Pieaugošā datu loma mūsdienu digitālā mārketinga lēmumu pieņemšanā

Ievads

Mūsdienu digitālajā mārketingā dati ir tilts starp zīmola labākajām prognozēm un klienta faktiskajām vajadzībām. Tie ļauj uzņēmumiem beigt runāt tukšā gaisā un sākt nozīmīgas, personalizētas sarunas ar savu auditoriju.

Mārketinga speciālisti var prognozēt tendences, optimizēt izdevumus un nodrošināt, ka katram ieguldītajam dolāram ir izmērāma ietekme uz izaugsmi, analizējot uzvedību, preferences un snieguma rādītājus

Kāpēc dati ir kļuvuši par mūsdienu mārketinga mugurkaulu

Uztveriet datus kā digitālās ēras GPS. Pirms gadiem mārketings bija nedaudz līdzīgs braukšanai bieza miglā; jūs zinājāt, ka virzāties uz priekšu, bet nebija pilnīgas pārliecības, vai dodaties uz klintsmalas vai zelta raktuves pusi.

Šodien dati izkliedē šo miglu. Tie ir kļuvuši par katras veiksmīgas stratēģijas pamatu, jo sniedz loģisku pamatojumu. Ja zīmols precīzi zina, kāpēc klients noklikšķināja uz saites vai pameta grozu, tas var izstrādāt stratēģiju, kas vairāk līdzinās noderīgam ieteikumam, nevis reklāmai.

Pāreja no minējumiem uz izmērāmiem mārketinga lēmumiem

Mēs esam tālu aizgājuši no “Mad Men” laikmeta, kad pietika ar atmiņā paliekošu saukli un sajūtu, lai īstenotu daudzmiljonu dolāru vērtu kampaņu. Mūsdienu vidē katra darbība atstāj digitālu pēdu. Šī pāreja nozīmē, ka mārketings tagad ir tikpat daudz zinātne, cik māksla.

„Dati ir pārnesuši mārketingu no intuīcijas uz izmērāmiem lēmumiem. Analizējot reālo lietotāju uzvedību un konversijas, uzņēmumi var savas kampaņas koncentrēt uz to, kas patiesi veicina izaugsmi,” saka Jack Ziegler, Athens Marketing dibinātājs.

Kā uzņēmumi izmanto datus, lai izprastu klientu uzvedību

Katru reizi, kad kāds apmeklē jūsu tīmekļa vietni, viņš jums stāsta stāstu. Viņi parāda, kas viņus interesē, paliekot uz noteiktām lapām, un kas viņiem šķiet neskaidrs, pametot vietni.

Uzņēmumi var ar neticamu precizitāti izstrādāt klientu ceļojuma karti, apkopojot šo informāciju. Piemēram, vietējais kafijas grauzdētājs var pamanīt, ka viņa bloga ierakstiem par „kafijas pagatavošanas paņēmieniem mājās” ir trīs reizes lielāka apmeklētība nekā produktu paziņojumu ierakstiem.

“E-komercijas zīmoliem klientu uzvedības dati bieži atklāj vajadzības, ko klienti skaidri neizsaka,” saka Kellon Ambrose, ElectricWheelchairsUSA.com izpilddirektors. “Analizējot meklēšanas modeļus, produktu skatījumus un pirkšanas ceļus, uzņēmumi var identificēt to, ko klienti patiesi novērtē, un atbilstoši uzlabot pirkšanas pieredzi.”

Šis datu punkts liecina, ka viņu auditorija izglītošanu vērtē augstāk nekā agresīvu pārdošanu, ļaujot viņiem atbilstoši pielāgot savu stratēģiju.

Kas patiesībā ir datu vadīts mārketings

Būtībā datu vadītais mārketings ir process, kurā mārketinga speciālisti gūst ieskatus un identificē tendences, analizējot datus, kas iegūti no patērētāju mijiedarbības. Tā ir prakse, kurā šos ieskatus izmanto, lai optimizētu procesus, personalizētu saturu un prognozētu turpmāko uzvedību.

Kā tas atšķiras no tradicionālā mārketinga

Tradicionālais mārketings attiecas uz reklāmas stendiem, TV klipiem vai avīžu reklāmām. Tas parasti ir „viens pret daudziem” pieeja. Jūs izplatāt ziņu un cerat, ka tā rezonēs ar ikvienu, kas to redz. Datu vadītais mārketings ir „viens pret vienu” vai „viens pret nedaudziem”.

