همانطور که می‌دانید حجم داده‌های آنلاین، در حال افزایش است. در این راستا، استراتژی‌های بازاریابی پیشرفته‌ای نیز وجود دارد که کسبوکارها می‌توانند برای استفاده از این داده‌های ارزشمند، اتخاذ کنند. مسئله‌ای که در این جا مطرح است، نحوه استفاده از این استراتژی‌های بازاریابی مبتنی بر داده توسط بازاریابان است.
در ادامه پنج روند مهم در بازاریابی مبتنی بر داده و نحوه استفاده از آن‌ها برای پیشبرد استراتژی‌های مارکتینگ را بررسی می‌کنیم:
تجربیات شخصی‌سازی شده برای کاربر با استفاده از استراتژی مبتنی بر داده
آیا تاکنون به این مسئله توجه کرده‌اید که پیام‌های تبلیغاتی ارسالی برای شما، بر اساس پیشینه خرید و ترجیحات شماست؟ این کار، نمونه‌ای از استفاده بازاریابان از داده‌های شما برای درک بهتر علایق و ترجیحات شما جهت ارائه یک تجربه شخصی‌سازی شده است.
برای اتخاذ این استراتژی در ابتدا باید مشتریان هدف خود را شناسایی کنید. سپس محتوای متناسب با مخاطب هدف را آماده کنید. محصولات و خدماتی که فکر می‌کنید بیشترین درآمد را برای شرکت شما ایجاد می‌کنند و متناسب با ترجیحات مخاطبتان است را در دسترسشان قرار دهید.
شما می‌توانید از ابزارهای مارتک برای رسیدن به بینشی ارزشمند از داده‌های مشتریان خود استفاده کنید. همچنین می‌توانید از A/B تست نیز برای انتقال پیام خود استفاده کنید تا متوجه شوید کدا پیام شما باعث تعامل بیشتر مصرف‌کننده می‌شود.
تحلیل داده‌های پیشین در بازاریابی مبتنی بر داده
طبق تعریف SAS (یک سیستم تحلیل آماری پرقدرت)، تحلیل داده‌های پیشین به معنای استفاده از داده‌ها، الگوریتم‌های آماری و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی احتمال نتایج آینده بر اساس داده‌های پیشین است. هدف فراتر از تحلیل اتفاقات گذشته است و در واقع ارائه یک ارزیابی کامل از آنچه در آینده رخ خواهد داد، می‌باشد.
این رویکرد را می‌توانید برای پیشبرد بازاریابی مبتنی بر حساب کاربری (ABM) به کار ببرید. با استفاده از این رویکرد می‌توانید تمرکز خود را بر روی حساب‌های کاربری هدفی بگذارید که با مشخصات مشتری ایده‌آل کسب‌وکار شما مطابقت دارند؛ از این رو می‌توانید هزینه تبلیغات خود را بر روی افراد مناسب متمرکز کنید و در نهایت به بازگشت سرمایه بالاتری برسید.
ورود داده برای کمپین‌های تبلیغاتی هدفمند
ورود داده‌ها یک استراتژی است که به سرعت در حال گسترش است. بر اساس گزارشی از Winterberry، ارزش بازار داده‌ها در سال 2022 چیزی در حدود 1 میلیارد دلار تخمین زده شده است. اغلب DMPها یا پلتفرم‌های مدیریت داده، فرآیند انتقال داده‌های آفلاین را به یک محیط آنلاین به عهده دارند. در نهایت می‌توان از این داده‌ها برای اهداف بازاریابی استفاده کرد.
نمای 360 درجه از مشتریان با استفاده از تحلیل داده
در وهله اول باید هویت مشتریان خود را بشناسید و نمای کاملی از مشتریان خود به دست آورید. این کار باعث می‌شود دیدگاه خود را نسبت به علایق و رفتار کاربر گسترش دهید. نتیجه این نمای 360 درجه، هدف‌گیری دقیق‌تر، ردیابی و اندازه‌گیری کانال‌ها و در نهایت شخصی‌سازی در مقیاسی بالا را امکان‌پذیر می‌کند.
تاثیر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده
شرکت‌های بزرگی که استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده را اتخاذ کرده‌اند، همانند گوگل، فیسبوک، آمازون، توییتر و لینکدین، در حال حاضر از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، بیگ دیتا و تحلیل داده‌های پیشین برای بهبود محصولات خود استفاده می‌کنند.
به عنوان مثال، لینکدین از یادگیری ماشین (توانایی ماشین‌ها برای آموزش خود از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند) برای تقویت موتور پاسخ‌های هوشمند خود استفاده می‌کنند.
گوگل از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های پیشین برای تقویت موتور پیش‌بینی جستجوی تکمیل خودکار خود استفاده می‌کند. هنگامی که شروع به تایپ کردن در کادر جستجوی گوگل می‌کنید، یک الگوریتم از تمام داده‌های کاربران استفاده می‌کند تا قبل از اتمام تایپ، آنچه ممکن است به آن علاقه‌مند باشید را نشان دهد. این پیش‌بینی‌ها بر اساس اطلاعات جمع‌آوری‌شده در مورد علایق افراد دیگر با عبارت‌های جستجوی مشابه است.
سخن آخر
بازاریابان باید از پنج روند مهم در بازاریابی مبتنی بر داده برای برگزاری کمپین‌های موثرتر بازاریابی استفاده کنند. اکنون بیش از هر زمان دیگری، کسبوکارها باید داده‌های مشتری را جمع‌آوری و ادغام کنند تا به بینشی ارزشمند دست یابند. این بینش کمک می‌کند یک تجربه مشتری عالی و یکپارچه در چندین کانال ایجاد کنند. استفاده از این روندها، بازاریابان را در این مسیر به سمت نتایج بهتری سوق می‌دهد.