Živimo u svetu zasnovanom na podacima u kome Big Data utiče na skoro svaki aspekt pejzaža digitalnog marketinga. Pokazao se kao instrument u kreiranju kampanja usmerenih na korisnika. Zato rastuća potreba kada je u pitanju analitika Big Data i vrhunska marketing strategija nije tajna u poslovnom svetu. Zapravo, opšti konsenzus kaže da će oni koji ne koriste analitiku velikih podataka zaostati i izgubiti taktičku prednost u narednim godinama.

Međutim, to što ovaj zadatak treba da se ostvari ne znači da kompanije to i mogu. Prema Big Data Executive Survey 2017 by New Vantage Partners (NPV), od 85% kompanija koje pokušavaju da vode poslovanje na osnovu podataka, samo 37% je bilo uspešno. Čini se da konačno napredujemo od početnih faza Big Data, ali ipak, marketinški timovi se suočavaju sa mnoštvom rastućih problema i prepreka.

Uspešna Big Data marketing strategija zahteva ispravno postavljanje

Evo četiri najznačajnija problema i načina kako da ih prevaziđete.

1. Prevođenje složenih skupova podataka na korisničku putanju

Gotovo je nemoguće dobiti korisne uvide iz Big Data ako ne znate njihovu povezanost sa putanjom korisnika. Nažalost, kupci se kreću kroz bezbroj putanja i prelaze sa različitih kanala pre nego što se pretvore u klijente koji plaćaju. Potrebno je još više da se klijent koji plaća plaća pretvori u lojalnog.

Kao marketar, moraćete dublje razumeti celokupno putovanje kupca od svesti o vašem brendu do prihoda. Zato ćete morati da preuzimate podatke sa svih svojih platformi, i oflajn i na mreži. Na primer, maloprodaja može koristiti POS sisteme zasnovane na podacima za prikupljanje podataka iz prodavnica i njihovo povezivanje sa podacima prikupljenim sa njihove veb stranice i društvenih medija.

Naravno, moraćete da imate dublje razumevanje različitih tačaka putovanja korisnika, pojedinačnih iskustava i tačaka uticaja. Ipak, moraćete pronaći skrivene korelacije između Big Data i ukupnog putovanja korisnika, za šta ćete morati uzeti u obzir sledeće:

  • Istražite ranije nepoznate puteve kojima korisnici idu da posete vaše prodavnice na mreži ili van mreže.
  • Kreirajte i održavajte različite vremenske linije istovremeno da biste preduzeli odgovarajuće aktivnosti sa svoje strane.
  • Identifikujte različite vrste osećanja koja potrošači izražavaju tokom različitih faza prodajnog levka.
  • Sažmite obrasce ponašanja zasnovane na kombinaciji individualnih iskustava i interakcija sa vašim brendom.

2. Preopterećenje podacima

Kompanije za prenos podataka imaju pristup riznici korisnih uvida. Međutim, ovo bogatstvo se širi nezamislivom brzinom, čineći organizacijama gotovo nemoguće da to shvate. Digitalni univerzum se udvostručuje po veličini svake dve godine. Do 2020. godine podaci koje godišnje stvaramo i kopiramo dostići će 44 zetabajta ili 44 triliona gigabajta.

Što se tiče analize velikih podataka, više je sve samo ne veselje. Prikupljanje podataka nije težak deo, znati kako ih primeniti jeste. Nažalost, u trci da izbegnu zaostajanje, većina organizacija nastoji da konzumira što više podataka. Ali, ovaj pristup može brzo dovesti do paralize podacima, uobičajene bolesti među kompanijama.

Suzite izvore

Jedna od prvih stvari koju morate da uradite jeste da napravite korak unazad i suzite izvore prikupljanja podataka što je više moguće. Pronađite minimalne bitne izvore podataka na koje se vaša kompanija može osloniti da biste videli kako posluje vaše preduzeće. Alternativno, takođe možete prikupiti podatke o nekoliko ključnih pokazatelja.

Filtrirajte podatke

I dalje ćete morati da filtrirate prikupljene podatke da biste uklonili informacije koje nemaju veze sa vašim poslovnim ciljevima. Odlučite unapred šta se uklapa, a šta ne, u vaš tok analitičkih podataka. Ne gubite vreme i trud na dešifrovanje nevažnih pokazatelja.

