Startup'lar Büyümeyi Sürdürmek İçin Veriye Dayalı Pazarlamayı Nasıl Uygulamalıdır?
Yayınlanan: 2021-05-09Çoğu marka, müşterilerle ilk etkileşim sırasında kayıt veya abonelik formları aracılığıyla doğrudan isteyerek müşteri verilerini toplar.
Web siteleri artık, markaların, siteden çıkarken ve web'de başka şeylere göz atarken bile, ziyaretçilerinin tarama geçmişlerini izlemelerini sağlayan çerezlerle donatılmıştır.
E-posta takibi \markaların bir alıcının bir e-postayı açtığını, nerede ve hangi cihazda açıldığını öğrenmesini sağlar. Uygulamaların benzer bir izleme özelliği vardır.
Teknolojinin hemen hemen her sektörde katlanarak arttığı bir zamanda yaşıyoruz. Teknoloji, alan hakkında değerli bilgiler sağlayabilecek ve şirketlerin büyüme ve gelişmeyi yönlendirmek için bir yol haritası oluşturmasına yardımcı olabilecek veriler üretir. Veri analitiği, pazarlamacıların istihdam durumlarından içerik tüketim alışkanlıklarına kadar kesin müşteri içgörüleri elde etmelerine yardımcı olur.
Pazarlamacılar, önemli miktarda veri toplayarak, çevresinde başarılı kampanyalar oluşturmak ve veriye dayalı pazarlama ile meşgul olmak için müşterilerin eğilimlerini ve modellerini keşfeder. Veriye dayalı pazarlama, optimum ve hedefli medya satın alma ve yaratıcı mesajlaşma için müşteri bilgilerini kullanma stratejisidir. Ne zaman, nerede, hangi mesaj gibi soruların cevaplarını alıp bu cevapları uygulanabilir hale getirmektir.
Verilerin kullanımı ve etkinleştirilmesi, önemli ölçüde daha optimize edilmiş bir medya ve yaratıcı stratejiye olanak tanır. Bu önce insan stratejisi, daha kişiselleştirilmiş olup, bugün piyasada kayda değer yatırım getirisi sağlamaktan sorumludur.
Markalar Veri Analitiğini Nasıl Elde Eder:
Bu gün ve sürekli bağlantı ve Nesnelerin İnterneti çağında, tüketici verileri şirketler ve markalar tarafından günün her saatinde toplanıyor. Günümüzde bilgisayarlar sesinizi tanımlayabilir, yüzünüzü tanıyabilir, çerez teknolojisi aracılığıyla internet tarama geçmişinizi izleyebilir, GPS aracılığıyla konumunuzu belirleyebilir ve dijital işlem ödemelerinizi kaydedebilir. Bu bilgiler, markaların doğru tüketici profilleri oluşturmasına ve tercihlerini ve harcama davranışlarını tahmin etmesine yardımcı olur. Markaların bu verileri toplama yolları:
- Çoğu marka, müşterilerle ilk etkileşim sırasında kayıt veya abonelik formları aracılığıyla doğrudan isteyerek müşteri verilerini toplar. Bu formlar aracılığıyla ad, yaş, cinsiyet ve e-posta adresi gibi temel bilgiler toplanır.
- Web Sitesi Tanımlama Bilgileri Aracılığıyla: Artık çoğu web sitesi, markaların, siteden çıkıp web'de başka şeylere göz atarken bile, ziyaretçilerinin tarama geçmişlerini izlemelerini sağlayan tanımlama bilgileriyle donatılmıştır.
- E-posta izleme ve Uygulamalar: E-posta izleme, markaların bir alıcının bir e-postayı açtığını, nerede ve hangi cihazda açıldığını öğrenmesine olanak tanır. Uygulamaların benzer bir izleme özelliği vardır.
Satışları Artırmak İçin Tüketici Davranışını Tahmin Etme
Satışları artırmak ve müşteriyi elde tutmak için tüketici davranışından yararlanmak zorunludur. Veri analizi, web sitenize kaç kişinin tıkladığını gösterir ve geri dönüp dönmeyeceklerini tahmin eder. Şirketler bunu müşteri değerini hesaplamak ve müşterileri elde tutmak için proaktif bir elde tutma yaklaşımı benimsemek için kullanabilir.
Bu model Zara tarafından başarıyla uygulanmıştır. Müşteri anketleri ve RFID etiketleri aracılığıyla satışlarını takip eden, analiz eden ve hesaplayan şirket, kamuoyu hakkında geri bildirim alıyor. Buna dayanarak, Zara daha iyi envanter yönetimi, tasarım ve dağıtım sağladı. Bugün Zara, rakipleri tarafından satılan 4000 tasarımın aksine her yıl 11.000'den fazla yeni tasarım satıyor.
