Маркетинг на основе данных – старая история. Однако, в XXI веке она получила распространение. В цифровую эпоху, когда у компаний есть возможность собирать статистику, и оценивать результаты прошлых кампаний, можно добиться высоких показателей окупаемости.
Детальная диагностика минимизирует риски и повышает рентабельность инвестиций в несколько раз.
Что такое Data-Driven маркетинг?
Data-Driven (также DDDM, либо Data Driven Decision Making) – подход, при котором маркетинговые решения держатся на исследование материалов, а не на субъективных ощущениях.
Ключевая идея – использование информации о целевой аудитории, их действиях и итогах продвижения для оптимизации стратегий и увеличения результативности. Важно, что прогноз делают на основе уже собранных данных, а не на ощущениях, опыте даже опытных маркетологов.
Так как подход требует обработки массива материалов, в XXI веке растет тенденция использования искусственного интеллекта и машинных технологий. Они обрабатывают запросы без штата сотрудников.
В 2025 году ожидается рост значимости Data Driven Decision Making. Акцент делается на персонализацию и предиктивную аналитику. Это позволяет точно определить запросы клиента, чтобы предложить наиболее релевантные продукты и услуги.
Отличие от традиционного
Традиционный маркетинг имеет существенные отличия от Data Driven Decision Making. При определении вектора развития стратег, который направляет будущую рекламную кампанию, выбирает между двумя подходами. А для этого нужно понимать ключевые отличия:
| Критерии | Маркетинг на основе больших данных | Традиционный подход |
| Персонализация | Решения о разработке стратегии принимаются на основе усредненных характеристик и результатов предыдущих рекламных кампаний. | Точная персонализация. Проводится анализ по ЦА. Рекламные предложения формируются индивидуально, исходя из предыдущих результатов, анализа целевой аудитории и т.д. |
| Методы | Основа для принятия решений – интуиция, опыт маркетологов и общие тенденции рынка. | Перед принятием решений собирают сведения из внутренних и внешних источников. В ходе рекламной кампании собирают статистику. В случае, если они не удовлетворяют клиента – производят корректировку. |
| Подход к аналитике и ROI | Ограничивается сбором основных показателей: объемом продаж, охватов аудитории. Оценить ROI сложно, так как информации для прогноза мало. | Маркетологи используют инструменты, чтобы оценить метрики на каждом этапе. Точность позволяет понять, какой инструмент приносит результаты. |
| Работа с заказчиком | Коммуникация через рекламные сообщения. Не принимают технику индивидуального подхода. | Партнер занимает ключевую позицию. Разработка концепции, плана продвижения базируется на глубоком понимании потребностей и предпочтений заказчика. Коммуникация происходит через несколько каналов с использованием персональных сообщений, чтобы укрепить лояльность партнеров. |
В отличие от традиционного маркетинга, Data-Driven – это более глубокая проработка проекта, его масштабируемость за счет аналитики предыдущих проектов. Каждый случай рассматривается индивидуально, чтобы запросы были закрыты.
Преимущества и слабые стороны подхода
Data Driven Decision Making считается эффективным за счет преимуществ:
- Позволяет создавать максимально релевантные предложения.
- Можно точно определить наиболее эффективные каналы и инструменты, что дает возможность перераспределить ресурсы и отбить каждый вложенный рубль.
- За счет персонализированного подхода и точного таргетирования, Data-Driven увеличивает конверсию на каждом этапе воронки продаж, от привлечения внимания до продажи.
- Изучение показателей выявляет закономерности и тренды в поведении клиентов, что дает возможность прогнозировать их будущие действия и предлагать продукты и услуги.
Однако, при работе, учитывайте и слабые стороны:
- Для успешного внедрения необходимы сотрудники с опытом в области исследований, статистики и машинного обучения.
- Неточные или неполные массивы информации могут привести к ошибочным выводам и не эффективным маркетинговым решениям.
- Эксперты, которые придерживаются традиционной методики, могут оспаривать решения, построенные на основе диагностики.
- Переход к DDDM требует изменения корпоративной культуры и процессов.
Принципы и ключевые этапы внедрения
Успех рекламной кампании во многом зависит от правильной постановки целей, грамотного сбора и анализа, а также от готовности к постоянному мониторингу и корректировке стратегии.
