Аналитика

Data-driven marketing: что такое, как внедрить и как использовать

Содержание:

  1. В чём суть подхода
  2. Почему полезно?
  3. Кто должен заниматься data-driven marketing
  4. Какие метрики нужны
  5. Как понять, что ваш data driven маркетинг работает
  6. Как выбирать инструмент для анализа
  7. Где собирать и анализировать данные
  8. Как бизнесу эффективнее использовать данные в маркетинге?

Современный диджитал существует в условиях жёсткой конкуренции. Единственный способ убедиться в том, что ваша команда маркетинга работает эффективно, это анализ данных, то есть внедрение data-driven маркетинга.

Принцип кажется простым: анализировать данные необходимо, чтобы понять, кто ваши клиенты, что происходит с бизнесом в данный момент и к чему нужно готовиться. Однако многие компании сталкиваются с проблемой: либо требуемых для анализа данных недостаточно, либо они не уверены в тех данных, что есть. Маркетологи должны преодолеть этот диссонанс, чтобы достичь успеха.

Разберёмся, зачем нужен маркетинг, основанный на данных, как его внедрить и какие именно данные требуются.

Сразу оговоримся, что для совсем молодой компании data-driven не подходит: данных слишком мало и сделать вывод будет сложно, либо он будет недостоверным.

В чём суть подхода

Мы живём в то время, когда подсчёт и анализ поведения клиентов больше не недостижимая мечта. Это реальность, и data-driven маркетинг в тренде..

Так что же такое маркетинг на основе данных? Откуда берутся эти данные? Современный data-driven настолько вездесущ, что данные клиента могут быть извлечены хоть откуда: социальные сети, онлайн-покупки, поисковые системы и многое другое. Благодаря современным технологиям компании могут понимать своих клиентов лучше, чем когда-либо раньше.

Больше и больше маркетологов используют данные клиентов, чтобы нарисовать полный портрет своей целевой аудитории. Это позволяет им запускать более сфокусированные кампании, которые приводят к лучшему результату. Однако, преимущества маркетинга на основе данных идут дальше простой оптимизации контента. Посредством сбора и анализа данных маркетологи могут рассматривать специфические свойства пользователей, например, откуда и в какое время они предпочитают использовать соцсети, что их интересует и как конкретный продукт может быть вписан в круг интересов клиента.  

Проще говоря, маркетинг на основе

данных — это построение маркетинговой стратегии на основе анализа полученных данных.

Почему полезно?

Рекламное агентство Adweek выяснило, как маркетологи на самом деле относятся к данным. Оказалось, 77% уверены, что без них не обойтись. 69% используют их для настройки таргетированного контента, 55% — при разработке маркетинговой стратегии, 49% — для эффективной коммуникации с клиентами, 44% основывают на данных аналитические отчёты.

Важно четко понимать, какие преимущества даёт подход. Это понимание помогает маркетологам сопоставить траты на аналитические инструменты и CRM с выгодой от их использования.

Главное преимущество — близкое знакомство с клиентом. Когда компании знают свою целевую аудиторию, они могут определять только тех, кого точно заинтересует продукт. Это помогает клиентам, которые ищут решение специфических проблем, и еще спасает маркетологов от траты времени на тех, кто не заинтересован.

Вернёмся к исследованию Adweek: 56% компаний собирают данные об обслуживании клиентов (отслеживают работу интернет-магазинов), 51% — отзывы и ответы клиентов, 44% — данные о поведении пользователей на сайте (время жизни, какие вкладки открывал, что искал, что смотрел).

Этот подход даёт гораздо больший инсайт от клиентов, помогает проводить эффективные рекламные кампании (в том числе настраивать таргет и емейл-рассылку), и значительно повышает конверсию.

Кто должен заниматься data-driven marketing

Всё зависит от размера вашей команды. Если вы маленькая компания, то весь груз data driven маркетинга ляжет на маркетолога. Но стоит понимать, что это data driven в максимально упрощённом его виде. Профессиональный маркетолог смотрит на метрики, анализирует свои предыдущие маркетинговые активности и решает, что следует делать дальше и каких результатов ждать.

Рано или поздно, в отделе маркетинга появляется аналитик. Это он оперирует всеми цифрами, знает кто, откуда, зачем и почему. Дуэт маркетолог плюс аналитик — это уже то, что можно назвать data driven маркетинг. Маркетолог советуется с аналитиком, запрашивает более глубокие отчёты по когортам и воронкам, ставит гипотезы (об этом дальше) и действует.

