بازاریابی داده محور به استراتژی هایی گفته می شود که از آنالیز داده های بزرگ (Big Data)، با مطالعه برروی رفتارهای مشتریان و چرایی و چگونگی تعامل آنها به دست می آید، با این هدف که رفتارهای آینده آنها را بتوان پیش بینی کرد.
این فرایند نیازمند درک کاملی از داده هایی است که در اختیار دارید، داده هایی که جمع آوری می کنید و آنها را سازماندهی، آنالیز و اجرا می کنید تا فعالیت های بازاریابی اثربخش تری داشته باشید. استراتژی بازاریابی داده محور به کسب و کارها برای بهبود و شخصی سازی تجربه مشتریان کمک میکند.
بنابراین بازاریابی داده محور دو طرف دارد،یک طرف بیزنس یا کسب و کار است و طرف دیگر مشتریان یا کاربران هستند که از این استراتژی بهره می برند.
اگر استراتژی های بازاریابی داده محور بدرستی پیاده سازی شوند مزایایی مثل بهینه سازی تجربه مشتریان، شناخت بهتر مخاطبان هدف ، کاهش نرخ شکست محصولات، بهینه کردن کمپین های بازاریابی و ارسال پیام در زمان و مکان مناسب به مخاطبان هدف، شناخت دقیق تر مشتریان و در نهایت درک و فهم بیشتر از علایق و سلایق و رفتار مشتریان و نرخ تبدیل بالاتر را دارد.
برای رسیدن به استراتژی بازاریابی داده محور چالش هایی هم وجود دارد که مهمترین آنها عبارتند از:
- به اندازه کافی مومن نبودن با اینکه سازمان میتواند با تصمیم‌گیری مبتنی بر داده نهایت استفاده را ببرد.
- یا اعتقاد به داده ها دارد ولی مهارت کافی برای جمع آوری داده‌های قابل اعتماد در مقیاس وسیع را ندارند.
- یا اینکه یک زیر ساخت جمع آوری بیگ دیتا ندارند.
- یا اکثریت مدیران به دنبال داده‌هایی برای تصمیم‌گیری بهتر هستند، اما تنها تعداد کمی از آنها معتقداند که شرکت آنها دارای فرهنگ داده محور است.
- همه این موارد و هر کدام به یک نسبت از چالش های داده محور شدن کسب و کارها است.
بازاریابی داده محور موتور محرک کسب و کارهاست، با این استراتژی ما میتوانیم تصویر روشنی از اینکه کسب و کارمان در چه موقعیتی است را بدست آوریم و پیش بینی کنیم که فردا چه خواهد شد.در واقع تحلیل زمان حال بر اساس آنچه در گذشته اتفاق افتاده است و تحلیل اینکه در آینده چه اتفاق خواهد افتاد.
قبل از اینکه به پاسخ این سوال بپردازیم باید بدانیم که مدیران کسب و کارها از چه رویکردی در تصمیم گیری هاشان استفاده میکنند.
تصمیم‌گیری داده محور(Data-Driven Decision Making) فرایند تصمیم‌گیری بر اساس تحلیل داده به جای اتکای صرف به تجربه و شهود (Gut-Based Decision Making) است. تصمیم‌گیری داده‌محور حالت همه یا هیچ (یا صفر و یکی) نیست.با این تعریف مدیران در دو طرف و از ابتدا تا انتهای این طیف قرار میگیرند .در یک سر این طیف مدیرانی قرادارند که مدل مدیریتی آنها شهودی است و در طرف مقابل هم مدیرانی هستند که همه تصمیمات آنها بر اساس داده هاست.
واقعیت این است که پاسخ قاطعی که کدام یک از این دو تیپ مدیران تصمیم گیری بهتری میکنند وجود ندارد ولی بطور نسبی و تجربه کسب و کارهای موفق موید این است که بهترین گزینه تصمیم گیری به سمت "طیف" بر اساس داده ها است.ضمن اینکه نوع کسب و کارها هم اهمیت دارند و اینکه محصول یا کسب و کار در کجای چرخه عمر شان هستند هم در این تصمیم گیری اهمیت دارد.ولی در هر صورت بهترین نتایج تصمیم گیری عموما مربوط به مدیران تصمیم گیر از سمت طیف تصمیم گیران شهودی به سمت تصمیم گیران داده محور است.
برای رسیدن به تصمیم گیری داده محور باید ابتدا ابزاری داشته باشیم که داده‌های درست و مبتنی بر واقعیت را جمع‌آوری کنیم و از درستی مراحل جمع آوری داده ها اطمینان کسب کنیم و در نهایت باید بتوانیم در زمان کوتاهی نتیجه‌ی این کار را تجسم کنیم.