• Tradicionāli: vispārīga ziņojuma izplatīšana plašai, nepārbaudītai auditorijai.
• Uz datiem balstīta pieeja: konkrēta atlaides koda nosūtīšana skriešanas apaviem personai, kas pēdējās trīs dienas ir meklējusi maratona treniņu padomus.

Avots: FormStory

Kāpēc uzņēmumi vairs nevar ignorēt mārketinga datus

Digitālais tirgus ir pārpildīts. Saskaņā ar nesen publicētu Statista ziņojumu, globālie digitālo reklāmu izdevumi 2023. gadā sasniedza vairāk nekā 600 miljardus ASV dolāru, un šis skaitlis tikai pieaug. Ja jūs neizmantojat datus, lai precizētu mērķauditoriju, jūs, visticamāk, pārmaksājat par reklāmām, kuras redz nepareizie cilvēki.

Apskatīsim neliela apģērbu zīmola piemēru. Bez datiem uzņēmums varētu iztērēt visu savu budžetu, rādot reklāmas visiem 18–65 gadus veciem cilvēkiem. Ar datiem uzņēmums varētu saprast, ka tā klienti, kas tērē visvairāk, patiesībā ir 25–34 gadus vecas sievietes, kuras dzīvo pilsētās un seko ietekmīgajiem cilvēkiem, kuri popularizē ilgtspējīgu dzīvesveidu. Ignorējot šos datus, būtībā tiek zaudēta iespēja nopelnīt naudu.

Digitālajā mārketingā izmantoto datu veidi

1. Pirmās puses dati

Tie ir mārketinga datu kronis. Pirmās puses dati ir informācija, ko jūs savācat tieši no savas auditorijas. Tas ietver e-pasta reģistrācijas, pirkumu vēsturi un uzvedību jūsu pašu tīmekļa vietnē. Tā kā šie dati pieder jums, tie ir ļoti precīzi un tos var izmantot bez maksas.

2. Otrās puses dati

Būtībā tie ir kāda cita pirmās puses dati, kuriem esat ieguvuši piekļuvi, izmantojot partnerību. Piemēram, ja augstas klases viesnīcu ķēde sadarbojas ar luksusa automobiļu zīmolu, lai dalītos ar informāciju par saviem kopējiem turīgiem klientiem, tie ir otrās puses dati. Tie ir uzticami, jo nāk no uzticama avota, nevis no neskaidra agregatora.

3. Trešo personu dati

Trešo pušu datus vāc organizācijas, kurām nav tiešas saistības ar patērētāju. Tie ir lieli datu kopumi, kas iegādāti no datu agregatoriem. Lai gan tie ir lieliski piemēroti, lai sasniegtu plašu jaunu auditoriju, tie bieži vien ir mazāk precīzi nekā pirmās puses dati un pēdējā laikā tiek pakļauti stingrākai pārbaudei privātuma noteikumu dēļ.

Avots: Elaine

Galvenie mārketinga datu avoti

Tīmekļa vietnes analītika un lietotāju uzvedība

Tādi rīki kā Google Analytics parāda jūsu vietnes digitālo sirdsdarbību. Jūs varat redzēt atsitienu rādītāju, vidējo laiku, kas pavadīts lapā, un konkrēto ceļu, ko lietotājs veic pirms pirkuma veikšanas.

Dati par iesaistīšanos sociālajos tīklos

"Patīk" ir jauki, bet dalīšanās, komentāri un saglabājumu skaits ir patiesie vērtības rādītāji. Sociālo tīklu dati parāda, kādu noskaņu izstaro jūsu zīmols un cik labi jūsu radošie materiāli rezonē ar sabiedrību.

Klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmas

Jūsu CRM (piemēram, Salesforce vai HubSpot) ir jūsu uzņēmuma atmiņa. Tā uzskaita katru potenciālā klienta mijiedarbību ar jūsu zīmolu, sākot no pirmā lejupielādētā informatīvā dokumenta līdz pēdējam atbalsta pieprasījumam.

E-pasta mārketinga rādītāji

Atvēršanas rādītāji un klikšķu rādītāji (CTR) ir galvenie rādītāji šajā jomā. Ja jūsu atvēršanas rādītāji ir augsti, bet CTR ir zems, jūsu e-pasta temata rinda bija lieliska, bet saturs neatbilda solījumam.

Meklētājprogrammu un atslēgvārdu dati

Šie dati parāda, kādas problēmas cilvēki mēģina atrisināt. Ja cilvēki meklē “kā salabot tekošu krānu” un jūs pārdodat santehnikas preces, šie dati precīzi norāda, kāda veida noderīgu saturu jums vajadzētu radīt.