Основные принципы внедрения методики:
| Этап | Описание |
| Постановка SMART-целей | Определение конкретных, измеримых, достижимых, релевантных и ограниченных по времени (SMART) целей. Например, достичь охвата в 100 тыс. человек при CPV – 0,3 руб. и ниже. |
| Сбор и источники сведений | Они могут быть как внутренними (сведения из CRM-системы, сведения о продажах, материалы веб-аналитики), так и внешними (о рынке, конкурентах, потребительских трендах). |
| Анализ и визуализация | Собранные цифры необходимо оценить с использованием различных статистических методов и инструментов. Для визуализации и выявления закономерностей можно использовать Power BI и Visiology. |
| Стратегия и тестирование гипотез | На основе результатов формируется стратегия и выдвигаются гипотезы о том, какие действия приведут к достижению поставленных целей. Для их тестирования используется A/В тесты. |
| Мониторинг и корректировка стратегии | Если результаты не соответствуют ожиданиям, необходимо корректировать действия, каналы коммуникации с ЦА и т.д. |
Какие данные и инструменты использовать
Всесторонний анализ возможен только в том случае, если использовать максимальное количество доступной информации. Ориентиром служат:
- Поведенческие факторы – о действиях пользователей на сайте, в приложении (клики, просмотры, покупки).
- CRM – история покупок, обращения в поддержку. Показатели помогают построить портрет клиента и персонализировать взаимодействие.
- Социальные сети – сведения о пользователях, их интересах, взаимодействии с брендом в социальных сетях (комментарии, лайки, репосты).
- Веб-аналитика – о посещаемости сайта, источниках трафика, поведении пользователей на страницах (просмотры, время на сайте, отказы).
Сбор статистики существенно облегчает оценку проекта. Что может помочь при составлении стратегии продвижения:
- Google Analytics, Яндекс.Метрика – инструменты веб-аналитики для отслеживания трафика, поведения пользователей на сайте, конверсий.
- CRM-системы (Salesforce, Битрикс24) для сбора информации и исследований.
- Email-сервисы (Mailchimp, SendPulse) – для изучения эффективности email-рассылок, сегментации аудитории.
- ML-модели (Машинное обучение) – выявления скрытых закономерностей, прогнозирования поведения пользователей, персонализации предложений.
Для анализа и точности вы можете интегрировать Google Analytics с CRM-системой, чтобы связать поведение пользователя на сайте с его профилем в CRM. Это позволит более точно оценить эффективность маркетинговых кампаний и персонализировать взаимодействие с партнером.
Использование платформ для сбора (например, Google BigQuery, Apache Spark) позволяет объединять и обрабатывать цифры из различных источников, а затем строить ML-модели для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов.
Метрики эффективности Data-Driven
Оценка эффективности Data-Driven первостепенна. На какие показатели нужно обращать внимание:
- CAC – стоимость привлечения одного посетителя.
- LTV – пожизненная ценность для потребителей.
- ROI – возврат инвестиций.
- CR – коэффициент конверсии.
- Удержание – действия, направленные на то, чтобы покупатели возвращались.
Измерение позволяет понять рентабельность компаний, оптимизировать затраты, что отражается на прибыльности бизнеса.
Тренды Data-Driven на 2025 год
2025 год диктует новые правила в DDDM:
- На смену third-party cookies приходит эпоха first-party data, требующая от бизнеса выстраивания прямых отношений с партнером и эффективного сбора сведений.
- Пользовательский путь становится всё более сложным и многоканальным, что требует отслеживания всех точек касания и построения сквозной статистики.
- Персонализация из преимущества превращается в ключевое требование потребителей. Удовлетворить этот запрос возможно только с помощью автоматизации маркетинговых процессов и внедрения технологий искусственного интеллекта, способных изучать большие объемы данных и предлагать релевантный контент.
Интегрируйте разрозненные инструменты в единый, взаимосвязанный стек, обеспечивающий целостное представление о продукте и его взаимодействии с брендом.
Практические советы по внедрению
Чтобы достичь результата, не нужно резко собирать массивы информации. Начните с простого – определения ЦА, текущих данных, которые есть с предыдущих кампаний. Постепенно наращивайте data engineering. Систематизация поможет структурировать цифры для дальнейшего использования в бизнесе.
В условиях огромного потока информации, не пренебрегайте использованием ML-моделей. Вначале рекомендуется использовать лишь базовые схемы. Даже они дают результаты. Так компания по оформлению подарков использовала ML-модель, чтобы предсказать объемы заказов в пиковые периоды и рассчитать рекламный бюджет. Она диагностировала закупку трафика в предыдущие годы, чтобы построить прогноз по заказам.
Заключение
Data-Driven – это инвестиция, которая возвращается многократно при правильном использовании. Маркетинг на основе данных направлен на персонализацию каждого заказчика, глубокий анализ сведений, сбор статистики.
Если вы руководствуйтесь традиционной методикой в работе, то не бойтесь постепенно внедрять DDDM. Используйте оценку, выявляйте запросы, чтобы достичь поставленных метрик.
