ამ პრობლემების გადასაჭრელად, შეგიძლიათ შექმნათ მონაცემებზე დაფუძნებული მარკეტინგული სტრატეგია შემდეგი ათი ტექნიკის განხორციელებით.
1. შეკრიბეთ თქვენი გუნდი.
მარკეტინგული სტრატეგიის შესაქმნელად მონაცემების გამოყენება, ცხადია, მონაცემების დამუშავებით იწყება. თუმცა, იმისათვის, რომ ეს ეფექტური იყოს, აუცილებელია დეპარტამენტებს შორის და დისციპლინებს შორის გუნდების არსებობა. რიჩარდ ბეისტონი Effin Amazing-ზე წერს: „ეს არ ნიშნავს, რომ IT სფეროს წარმომადგენელი მხოლოდ გაყიდვების სფეროს იმ ადამიანთან ერთად იკრიბება, რომლისგანაც მენეჯერები საუკეთესოს გამოყოფენ“. ეს ნიშნავს, რომ თქვენ უნდა იპოვოთ ადამიანები, „რომლებიც მზად არიან გასცდნენ თავიანთი ცოდნის სფეროს“. მაგალითად, „მონაცემთა მეცნიერები მზად უნდა იყვნენ მარკეტინგის შესახებ ცოდნის მისაღებად; გაყიდვების სპეციალისტები მზად უნდა იყვნენ IT-ის შესახებ ცოდნის მისაღებად“.
ასე რომ, როდესაც ქმნით თქვენი ვარსკვლავური გუნდის წევრებს, მოძებნეთ მონაცემთა მეცნიერები, რომლებიც „ძალიან განსხვავებული სპეციალიზაციის სფეროებიდან“ მოდიან ან, მაგალითად, გენერალურ დირექტორად დანიშნეთ ვინმე მონაცემებისა და ანალიტიკის ზედამხედველობისთვის. ასევე, პრიორიტეტად აქციეთ ამ ადამიანებს შორის თანამშრომლობა ხშირი შეხვედრების გამართვით, სადაც ყველა არა მხოლოდ იდეებსა და ინფორმაციას უზიარებს ერთმანეთს, არამედ წარმატებისთვის დამსახურებასაც იზიარებს.
2. მიხედეთ თქვენს საქმეს.
ჯიმ ბერგესონი MarketingProfs-ისთვის გამოქვეყნებულ სტატიაში აღნიშნავს, რომ „მონაცემები ზოგჯერ იმალება თქვენი ორგანიზაციის შიდა რესურსებში — შესაძლოა, თქვენი პროდუქტის ან მომსახურების დილერებთან ან გადამყიდველებთან, თქვენს გაყიდვების გუნდთან, ან ჩაკეტილია IT სეიფში“.
ამ მონაცემების მოპოვება შეგიძლიათ დაიწყოთ „უნიკალური მომხმარებლის იდენტიფიკატორის შექმნით, რათა დააკავშიროთ განსხვავებული მონაცემთა წყაროები მომხმარებლის ჩანაწერების დონეზე“. ეს მოგაწვდით ინფორმაციას მომხმარებლის მთლიანი გამოცდილების შესახებ, როგორიცაა „რა ხდება დილერის არხში, გაყიდვების წერტილში, საჩივრები ან მომსახურების ზარები ქოლ-ცენტრიდან, ონლაინ რეკომენდაციები, რეკომენდაციები, გარანტიის მონაცემები, რეგისტრაცია, განახლება და შემდგომი შესყიდვები“.
იქიდან შეგიძლიათ ამოიცნოთ და გამოიკვლიოთ ეს ურთიერთობები მონაცემთა ელემენტებს შორის.
3. მონაცემები რიცხვებს სცილდება.
„მონაცემებსა და ციფრებს მათი რიცხვითი მნიშვნელობის მიღმა მნიშვნელობა მიანიჭეთ“, - ამბობს Iversoft Solutions-ის წარმომადგენელი ერიკ ბიტმანისი. „ეს კეთდება თქვენი მიზნების და ამ მიზნებზე გავლენის მოხდენის ძირითადი მაჩვენებლების ცოდნით“.
ბიტმანისი ასკვნის შემდეგი სიტყვებით: „როგორც კი თქვენი გუნდი დაინახავს, თუ როგორ შეიძლება ამ ინდიკატორებმა დადებითად (ან უარყოფითად) იმოქმედონ თქვენი მიზნისკენ მიმავალ პროგრესზე, მაშინ ეს მონაცემები უფრო ხელშესახები ხდება, ვიდრე ცხრილში უბრალო ციფრები. ხელშესახები მნიშვნელობა აქვს იმისათვის, რომ ადამიანებმა დაინტერესდნენ მონაცემებით და მოისურვონ მათი გამოყენება“.
4. სწორი არხების იდენტიფიცირება.