Kā dati uzlabo mērķauditorijas segmentāciju

1. Klientu segmentu identificēšana

Ne visi klienti ir vienādi. Dati ļauj jums grupēt savu auditoriju, balstoties uz kopīgām iezīmēm. Programmatūras uzņēmums var segmentēt savu auditoriju „freelanceros”, „mazo uzņēmumu īpašniekos” un „uzņēmumu vadītājos”. Katrai no šīm grupām ir atšķirīgas problēmas, un tām nepieciešama atšķirīga mārketinga pieeja.

2. Detalizētu pircēju personu profilu izveide

Pircēja persona ir profils, kas atspoguļo jūsu ideālo klientu. Dati palīdz izveidot šos profilus, balstoties uz reālu informāciju, nevis pieņēmumiem. Tā vietā, lai izmantotu vispārīgu aprakstu, uzņēmumi var identificēt konkrētas detaļas, piemēram, amata pienākumus, komandas lielumu, iecienītās platformas, piemēram, LinkedIn, un izplatītus izaicinājumus darbavietā, piemēram, komunikāciju starp nodaļām.

3. Personalizētu mārketinga ziņojumu sūtīšana

Personalizācija vairs nav tikai vārda iekļaušana e-pastā. Tā ir saistīta ar kontekstu.

Datu loma satura mārketinga stratēģijā

1. Augstas vērtības tēmu atklāšana, izmantojot meklēšanas datus

Pirms uzrakstīt pat vienu vārdu, gudri mārketinga speciālisti izpēta, ko cilvēki meklē. Izmantojot rīkus, lai redzētu atslēgvārdu apjomu un grūtības pakāpi, var identificēt satura nepilnības. Tās ir tēmas, par kurām cilvēki interesējas, bet par kurām vēl neviens nav uzrakstījis izsmeļošu ceļvedi.

“Meklēšanas dati sniedz uzņēmumiem tiešu ieskatu tajā, ko viņu auditorija aktīvi mēģina atrisināt,” saka Matthew Thompson, OwnerWebs.com dibinātājs. “Kad zīmoli analizē atslēgvārdu tendences un meklēšanas nolūkus, tie var radīt saturu, kas atbild uz reāliem jautājumiem, nevis mēģina uzminēt, ko cilvēki varētu vēlēties.”

2. Satura optimizēšana, balstoties uz lietotāju uzvedību

Ja dati liecina, ka lietotāji pastāvīgi pārtrauc lasīt jūsu rakstus pusceļā, tas var būt pazīme, ka jūsu formāts ir pārāk blīvs. Varbūt jums ir nepieciešams vairāk attēlu, īsāki apakšpunkti vai saistošākas apakšvirsraksti.

3. Satura efektivitātes un iesaistīšanās mērīšana

Cik daudz cilvēku faktiski izlasīja šo ierakstu? Vai viņi noklikšķināja uz aicinājumu rīkoties (CTA) beigās? Dati sniedz novērtējumu jūsu radošumam, palīdzot jums darīt vairāk to, kas darbojas, un atmest to, kas nedarbojas.

Lēmumu pieņemšana reklāmā, balstoties uz datiem

Maksas reklāmas kampaņu uzlabošana

Maksas reklāmās dati ir atšķirība starp augstu reklāmas izdevumu atdevi (ROAS) un pilnīgu zaudējumu. Pārbaudot, kurš reklāmas teksts saņem visvairāk klikšķu, jūs varat pārtraukt tērēt naudu par mazefektīvajiem.

“Izsolēs balstītos tirgos dati atklāj, kas kolekcionāriem patiesi interesē, ilgi pirms notiek pārdošana,” saka Christian Lyche, Gold Standard Auctions dibinātājs un izpilddirektors. “Analizējot solīšanas modeļus, meklēšanas interesi un iesaistīšanās datus, uzņēmumi var labāk izprast pieprasījumu un pielāgot savu mārketingu pareizajiem pircējiem.”

Budžeta sadale, pamatojoties uz snieguma rādītājiem

Ja jūsu Facebook reklāmas piesaista potenciālos klientus par 5 dolāriem katram, bet Google Ads izmaksā 15 dolārus par vienu potenciālo klientu, dati liecina, ka jums jāpārdala budžets par labu Facebook. Tas izklausās vienkārši, bet bez reāllaika uzraudzības daudzi uzņēmumi zaudē šīs iespējas ietaupīt.

