بازاریابی داده محور چیست ؟ [+تکنیک ها و مثال های کاربردی]

تا چند سال پیش، تصمیم‌های بازاریابی بیشتر بر پایه ‌ی شهود و تجربه‌ ی شخصی مدیران گرفته می ‌شد؛ روشی که گاهی جواب می ‌داد و گاهی هم نه، بدون اینکه دلیل دقیقش روشن باشد. بازاریابی داده محور (Data-Driven Marketing) این معادله را عوض کرده است؛ به رویکردی گفته می ‌شود که در آن، تصمیم‌ ها به‌ جای حدس و شهود، بر اساس داده‌های واقعی رفتار مشتری، آمار فروش و عملکرد کمپین‌ها گرفته می ‌شوند و هر بودجه ‌ای که خرج می‌ شود، باید با اعداد و شواهد قابل ‌اندازه‌ گیری توجیه پذیر باشد.

امروز هر کلیک، هر اسکرول، هر سبد خرید رها شده و هر ایمیل یا پیامکی که باز یا نادیده گرفته می ‌شود، یک رد پای داده از خودش به جا می ‌گذارد. بازاریابی داده محور یعنی همین رد پاها را جمع کنیم، معنادارشان کنیم و بر اساس ‌شان تصمیم بگیریم.

در این مقاله قرار است به ‌صورت کامل بررسی کنیم که بازاریابی داده محور دقیقاً چیست، چه تفاوتی با رویکرد سنتی دارد، داده‌ها را در چه سطوحی می ‌توان تحلیل کرد، چه مزایا و چالش‌هایی دارد و در نهایت چگونه می ‌توان یک استراتژی داده محور را قدم‌ به ‌قدم در یک کسب و کار پیاده ‌سازی کرد.

بازاریابی داده محور چیست؟

بازاریابی داده محور به رویکردی گفته می ‌شود که در آن، تمام تصمیم‌ های مربوط به پیام، کانال، زمان ‌بندی و بودجه ‌ی بازاریابی، بر اساس داده‌های واقعی رفتار مشتری گرفته می ‌شود، نه بر اساس فرضیات یا تجربه‌ی گذشته‌ ی بازاریاب. این داده‌ها می ‌توانند از منابع متفاوتی جمع ‌آوری شوند: تاریخچه‌ی خرید، رفتار کاربر در وب ‌سایت، نرخ بازشدن ایمیل‌ها، تعاملات شبکه‌های اجتماعی و حتی گفت ‌و گوهای پشتیبانی مشتری.

نکته‌ی مهم این است که بازاریابی داده محور صرفاً به معنای «جمع‌آوری داده» نیست؛ بلکه به معنای تبدیل آن داده‌ها به یک رویکرد قابل ‌اجراست. یک انبار پر از اطلاعات خام، اگر تحلیل نشود و به یک تصمیم عملی ختم نشود، هیچ ارزشی برای کسب و کار ندارد. به همین دلیل، هسته‌ ی اصلی بازاریابی داده محور را می‌ توان در سه گام خلاصه کرد: جمع‌آوری داده‌ ی درست، تحلیل آن برای استخراج الگو، و اجرای تصمیم بر اساس همان الگو.

وقتی این چرخه به ‌درستی اجرا شود، نتیجه ‌اش این است که پیام مناسب، در زمان مناسب و از کانال مناسب، به دست مشتری مناسب می‌ رسد؛ همان هدفی که بازاریابی همیشه دنبالش بوده، فقط این بار با شواهد دقیق‌ تر !

تفاوت بازاریابی داده محور با بازاریابی سنتی

برای فهم بهتر بازاریابی داده محور، بهتر است آن را در کنار رویکرد سنتی قرار دهیم. هر دو رویکرد دنبال یک هدف مشترک هستند: شناخت مخاطب و ارائه ‌ی چیزی که او می ‌خواهد. اما تفاوت اصلی، در روش رسیدن به این شناخت است.

در بازاریابی سنتی، تکیه‌ گاه اصلی، مطالعات بازار در یک بازه‌ی زمانی محدود و تجربه‌ ی گذشته‌ ی تیم بازاریابی است. این یعنی کمپینی طراحی می ‌شود، اجرا می ‌شود و نتیجه‌ اش هفته‌ها یا حتی ماه‌ها بعد، آن هم به ‌صورت کلی، مشخص می‌ گردد. اگر کمپین جواب نداد، تیم باید دوباره از صفر فرضیه‌ سازی کند و کمپین بعدی را امتحان کند. این چرخه‌ی آزمون ‌و خطا، هم زمان ‌بر است و هم پرهزینه.