В крупных фирмах есть такое понятие как “Директор по конверсии” (Chief Conversion Officer). Это человек, который улучшает всю конверсию сайта. Он выстраивает цепочку целенаправленных действий для увеличения конверсии на каждом шаге воронки. Он полностью отвечает за цифры и говорит, что необходимо сделать, чтобы их улучшить.

Какие метрики нужны

Поговорим о самых важных метриках, которые необходимо считать, если вы решили внедрить маркетинг на основе данных.

Метрики для SaaS

У нас есть шпаргалка по ключевым метрикам для SaaS-сервисов, там вы найдёте формулы для расчёта всех метрик. Сейчас лишь перечислим самые важные из них.

MRR (регулярная месячная выручка) — простая, но важная метрика. Необходима для понимания того, сколько вы зарабатываете в среднем ежемесячно (или ежегодно, за период можно брать любой удобный промежуток времени).

Churn Rate (показатель оттока клиентов) — про расчёт оттока у нас тоже есть статья. Этот показатель демонстрирует, сколько клиентов отказались от вас за определённый период (например, за месяц). Хорошим процентом оттока считается показатель менее 3%.

LTV (доход с клиента за весь период его жизни в сервисе) — метрика нужна для расчёта вложений на привлечение клиента и понимания, как настраивать таргетированную рекламу.

CRR — показывает, насколько успешно вы работаете с уже существующими клиентами. Подробнее про удержание и то, как его считать, можно почитать здесь.

Метрики для e-commerce

Про важные метрики e-commerce мы также писали. Пробежимся по основным, которые необходимо считать для ведения data driven.

CPA (стоимость привлечения клиентов) — сумма, которую вы тратите на привлечение каждого нового пользователя от конкретной рекламной кампании. Метрика позволяет оценить эффективность кампании.

CPC (цена за клик) — сумма, которую вы платите за клик на любой рекламной платформе. Необходимо знать для оценки целесообразности вложений в тот или иной канал.

Conversion Rate (степень конверсии) — процент пользователей, которые проходят по всем шагам воронки и в конце совершают покупку. В среднем конверсия интернет-магазинов составляет около 3%.

Shopping Cart Abandonment (брошенные корзины) — количество пользователей, оставшихся на предпоследнем шаге воронки (добавил товар в корзину, но не оформил заказ). Показатель важен, чтобы понимать, что удерживает ваших потенциальных клиентов от покупки.

Еще для SaaS важно понимать, насколько полно клиенты используют ваш продукт. Для этого необходимо считать активацию в продукт. Высший пилотаж — объединить все метрики в сквозную аналитику. Посмотрите, как это делали мы.

Как понять, что ваш data driven маркетинг работает

Парадокс, но нет формулы, которая бы помогла определить, что маркетинг, основанный на данных, работает. Ориентируетесь на метрики. Главное выбрать, на какие.

Прежде всего, определите сами, что для вас важнее всего: высокий трафик на сайте, средний чек, привлечение новых клиентов или что-то другое. Далее необходимо увидеть корреляцию между этим параметром и конкретными метриками. Данные помогут вам измерить, что стало причиной улучшения показателей и какую прибыль вы получили в результате.

Тестируйте разные кампании, а затем собирайте данные по каждой из них. Вы сами заметите, как понимание результата не заставит себя ждать — это и есть показатель эффективности маркетинга, основанного на данных.

Как выбирать инструмент для анализа

Универсального инструмента нет. Что хорошо для одних, может совсем не подойти другим. Выбор зависит от многих факторов. Вот несколько из них.

Тип трафика

Для мобильных приложений есть свои сервисы аналитики. Количество установок из AppStore и периодичность возвращения в игру — это не то же самое, что и количество регистраций в веб-сервисе или количество покупок в интернет-магазине. В соответствии с этим выбирайте подходящие инструменты.

Ниже мы с вами рассмотрим несколько наиболее широко распространенных сервисов для веб-аналитики.

Тип бизнеса

Так как в SaaS и eCommerce важны разные метрики, инструменты для их анализа тоже следует выбирать разные. Есть универсальные инструменты, о которых мы поговорим ниже, но даже они требуют разной настройки в зависимости от типа вашего бизнеса, потому что в итоге вам придётся смотреть на разные метрики.