Digitālo reklāmu optimizācija reālajā laikā

Digitālā reklāma ļauj veikt A/B testēšanu. Jūs varat vienlaikus rādīt divas vienas un tās pašas reklāmas versijas. Parasti 24 stundu laikā dati parādīs, kura no tām ir veiksmīgāka, ļaujot jums veikt optimizāciju uzreiz.

Mārketinga analītikas un KPI nozīme

Apmeklējuma un iesaistīšanās rādītāji

Aplūkošanas rādītāji ir pirmā pakāpe pārdošanas piltuvē. Jums ir jāzina, no kurienes nāk apmeklētāji – vai tie ir organiskās meklēšanas rezultāti, sociālie tīkli vai tiešais apmeklējums? Saskaņā ar HubSpot datiem uzņēmumiem, kas piešķir prioritāti blogiem, ir 13 reizes lielāka iespēja gūt pozitīvu ROI, un šo statistiku apstiprina apmeklējumu avotu un konversijas ceļu izsekošana.

Konversijas rādītājs un potenciālo klientu piesaistīšana

Miljons apmeklētāju neko daudz nenozīmē, ja neviens neko nepērk. Jūsu konversijas rādītājs, proti, to apmeklētāju procentuālā daļa, kuri veic vēlamo darbību, ir iespējams vissvarīgākais jūsu tīmekļa vietnes veselības rādītājs.

Klientu piesaistīšanas izmaksas (CAC)

Cik jums izmaksā viena jauna klienta piesaistīšana? Ja jūs tērējat 1000 dolārus reklāmām un piesaistāt 10 klientus, jūsu CAC ir 100 dolāri. Ja jūsu produkts maksā tikai 50 dolārus, jums ir problēma. Dati liecina, ka šāds aprēķins ir neizbēgams.

Mārketinga investīciju atdeve (ROMI)

ROMI ir galvenais rādītājs. Tas atbild uz svarīgo jautājumu: „Par katru dolāru, ko mēs piešķīrām mārketinga komandai, cik daudz dolāru tā atnesa atpakaļ?”

„Dati ir vērtīgi tikai tad, ja komandas saprot, kā tos interpretēt. Uzņēmumi, kas savās komandās attīsta spēcīgas analītiskās prasmes, ir daudz labāk sagatavoti, lai pārvērstu mārketinga datus praktiskos lēmumos,” saka David Lee, Functional Skills izpilddirektors.

Šīs datu bagātās vides priekšrocība ir tā, ka tā izlīdzina konkurences apstākļus. Lai uzvarētu, nav nepieciešams lielākais budžets. Tomēr ir nepieciešama vislabākā izpratne par savu informāciju.

Datu izmantošana klientu ceļa optimizācijai

Ir pagājuši laiki, kad klients redzēja reklāmu un uzreiz devās uz veikalu, lai veiktu pirkumu. Šodien ceļojums ir zigzags. Lietotājs var atklāt jūsu zīmolu TikTok reklāmā, pārlūkot jūsu tīmekļa vietni pusdienu pārtraukumā, izlasīt atsauksmi trešās puses vietnē un beidzot veikt pirkumu, izmantojot e-pastā saņemtu atlaides kodu nedēļu vēlāk.

“Klientu ceļojumi vairs reti kad ir taisni,” saka Kos Chekanov, Artkai izpilddirektors. “Analizējot mijiedarbību starp reklāmām, tīmekļa vietnēm un atsauksmēm, uzņēmumi var labāk izprast, kā klienti virzās uz lēmumu, un atbilstoši pielāgot savas mārketinga stratēģijas.”

Dati ļauj mums vizualizēt šo mijiedarbību tīklu. Izmantojot atribūcijas modelēšanu, mēs varam redzēt katru saskares punktu. Tas ir līdzīgi augsto tehnoloģiju navigācijas ceļam, kas precīzi parāda, kuri ceļi ved uz pārdošanu un kuri – uz bezizeju.

Pārtraukšanas punktu identificēšana piltuvēs

Iedomāsimies, ka jūs būvējat skaistu ūdensslidkalniņu, bet pusceļā trasē ir sprauga. Jūsu mārketinga piltuve ir šī slidkalniņa. Dati precīzi parāda, kur cilvēki izkrīt.

Ja jūsu analītika rāda, ka 1000 cilvēku pievienoja preci grozam, bet tikai 50 pabeidza pirkumu, jums nav problēmu ar apmeklētāju plūsmu; jums ir problēma ar pirkuma pabeigšanu. Varbūt jūsu piegādes izmaksas ir pārāk augstas vai pirkuma pabeigšanas process viesiem ir pārāk apgrūtinošs. Dati izceļ šos sarežģījumus, lai jūs varētu tos novērst.