بسته به نوع کسب و کارها و موقعیت کسب و کارها در چرخه عمر آنها زمان مشاهده آثار داده محور بودن متفاوت است، و عموما از دو ماه تا یک سال طول میکشد تا نتایج داده محور بودن برای آنها روشن شود.
یکی از مشکلاتی که مدیران به سمت بازاریابی داده محور نمی روند، ممکن است این باشد که مدیران یک نمونه (sampling) تست شده از نتایج داده محور بودن در کسب و کارشان ندارند. برای انجام این تست و نمونه (sampling) ضرورت دارد که آن کسب و کار زیر ساخت جمع آوری داده ها را داشته باشند.سازمانی که زیر ساخت جمع آوری داده ها را ندارد اصولا نمیتواند وارد این حوزه شود.از طرفی شرکت ها باید سرمایه گذاری کلانی برای ایجاد زیر ساخت جمع آوری داده ها انجام دهند.اما خبر خوب این است که اینگرو اینکار را انجام داده است .اینگرو زیر ساخت جمع آوری داده ها را به آسانی در پلتفرم خود فراهم کرده است
و شرکت ها میتوانند برای تست بصورت رایگان، بمدت یک ماه از این زیر ساخت استفاده کنند و داده محور بودن را تجربه کنند.
بنابر این اولین قدم برای بازاریابی داده محور جمع آوری داده ها است.
برای بازاریابی داده محور، بازاریابی بازگشتی، تحلیل داده های crm ، تحلیل فانل....جمع آوری داده ها الزامی است. اینگرو این زیر ساخت را برای شرکت ها فراهم کرده است .
چه داده هایی را باید جمع آوری کنیم؟
جمع آوری داده ها یک تخصص است و لذا مهم است که چه داده هایی را جمع آوری کنیم. اگر داده ها بیش از حد زیاد باشند و بدون برنامه اقدام به جمع آوری داده ها کنیم داده های اصلی گم میشوند و اگر داده های کم یا بی ربط را جمع آوری کنیم قادر نخواهیم بود تحلیل درست و واقعی از داده ها داشته باشیم، بعد از جمع آوری داده ها " ذخیره سازی داده ها " اهمیت پیدا میکند.
ذخیره سازی داده ها
داشتن زیر ساخت ذخیره سازی داده ها مهمترین بخش است که باید بعد از جمع آوری داده ها مورد توجه قرار میگیرد. اگر داده های شما در یک محیط امن ذخیره نشوند چه اتفاقی برای آینده کسب و کار شما اتفاق خواهد افتاد؟ یا اگر داده های شما بدلیل نداشتن یک زیر ساخت بیگ دیتا از دست برود و وقتی که شما بدنبال آنها میروید که از آنها استفاده کنید ببینید که با تاسف از دست رفته اند چه خواهید کرد؟!!!این سوال ها و بیشتر از این ها، سوال هایی هستند که اهمیت ذخیره سازی داده ها را برای کسب و کارها نشان میدهد.
اینگرو در یک محیط امن داده های شما را با رعایت پروتکل های امنیتی که کلیدش در دست شما خواهد بود بصورت امن نگهداری میکند.آنچه ما میدانیم این است که بیش از 90 درصد شرکت ها و تقریبا همه شرکت های کوچک و متوسط فاقد این زیر ساخت (زیر ساخت بیگ دیتا) به دلیل هزینه بالای سرمایه گذاری و هزینه نگهداری آن هستند .
پس قدم اول این است که شما دسترسی به یک زیر ساخت داشته باشید که داده های شما را جمع آوری و ذخیره کند.اینگرو این کار را برای شما میکند.سرویس زیر ساخت بیگ دیتای اینگرو دسترسی شما را به داده های خام فراهم میکند و داده های شما را در محیط ابری بصورت بلادرنگ جمع آوری و ذخیره می نماید.
آنچه تا اینجا اینگرو انجام میدهد در حوزه استریمینگ و ذخیره سازی داده‌ها است و از اینجا به بعد هر آنچه را بخواهید در حوزه آنالیتیکس انجام میدهیم، بعد از ذخیره سازی داده ها نیاز به ابزار تحلیل داده ها داریم .در این حوزه سوال این است که استفاده از ابزارهای تحلیلی چه نتایجی به کسب و کارها ارایه میدهد؟ و چه ارزشی را برای کسب و کارها خلق میکند. اصولا تحلیل داده ها دو خروجی مهم دارد.
1- تحلیل بررسی موجود، خروجی این تحلیل این است که کسب و کار ما در چه وضعیتی است و چه اتفاقی در حال رخ دادن است.
2- پیش بینی درستی از آینده داشته باشیم و قادر باشیم گام های بعدی را برنامه ریزی کنیم.