Fokus na kritične obrasce podataka

Morate se fokusirati na ono što je važno. Zato svakako pronađite i proučite obrasce podataka koji ilustruju vaše ciljeve. Da li je nagli porast svi]anja na Instagramu vredan vaše pažnje? Da li to utiče na vašu konverziju ili se pretvara u nove prodajne potencijalne kupce? Pronađite ove korelacije i fokusirajte se samo na njih.

3. Segmentacija

Iako je analiza podataka široke perspektive izuzetno važna, vaši marketinški napori takođe moraju da se dopadnu širokom krugu publike. Dakle, kada uključite Big Data u miks, morate imati detaljan proces segmentacije da biste definisali i podelili potencijalne klijente u određene grupe. Ovo će vam pružiti jasan pregled grupa koje se mogu prevesti u najprofitabilnije.

Definišite cilj

Najpre morate definisati cilj segmentacije. Kako ćete koristiti ovu segmentaciju? Da li vam je to potrebno za generisanje novih potencijalnih klijenata? Ili možda želite da pomerite postojeće kupce dalje u tok prodaje. Šta god da vam je krajnji cilj, jasno to objasnite unapred kako biste stekli najbolji uvid u ponašanje kupaca.

Identifikujte relevantne parametre

Sledeći korak je identifikovanje relevantnih parametara. Na primer, ako segmentirate posetioce veb lokacija, najrelevantniji parametri bi bili koliko su ostali na vašoj veb lokaciji, koje su stranice najduže gledali, koji su posetioci prošli više od jedne stranice i njihovu geolokaciju, između ostalog.

Granularnost i prag

Na kraju, moraćete da odredite kako ćete razbiti parametre da biste dobili željeni uvid u podatke. Obično se za granularnu segmentaciju koriste tri nivoa, tj. nizak, srednji i visoki. Međutim, možete sami da definišete pragove.

Na primer, možete podeliti kupce prema trajanju poseta veb stranica na: one koji su na vašoj veb lokaciji boravili manje od pet minuta, između pet do deset minuta i više od deset minuta. Ova vrsta mikrosegmentacije omogućava preciznije ciljanje sadržaja, ponuda, proizvoda i usluga, što rezultira značajnim povraćajem.

4. Zabrinutost zbog privatnosti

Privatnost podataka je možda najveća prepreka u stvaranju pristupa zasnovanog na podacima u vašoj kompaniji. Skandal sa kompanijama Facebook-Cambridge Analitica bio je tačka previranja kontroverzne „sive oblasti“ oko prikupljanja i upravljanja podacima.

Povrh svega, Opšta uredba o zaštiti podataka (GDPR) postavila je stroga ograničenja na načine na koji kompanije mogu prikupljati lične podatke na osnovu svojih potencijala. Iako je to ograničeno na Evropsku uniju, verovatnije je da će druge nacije u budućnosti preduzeti slične korake. Osim toga, mnogi potrošači su sada izuzetno oprezni u pogledu načina na koji svoje podatke dele na mreži.

Ako želite da dobijete vredne podatke, morate da osmislite pouzdane strategije prikupljanja podataka. Imajte na umu sledeće:

  • Nemojte tražiti prečice. Uverite se da ceo proces prikupljanja podataka funkcioniše od početka do kraja po pitanju transparentnosti i bezbednosti.
  • Obavezno obavestite svoje klijente da prikupljate lične podatke, kako to radite i šta ćete s njima učiniti.
  • Za prikupljanje ličnih podataka možete koristiti metode prikupljanja podataka prve strane, kao što su prijavljivanje putem društvenih mreža i povezivanje društvenih naloga. Omogućava vašim potrošačima da znaju koje se informacije prikupljaju i kako.
  • Štaviše, morate postaviti svoje klijente na vozačko mesto i dati im mogućnost da kontrolišu kako se njihovi podaci koriste (ili ne koriste). Prikupljanje podataka koje pružaju osobe jedan je od najboljih načina da svojim klijentima obezbedite moć odlučivanja i punu kontrolu.

Big Data marketing strategija: Red je na vas

Od strategija planiranja zasnovanih na pouzdanim pokazateljima do tačnog merenja rezultata, Big Data je dramatično promenio marketing na mreži i van mreže. Ali, ovaj zapanjujući alat dolazi sa nekoliko inherentnih izazova, u rasponu od identifikovanja smislenih uvida do zabrinutosti za privatnost. Međutim, ti izazovi ne bi trebalo da vas sputavaju u razvoju kada je u pitanju uspešna Big Data marketing strategija. Nadajmo se da će vas ovaj članak uputiti u pravom smeru.

Kako Big Data analitika menja e-trgovinsku industriju