Data-driven маркетинг и настройка работы по анализу данных в компании
дек. 8, 2023
Заниматься поиском и отслеживать работу каналов продвижения можно разными методами, но лучше всего с этим справляется маркетинг на основе данных или data-driven. С помощью собранных данных маркетологи проводят анализ и могут отслеживать результаты своих действий. Специалисты из компании AdButton подробно разбираются в вопросе внедрения data-driven маркетинга и рассказывают о том, как сделать это просто и быстро.
С чего начинать
На первый взгляд может показаться, что собирать и анализировать данные важно и уместно лишь крупным корпорациям на рынке, ведь у маленьких компаний, только что вышедших в свет, еще очень мало данных, и выявить закономерности невозможно. Однако необходимо начинать сбор данных как можно раньше, а делать выводы вы будете потом, когда соберете достаточно количество.
Собирать и хранить данные можно используя бесплатные приложения или стандартные программы, которые есть в каждом офисе, например, Excel. Когда компания освоится на рынке и вырастет, у вас уже будет накопленная база данных, которые нужно будет анализировать. Кроме этого, это может сыграть вам на руку, если вы начали развивать компанию с помощью привлечения средств инвесторов. Владея данными, вы сможете предоставить все необходимые отчеты.
Каких специалистов необходимо привлекать для внедрения data-driven подхода
Все зависит от того, насколько у вас крупная компания, ведь для обработки получаемых данных может потребоваться один человек, а, возможно, и целый отдел.
Вообще, для работы с полученными данными необходимы следующие люди:
- маркетолог — в мелких компаниях или только на старте он сам собирает все необходимые данные, ведет отчетность, запрашивает информацию у смежных отделов, а только после этого предлагает различные активности и подводит итоги их эффективности;
- аналитик — он работает непосредственно с IT специалистами, которым ставит задачи на получение необходимых данных, после чего анализирует их, визуализирует, презентует и предлагает пути решения;
- IT специалист — он занимается получением необходимых данных с помощью интеграции сервисов аналитики на сайте или использует собственные уникальные методы извлечения данных.
В идеальном варианте все три специалиста должны работать в команде, так как у каждого из них стоит своя задача, а вот результат общий. Бывают ситуации, когда в компании несколько должностей или даже все три занимает один человек, но тогда есть вероятность допущения ошибок или получения неполных данных.
В крупных корпорациях, вместо одного специалиста работает целый отдел.
Инструменты, которые можно использовать для сбора и анализа полученных данных
В большинстве случаев компании отказываются от работы с данными, так как это дорого, но это на первый взгляд. На сегодняшний день существует очень много различных программ для сбора и анализа полученных данных, которые не дорогие, либо вовсе бесплатные.
Для хранения и обработки больших объемов данных отлично подходят MySQL или ClickHouse.
В самом начале сбора данных и анализа можно использовать Excel, ведь он позволяет решать очень много задач различной сложности. Однако стоит учитывать, что эксель может работать с ограниченным объемом данных, и по мере роста компании необходимо искать другие пути решения.
Если объемы стали большими, то можно использовать языки программирования Python или R, но для качественной работы необходимо привлекать IT специалистов.
Чтобы обойтись без специалистов можно работать на low-code платформе. Там не нужно писать код, его просто необходимо собрать.
Для веб-аналитики можно использовать стандартные инструменты, вроде Google Analytics. Это позволяет делать следующее:
- сегментировать данные;
- создавать метки счетчиков;
- сравнивать различные сегменты;
- просматривать статистику с учетом значимости переходов на сайт;
- настраивать любые отчеты;
- настраивать сводку.
Для хранения данных и их более подробной визуализации, а также для автоматизации баз данных, наиболее подходящим вариантом будет использование CRM систем, которые позволят управлять взаимоотношениями с клиентами.
Системы сквозной бизнес-аналитики позволяют отслеживать путь появления вашего клиента и проводить анализ окупаемости вложений. Для этого отлично подойдет платформа Roistat, которая позволяет пользоваться программой бесплатно в течение 2 недель и за это время оценить ее потенциал.
Чтобы качественно составить графики и диаграммы по большим объемам данных можно вновь использовать Microsoft Excel, а также есть бесплатная версия программы ChartBlocks. Больше возможностей и более широкие опции имеет Power BI от Microsoft.
По мере того, как компания будет развиваться, необходимо начинать использовать другие платформы, в том числе платные.
Как правильно выбрать цели для оценки эффективности маркетинговых стратегий
База данных может расти бесконечно, ведь в нее можно вносить для систематизации любые данные. Но это чревато тем, что вы будете работать не в том направлении. Именно поэтому необходимо четко определить цели на начальных этапах и работать только с теми данными, которые позволят вам отследить эффективность.
Для этого, ставим цели и определяем сроки достижения.
Цели могут быть разные, например:
- увеличение числа повторных покупок;
- уменьшение оттока клиентов;
- привлечение новых клиентов;
- повышение конверсий;
- увеличение среднего чека.
Бизнес-аналитика для того и существует, чтобы правильно определять цели и конкретизировать их. Недостаточно поставить цель «увеличить конверсии», необходимо точно знать, на сколько реально вы сможете это сделать — на 2, 3 или 5 процентов. Если вы достигаете поставленной цели в срок, то это говорит только том, что вы двигаетесь в правильном направлении.
Для каждой из целей ставится определённая метрика, по которой можно определить движение и в случае отклонений от цели провести корректировку используемой стратегии.
Метрики выбираются по следующим показателям:
- метрика всегда ставится в относительном показателе – коэффициент, процент и так далее;
- полученные данные можно использовать для сравнения с прошлыми периодами.
На каждый из этапов стратегии необходимо минимум 3 метрики.
Какие метрики используются:
- CPA — стоимость целевого действия, с помощью которой можно отследить, насколько эффективна рекламная кампания;
- CPC — цена за клик показывает, насколько эффективны и вообще целесообразны вложения в канал для привлечения клиентов, кроме этого важно оценивать количество новых пользователей и из каких источников они приходят;
- CAC — стоимость одного привлеченного клиента, для этого достаточно сложить все расходы и разделить на количество привлеченных покупателей;
- CR — коэффициент конверсий;
- LTV — ценность клиента за весь период «жизни» или сумма дохода от покупок клиента за весь период;
- ROI — окупаемость инвестиций;
- CRR — показывает, сколько покупателей стали у вас постоянными;
- Churn rate — отток клиентов;
- MRR — постоянная выручка за месяц;
- Shopping chart abandonment — показатель брошенных корзин;
- CSAT — индекс удовлетворенности ваших клиентов, показывает, насколько довольны клиенты вашим обслуживанием и сервисом. Узнать этот показатель можно при помощи опросов клиентов.
Большую часть используемых показателей можно отследить в личных рекламных кабинетах, а некоторые — в сервисах веб-аналитики вроде Google Analytics. Для расчета прочих показателей, например, показателя удержания или оттока, можно использовать CRM систему.
Постепенно количество данных для анализа значительно увеличивается, и считать все вручную становится сложно. Именно для этого необходимо использовать сервисы для сквозной веб-аналитики. Они позволяют собрать данные из разных источников, в том числе из CRM систем и с рекламных платформ.
Вместо заключения
Успешно включить в работу data-driven подход с первого раза получается далеко не у всех, но переживать из-за этого не стоит. Необходимо время для того, чтобы сотрудники научились работать с данными на постоянной основе. Однако не стоит забывать о том, что необходимо постоянно оптимизировать подход к анализу и систематизации данных, таким образом постепенно вы придете к оптимизации всех процессов.