Ürünleri Müşteri Davranışı ve Motivasyonuna Uygun Yerleştirin
Hedef kitlenizi kampanyanızla ilgili olarak net bir şekilde anlamak için davranışlarını ve motivasyonlarını inceleyin. İlginizi çeken davranışlar, pazarlama hedeflerinize bağlıdır. Örneğin, kitlenizin kullanma olasılığı en yüksek olan kanalı inceleyebilir ve içeriğinizi optimize etmek için kullanabilirsiniz. Hedef kitleniz Instagram kullanıyorsa, orada daha büyük bir varlığa sahip olduğunuzdan emin olun ve kitleniz için alakalı reklamlar yayınlayın.
Sizin için tavsiye edilen:
RBI'nin Hesap Toplayıcı Çerçevesi Hindistan'da Fintech'i Dönüştürmek İçin Nasıl Ayarlandı?
Girişimciler 'Jugaad' Yoluyla Sürdürülebilir, Ölçeklenebilir Girişimler Yaratamaz: Cit...
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Benzer şekilde, hedef kitlenizin motivasyonunu anlamak, onlara nasıl hitap edeceğinizi anlamanıza yardımcı olabilir. Hedeflerinizi gerçekleştirirken aynı zamanda hedeflerine ulaşmaları için onları güçlendiren bir şey sunmanıza olanak tanır. Örneğin, bir B2B pazarlamacısıysanız, müşterilerinizin motivasyonları muhtemelen işlerini büyütmeyi içerir. Bu bilgileri, ürününüzü yeni müşteriler kazanma yeteneğini vurgulayacak şekilde sunmak için kullanın.
Müşteri segmentasyonu
Data Analytics, pazarlamacıların müşterilerini ortak niteliklere veya özelliklere göre segmentlere ayırmalarına yardımcı olabilir. Markalar, müşterileri segmentlere ayırarak, en çok neye değer verdikleri konusunda belirli varsayımlarda bulunabilir ve onlarda yankı uyandırma olasılığı en yüksek olan yaklaşımı benimseyebilirler. Müşteriler aşağıdaki esaslara göre bölümlere ayrılabilir:
- Demografik Segmentasyon
- Psikografik Segmentasyon
- Davranışsal Segmentasyon
- Coğrafi Segmentasyon
Örneğin, bir marka araba satışıyla ilgileniyorsa, potansiyel müşterilerin cinsiyeti, geliri, yaşı ve aile büyüklüğü gibi bilgiler pazarlamacıların onlara kolayca ulaşmasına yardımcı olabilir. Ailesi daha büyük olan müşterilerin, yüksek gelirli ve aile büyüklüğü 1 olan genç bir profesyonele göre pahalı bir araba satın alma olasılığı daha düşüktür.
Pazarlama kanallarını optimize etmek için Reklam Verilerini kullanın:
Pazarlamacılar, ücretli reklam kampanyalarından elde edilen verileri kullanarak, dönüşüm oranlarını optimize etmek için hangi kanallardan gelen müşterilere göre stratejilerini oluşturabilir ve uygulayabilir. Markalar, hangi kanalların en iyi performansı gösterdiğini ve istenen davranışı uyandırdığını belirleyebilir ve içeriklerini buna göre planlayabilir. Ayrıca müşteriler hakkında bilgi edinebilir, en karlı anahtar kelimeleri belirleyebilir ve alakalı SEO kampanyaları oluşturabilirler.
Markalar, e-posta, blog gönderileri veya sosyal medya gibi hangi içerik biçiminin kendileri için en uygun olduğunu da belirleyebilir.
Benzer Hedefleme
Veri Analizi, şirketlerin kendilerine benzeyen yüksek değerli potansiyel müşterileri bulmak için en iyi müşterilerinin kim olduğunu belirlemelerine yardımcı olur. Şirketinizin veya markanızın önemli miktarda müşterisi olduğunda, karlı olan en bağlı müşterileri belirlemelisiniz. Özelliklerini belirleyin ve bu bilgileri benzer müşterileri çekmek için kullanın.
En iyi müşterilerinizin kim olduğunu, tutumlarını ve satın alma modellerini bilmek, en iyi yanıt verecekleri mesaj türlerini ve onlarla etkileşim kurmak için en iyi kanalları tahmin etmenizi sağlayacaktır. Bu, hedefleme yaklaşımınızı daraltmanıza ve başarılı müşteri adaylarına odaklanmanıza yardımcı olacaktır.
Günümüzün teknoloji odaklı dünyasında, tahmine dayalı analiz, işinizi büyütmek için önemli bir yatırımdır. Büyük veri analitiğini uygulamak, markaların diğerlerine göre rekabet avantajı elde etmesine, pazarlama maliyetlerini düşürmesine ve müşteriyi elde tutmayı sağlamasına yardımcı olabilir. Veriler tüm kuruluşlar için hazır hale gelirken, şirketlerin uygun veri analiz sistemlerini uyguladıklarından emin olmaları ve etkili pazarlama kampanyaları oluşturmak için bunları kullanmaları gerekir.