Ваше введение в аналитику маркетинговых данных

Знаете ли вы, что лидеры высокопроизводительных компаний 57% больше шансов корректировать долгосрочные стратегии на основе данных и аналитики, чем их коллеги из компаний с низкими и средними показателями? Дело не только в цифрах; речь идет о понимании вашей аудитории и принятии решений, которые находят у них отклик. 

Ваши CRM, приложения SaaS, ERP-системы и другие цифровые активы содержат множество аналитических данных. Каждый клик, просмотр и взаимодействие рассказывают историю о вашей аудитории и содержат ценную информацию. Именно здесь в игру вступает аналитика маркетинговых данных. 

Что такое анализ маркетинговых данных и почему это важно? 

Проще говоря, «аналитика маркетинговых данных» — это процесс сбора, анализа и интерпретации данных, связанных с вашими маркетинговыми усилиями. Эти данные включают в себя все: от трафика веб-сайта и активности в социальных сетях до эффективности кампании по электронной почте.  

Почему это имеет значение?

Что ж, маркетинговая аналитика, основанная на данных, собранных из различных источников, играет решающую роль в оптимизации маркетинговых стратегий. Используя интеллектуальные инструменты и модели анализа данных, вы можете извлечь из этих данных полезную информацию.

Такой подход позволяет:

• принимать решения на основе данных.
• усовершенствовать стратегии таргетинга.
• эффективно распределять ресурсы.
• в конечном итоге повысить общее воздействие маркетинговых кампаний.  

Более того, маркетинговая аналитика также позволяет легко понять вашу аудиторию. Больше никакой стрельбы в темноте; вы будете знать, какие каналы дают наилучшие результаты, что позволит вам разумно распределять ресурсы и оптимизировать свой маркетинговый бюджет. 

Как использовать анализ данных для максимизации рентабельности инвестиций в маркетинг 

Вот как вы можете использовать анализ маркетинговых данных, чтобы максимизировать рентабельность инвестиций:  

Понимание поведения клиентов 

Аналитика маркетинговых данных позволяет глубже изучить поведение клиентов. Вы можете отслеживать взаимодействия с веб-сайтом, анализировать рейтинг кликов и понимать путь клиента. Эта информация помогает адаптировать сообщения и предложения в соответствии с предпочтениями клиентов.  

Например, вы можете увидеть, на что клиенты кликают больше всего (возможно, на определенную категорию продуктов) на вашем веб-сайте. Зная это, вы можете настроить свои сообщения и улучшить отображение сопутствующих товаров в соответствии с тем, что им нравится. Это повысит вовлеченность и удовлетворенность, оптимизируя конверсии.  

Персонализированные маркетинговые кампании 

Времена массового маркетинга дженериков прошли. С помощью аналитики вы можете создавать персонализированные кампании на основе демографических данных, предпочтений и прошлых взаимодействий клиентов. Такой подход улучшает качество обслуживания клиентов и значительно повышает шансы на конверсию.  

В розничной торговле аналитика может использовать демографические данные клиентов, их прошлые взаимодействия и предпочтения для разработки персонализированных кампаний. Вы можете отслеживать, к каким категориям клиенты проявили интерес, и демонстрировать в Интернете новые поступления в этих категориях. Эта стратегия расширяет их опыт и повышает шансы на конверсию. 

Вот один пример: Amazon использует Collaborative Filtering Engine (CFE), специализированное программное обеспечение для персонализированных рекомендаций, следуя принципам поведенческой аналитики и вклад в 35% годовых продаж в интернет-магазине Amazon. 

Прогнозная аналитика для планирования 

Предиктивная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих тенденций, помогая вам оставаться на шаг впереди и соответствующим образом планировать свои маркетинговые стратегии. Такая дальновидность позволяет эффективно распределять ресурсы, планировать запасы и заранее оптимизировать маркетинг. 

Опять же, Amazon находится на вершине своей аналитической игры. Компания недавно запатентовала передовую технологию прогнозирования заказов, что позволяет им заказывать желаемые продукты от имени клиентов до фактической покупки.

Это демонстрирует выдающийся прогресс их интеллектуального искусственного интеллекта в прогнозировании потребительских предпочтений. 

Оптимизация расходов на рекламу 

Аналитика маркетинговых данных дает вам четкое представление о том, какие каналы обеспечивают наибольшую вовлеченность и конверсию. Эта информация позволит вам оптимизировать расходы на рекламу, сосредоточив внимание на наиболее эффективных каналах.  

Например, хорошо работающая реклама в Instagram может не дать эквивалентных результатов на Facebook, что зависит от демографии аудитории и формата контента на каждой платформе. Надежный конвейер маркетинговой аналитики объединяет эти разнообразные данные, предоставляя ценную информацию для оптимизации таргетинга, адаптации контента и повышения эффективности рекламы. 

Мониторинг кампании в режиме реального времени 

В цифровом маркетинге мониторинг в реальном времени отслеживает эффективность кампании по мере ее реализации, позволяя вам быстро вносить коррективы, чтобы извлечь выгоду из того, что работает, и исправить то, что не работает. Мониторинг в режиме реального времени покажет, что конкретный вариант объявления вызывает высокий уровень вовлеченности, что позволит вам принять решение о выделении большего бюджета на этот конкретный элемент для немедленного эффекта.  