در مقابل، بازاریابی داده محور این حلقه ‌ی بازخورد را کوتاه می‌ کند. به‌ جای انتظار برای نتیجه‌ ی نهایی یک کمپین، تیم بازاریابی می ‌تواند در حین اجرا، رفتار مخاطب را زیر نظر بگیرد و در صورت نیاز، پیام، بودجه یا کانال را همان لحظه تغییر دهد. علاوه بر این، بازاریابی سنتی معمولاً مخاطب را به ‌صورت گروه‌های بزرگ و یکدست می ‌بیند، در حالی ‌که بازاریابی داده محور امکان شخصی‌ سازی بازاریابی تا سطح هر کاربر را فراهم می سازد.

تفاوت دیگر این دو رویکرد در قابلیت سنجش است. یک بازاریاب سنتی به ‌سختی می‌ تواند بگوید دقیقاً چه کسانی به تبلیغات او توجه کرده اند و چند درصدشان منجر به خرید شده است. اما یک بازاریاب داده محور می ‌تواند مسیر دقیق هر کاربر، از اولین کلیک تا خرید نهایی، را ردیابی کند و عملکرد هر بخش از کمپین را با اعداد دقیق نشان دهد.

چهار سطح تحلیل داده در بازاریابی

یکی از مفاهیمی که درک عمیق‌ تری از بازاریابی داده محور می ‌دهد، شناخت سطوح مختلف تحلیل داده است. داده‌های بازاریابی را می‌ توان در چهار سطح تحلیل کرد که هر یک، سؤال متفاوتی را پاسخ می‌دهد و معمولاً پایه ‌ی سطح بعدی محسوب می‌شود.

سطح اول؛ تحلیل توصیفی: چه اتفاقی افتاد؟

این ساده ‌ترین و رایج ‌ترین سطح تحلیل است و معمولاً به عنوان یک  نقطه ‌ی شروع برای تیم های بازاریابی محسوب می ‌شود. تحلیل توصیفی، یک گزارش دقیق از عملکرد گذشته ارائه می ‌دهد؛ مثلاً اینکه یک کمپین تبلیغاتی در اینستاگرام چقدر هزینه کرده و چند فروش ایجاد کرده است. هدف این سطح، توضیح علت نیست، بلکه ثبت دقیق واقعیت است تا بتوان روی آن سؤال‌های بهتری پرسید.

سطح دوم؛ تحلیل تشخیصی: چرا این اتفاق افتاد؟

وقتی بدانیم چه اتفاقی افتاده، نوبت به این می ‌رسد که علت آن را پیدا کنیم. تحلیل تشخیصی به دنبال رابطه‌ ی بین رفتار مخاطب، نوع محتوا و نتیجه‌ی نهایی است. برای مثال، ممکن است داده‌ها نشان دهند که کاربران موبایل، سه برابر بیشتر از کاربران دسکتاپ، فرایند خرید را نیمه ‌کاره رها می ‌کنند؛ بررسی دقیق ‌تر هم نشان دهد که علت آن، طراحی نامناسب فرم پرداخت در نسخه‌ی موبایل بوده است.

سطح سوم؛ تحلیل پیش ‌بینی ‌کننده: چه اتفاقی رخ خواهد داد؟

در این سطح، با استفاده از الگوهای موجود در داده‌های گذشته، رفتار آینده‌ی مشتری پیش ‌بینی می ‌شود. مدل‌های یادگیری ماشین  و هوش مصنوعی می ‌توانند نشان دهند که مشتریانی با چه ویژگی‌هایی، احتمال بیشتری برای خرید مجدد یا ریزش دارند. این سطح، بازاریابی را از حالت واکنشی به حالت پیش‌ دستانه تبدیل می‌ کند.

سطح چهارم؛ تحلیل تجویزی: چه باید کرد؟

در این سطح  پیشنهاد عملی ارائه می شود. در این سطح، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به ‌صورت خودکار، بودجه را از کانال ضعیف به کانال قوی‌ تر منتقل کنند یا پیشنهاد دهند یک بخش جدید از بازار آزمایش شود. اغلب تیم‌های بازاریابی حرفه‌ ای، هر چهار سطح را به‌ صورت ترکیبی استفاده می ‌کنند: ابتدا با تحلیل توصیفی پایه می‌ سازند، با تحلیل تشخیصی علت‌ها را پیدا می ‌کنند، با تحلیل پیش‌بینی‌ کننده روند آینده را می ‌بینند و در نهایت با تحلیل تجویزی، فرایند را خودکار و بهینه می ‌کنند.

