მონაცემთა ანალიტიკა და მარკეტინგი
დღევანდელ ციფრულ რეალობაში, მომხმარებლის ქცევა მუდმივად დინამიური და ცვალებადია, სწორი მარკეტინგის წარმართვას კი მყარი საყრდენი ჭირდება.
დღეს მონაცემთა ანალიზზე ვისაუბრებთ, განვიხილავთ – რამდენად მნიშვნელოვანია, როცა ნებისმიერი მარკეტრინგული გადაწყვეტილება არა მხოლოდ ინტუიციას, არამედ მტკიცებულებებს ემყარება.
რას ნიშნავს მონაცემთა ანალიტიკა მარკეტიგნში?
მონაცემთა ანალიტიკა ინფორმაციის შეგროვებას, მომხმარებლის ქცევის, ბაზარის და სარეკლამო კამპანიების ანალიზს გულისხმობს. მისი მიზანია მარკეტიგნული გადაწყვეტილებები მეტად ზუსტი და ეფექტური იყოს. ანალიტიკა გვეხმარება:
- ვნახოთ როგორია მომხმარებლის ქცევა (მაგალითად, როგორია საიტზე ვიზიტების სტატისტიკა)
- დავაკვირდეთ გაყიდვების დინამიკას
- გავზომოთ კამპანიების ეფექტურობა
- მოვახდინოთ მომხმარებელთა სეგმენტაცია
რატომ არის აუცილებელი მარკეტინგი მონაცემებზე იყოს დაფუძნებული?
თანამედროვე მარკეტინგი უამრავ არხს მოიცავს. ეს არის სოციალური ქსელები, SEO, ელფოსტა, რეკლამა, საიტი და სხვა.
მხოლოდ ანალიტიკა გვაძლევს საშუალებას, რომ ყველა ამ არხის ეფექტიანობა სათანადოდ შევაფასოთ, გავიგოთ, რა როგორ მუშაობს და მოვახდინოთ ბიუჯეტის ოპტიმიზაცია.
ანალიტიკის საშუალებით, მარტივად ვიგებთ რა არის მომხმარებელის მოთხოვნა კონკრეტულ დროს და ეფექტურად ვახორციელებთ მიწოდებას.
ზუსტი შედეგების ნახვა ამა თუ იმ კამპანიის წარმატების გასაზომად ისეთი მარტივი მაჩვენებლებით შეგვიძლია, როგორიცაა ROI ან CPA.
როგორ გვეხმარება ანალიტიკა სტრატეგიული გადაწყვეტილებების მიღებაში?
დემოგრაფიული და ქცევითი ანალიზი საშუალებას გვაძლევს დავადგინოთ, ვინ არიან ჩვენი მომხმარებლები, რა უყვართ, როგორ რეაგირებენ შეტყობინებებზე და ა.შ. მაგალითად, თუ Google analytics აჩვენებს, რომ ვიზიტორებიის 70% საიტს მობილური ტელეფონით სტუმრობს, უმჯობესია მარკეტინგული სტრატეგია (mobile-first) ფორმატზე გადავიდეს.
სწორი გადაწყვეტილებების მისაღებაში მომხმარებელთა სეგმენტაცია გვეხმარება, რადგან თითოეული ჯგუფისთვის პერსონალიზებული შეთავაზებების შექმნა შეგვიძლია.
მაგალითად, სტუდენტებს და მაღალი შემოსავლის მქონე პირებს ერთი და იმავე პროდუქტი სხვადასხვა კამპანიის ფარგლებში შეგვიძლია შევთავაზოთ.
შესყიდვების გზის (customer journey) ანალიზის დროს, მონაცემები აჩვენებს, როგორ გადაადგილდება მომხმარებელი funnel-ში რეკლამიდან შესყიდვამდე. ამან შესაძლოა გააუმჯობესოს კონვერსია (მაგალითად, კალათიდან გადახდამდე).
მონაცემებზე დაფუძნებული მარკეტინგი საშუალებას გვაძლევს ერთმანეთს შევადაროთ ორი, ან მეტი ვარიანტი – ტექსტი, დიზაინი, თიზერი ან სათაური. ამის შემდეგ შეგვიძლია გავნსაზღვროთ, რომელი აჩვენებს უკეთეს შედეგს.
ანალიტიკის საფუძველზე ბიუჯეტის გონივრულად განაწილება შეგვიძლია. მაგალითად, ანალიტიკა შეიძლება აჩვენებდეს, რომ Facebook Ads 3x უკეთეს შედეგს იძლევა, ვიდრე TikTok რეკლამა. ასეთ დროს, ბიუჯეტი ავტომატურად იმ არხზე გადანაწილდება, რომელიც მეტ ROI-ს ქმნის.
გარდა ამისა, იმ შემთხვევებში, როცა კამპანია მოლოდინებს ვერ ამართლებს, ანალიტიკის საშუალებით, ეს შეიძლება პირველივე დღეებში გამოვლინდეს. დამეთანხმებით, რესურსების ფუჭად ხარჯვა არცერთ ბიზნესს არ უნდა.
როგორც ხედავთ, მონაცემთა ანალიტიკა და მარკეტინგი ერთმანეთთან მჭიდრო კავშირშია.
უფრო მეტიც, მონაცემთა ანალიზი მარკეტინგის აუცილებელი საფუძველია.
თუ გვინდა ჩვენმა გადაწყვეტილებებმა ჩვენს ბიზნესს წარმატება მოუტანოს, ისინი რეალურ მონაცემებზე დაყრდნობით უნდა მივიღოთ.
სტრატეგიული გადაწყვეტილებები, რომლებიც მონაცემების ანალიზზეა დაფუძნებული, ზრდის მარკეტინგულ ეფექტურობას, აუმჯობესებს მომხმარებლის გამოცდილებას და საბოლო ჯამში – ზრდის გაყიდვებს.