Используя эти стратегии, вы не просто соберете данные, но и превратите их в действенную информацию, которая повысит коэффициент конверсии. 

Важные показатели анализа маркетинговых данных 

Метрика	Описание	Пример
Стоимость привлечения клиентов (CAC)	Рассчитайте стоимость привлечения нового клиента.	800$ потрачено на маркетинг, привлечение 40 клиентов, CAC = 20$.
Скорость оттока	Измерьте скорость, с которой клиенты перестают вести бизнес.	Начните с 2500 клиентов, потеряйте 1250 за месяц, Churn Rate = 50%.
Скорость отказа от корзины	Отслеживайте количество клиентов, которые бросают свои онлайн-корзины покупок.	Из 1200 начатых продаж 840 были заброшены, Abandonment Rank = 70%.
Пожизненная ценность клиента (CLV)	Измерьте общую ценность, которую клиент, как ожидается, принесет в свои отношения.	Клиент покупает товары на сумму 120 долларов США 4 раза в год в течение 2 лет, CLV = 960 долларов США.
Упоминания о бренде	Отслеживайте частоту упоминаний бренда на различных платформах.	Подсчитайте упоминания в социальных сетях, новостных статьях и обзорах продуктов.
Доля впечатлений	Оцените эффективность бренда на канале по сравнению с его потенциальной аудиторией.	Для 4800 показов объявления из 10000 48 потенциальных показов доля показов = XNUMX%.
Удовлетворенность клиентов (CSAT)	Оценивайте среднюю удовлетворенность клиентов с помощью рейтингов.	240 из 1200 клиентов получили оценку 4 или 5, CSAT = 20%.
Оценка усилий клиентов (CES)	Оцените, сколько усилий клиенты прикладывают к взаимодействию.	480 ответов по сумме 2160, CES = 4.5.
Показатель отказов	Рассчитайте долю посетителей, которые покидают страницу без дальнейшего взаимодействия.	Уходят 720 из 1800 посетителей, показатель отказов = 40%.
Время, проведенное на сайте	Наблюдайте за продолжительностью посещений сайта, чтобы оценить вовлеченность.	Пользователи тратят в среднем 15 секунд, что указывает на необходимость оценки контента.
Рентабельность инвестиций (ROI)	Измерьте эффективность маркетинговой кампании, разделив прибыль на затраты.	Потрачено 1200 долларов, прибыль 600 долларов, рентабельность инвестиций = 50%.
Email Open Rate	Определите долю получателей, открывших электронное письмо.	3600 открылось из 6000, процент открытия писем = 60%.
Рейтинг кликов (CTR)	Оценивайте эффективность кампании по различным каналам.	24 клика из 1200 показов, CTR = 2%.
Стоимость за лида	Рассчитайте стоимость привлечения внимания потенциального клиента.	На приобретение 600 потенциальных клиентов потрачено 12 долларов США, стоимость за лид = 50 долларов США.
Коэффициент выкупа	Предоставьте представление о количестве клиентов, совершающих повторные покупки.	120 обратных покупок из 1200 клиентов, коэффициент выкупа = 10%.
Рентабельность расходов на рекламу (ROAS)	Рассчитайте доход, полученный от каждого доллара, потраченного на рекламу PPC.	Потрачено 1200 долларов США, доход 2400 долларов США, рентабельность инвестиций в рекламу = 2.0.

 

Несколько дополнительных показателей могут помочь вам определить производительность вашего веб-сайта, например:  

• Веб-трафик: Отслеживайте объем и источник посещений, чтобы оценить успех целевого маркетинга. 
• Мобильный трафик: Контролируйте количество пользователей, заходящих на сайт через мобильные устройства. 
• Поток экрана: Составьте график путешествия пользователя по веб-сайту, чтобы оптимизировать взаимодействие с пользователем. 
• Уникальные посетители: Измерьте количество людей, которые зашли на веб-сайт в течение определенного времени. 
• Реферальный трафик: Укажите источник трафика на сайт, чтобы оценить эффективность маркетинговой стратегии. 

Эти дополнительные показатели помогут вам понять, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом. В результате вы сможете улучшить сайт, улучшить пользовательский опыт и оценить эффективность своих маркетинговых стратегий. 

Заключительное слово  

Аналитика маркетинговых данных – это не роскошь; это необходимо для получения хороших результатов. Использование своевременной информации позволяет превратить ваши маркетинговые стратегии от догадок к точности. Но как собрать все эти данные о клиентах?

Вам необходимо сначала собрать необходимые данные о клиентах, прежде чем использовать их для анализа. Вы можете сделать это вручную с помощью кодирования или использовать специальные инструменты интеграции данных без кода.

Эти инструменты интеграции подключаются к вашей системе CRM, ERP и OLTP для извлечения данных о клиентах и ​​их консолидации в центральном хранилище. Эти инструменты также позволяют автоматизировать весь процесс сбора данных.

Узнайте больше об интеграции данных и о том, как AsteraАвтора Построитель конвейеров данных помогает компаниям легко объединять свои данные! Попробуйте наш инструмент ETL бесплатно с 14 дневная пробная версия!