مزایای بازاریابی داده محور

به ‌کارگیری درست داده در بازاریابی، چند مزیت کلیدی برای کسب و کار به همراه دارد که در ادامه مهم‌ ترین‌ آن ها را بررسی می ‌کنیم.

شناخت دقیق مخاطب هدف

وقتی داده‌های واقعی رفتار مشتری در دست باشد، دیگر نیازی به فرض و گمان نیست. تیم بازاریابی می‌ تواند با اطمینان بیشتری بگوید مخاطبش چه می ‌خواهد، در چه زمانی فعال ‌تر است و به چه نوع پیامی واکنش بهتری نشان می ‌دهد.

امکان شخصی ‌سازی واقعی تجربه‌ ی مشتری

 امروز مشتریان نسبت به محتوای عمومی و یکسان، بی ‌تفاوت یا حتی دلسرد می ‌شوند. تحقیقات نشان می ‌دهد بخش زیادی از مشتریان، تنها به پیشنهادهایی واکنش مثبت می ‌دهند که متناسب با تعاملات قبلی خودشان شخصی‌ سازی شده باشد. بازاریابی داده محور دقیقاً همین امکان را فراهم می ‌کند: ارسال پیام درست به فرد درست، بر اساس رفتار واقعی او.

افزایش بازگشت سرمایه (ROI)

 وقتی بودجه‌ی تبلیغاتی بر اساس داده‌های واقعی عملکرد توزیع شود، به‌ جای پخش ‌شدن یکسان در همه‌ ی کانال‌ها، به سمت کانال‌ها و مخاطبانی هدایت می ‌شود که بیشترین نرخ تبدیل را دارند. این یعنی همان بودجه، نتیجه‌ ی بیشتری به همراه می ‌آورد.

سرعت بالاتر در تصمیم ‌گیری و اصلاح مسیر

 به لطف داشبوردهای لحظه ‌ای، تیم بازاریابی دیگر مجبور نیست هفته‌ها منتظر گزارش نهایی یک کمپین بماند. کافی است روند داده‌ها در همان روزهای ابتدایی بررسی شود تا در صورت لزوم، مسیر کمپین اصلاح گردد.

همکاری بهتر تیم ها

وقتی همه‌ ی تیم‌ها به یک منبع داده‌ی واحد و یکسان از مشتری دسترسی دارند، دیگر هر بخش، تصویر متفاوتی از مشتری نمی‌ سازد. این هماهنگی، تجربه‌ی نهایی مشتری را هم منسجم‌ تر می‌کند.

چالش‌ های پیاده ‌سازی بازاریابی داده محور

با همه‌ ی مزایایی که گفته شد، پیاده‌ سازی بازاریابی داده محور بدون چالش نیست. شناخت این چالش‌ها پیش از شروع کار، کمک می‌ کند تا با آمادگی بیشتری وارد این مسیر شوید.

حجم بالای داده و کیفیت پایین آن

بسیاری از تیم‌های بازاریابی، به جای کمبود داده، با مشکل اضافه‌ بار اطلاعات دست‌ و پنجه نرم می ‌کنند. وقتی داده از ده‌ها منبع مختلف می ‌آید، تشخیص اینکه کدام داده واقعاً قابل‌اعتماد و مرتبط است، خودش یک چالش جداست. راه‌ حل، تمرکز روی چند شاخص کلیدی است که مستقیماً به اهداف کسب و کار مرتبط ‌اند، نه تلاش برای تحلیل همه‌ چیز و به صورت هم ‌زمان.

پراکندگی داده در کانال های جداگانه

در بسیاری از سازمان‌ها، داده‌های مشتری بین واحدهای مختلف (فروش، بازاریابی، خدمات مشتری) تقسیم شده و هیچ تیمی تصویر کامل را نمی ‌بیند. نتیجه‌ی این پراکندگی، تصمیم‌ گیری‌های متناقض و گزارش‌های ناقص است. راه‌ حل اصلی، متمرکزکردن داده‌ها در یک پلتفرم واحد مانند یک پایگاه داده‌ی مشتری (CDP) یا یک نرم‌افزار CRM یکپارچه است.

کمبود مهارت تحلیل داده در تیم بازاریابی

لازم نیست هر بازاریاب، یک دیتاساینتیست باشد؛ اما تیم باید بتواند سؤال درست از داده بپرسد و پاسخ را درک کند. وقتی فقط یک یا دو نفر در سازمان قادر به تحلیل داده هستند، کل فرایند تصمیم ‌گیری کند می ‌شود. سرمایه ‌گذاری روی ابزارهای ساده و قابل‌ فهم برای کاربران غیرفنی، یکی از مؤثرترین راه‌حل‌ها برای این چالش است.