Lietotāju pieredzes uzlabošana, izmantojot uzvedības analīzi

Siltuma kartes un sesiju ieraksti ir digitālā mārketinga rentgena redzējums. Tie parāda, kur tieši lietotāji noklikšķina, cik tālu viņi ritina ekrānu un ko ignorē. Ja dati liecina, ka lietotāji turpina noklikšķināt uz produkta attēlu, kas nav saistīts ar saiti, viņi jums saka, ka vēlas vairāk informācijas.

Padarot šo attēlu klikšķināmu, jūs esat izmantojis datus, lai uzlabotu lietotāju pieredzi (UX) un, visticamāk, šajā procesā palielinājis konversijas rādītāju.

Prognozējošā analītika un nākotnes mārketinga tendences

Klientu uzvedības prognozēšana

Prognozējošā analītika ir vistuvākā lieta, kas mārketinga speciālistiem ir pieejama kā kristāla bumba. Izvērtējot vēsturiskos datus, AI vadīti rīki var identificēt modeļus, kas liecina par to, ko klients darīs nākamajā brīdī.

Tirgus pieprasījuma prognozēšana

Dati neapskata tikai atsevišķus indivīdus, bet gan visu pasauli. Uzņēmumi var pamanīt viļņus, pirms tie sasniedz kulmināciju, uzraugot meklēšanas tendences un sabiedrības noskaņojumu. Piemēram, ja ādas kopšanas zīmols trīs mēnešu laikā novēro 400 % pieaugumu meklējumos pēc keramīdiem, tas var pielāgot savu mārketingu, lai izceltu šos sastāvdaļas, pirms tendence sasniedz kulmināciju.

Ilgtermiņa mārketinga plānošanas uzlabošana

Uz datiem balstīts mārketings ļauj plānot scenārijus. Tā vietā, lai izstrādātu vienu stingru gada plānu, mārketinga speciālisti var izveidot dinamiskas stratēģijas. Ja dati liecina par pēkšņu izmaiņu ekonomikā, prognozēšanas rīki var palīdzēt pārrēķināt sagaidāmo ROI un pielāgot reklāmas izdevumus, pirms ir iztērēts k

Uz datiem balstītā mārketinga izaicinājumi

Datu privātuma un atbilstības jautājumi

Lieliem datiem seko liela atbildība. Tādi regulējumi kā GDPR (Vispārīgā datu aizsardzības regula) un CCPA (Kalifornijas patērētāju privātuma likums) ir mainījuši spēles noteikumus. Vairs nav runa tikai par datu iegūšanu; runa ir par to ievērošanu.

“Veselības aprūpes pakalpojumu jomā uzticēšanās ir neatņemama daļa no tā, kā mēs rīkojamies ar datiem,” saka Šarona Amosa, “Air Ambulance 1” direktore. “Organizācijām jānodrošina, ka jebkādi dati, ko izmanto pakalpojumu vai komunikācijas uzlabošanai, tiek apstrādāti atbildīgi, pārredzami un vienmēr ievērojot pacienta privātumu.”

Saskaņā ar Cisco 2023. gada pētījumu par privātumu 81 % patērētāju uzskata, ka veids, kā uzņēmums apstrādā viņu personas datus, ir rādītājs tam, kā uzņēmums viņus uztver un ciena kā klientus. Pārredzamība tagad ir konkurences priekšrocība.

Lielu datu apjomu pārvaldība

Mēs slīgstam informācijas jūrā. Lielie dati bieži vien var kļūt par troksni. Mūsdienu komandu izaicinājums ir noskaidrot, kuri 10 % no šiem datiem patiešām ir nozīmīgi. Bez skaidra fokusa varat pavadīt dienas, skatoties uz izklājlapām, nepieņemot nevienu nozīmīgu lēmumu.

Datu precizitātes un kvalitātes nodrošināšana

Ja ievadi atkritumus, saņemsi atkritumus. Ja tavi izsekošanas pikseļi nedarbojas vai tavs CRM ir piepildīts ar dublikātiem, tavi secinājumi būs nepareizi.

