Разработка маркетинг плана с помощью Big Data

Сегодня, благодаря интернету, мы имеем бесплатный доступ к огромной базе данных, касающихся в том числе и покупателей ваших продуктов. Как же их использовать, чтобы повысить эффективность маркетинга и не потратить при этом остаток жизни фильтруя квинтиллионы байтов?

Если вы собираетесь в ближайшее время приступать к планированию маркетинговых активностей и не знаете с чего начать, предлагаем вашему вниманию идеи, которые помогут вам составить маркетинг-план с использованием больших данных. Это поможет вам разработать активности, которые будут основаны на текущих взаимоотношениях покупателей с вашим продуктом.

Согласно исследованиям IBM каждый день мы создаем 2,5 квинтиллиона байтов информации - это означает, что за последние 2 года было сгенерировано 90% данных, созданных за всю историю человечества. Вот лишь некоторые их источники: сенсоры для сбора информации о погоде, публикации в социальных медиа, цифровые видео и фото, сигналы GPS мобильных устройств и т.д. Эти данные называют большими данными (big data).

Традиционный процесс планирования кампании выглядит просто. На основе прогнозного рекламного бюджета (прошлогодний бюджет +- 15%) составляется график активностей, включающий носители, показавшие наибольшую эффективность, при этом бюджет по ним распределяется примерно в той же пропорции, что и время, которое ваши потенциальные покупатели уделяют данным носителям, и все, план готов! Просто, понятно и обоснованно. И когда-то, чего уж греха таить, в Премьер СВ тоже составляли планы подобным образом - просто меняя в презентациях продуктов с одинаковыми целевыми аудиториями логотипы клиентов... Но сегодня оценивать эффективность маркетинговых активностей стало сложнее, и если раньше важно было набрать эффективную частоту контактов при максимальном охвате целевой аудитории, то теперь важно еще и качество каждого из этих контактов. Поэтому разработка плана происходит только на основе данных, имеющих непосредственное отношение к покупателям конкретного продукта, а не просто к людям с определенными социально-демографическими показателями.

Такие онлайн-ритейлеры, как Target, давно используют данные об истории покупок своих покупателей для создания супертаргетированных рассылок и целевых страниц. В прошлом году Target частенько упоминался в СМИ в связи с неловкой ситуацией, возникшей из-за случайного информирования отца о беременности его несовершеннолетней дочки через рассылку купонов на скидки на товары для беременных. Благодаря сбору и анализу данных о ее предыдущих покупках Target узнал о беременности девушки раньше отца. Читать полную статью на сайте Премьер СВ