خرید، شخصی‌سازی کنند. شخصی‌سازی تجربیات مشتریان نشان می‌دهد که کسب‌وکار شما برای آن‌ها ارزش قائل است. همچنین با ایجاد تجربه خرید شخصی‌سازی شده برای مشتری، به احتمال زیاد وفاداری آنها را در درازمدت حفظ خواهید کرد.

یک مطالعه جهانی نشان داده است که 74 درصد از مشتریان، با دیدن محتوای عمومی از برندها، نسبت به آن احساس ناامیدی می‌کنند. همچنین 79٪ از آنها تنها پیشنهاداتی را در نظر می گیرند که برای آنها شخصی‌سازی شده باشند. بنابراین کسب‌وکارها برای جذب مشتریان، باید بر شخصی‌سازی تجربه کاربر تمرکز کنند.

ایجاد ارتباط با مشتریان

استفاده از داده‌ها برای توسعه استراتژی‌های شخصی‌سازی شده، به سازمان‌ها در ایجاد اعتماد، شهرت مثبت در بازار و تقویت ارتباط میان برند و بازارهای هدف کمک می‌کند. درواقع زمانی که یک کسب‌وکار مخاطبان هدف خود و چالش‌های آنها را می‌شناسد، می‌تواند با ارائه بهترین پیشنهادها به مشتریان، در غلبه بر چالش‌ها به آنها کمک کرده و به‌این‌ترتیب، روابط پایداری را ایجاد و حفظ کند.

همچنین ایجاد روابط مثبت با مشتریان، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا پیشنهادهای خود را بهبود بخشند، در محصولات خود نوآوری ایجاد کنند و به بهترین شکل، نیازهای منحصربه‌فرد بازار را برآورده سازند.

افزایش دسترسی به بازار

تحلیل داده‌های مشتری، در افزایش دسترسی به بازار و توانایی نفوذ به بازارهای متنوع، به تیم بازاریابی کمک می‌کند. سازمان‌ها با تحلیل دقیق اطلاعات جمعیت‌شناختی مشتریان، می‌توانند رویکردهای مؤثرتری را برای ورود به بازارهای جدید و رسیدن به مشتریان بیشتر، ایجاد کنند.

شناسایی بهترین کانال‌های تبلیغاتی

تحلیل داده‌های بازاریابی نه‌تنها می‌تواند ترجیحات مخاطب هدف را آشکار کند، بلکه می‌تواند در شناسایی بهترین کانال‌ها برای جذب مخاطب در حال و آینده نیز به کسب‌وکارها کمک کند. چنین بینشی به بازاریاب‌ها کمک می‌کند تا پیام تبلیغاتی خود را در جایی قرار دهند که مخاطب هدف آن را مشاهده کرده و بهترین ارتباط را با آن برقرار می‌کند.  

اندازه‌گیری شاخص‌های کلیدی عملکرد

ازآنجاکه بازاریابی مبتنی بر داده با اطلاعات کمی کار می‌کند، به تیم‌های بازاریابی در اندازه‌گیری شاخص‌های کلیدی عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی کمک می‌کند. نرخ بازده سرمایه‌گذاری‌های بازاریابی (ROI)، نرخ تبدیل و ارزش طول عمر مشتری، از شاخص‌هایی هستند که بازاریابی داده‌ محور، به محاسبه آنها کمک می‌کنند. توانایی ردیابی KPIهای بازاریابی، برای تیم‌های فروش و خدمات مشتری نیز مفید است زیرا این افراد می‌توانند از داده‌های آن، برای پیاده‌سازی تکنیک‌های فروش، روش‌های جدید ارائه خدمات مشتریان و  بهبود فرایندهای پشتیبانی که منجر به فروش و درآمد بیشتر می‌شود، استفاده کنند.

