スタートアップが成長を促進するためにデータドリブン マーケティングを実装する方法
公開: 2021-05-09ほとんどのブランドは、顧客との最初のやり取りの際に、登録フォームまたはサブスクリプション フォームを通じて顧客データを直接要求することで、顧客データを収集します。
ウェブサイトには現在、訪問者がサイトを離れてウェブ上の他のものを閲覧している場合でも、ブランドが訪問者の閲覧履歴を追跡できるようにする Cookie が装備されています。
メール追跡により、ブランドは、受信者がメールを開封した場所、開封されたデバイスを知ることができます。 アプリにも同様の追跡機能があります。
私たちは、テクノロジーがほぼすべての分野で多様化する時代に生きています。 このテクノロジーは、この分野に関する貴重な洞察を生み出すことができるデータを生成し、企業が成長と発展を促進するためのロードマップを形成するのに役立ちます。 データ分析は、マーケターが雇用状況からコンテンツ消費習慣まで、正確な顧客インサイトを得るのに役立ちます。
マーケティング担当者は、大量のデータを収集することで、顧客の傾向とパターンを調査し、それを中心に成功するキャンペーンを構築し、データ駆動型のマーケティングに取り組みます。 データドリブン マーケティングとは、顧客情報を使用して、最適でターゲットを絞ったメディア購入とクリエイティブなメッセージを伝える戦略です。 いつ、どこで、どのようなメッセージが表示されるかなどの質問に対する回答を取得し、それらの回答を実行可能なものにします。
データの使用と有効化により、メディアとクリエイティブの戦略が大幅に最適化されます。 この人を第一に考えた戦略は、よりパーソナライズされており、今日の市場でかなりの ROI を推進しています。
ブランドがデータ分析を取得する方法:
常時接続とモノのインターネットのこの時代では、消費者データは企業やブランドによって 24 時間体制で収集されています。 今日のコンピューターは、ユーザーの声を識別し、顔を認識し、Cookie 技術を使用してインターネットの閲覧履歴を追跡し、GPS を使用してユーザーの位置を特定し、デジタル トランザクションの支払いを記録することができます。 この情報は、ブランドが正確な消費者プロファイルを構築し、消費者の好みや支出行動を予測するのに役立ちます。 ブランドがこのデータを収集する方法:
- ほとんどのブランドは、顧客との最初のやり取りの際に、登録フォームまたはサブスクリプション フォームを通じて顧客データを直接要求することで、顧客データを収集します。 名前、年齢、性別、電子メール アドレスなどの基本的な情報は、これらのフォームを通じて収集されます。
- ウェブサイト Cookie を介して: 現在、ほとんどのウェブサイトには、ブランドが訪問者の閲覧履歴を追跡できるようにする Cookie が装備されています。
- メール追跡とアプリ: メール追跡により、ブランドは、受信者がメールを開封したこと、どこで、どのデバイスで開封したかを知ることができます。 アプリにも同様の追跡機能があります。
消費者の行動を予測して売り上げを伸ばす
消費者の行動を利用することは、売上を増やし、顧客維持を改善するために不可欠です。 データ分析は、あなたのウェブサイトをクリックした人の数を示し、彼らが戻ってくるかどうかを予測します. 企業はこれを使用して顧客価値を計算し、積極的な維持アプローチを採用して顧客を維持できます。
このモデルは、Zara によって成功裏に実装されました。 同社は、顧客調査と RFID タグを通じて売上を追跡、分析、計算し、世論に関するフィードバックを得ています。 これに基づいて、Zara はより優れた在庫管理、デザイン、流通を可能にしました。 今日、Zara は毎年 11,000 を超える新しいデザインを販売していますが、ライバルが 4,000 のデザインを販売しています。
顧客の行動と動機に従って製品を配置する
キャンペーンに関連するオーディエンスを明確に理解するには、オーディエンスの行動と動機を調べます。 関心のある行動は、マーケティングの目標によって異なります。 たとえば、視聴者が使用する可能性が最も高いチャネルを調査し、それを使用してコンテンツを最適化できます。 視聴者が Instagram を使用している場合は、そこでの存在感を高め、視聴者に関連する広告を掲載するようにします。
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同様に、聴衆の動機を理解することは、彼らにアピールする方法を理解するのに役立ちます。 あなたの目標を達成しながら、彼らの目標を達成する力を与えるものを提供することができます。 たとえば、B2B マーケティング担当者の場合、顧客の動機にはビジネスの成長が含まれる可能性があります。 この情報を使用して、新しいクライアントを獲得する能力を強調する方法で製品を提示します。
顧客セグメンテーション
データ分析は、マーケターが共通の資質や特性に基づいて顧客をセグメント化するのに役立ちます。 顧客をセグメントにグループ化することで、ブランドは、顧客が最も重視するものについて特定の仮定を立て、顧客の共感を得る可能性が最も高いアプローチを取ることができます。 顧客は、次の基準に基づいてセグメント化できます。
- 人口統計セグメンテーション
- サイコグラフィックセグメンテーション
- 行動セグメンテーション
- 地理的セグメンテーション
たとえば、あるブランドが自動車の販売を扱っている場合、見込み客の性別、収入、年齢、家族構成に関する情報は、マーケティング担当者が見込み顧客に簡単にリーチするのに役立ちます。 家族の人数が多い顧客は、家族の人数が 1 人で高収入の若い専門家よりも、高価な車を購入する可能性が低くなります。
広告データを使用して、マーケティング チャネルを最適化します。
有料広告キャンペーンのデータを使用して、マーケティング担当者は、コンバージョン率を最適化するために、リードがどのチャネルから来ているかに応じて戦略を作成および実装できます。 ブランドは、どのチャネルが最も効果的であるかを特定し、望ましい行動を呼び起こし、それに応じてコンテンツを計画できます。 また、顧客に関する洞察を得て、最も収益性の高いキーワードを特定し、関連する SEO キャンペーンを設定することもできます。
また、ブランドは、メール、ブログ投稿、ソーシャル メディアなど、どのコンテンツ形式が最も効果的かを特定することもできます。
類似ターゲティング
データ分析は、企業が自分に似た価値の高い見込み客を見つけるために、最良の顧客が誰であるかを特定するのに役立ちます。 あなたの会社またはブランドがかなりの数の顧客を獲得したら、利益を上げている最もエンゲージメントの高い顧客を特定する必要があります。 顧客の属性を特定し、その情報を使用して同様の顧客を引き付けます。
最良の顧客が誰であるかを知ることで、顧客の態度と購入パターンを知ることで、顧客が最も反応するメッセージの種類と、顧客と関わるのに最適なチャネルを予測できるようになります。 これにより、ターゲティング アプローチを絞り込み、成功したリードに集中することができます。
今日のテクノロジー主導の世界では、予測分析はビジネスを成長させるための重要な投資です。 ビッグデータ分析を実装することで、ブランドは他のブランドよりも競争力を高め、マーケティング コストを削減し、顧客維持を促進することができます。 すべての組織がデータを容易に利用できるようになっていますが、企業は適切なデータ分析システムを実装し、それらを利用して効果的なマーケティング キャンペーンを構築する必要があります。