Labākā prakse datu orientētas mārketinga stratēģijas izstrādē

Skaidru mārketinga mērķu izvirzīšana

Jūs nevarat izmērīt panākumus, ja neesat tos definējis. Vai jūs vēlaties palielināt zīmola atpazīstamību (ko mēra pēc sasniedzamības un iespaidu skaita) vai tiešos pārdošanas apjomus (ko mēra pēc konversijas rādītāja un ROI)? Jūsu mērķi nosaka, kuriem datu punktiem jums jāpiešķir prioritāte.

Pareizo analītikas rīku izmantošana

Jums nav nepieciešami visi tirgū pieejamie rīki. Stabils „rīku kopums” parasti ietver:

• Tīmekļa analītika: (piem., Google Analytics 4)
• Siltuma kartēšana: (piem., Hotjar vai Crazy Egg)
• SEO/atslēgvārdu pētījumi: (piem., SEMrush vai Ahrefs)
• CRM: (piem., Salesforce)

Datu integrēšana visos mārketinga kanālos

Dati nedrīkst atrasties izolēti. Jūsu sociālo tīklu komandai ir jāzina, ko redz e-pasta komanda. Kad jūsu dati ir integrēti, jūs varat redzēt daudzkanālu skatu. Tas nodrošina, ka klients nesaņem e-pastu ar „Ievada 10 % atlaidi” divas dienas pēc tam, kad viņš tikko samaksājis pilnu cenu par produktu.

Kas gaidāms digitālā mārketinga datu jomā

Mākslīgais intelekts un mārketinga automatizācija

AI ir dzinējs, kas padara datu vadītu mārketingu iespējamu lielā mērogā. Tas spēj sekundēs analizēt miljoniem datu punktu, ko cilvēku komanda nespētu izdarīt pat visā savā dzīves laikā. No AI čatbotiem, kas apkalpo klientu servisu, līdz algoritmiem, kas automātiski pielāgo jūsu reklāmu solījumus, automatizācija ir efektivitātes nākotne.

Plaša mēroga hiperpersonalizācija

Mēs virzāmies uz hiperpersonalizāciju. Tas ir kas vairāk nekā tikai produktu ieteikšana. Tas nozīmē, ka visa tīmekļa vietnes pieredze var mainīties atkarībā no tā, kas to apskata. Pirmo reizi apmeklētājs var redzēt video „Par mums”, bet atgriezušais lojālais klients redz ziņojumu „Laipni lūgts atpakaļ” ar lojalitātes atlīdzību.

Mārketinga stratēģijas, kas prioritāri ņem vērā privātumu

Tā kā trešo pušu sīkdatnes tiek pakāpeniski izņemtas no aprites, par zelta standartu kļūs „zero-party dati” – dati, kurus klients apzināti un proaktīvi dalās ar zīmolu. Tas ietver tādus elementus kā izvēles centrā izdarītās izvēles, aptauju atbildes un viktorīnu rezultātus.

Kāpēc dati joprojām būs mārketinga panākumu pamatā

Digitālajā pasaulē, kas kļūst arvien automatizētāka un balstās uz mākslīgo intelektu, dati ir vienīgā lieta, kas mūs notur realitātē. Tie ir klienta balss, kas pārvērsta skaitļos. Kamēr cilvēki izmanto internetu, lai risinātu problēmas un meklētu produktus, viņi turpinās radīt datus, kas palīdz zīmoliem viņus apkalpot labāk.

Dati ir bezjēdzīgi, ja tie paliek tikai uz paneļa. Patiesie uzvarētāji digitālās mārketinga jomā ir tie, kuri, skatoties uz diagrammu, spēj identificēt aiz tās slēpto cilvēka emociju vai vajadzību un pielāgot savu radošo stratēģiju, lai apmierinātu šo vajadzību. Tas nozīmē pāreju no jautājuma „Kas notika?” uz jautājumu „Ko mums ar to darīt?”.

Secinājums: kā uzņēmumiem saglabāt konkurētspēju

Lai saglabātu konkurētspēju, jums nav nepieciešami dārgākie AI rīki vai lielākā datu zinātnes komanda. Jums vienkārši ir nepieciešama zinātkāres kultūra.

2023. gada McKinsey ziņojumā tika konstatēts, ka uz datiem balstītām organizācijām ir 23 reizes lielāka iespēja piesaistīt klientus un 6 reizes lielāka iespēja tos noturēt. Skaitļi ir nepārprotami: zīmoli, kas ieklausās datos, ir tie, kas izdzīvo. Saglabājot elastību, respektējot privātumu un vienmēr liekot cilvēcisko pieredzi skaitļu centrā, jūs varat nodrošināt, ka jūsu mārketinga stratēģija ir gatava nākotnei.