چالش‌های بازاریابی داده محور

با وجود تمام مزایایی که بازاریابی مبتنی بر داده برای کسب‌وکارها به همراه دارند، آمارها نشان می‌دهند ۸۱ درصد از بازاریابان اجرای یک استراتژی مبتنی بر داده را بسیار پیچیده می‌دانند و این چیزی است که پیاده‌سازی آن را بسیار چالش برانگیز می‌کند. از مهم‌ترین موانع بازاریابی داده محور می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. جمع‌آوری داده‌ها: متأسفانه امروزه بسیاری از بازاریاب‌ها احساس می‌کنند در حجم زیادی از داده‌های مشتری غرق شده‌اند. بسیاری از آن‌ها نمی‌دانند که داده‌ها را از کجا پیدا کنند و برخی خود را در مواجهه با انبوه اطلاعات موجود، فلج می‌بینند. این موضوع باعث ایجاد ترس در آن‌ها برای برنامه‌ریزی کمپین‌های مبتنی بر داده می‌شود. سیستم‌های CRM، تجزیه‌وتحلیل اطلاعات وب‌سایت، ابزارهای گزارش‌گیری از تبلیغات، سیستم ERP سازمانی، انواع نرم‌افزارهای رسانه‌های اجتماعی و ابزارهای مختلف دیگر می‌توانند بینشی در مورد مشتری و تعامل با او ارائه دهند. درواقع داشتن منابع داده متعدد، باعث ایجاد چالش برای کسب‌وکارهاست که نرم‌ افزار BI همکاران سیستم در چنین مواردی، می‌تواند به یکپارچه‌سازی داده‌ها و ایجاد شفافیت در آن‌ها کمک کند.
2. به‌روز نگه‌داشتن داده‌ها: برای استفاده هرچه بهتر از بازاریابی داده محور، داده‌ها باید تاحدامکان جدید و به‌روز باشند. حجم زیاد داده‌ها در دنیای امروز باعث می‌شود تا به‌روزرسانی منظم آن‌ها به شکل دستی، کاری دشوار و بعضاً غیرممکن باشد. کسب‌وکارها با استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری می‌توانند با ایجاد یک داشبورد بازاریابی، همه منابع داده خود در یک مکان، به یکدیگر متصل کنند و به شکل در لحظه، به جمع‌آوری اطلاعات به‌روز بپردازند.
3. نیاز به انبار داده واحد برای تجزیه‌وتحلیل دیتا: آمارها نشان می‌دهند تنها ۸ درصد از سازمان‌ها، تمامی داده‌های خود را در یک مکان (انبار داده) ذخیره می‌کنند و مابقی، آن‌ها را میان مکان ها، تیم‌ها و بخش‌های مختلف توزیع می‌کنند. اما این همه چیز نیست! داده‌های پراکنده باعث می‌شود سازمان‌ها نتوانند یک دیدگاه مشتری واحد ارائه دهند. بنابراین استفاده از انبارهای داده مختلف، توانایی تیم بازاریابی را در درک مخاطبان و ایجاد بینشی کامل از عملکرد کمپین‌های تبلیغاتی محدود می‌کند.

ابزارها و پلتفرم‌های بازاریابی داده محور

بازاریابی داده محور، فرایند جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها در راستای بهبود تصمیمات بازاریابی و شخصی‌سازی تجربه مشتری است. این داده‌ها اغلب حول اطلاعات جمعیت‌شناختی و رفتارهای مصرف‌کننده می‌چرخند و بازاریابان را قادر می‌سازد تا به افراد مناسب، در مکان مناسب و در زمان مناسب دسترسی پیدا کنند.

برخی از رایج‌ترین منابع داده بازاریابی در سازمان عبارت‌اند از:

• پلتفرم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مانند Salesforce
• ابزارهای تحقیق مخاطب، مانند One2Target
• ابزارهای تحقیقات بازار، مانند Market Explorer
• ابزارهای هوش رقابتی، مانند تجزیه‌وتحلیل ترافیک
• ابزارهای تجزیه‌وتحلیل وب‌سایت، مانند Google Analytics
• پلتفرم‌های بازاریابی ایمیلی، مانند Mailchimp
• پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی مانند اینستاگرام
• و…
  بااین‌حال، برای بسیاری از بازاریاب‌ها، همچنان چالش دسترسی به اطلاعات موردنیاز وجود دارد و اینجاست که ابزارهای بازاریابی مبتنی بر داده مختلف، وارد می‌شوند. در ادامه برخی از رایج‌ترین ابزارهایی که بازاریابان را در تحلیل داده یاری می‌کنند، معرفی شده است.