Размер компании

Как и в случае с человеком, ответственным за ведение data driven маркетинга, выбор инструмента зависит от размера компании. Это связано как с ценой за сервис, так и с потребностями, которые они закрывают. Нет смысла гнаться за крутыми перегруженными функционалом сервисами, если вы не собираетесь их использовать даже на половину.

Где собирать и анализировать данные

Мы перечислили несколько основных сервисов, которые помогут вам в веб-аналитике. Этот список не претендует на полноценный обзор, а лишь бегло знакомит с основными представителями и их главными возможностями. Рассмотрим 6 инструментов для аналитики.

1. Google Analytics

 

Статистика Google Analytics

Всем знакомый и, как ни крути, мощный инструмент аналитики. Если всё правильно настроить, вы можете собирать все метрики вместе, смотреть эффективность кампаний и рассчитывать доходы и расходы.

Достоинства:

— Бесплатно.

— Базовые отчёты доступны сразу, без дополнительной настройки.

— Мощный инструмент с множеством возможностей (особенно если уметь их грамотно использовать).

Недостатки:

— Google Analytics считает сессии, а не пользователей. О том, почему это плохо, вы можете прочитать в этой статье.

— Показывает обобщённую информацию. Вы не можете смотреть за поведением отдельных пользователей.

— Необходима помощь программиста в настройке передачи событий, информации об электронной торговле и расходах.

2. Яндекс.метрика

Статистика Яндекс.Метрика

Также известный инструмент. Мы не советуем пользоваться Google Analytics и Яндекс.метрикой вместе, потому что они немного по-разному считают, и цифры в отчётах не будут сходиться. Тем не менее, Яндекс.метрика даёт много информации о качественных характеристиках страниц сайта, а не только о количественных.

Достоинства:

— Бесплатно.

— Базовые отчёты также не требуют настройки.

— Вебвизор, карты кликов и скроллов показывают, как ведут себя посетители на сайте.

— Можно строить отчёты по посетителям.

Недостатки:

— Отчёт по сессиям (проблема как и в Google Analytics).

3. Carrot quest

Статистика Carrot quest

Carrot quest вполне подходит для несложной аналитики. В карточку лида автоматически без доп.настройки записывается информация о первом источнике и доходе (для интернет-магазина). Благодаря этому, вы можете посмотреть, сколько денег было потрачено на пользователя, и сколько он вам в итоге принёс. Также вы можете настроить передачу любых данных в Carrot quest или из него (это актуально уже в т.ч. для SaaS), а с помощью воронок легко находить узкие места, над которыми предстоит работать.

Достоинства:

— Доступна аналитика по операторам чата, ручным и триггерным сообщениям, воронки.

— Аналитика по А/Б тестированию сообщений.

— Значительную часть сервиса можно настроить без участия программиста.

— Лидов можно группировать в сегменты по разным свойствам и действиям на сайте для дальнейшего взаимодействия.

— Помимо аналитики, сервис сам собирает информацию о посетителях сайта и помогает отправлять им триггерные и ручные сообщения.

Недостатки:

— Подходит для несложного анализа, нельзя построить глубокую аналитику.

4. Roistat

 

Roistat для анализа данных

Система сквозной бизнес-аналитики. Позволяет понять, окупаются ли вложения в рекламу, и отследить источники прихода клиентов.

Система отслеживает расходы, считает CPC, CPL, CPO, ROI, и около 50 других показателей: прогнозируемая прибыль, повторные продажи, LTV.
Преимущества:

— инструменты для повышения эффективности рекламных кампаний;

— гибкая система отчетов;

— бесплатная форма возврата клиентов.

Недостатки:

— Не подходит компаниям, рекламный бюджет которых менее 10 000 рублей. На базовом тарифе стоимость Roistat будет эквивалентна указанному выше бюджету.

5. Mixpanel

Популярный инструмент для крупных продуктовых компаний. Сам Mixpanel предлагает использовать данные для постановки KPI команд и их оценки, исследования пути пользователя и работы над увеличением лояльности клиента.

Достоинства:

— Mixpanel всегда славился своими продвинутыми воронками;

— User-based аналитика.

— Удобные отчёты по когортам (например, хороший отчёт по retention).

— Удобная сегментация — можно смотреть аналитику по конкретному сегменту.

Недостатки:

— Mixpanel дорогой. Причём тарификация там построена не по пользователям, сессиям или чему-то такому, а по их личной единице измерения — data points.