نگرانی‌های حریم خصوصی و قوانین مربوط به داده

 با افزایش حساسیت کاربران و سخت‌ گیرتر شدن قوانین حفاظت از داده، جمع ‌آوری و استفاده از اطلاعات مشتری دیگر بدون رضایت او ممکن نیست. کسب و کارها باید به‌ سمت داده‌های اول ‌شخص (داده‌هایی که مشتری مستقیماً و با رضایت خودش در اختیار برند می ‌گذارد) حرکت کنند و فرایند جمع ‌آوری رضایت را شفاف طراحی کنند.

دشواری در تخصیص دقیق نتیجه به هر کانال

وقتی مشتری پیش از خرید نهایی، از چند کانال مختلف (شبکه‌ی اجتماعی، پیامک، جست ‌و جو) عبور می‌ کند، تشخیص اینکه کدام کانال واقعاً نقش تعیین ‌کننده داشته، کار ساده‌ای نیست. مدل‌های ساده‌ی «آخرین کلیک» معمولاً تصویر واقعی را نشان نمی ‌دهند و نیاز به مدل‌ های پیشرفته ‌تر اتربیوشن چند نقطه‌ای وجود دارد.

مراحل اجرای یک استراتژی بازاریابی داده محور

برای آنکه بازاریابی داده محور صرفاً در حد یک ایده‌ی نظری نماند، بهتر است آن را در قالب یک فرایند شش ‌مرحله‌ای پیاده ‌سازی کنید.

1.تعیین هدف مشخص

 پیش از جمع ‌آوری هر داده‌ای، باید دقیقاً مشخص کنید دنبال پاسخ چه سؤالی هستید. به‌ جای هدف کلی و مبهم مثل «افزایش تعامل»، روی سؤال ‌های دقیق‌تر مثل «کدام عناوین پیامکی، بیشترین نرخ بازشدن را دارد؟» تمرکز کنید. هدف روشن، مسیر جمع ‌آوری داده را هم روشن می ‌کند.

۲. جمع‌آوری و یکپارچه ‌سازی داده

 داده‌های پراکنده از CRM، تحلیل وب ‌سایت، پلتفرم ایمیل و شبکه‌های اجتماعی را در یک مکان واحد جمع کنید. هرچه این منبع، یکپارچه‌ تر و به ‌روزتر باشد، تحلیل‌های بعدی دقیق ‌تر خواهند بود.

۳. تحلیل با ابزارهای هوشمند

با استفاده از ابزارهای تحلیل داده، الگوهای پنهان در رفتار مشتری، عملکرد کمپین و مسیر تبدیل را شناسایی کنید. در این مرحله، استفاده از ابزارهایی که نیاز به دانش فنی پیچیده ندارند، باعث می ‌شود کل تیم بازاریابی، نه فقط تحلیل ‌گران داده، بتوانند مستقیماً از داده‌ها استفاده کنند.

۴. فعال‌ سازی نظریات در کانال‌های واقعی

یافته‌های تحلیلی باید به اقدام واقعی تبدیل شوند: تنظیم مجدد هدف ‌گذاری تبلیغات، شخصی‌ سازی محتوای پیام ها یا تغییر بودجه‌ی کانال‌ها. بینشی که به اقدام تبدیل نشود، فقط یک گزارش بی‌اثر است.

۵. سنجش نتیجه با اتربیوشن درست

 عملکرد هر اقدام را با شاخص‌های مشخص مثل نرخ تبدیل، هزینه‌ ی جذب مشتری و بازگشت سرمایه‌ ی تبلیغات اندازه ‌گیری کنید تا مطمئن شوید تغییراتی که داده ‌اید، واقعاً نتیجه داده ‌اند یا خیر.

۶. تکرار و بهینه ‌سازی مستمر

 بازاریابی داده محور یک پروژه‌ ی یک ‌باره نیست؛ یک چرخه ‌ی مستمر است. هر دور تحلیل و اجرا، باید درس‌هایی برای دور بعدی به همراه داشته باشد تا تصمیم‌های آینده، دقیق ‌تر از گذشته باشند.