1. گوگل آنالیتیکس: گوگل آنالیتیکس ابزاری پیشرو برای ردیابی و دریافت گزارش از رفتار کاربران یک وب‌سایت است. این ابزار به کسب‌وکارها امکان می‌دهد ترافیک وب‌سایت، نرخ پرش، میزان بازدید از هر صفحه، اطلاعات جمعیت‌شناختی مشتری را بهتر درک کرده و گزارش‌هایی از نرخ تبدیل یا شیوه رفتار مشتری را دریافت کنند.
   Google Analytics همچنین به حساب Google Ads متصل می‌شود تا عملکرد تبلیغات بازاریابی را ردیابی و گزارش دهد.
2. HubSpot Marketing Hub: Marketing Hub ابزاری دیگر برای کسب‌وکارهایی است که به دنبال بازاریابی مبتنی بر داده هستند. این ابزار به Hubspot CRM متصل می‌شود تا بتواند داده‌های مشتری را در یک مکان ردیابی، تجزیه‌وتحلیل و استقرار دهد.
   بازاریاب‌ها با استفاده از Marketing Hub می‌توانند محتوای بهینه‌سازی شده ایجاد کنند، کمپین‌های ایمیل دسته‌بندی‌شده را راه‌اندازی کنند، تجزیه‌وتحلیل سفر مشتری را انجام دهند، بر فعالیت رسانه‌های اجتماعی نظارت داشته و کمپین‌های تبلیغاتی را با هدف مشخص اجرا کنند.
3. Buzzsumo: Buzzsumo به سازمان‌ها کمک می‌کند محتوای وب‌سایت خود را بهینه کنند، عملکرد برند در فضای دیجیتال را دنبال کرده و رقبای خود را بهتر درک کنند. با درنظرگرفتن اطلاعات مشتری، از این ابزار می‌توان برای تحقیق در مورد کلمات کلیدی پیشرو، شناسایی انواع محتوا و روندهای مؤثر در استراتژی محتوایی استفاده کرد.
4. Power BI: Power BI، یک سرویس تجزیه‌وتحلیل مایکروسافت است که نقش مهمی در بازاریابی مبتنی بر داده ایفا می‌کند. این ابزار با تبدیل داده‌های خام به داشبوردهای جذاب و تعاملی، بینش ارزشمندی را در مورد رفتار مشتری، روند بازار و عملکرد کمپین به بازاریاب‌ها ارائه می‌دهد. این بینش‌ها به سازمان قدرت می‌دهد تا تصمیمات مبتنی بر داده اتخاذ کند، استراتژی‌های بازاریابی را بهینه کرده و منابع را به‌طور مؤثرتری تخصیص دهند.
5. نرم‌افزار هوش تجاری همکاران سیستم: راهکار BI همکاران سیستم ابزاری است که با استفاده از آن می‌¬توان انبوه داده¬‌های خام را به دانش تصمیم‌ساز تبدیل و در نتیجه، دست¬یابی به اهداف استراتژیک سازمان را تسهیل کرد. این ابزار با جمع¬‌آوری، تحلیل، تبدیل و تفسیر داده¬‌ها و تبدیل آن به اطلاعات قابل درک و اعتماد، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا با تصمیم‌¬گیری¬‌های استراتژیک و هوشمندانه، حضور موثرتری در بازار داشته باشند. در این راهکار داشبوردهای تحلیلی مختلف، به شکل پیش‌فرض قابل استفاده هستند که با کمک آن¬ها می‌¬توان دید جامعی نسبت به فرایندهای سازمان کسب کرد.

تأثیر بازاریابی داده محور بر عملکرد کسب‌وکار

همان‌طور که تا اینجا اشاره شد، بازاریابی داده محور با جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات مشتریان، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا اقدامات مؤثرتری در بازاریابی انجام داده و در نهایت فروش و سودآوری خود را افزایش دهند. تحقیقات فوربس نشان می‌دهد که بازدهی تمرکز بر داده‌ها برای کسب‌وکارها بسیار زیاد است و باعث ایجاد وفاداری بیشتر در مشتریان، افزایش رضایت آن‌ها و به‌دست‌آوردن مشتریان جدید بیشتر می‌شود. همچنین تحقیقات ZoomInfo نشان می‌دهد، ۷۸ درصد از سازمان‌ها اعتقاد دارند که بازاریابی مبتنی بر داده، نرخ تبدیل سرنخ و جذب مشتری را افزایش می‌دهد.
بازاریابی داده محور، در حوزه‌های زیر می‌تواند به بهبود عملکرد یک کسب‌وکار کمک کند:

1. بخش‌بندی بازار و مخاطبان هدف: همه مخاطبان هدف یک سازمان با یکدیگر برابر نیستند و نباید با آن‌ها یکسان رفتار کرد. درواقع گروه‌های مشتریان مختلفی در میان مخاطبان هدف یک کسب‌وکار وجود دارند که برای ارتباط هرچه بهتر با آن‌ها، باید دسته‌بندی‌های مختلفی برای هر یک تعریف کرد. این تقسیم‌بندی به بازاریاب‌ها کمک می‌کند تا با ایجاد پیام‌های هدفمند و شخصی‌شده، در زمان مناسب، به افراد مناسب دسترسی پیدا کنند. برای مثال، اگر یک فروشگاه پوشاک مردانه و زنانه می‌فروشد، برای دسترسی به هر مخاطب زن و مرد، به پیام‌های بازاریابی متفاوتی نیاز دارد.
   مخاطبان را می‌توان به شیوه‌های مختلف، تقسیم‌بندی کرد؛ براساس ویژگی‌های جمعیت‌شناختی مانند جنسیت، سن، و مکان؛ ترجیحات و نیازمندی‌ها و حتی بر اساس مراحل مختلف سفر خرید.
   بازاریابی مبتنی بر داده به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مخاطبان خود را به طور دقیق و حتی خودکار، تقسیم‌بندی کنند؛ به‌ویژه در بازاریابی ایمیلی، بازاریابی رسانه‌های اجتماعی و هدف‌گذاری مجدد.
2. هدف‌گذاری مجدد تبلیغات: کسب‌وکارها می‌توانند از تحلیل اطلاعات مشتری، برای درک مؤثرترین روش‌های تبلیغاتی در هر بخش بازار، استفاده کنند. هدف‌گذاری مجدد تبلیغات همچنین می‌تواند به کاهش هزینه‌ها و افزایش دسترسی به بازار کمک کند.
3. بهینه‌سازی محتوای تبلیغاتی: بازاریاب‌ها می‌توانند از داده‌های مشتری، برای تصمیم‌گیری بهتر در مورد محتوای تبلیغاتی و شیوه ارائه آن استفاده کنند. درواقع محتوای وب‌سایت یک کسب‌وکار، وبلاگ، رسانه‌های اجتماعی، تبلیغات و … باید با درنظرگرفتن مشتریان ایجاد شوند. بدون وجود داده‌های مشتری، فرایند تولید محتوای سازمان، تیری در تاریکی خواهد بود!
   بنابراین داده‌های مشتری بینشی در مورد سؤالات مشتریان، چالش‌های آن‌ها، کنجکاوی‌ها و خواسته‌های او ارائه می‌دهد و بازاریابی داده محور این امکان را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند تا با تولید محتوای متناسب با نیاز مشتری، به مخاطبان خود خدمت کند.
4. همسو کردن تیم‌های بازاریابی: داده‌های مشتری تنها برای بازاریابی مورد استفاده قرار نمی‌گیرند بلکه می‌توان در فرایندهای فروش و پشتیبانی نیز از آن‌ها استفاده کرد. انطباق داده‌های مشتریان به کسب‌وکار این امکان را می‌دهد که این تیم‌ها را با یکدیگر یکپارچه کرده و این اطمینان حاصل شود که تلاش‌ها و استراتژی‌های آن‌ها همسو هستند.
   زمانی که تیم‌های بازاریابی، فروش و خدمات مشتری همسو شوند، کسب‌وکارها می‌توانند پروفایل‌های مشتری یکسانی را برای همه تیم‌ها ایجاد کنند تا هنگام برنامه‌ریزی استراتژی‌های تبلیغاتی و فروش و ارتقای تجربه مشتری بتوانند به آن‌ها مراجعه کنند.
   یکی از راه‌های انجام این کار، استفاده از پلتفرم داده‌های مشتری (CDP) است. یک CDP داده‌های مشتری را جمع‌آوری کرده و پروفایل‌های مشتری فردی را ایجاد کند که می‌تواند در سراسر سازمان شما استفاده شود. این موضوع به تیم‌های یک کسب‌وکار کمک می‌کند تا از کار با اطلاعات محرمانه مشتری اجتناب کنند. با متمرکزکردن تلاش‌های تیم‌ها حول یک CDP، می‌توان این اطمینان را حاصل کرد که کل سازمان، با داده‌های یکسانی کار می‌کند و یک تجربه کاربری منسجم را ارائه می‌دهد.
5. طراحی استراتژی: کسب‌وکارها می‌توانند از تحلیل داده‌های مشتری، برای انتخاب استراتژی‌های بازاریابی خود استفاده کنند تا بتوانند به بهترین نحو، به مخاطبان هدف دسترسی داشته باشند.