6. Rick

Rick для анализа данных

Мы используем Rick для построения сквозной аналитики. Это мощный инструмент, который позволяет свести всё в одно место и навести порядок в аналитике. Можно сводить расходы на рекламную кампанию с доходами и оставлять только выгодные варианты.

Rick работает в связке с Google Analytics, получает из него данные и представляет их в корректном виде.

Достоинства:

— Заточен на сквозную аналитику, связывать источник, затраты, выручку, на экономику.

— Исправляет все недостатки Google Analytics (считает не по сессиям).

— Гибкая настройка.

— Быстро развивается, постоянно добавляются новые возможности.

Недостатки:

— Не подтягивает кастомные события аналитики.

— Не подходит для анализа поведения пользователей.

— Вам всё равно придётся настроить Google Analytics, чтобы передавать оттуда данные в Rick.

Как бизнесу эффективнее использовать данные в маркетинге?

Без подходящей стратегии использовать данные клиентов будет непросто. Часто маркетологи просто теряются в огромном количестве исследований и информации и не знают, что с ними делать. Есть разница между простым сбором данных и работой с активной стратегией.

Ставить гипотезы

Вы никогда не знаете, какой эффект принесёт ваша кампания, но чем больше у вас данных, тем лучше может быть прогноз. Так как вы не знаете наверняка, воспринимайте каждую идею как гипотезу. Мы оцениваем гипотезы по эффекту (сколько и чего она принесёт), сложности реализации (выраженной в человекочасах) и вере в эффект (наше экспертное мнение, насколько хорошо сработает). Имеющаяся информация — отличная отправная точка для более точного прогноза.

Выстраивайте крепкие отношения

Основное преимущество маркетинга на основе данных — возможность выстраивать взаимовыгодные отношения. Сейчас многие CRM-платформы используют сложную аналитику, чтобы собрать все пользовательские данные в один массив, причём они могут быть доступны в любое время и из любого места.

Со стороны клиента такой подход позволяет чувствовать более крепкую связь с вашим брендом, поскольку он может взаимодействовать с вами при помощи любого девайса или любой платформы, и принимать во внимание только те коммуникации, которые ему интересны. Со стороны компании коммуникация более эффективна, потому что она способствует более точному сбору данных и составлению полной карты поведения пользователя.

Ищите клиентов там, где они есть

Как отмечалось выше, облачные способности маркетинговых платформ могут адаптироваться под любой девайс или канал. В своём лучшем варианте маркетинг на основе данных получает преимущества от клиентских данных и позволяет маркетологам выяснять, какие каналы наиболее эффективны или наиболее предпочтительны.

Продвинутые аналитики идут дальше простого определения подходящих каналов для связи с клиентами. Они также рассказывают маркетологам, как им проще дотянуться до клиентов, какие предложения должны сработать и кто должен их делать. Иными словами, маркетинг на основе данных позволяет находить клиента в тот момент, когда он сам хочет найтись.

Учитесь и приспосабливайтесь

Маркетинг постоянно меняется, вы не сможете разработать волшебную стратегию, которая будет применима всегда. Собирайте данные клиентов и используйте их для совершенствования текущей стратегии. Когда вы видите, что кампания сработала, проанализируйте, как вы можете доработать её. Когда не сработала, обязательно обращайте внимание на причины.

Не усложняйте

Легко увлечься аналитикой и с головой уйти в цифры. Периодически останавливайте себя: каждый день появляются новые инструменты, разрабатываются новые подходы и техники, не стоит зацикливаться на обновлениях. Помните главную цель: развивать ценность своего бренда и помогать пользователю. Не используйте новые методы лишь для того, чтобы быть в тренде, относитесь критически и к сбору данных.

Чтобы ввести этот подход, необходимо сперва настроить канал получения данных. С помощью Carrot quest можно извлекать данные пользователей из любого источника, сохранять их и анализировать. Вам точно пригодится информация, которую вы получите. Когда попробуете, обязательно поделитесь впечатлениями 🙂

4.69/5 (13)

Пожалуйста, оцените статью

Автор: Софья Шпак
Составляю email-рассылки для клиентов Carrot quest и собираю результаты в кейсы.
Подключите Carrot quest
Первые 14 дней бесплатно

Похожие статьи

Carrot quest для вашей команды
Инструменты Carrot quest помогают разным командам решать их ежедневные задачи
Узнать больше