იცოდით, რომ „Twitter-ის მომხმარებელთა 90 პროცენტი, რომლებიც ხედავენ სატელევიზიო შოუსთან დაკავშირებულ ტვიტს, სავარაუდოდ, მაშინვე უყურებენ შოუს, მოიძიებენ დამატებით ინფორმაციას ან გააზიარონ ტვიტზე დაფუძნებულ კონტენტს ამ შოუს შესახებ?“ ჭკვიან მარკეტოლოგებს შეუძლიათ მონაცემების გამოყენება იმის დასადგენად, თუ რომელი შეტყობინებები უკავშირდება ყველაზე უკეთ მათ მომხმარებლებს და რომელი არხებით გააგზავნონ ეს შეტყობინებები.
ტედ კარჩევსკი, Skyword-ის მარკეტინგის კონტენტის სპეციალისტი, კონტენტ მარკეტინგის ინსტიტუტისთვის ამბობს, რომ „Arby's შესანიშნავად ახერხებს მონაცემთა ინიციატივებისა და კრეატიული მარკეტინგის დაბალანსებას“. მაგალითად, 2014 წლის გრემის დაჯილდოების დროს, Arby's-მა იცოდა, რომ „მისი აუდიტორიის მაღალი პროცენტი ჩაერთვებოდა Twitter-ზე ღონისძიების გარშემო პირდაპირ ეთერში საუბარში“. შოუს დროს სოციალურ მედიაში მოსმენისას, კომპანიის სოციალური მედიის დირექტორი „უყურებდა დაჯილდოების ცერემონიას და ელოდა შესაძლებლობას, ჩაერთო საუბარში შესაბამისი, რეალურ დროში სოციალური მედიის კონტენტით“.
5. შექმენით მოდელები ბიზნესის შედეგების პროგნოზირებისა და ოპტიმიზაციისთვის.
დომინიკ ბარტონი და დევიდ კორტი McKinsey & Company-სთან დაკავშირებით გვახსენებენ, რომ „მონაცემები აუცილებელია, მაგრამ შესრულების გაუმჯობესება და კონკურენტული უპირატესობა წარმოიქმნება ანალიტიკური მოდელებიდან, რომლებიც მენეჯერებს შედეგების პროგნოზირებისა და ოპტიმიზაციის საშუალებას აძლევს“. ამ მოდელის შექმნისას თქვენ არ იწყებთ მონაცემებით. ამის ნაცვლად, განსაზღვრეთ ბიზნეს შესაძლებლობები და მოდელებს შეუძლიათ შესრულების გაუმჯობესება.
ბარტონმა და კორტმა დაადგინეს, რომ „ასეთი ჰიპოთეზებზე დაფუძნებული მოდელირება უფრო სწრაფ შედეგებს წარმოქმნის და პრაქტიკულ მონაცემთა ურთიერთობებში ისეთ მოდელებს აფუძნებს, რომლებიც მენეჯერების მიერ უფრო ფართოდ არის გაგებული“.
6. წარმატების შეფასებისას განსაზღვრეთ, რომელი მეტრიკები უნდა გაზომოთ.
სტრატეგიის მიზნების განსაზღვრის შემდეგ, უნდა განსაზღვროთ ის მეტრიკები, რომელთა გამოყენებასაც აპირებთ თქვენი სტრატეგიის წარმატების დასადგენად. ტრიშა მუნი Rival IQ-ზე ბლოგის მკითხველთა რაოდენობის გაზრდის მიზანს იყენებს, სადაც გამოყენებული იქნება ისეთი მეტრიკები, როგორიცაა „პოსტების ჩართულობის მაჩვენებელი, ბმულებზე დაწკაპუნებების რაოდენობა, სტატიის სოციალურ ქსელებში გაზიარების რაოდენობა, სტატიაზე სოციალური ქსელებიდან მოსული ადამიანების მიერ დახარჯული საშუალო დრო, სოციალური ქსელებიდან მოსული მკითხველების პროცენტული ზრდა“.
თქვენი მიზნების შეფასებისას გადახედეთ ამ ციფრებს და იკითხეთ, თუ როგორ მოქმედებს ისინი თქვენს ბიზნესზე.
7. დარწმუნდით, რომ თქვენი მონაცემები ზუსტია.
„თქვენ გსურთ, რომ ყველაფერი მაქსიმალურად იდეალურთან ახლოს იყოს, განსაკუთრებით მაშინ, როდესაც ადამიანები წყაროდ თქვენ იყენებთ და შესაძლოა, თქვენი ინფორმაციის საფუძველზე შემთხვევის კვლევებს ან ანგარიშებს ადგენენ“, - ამბობს ემი მედეიროსი, BroadbandSearch-ის მარკეტინგის მენეჯერი, CIO-ს მიმართულებით. Akamai-ს მარკეტინგის დირექტორი ბრედ რინკლინი დასძენს: „ყველაზე ცუდი, რაც შეგიძლიათ გააკეთოთ, არის ის, რომ თქვენს მონაცემებზე დიდი აჟიოტაჟი მიიღოთ პრესაში, შემდეგ კი კონკურენტი ან მსხვილი გამოცემა იტყვის, რომ თქვენი მონაცემები უვარგისია“.