مثال‌های عملی از بازاریابی داده محور

همان‌طور که در این مقاله به آن اشاره شد، بازاریاب‌ها با استفاده از داده‌های مناسب، می‌توانند تقریباً به هر چیزی که می‌خواهند، برسند. آن‌ها می‌توانند:
• داده‌های مشتریان را برای پیش‌بینی رفتارهای آن‌ها ارزیابی کنند،
• الگوهای خرید را شناسایی کنند،
• علایق را پیش‌بینی کنند،
• روندهای نوظهور و… را تشخیص دهند.
بازاریابان همچنین می‌توانند نظرسنجی‌ها و آزمایش‌های خود را برای به‌دست‌آوردن داده‌های مفید انجام دهند. در ادامه چند مثال از نحوه استفاده از بازاریابی داده محور برای کسب‌وکارها معرفی شده است.

مثال ۱: شخصی‌سازی تجربه مشتری
فروشگاهی که به فروش لوازم موردنیاز برای نگهداری از حیوانات خانگی می‌پردازد، می‌تواند از دو پیام بازاریابی مختلف برای دسترسی به صاحبان حیوانات مانند گربه و سگ استفاده کند. به طور مشابه، اگر این فروشگاه دارای شعبه‌های متعدد است، تکنیک‌های بازاریابی مبتنی بر مکان کمک می‌کند تا برای شهرها یا مناطق مختلف، پیام‌های متفاوتی آماده و ارسال شود.

مثال ۲: تبلیغات هدفمند
اگر شخصی محصولات خاصی را در یک وب‌سایت مشاهده می‌کند، داده‌های مشتری به کسب‌وکار این امکان را می‌دهد تا با شناسایی سبدهای خرید رها شده، از طریق استراتژی‌هایی مانند بازاریابی ایمیلی، پیامک و… آن محصولات را دوباره به آن مشتریان معرفی و یادآوری کنند.

مثال ۳: ساخت استراتژی
فرض کنید کسب‌وکاری پس از جمع‌آوری داده‌های مشتریان خود، متوجه می‌شود که اکثر مشتریان خریدهای خود را از طریق تلفن همراه انجام می‌دهند. این سازمان می‌تواند این اطلاعات را، برای طراحی استراتژی‌های بازاریابی مبتنی بر تلفن همراه مانند تبلیغات پولی در اپلیکیشن‌های محبوبی که مشتریان از آن‌ها استفاده می‌کنند، به کار گیرد. به‌این‌ترتیب، داده‌های بازاریابی به ابزار مهمی برای ایجاد استراتژی‌های مرتبط با مخاطبان تبدیل می‌شوند.

مثال ۴: بهبود عملکرد تبلیغات
فرض کنید یک کسب‌وکار، کمپین تبلیغاتی موفقی را در یکی از بازارهای هدف خود اجرا می‌کند، اما همچنان به دنبال بهبود شاخص‌های ارزیابی کمپین خود است. با استفاده از داده‌های جمعیت‌شناختی جمع‌آوری شده درمورد مشتریان، می‌توان عادات خرج‌کردن مخاطبان هدف را کشف کرده و با بهبود تبلیغات برای هدف قراردادن مشتریان حساس به قیمت، نرخ تبدیل‌ها را افزایش داد.

چگونگی ایجاد استراتژی بازاریابی داده محور

امروزه، بازاریابی شخصی فراتر از ارسال یک ایمیل یا پیامک با نام کوچک مشتریان است. درواقع این موضوع، بیشتر در مورد ارائه پیام مناسب، در رسانه مناسب و در زمان مناسب است که بازاریابی مبتنی بر داده، کلید اصلی آن است.
ایجاد یک استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده، موضوعی گسترده است که نمی‌توان برای آن دستورالعمل مشخصی درنظر گرفت. بااین‌وجود، می‌توان گام‌های مشخصی را برای تدوین یک استراتژی مبتنی بر داده تعیین کرد که در ادامه، این گام‌ها معرفی شده‌اند.
مرحله ۱. تنظیم اهداف برای داده‌ها
پیش از هرگونه عجله برای جمع‌آوری داده‌ها، باید در مورد این موضوع تصمیم گرفت که چه داده‌هایی به کسب‌وکار کمک می‌کند. درواقع باید یک هدف واضح برای داده‌ها مشخص شود؛ زیرا اهداف، گام‌های بعدی را تعیین خواهند کرد و با استفاده از آن‌ها مشخص می‌شود که چه اطلاعاتی، از کجا باید تهیه شود و همچنین، باید به دنبال چه بینش‌هایی بود.
مرحله ۲. جمع‌آوری داده‌ها
پس از تعیین اهداف، باید مشخص کرد که برای رسیدن به استراتژی موردنظر، چه اطلاعاتی باید جمع‌آوری شود. در ادامه، شیوه دسترسی به این داده‌ها نیز باید مشخص شود.
مرحله ۳. جمع‌آوری و سازماندهی داده‌ها
این مرحله شامل دو اقدام مختلف است. اول، تصمیم‌گیری در مورد پلتفرم داده برای سازماندهی اطلاعات و دیگری، استفاده از آن برای جمع‌آوری منابع داده.
مرحله ۴. ایجاد تیم یا قابلیت‌های داخلی/خارجی
بسته به اهداف کسب‌وکار، ممکن است لازم باشد تیمی داخلی/خارجی ایجاد شود تا به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و اقدام بر مبنای آن‌ها کمک کند.
مرحله ۶. اندازه‌گیری و بررسی پیشرفت
در نهایت، باید فرایندی برای نظارت بر عملکرد کمپین بازاریابی، طراحی شود. این مرحله به بازاریاب‌ها کمک می‌کند تا اقدامات خود را بهتر تجزیه‌وتحلیل کنند و بتوانند پیشرفت ایجاد شده را به ذی‌نفعان گزارش دهند.

