Главное Свежее Вакансии Образование
Выбор редакции:
😼
Выбор
редакции
1 557 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

4 шага, как использовать данные в принятии решений

В начале жизненного цикла компании принимать решения на ходу, на внутренних ощущениях нормально. Однако с ростом организации это становится непозволительной роскошью. Маркетинговые решения необходимо принимать, отталкиваясь от достоверных данных

1. Ставьте целью повышение эффективности

Следовать данным – значит быть эффективным. Эффективность – ключ к успеху.

Компании, которые управляют маркетингом на основе данных, добиваются снижения расходов в 1,4 раза и увеличения выручки в 2,5 раза, чем другие компании в среднем по рынку (по результатам исследования Boston Consulting Group от февраля 2019 года).

McKinsey провели анализ 250 сделок за 5 лет и выяснили, что компании, которые ставят данные в центр маркетинговых и торговых решений, улучшают маркетинговую рентабельность инвестиций (ROMI) на 15-20%.

Вот наглядный пример компании, которая поставила целью эффективность - British Airways. В 2012 году перелеты авиакомпании из Северной Америки приносили бизнесу наибольшую прибыль, и было необходимо масштабироваться в этом направлении. Компания выделила приоритет – перелеты в Индию и обратно. Были проведены фокус-группы со целевой аудиторией. В результате выяснилось, что чаще люди летят в Индию, чтобы повидать родителей. Авиакомпания разработала видеоролик с историей матери, которая давно не видела сына, ролик стал вирусным. British Airways благодаря одной рекламной кампании увеличила долю рынка перелетов между Северной Америкой и Индией с 7,1% до 10,4%.

Помните, что данные – основа эффективности компании.

Photo_by_Daniel_Klei.jpg

Источник: Daniel Klein on Unsplash

2. Собирайте данные

Применение больших данных позволяет Netflix создавать гарантированно успешные проекты. Компания продлевает 93% сериалов после первого "пилотного" сезона. Для сравнения – теле-индустрия продлевает только 35% новых шоу.

Как они этого добились?

Компания анализирует поведение каждого зрителя: время просмотров, регион, тип контента, устройство проигрывания, доступ к функции Just for Kids, рейтинги, поисковые запросы, поведение в режиме просмотра и прокрутки и многое другое. Такой объем данных позволяет точно определить, кто их аудитория, в какое время, что и как их она хочет смотреть; что делать, чтобы пользователи смотрели еще больше и дольше. Это позволяет подстраивать сериалы под интересы целевой аудитории.

Сейчас у Netflix 148 млн. абонентов по всему миру и это один из самых дорогих и успешных брендов отрасли.

Photo-by-freestockso.jpg

Источник: freestocks.org on Unsplash

3. Анализируйте данные

Собирать данные – это еще не все. Нужно, чтобы эти данные работали на вас. Без аналитики они не представляют никакой ценности. Хотя, по сути, это ваш потенциал и ключ к успеху.

Caterpillar - ведущая корпорация по производству крупнейшей спецтехники в мире. На технике уже установлены датчики, которые считывают информацию о степени износа машин, затратах на топливо, состоянии ключевых узлов и техническом состоянии. Но, к сожалению, эти данные компания длительное время не обрабатывала и не анализировала. По оценке самой компании, она и ее дистрибьюторы ежегодно не получали от 9 до 18 млрд. долларов.

Не допускайте таких ошибок – заставьте данные приносить прибыль.

Photo-by-Dominik-Van.jpg

Источник: Dominik Vanyi on Unsplash

4. Принимайте решения, основываясь на данных

Решения, основанные на результатах анализа большого объема данных, помогут избежать ошибок и добиться выдающихся результатов.

Наглядный пример - наш кейс по продвижению в VK мебельного центра «‎Чкаловский»‎, который потерял популярность из-за выхода крупных сетевых игроков на местный рынок.

В рамках проекта мы разработали и внедрили систему бизнес-аналитики, которая позволяла в режиме реального времени отслеживать десятки важных метрик, которые нельзя посмотреть в интерфейсе VK.

Мы тестировали множество гипотез, пытаясь понять, что интересно подписчикам. Ничего не принимали на веру. Если какая-то рубрика не находила отклика у аудитории, мы ее не использовали. Проводили опросы, пробовали разные конкурсные механики, использовали и анализировали рассылки.

Таргетированная реклама тоже была data-driven. Методом проб и ошибок мы перебрали множество различных аудиторий, объявлений и форматов. Так мы смогли снизить стоимость привлечения нового подписчика до 16 рублей. Для сравнения, в коммерческих сообществах цена клика на рекламную запись в среднем составляет 10 руб., подписываются на паблик 20% пользователей, и стоимость нового подписчика составляет 50 руб.

В результате, нам с нуля удалось создать региональный паблик о мебели с вовлеченностью (ER) 48%, когда у федеральных и даже международных сетей типа Leroy Merlin и Castorama 3-4%.

Screenshot_2019-07-0.png

Источник: сервис TargetHutner

Выводы

  • Использование данных помогает организациям значительно повысить результаты. Это факт.
  • Собирайте как можно больше данных по всем направлениям деятельности вашей компании.
  • Заставьте данные работать на вас – анализируйте и извлекайте из них как можно больше инсайтов.
  • Если вы внедрите маркетинг на основе данных, то неизбежно обгоните многих конкурентов.

Автор:

Дарья Путилова, project-менеджер компании Datmark

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.