ამ შეცდომის თავიდან აცილება შეგიძლიათ, თუ თქვენი მონაცემების გადამოწმებას მესამე მხარე შეძლებს, მაგალითად, MIT-ის ან სტენფორდის პროფესორი, მონაცემთა მეცნიერი ან ინდუსტრიის ანალიტიკოსი, სანამ თქვენს სტრატეგიას განახორციელებთ.
8. შექმენით მყიდველის პერსონები და მომხმარებელზე ორიენტირებული კონტენტი.
მონაცემების ძიებისას ადვილია დაივიწყოთ ერთი უკიდურესი პუნქტი: „მხოლოდ მონაცემებით მარკეტინგული სტრატეგიის ჩამოყალიბება შეუძლებელია“, ამბობს სრირამ სრინივასანი StartUp Nation-ში. ანალიზი ყალიბდება მას შემდეგ, რაც თქვენი გუნდი აანალიზებს მონაცემებს და შემდეგ „ჩააყალიბებს ჰიპოთეზას, ხედვას და შემდეგ ნაბიჯებს“. ეს მოიცავს „მომხმარებლის ქცევის, შეძენის ნიმუშების, პრეფერენციებისა და წარსულის ანალიზს მყიდველის სხვადასხვა პერსონის შესაქმნელად“. ამ ინფორმაციის საშუალებით შეგიძლიათ „გაარკვიოთ, ვინ არის თითოეული მომხმარებელი, რა მოსწონს ყიდვა, რა მოსწონს ძებნა, რა ინტერესები აქვს და რა გავლენას ახდენს მასზე“.
მყიდველის პერსონების შექმნის შემდეგ, მოგინდებათ შექმნათ მომხმარებელზე ორიენტირებული კონტენტი, რომელიც პერსონალიზებული იქნება და საინტერესო იქნება თქვენი სამიზნე აუდიტორიისთვის.
9. კომპანიის მასშტაბით მიზნების დასახვა.
ფარნაზ ერფანი, Birst-ის პროდუქტის სტრატეგიის დირექტორი, Mycustomer.com-ის წარმომადგენელ ნილ დეივის ეუბნება:
„მარკეტინგის ROI-ს გაზომვა უფრო რთული გახდა, რადგან ის მოითხოვს შესაბამისობას იმასთან, რასაც გაყიდვები განსაზღვრავენ, როგორც გაყიდვების მზა ლიდებს ან იმასთან, რაც მომსახურების გუნდის აზრით, განსაზღვრავს მომხმარებლის მზაობას დამატებითი გაყიდვებისთვის. ამ კონტექსტში ROI-ზე საუბარი მოითხოვს, რომ მარკეტოლოგებმა - და მათმა ბიზნეს კოლეგებმა - ჰქონდეთ თანმიმდევრული, ერთიანი შეხედულება იმის შესახებ, თუ რა აღწერს მომხმარებელს და კერძოდ, რა განსაზღვრავს მაღალი ღირებულების მქონე მომხმარებელს.“
დეივი დასძენს: „ორგანიზაციებისთვის სასარგებლო იქნებოდა დეპარტამენტებს შორის არსებული „სილოსების“ დაშლა, CRM-ის, მარკეტინგის ავტომატიზაციის, მომსახურებისა და ფინანსური სისტემების მონაცემების ერთ ხედვაში გაერთიანება, ასევე საერთო განმარტებებზე შეთანხმება და ინვესტიციის ანაზღაურების განმარტებების ჰარმონიზაცია“.
10. განაგრძეთ ტესტირება.
მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემებს შეუძლიათ მარკეტინგული სტრატეგიის შემუშავების დასაწყისი მოგვცენ, ის ხშირად უნდა იყოს მანიპულირებული და შემოწმებული. საბედნიეროდ, მეთიუ ბაკლი New Breed Marketing-ში ამბობს, რომ თქვენი მარკეტინგული ძალისხმევის მცირე ექსპერიმენტებით შემოწმება „ერთ დღეში შეიძლება მიღწეული იქნას“.
ბაკლი გვთავაზობს, რომ ტესტირებისას სამეცნიერო მეთოდი გამოიყენოთ. ეს მოიცავს:
- დაიწყეთ მონაცემებით.
- დასვით კითხვა, თუ რა ინფორმაცია გაქვთ ხელმისაწვლელი.
- ჰიპოთეზის აგება.
- ექსპერიმენტით გამოცდა.
- დარწმუნდით, რომ ტესტი/პროცედურა გეგმის მიხედვით მუშაობდა.
- გააანალიზეთ მონაცემები და გამოიტანეთ დასკვნები
- შედეგების წარდგენა და შემდეგი ნაბიჯების განსაზღვრა
გახსოვდეთ, რაც უფრო სწრაფად დაინახავთ, რა მუშაობს, მით უფრო სწრაფად წახვალთ თქვენი ბიზნესის განვითარების გზაზე.
___
by ჯონ რამპტონი