ترندهای بازاریابی داده محور

بازاریابی داده محور یکی از شیوه‌های نوین بازاریابی در دنیای امروز است. اما همچنان که تکنولوژی تکامل پیدا می‌کند، روندهای بازاریابی مبتنی بر داده نیز به‌مرور تغییر پیدا خواهند کرد. برخی از روندهای قابل‌توجه پیش رو برای این حوزه عبارت‌اند از:

• هوش مصنوعی (AI): پیش‌بینی می‌شود که در آینده نزدیک، هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در راستای تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ، پیش‌بینی رفتار مشتری و خودکارسازی وظایف بازاریابی مورد استفاده قرار گیرد.
• تجزیه‌وتحلیل در لحظه داده‌ها: بازاریاب‌ها می‌توانند با استفاده از ابزارهای قدرتمند و قدرت پردازش آن‌ها، داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه‌وتحلیل کنند. این موضوع، امکان تنظیم سریع کمپین‌های بازاریابی را بر اساس دریافت بازخورد فوری، فراهم می‌کند.
• بازاریابی چندکاناله (Omni-channel): یکپارچه‌سازی داده‌ها از کانال‌های مختلف، دیدی جامع از سفر مشتری ارائه می‌دهد و استراتژی‌های بازاریابی منسجم‌تری را ممکن می‌سازد. مصرف‌کنندگان امروزی در چندین دستگاه و پلتفرم در حال مرور و خرید هستند. بازاریابی چندکاناله به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که مشتریان را در دستگاه‌های مختلف، به طور دقیق شناسایی کنند و یک تجربه چندکاناله فوق‌العاده را به آن‌ها ارائه دهند. این موضوع نه‌تنها در زمان و منابع سازمان صرفه‌جویی می‌کند، بلکه تجربه مشتری را بهبود داده و به مخاطبان می‌گوید که به رفتارها و نیازهای آن‌ها توجه می‌شود.
• حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: با افزایش نگرانی‌ها در مورد حفظ حریم خصوصی داده‌ها، بازاریاب‌ها باید قوانینی مانند GDPR را دنبال کرده و درعین‌حال، از داده‌ها به طور مؤثر استفاده کنند.

نتیجه‌گیری

همانطور که در این مقاله اشاره شد، بازاریابی داده محور، یک رویکرد استراتژیک است که از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای بهبود تصمیم‌های بازاریابی استفاده می‌کند. افزایش رو به رشد حجم و پیچیدگی داده‌ها در سال‌های اخیر، اهمیت بازاریابی مبتنی بر داده در آینده را بیشتر خواهد کرد.
با استفاده از قدرت داده‌ها، کسب‌وکارها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی را در مورد رفتار مشتری، روندهای بازار و اثربخشی کمپین‌های بازاریابی خود به‌دست آورند. این رویکرد مبتنی بر داده، بازاریاب‌ها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند، پیام‌های خود را شخصی‌سازی کنند و در نهایت نتایج بهتری را ارائه کنند.

منابع
https://www.indeed.com/career-advice/career-development/data-driven-marketing
https://blog.hubspot.com/agency/data-driven-marketing
https://www.adverity.com/data-driven-marketing
https://www.semrush.com/blog/data-driven-marketing/
https://www.marketingevolution.com/marketing-essentials/data-driven-marketing