ابزارهای پرکاربرد در بازاریابی داده محور

برای پیاده ‌سازی موفق این رویکرد، معمولاً به ترکیبی از ابزارهای زیر نیاز خواهید داشت:

• ابزارهای تحلیل وب ‌سایت مانند Google Analytics برای بررسی رفتار کاربر در سایت
  
  
• پلتفرم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) برای ذخیره و پیگیری تاریخچه‌ی تعامل با هر مشتری
  
  
• پلتفرم‌های داده‌ی مشتری (CDP) برای یکپارچ ه‌سازی داده‌های پراکنده از منابع مختلف در یک پروفایل واحد
  
  
• ابزارهای هوش تجاری (BI) مانند Power BI یا Tableau برای تبدیل داده‌های خام به داشبورد و گزارش بصری
  
  
• ابزارهای بازاریابی ایمیلی برای سنجش نرخ بازشدن، کلیک و تبدیل کمپین‌های ایمیلی
  
  
• ابزارهای مدیریت شبکه‌های اجتماعی برای رصد تعامل و عملکرد محتوا در هر پلتفرم

انتخاب ابزار مناسب، کمتر به «بهترین ابزار بازار» مربوط است و بیشتر به اینکه کدام ابزار، با اهداف و حجم داده‌ی کسب و کار شما هم‌ خوانی دارد.

مثال‌های واقعی از بازاریابی داده محور

برای درک ملموس ‌تر این مفاهیم، چند نمونه‌ ی کاربردی را بررسی می ‌کنیم.

مثال اول: پیش‌بینی رفتار خرید با داده‌های فصلی

 یک فروشگاه آنلاین پوشاک زمستانی، به‌جای آنکه کمپین تبلیغاتی ‌اش را با اولین بارش برف شروع کند، با تحلیل داده‌های فروش چند سال گذشته متوجه شد که مشتریان معمولاً هفته‌ها زودتر از شروع رسمی فصل، اقدام به خرید می ‌کنند. این بینش باعث می شود زمان ‌بندی کمپین تغییر کند و نتیجه‌ی فروش ب ه‌طور قابل‌ توجهی بهتر شود.

مثال دوم: شخصی‌سازی پیام بر اساس دسته‌ بندی مشتری

 یک فروشگاه لوازم حیوانات خانگی، با تحلیل سابقه‌ی خرید مشتریان، آن‌ها را به دو گروه صاحبان گربه و صاحبان سگ تقسیم کرد و برای هر گروه، پیام و پیشنهاد متفاوتی ارسال کرد. نتیجه با افزایش قابل‌ توجه نرخ بازشدن ایمیل و نرخ خرید مجدد  همراه شد.

مثال سوم: بهبود تبلیغات با داده‌های جمعیت ‌شناختی

یک کسب و کار خدماتی، پس از اجرای یک کمپین تبلیغاتی موفق در یک منطقه‌ی جغرافیایی خاص، با بررسی دقیق ‌تر داده‌های جمعیت ‌شناختی مخاطبان، متوجه شد بخشی از مخاطبان به قیمت بسیار حساس هستند. با تغییر نسخه ‌ی تبلیغ برای همین گروه، نرخ تبدیل کمپین به‌ طور چشمگیری افزایش یافت.

مثال چهارم: شناسایی نقطه ‌ی ریزش مشتری در فرایند خرید

 یک کسب و کار تجارت الکترونیک با تحلیل مسیر کاربران در سایت، متوجه شد بخش زیادی از کاربران، دقیقاً در مرحله‌ی پرداخت نهایی، خرید را نیمه‌ کاره رها می‌کنند. بررسی دقیق‌تر نشان داد که علت اصلی، طولانی بودن فرم پرداخت در نسخه‌ی موبایل بوده است؛ با ساده‌ سازی این فرم، نرخ تکمیل خرید به‌ صورت محسوسی بهبود پیدا کرد.

و در آخر

بازاریابی داده محور، دیگر یک گزینه‌ی اختیاری یا یک ترند موقت نیست؛ بلکه به بخشی جدا ‌نشدنی از استراتژی هر کسب و کاری تبدیل شده که می‌ خواهد در بازار امروز رقابتی باقی بماند. این رویکرد، با جایگزین‌ کردن حدس و گمان با شواهد واقعی رفتار مشتری، امکان تصمیم ‌گیری سریع ‌تر، دقیق‌ تر و قابل ‌سنجش ‌تر را فراهم می ‌کند.

با این حال، موفقیت در این مسیر، فقط به داشتن داده‌ی زیاد بستگی ندارد؛ بلکه به توانایی سازمان در یکپارچه ‌سازی داده‌ها، تحلیل درست آن‌ها و مهم‌تر از همه، تبدیل نظریات به اقدام واقعی وابسته است. کسب و کارهایی که این چرخه را به ‌درستی بسازند، نه ‌تنها هزینه‌های بازاریابی ‌شان را بهینه می ‌کنند، بلکه رابطه‌ ای عمیق ‌تر و پایدارتر با مشتریان خود شکل می‌ دهند؛ رابطه ‌ای که حاصل شناختی واقعی خواهد بود.

منابع :++