نکته مهم در این قسمت داشتن داده های درست است.اگر داد ها را درست ذخیره کرده باشیم و روایی داده ها درست باشند طبیعی است که باید تحلیل درستی داشته باشیم. داده ها باید چرایی یک اتفاق را توضیح دهد. اینکه شما فقط یک نمودار فروش داشته باشید اصلا کافی نیست بلکه داده ها باید به شما چرایی یک نمودار و علت بالا و پایین رفتن این نمودار را توضیح دهد. و به شما کمک کند که چرایی ها را بفهمید و بعد به شما بگوید که چگونه باید اقدام کنیم تا اتفاق مورد نظر شما تحقق پیدا کند باید به شما بگوید چگونه به اهداف مورد نظرتان دست پیدا کنید.مهمترین ویژگی داده محور بودن این است که پاسخ این سوال ها را بدهد.
تحلیل داده ها در کجای کسب و کار شما باید باشد؟
این تحلیل ها بستگی به نوع داده های شما دارد.برای تحلیل های محصول، مشتری، کمپین های تبلیغاتی، تجزیه و تحلیل ردپای مشتریان، تجزیه و تحلیل داده های سیستم پیگیری مشکلات مشتریان، تجزیه و تحلیل داده های فروش(funnel)، تجزیه و تحلیل داده های وبلاگ و محتواهای منتشر شده، تجزیه و تحلیل داده های منابع انسانی، تجزیه و تحلیل داده های CRM ... نه تنها باید زیر ساخت این داده ها را داشته باشید بلکه بتوانید داده های این بخشها را به یک زیر ساخت ساده و منعطف منتقل نمایید و از نتایج آنها در تصمیم گیریها استفاده کنید.
یادآوری می کنیم که نوع داده ها خیلی اهمیت دارند مثلا اگر کانال ورودی داده ها به اشتباه انتخاب شده باشد به نتایج درستی نخواهید رسید و با تحلیل داده های غلط به اطلاعات ذیقیمتی نخواهید رسید و شما را گمراه ترخواهد کرد. بنابراین مهم است که شما به داده های خام دسترسی داشته باشید و ابزاری داشته باشید که بتوانید با زدن کوئری های متعدد آنها را مقایسه و تحلیل کنید.داده های درست به شما کمک میکند که در مسیرهای غلط قرار نگیرید در واقع داده های درست فانوسی بر این تاریکخانه می تاباند تا به خرد برسید.مثلا داده های درست بازار به شما خواهند گفت که سگمنت بندی شما درست است اما باید محصول را با مارکت فیت کنید و یا خواهد گفت که محصول شما درست است ولی سگمنت را به اشتباه انتخاب کرده اید، نتیجه اینکه داده های درست شما را به تصمیم گیری درست هدایت میکند و مانع از اشتباهات رایج شهودی میگردد و در نهایت داده ها به شما خواهند گفت که چه تصمیمی درست است .
آنچه امروز اهمیت داده ها را بیشتر و با گذشته متفاوت میکند سرعت تولید داده ها است، نه تنها سرعت تولید داده ها بلکه سرعت تغییر سایر متغییرهای محیطی هم هست که ضرورت توجه به داده ها را نسبت به گذشته صد چندان میکند.در فضای دیجیتال و ابزارهای موجود روند داده محور شدن و توجه به ضرورت داشتن یک زیر ساخت بیگ دیتا اهمیت ویژه ای پیدا کرده است و نتایج پیش بینی آینده هم ساده تر وسریعتر شده است و نتایج آن هم نسبت به گذشته صد چندان دقیق تر شده است و مدیران را از تصمیمات شهودی به تصمیمات TO THE POINT میرساند و مدیران را قادر می سازد که دقیقا انگشت روی نقاط تغییر بگذارند.
تحلیل های پیش بینی کننده
تحلیل های پیش بینی کننده مسیر رشد و توسعه کسب و کارها است.در کسب و کارها با تحلیل داده های درست می توانیم پیش بینی کنیم در آینده چه اتفاقی می افتد .بخشی از این پیش بینی ها از تحلیل داده های گذشته است و بخشی هم از تحلیل داده هایی است که در زمان حال در حال وقوع است و به کمک آنها میتوانید منابع تان را برای آینده مدیریت کنید.برای این پیش بینی قطعا ابزارها به شما کمک خواهند کرد .اینگرو دیتای کسب و کار شما را جمع آوری میکند و آن را به اطلاعات و دانش تبدیل میکند و نتایج آن کسب و کار را به یک خرد تبدیل میکند.
پلتفرم داینامیک استریم کردن داده ها
اینگرو اینجاست تا بتوانید تحلیل درستی از اوضاع کسب و کارتان چه از لحاظ محیط خارجی و چه داخلی داشته باشید
زیر ساخت بیگ دیتای اینگرو هزينه جمع آوری و تجزيه و تحليل داده ها را آنقدر کاهش داده است که در مصرف آن ترديد نداشته باشيد.
در واقع يک چيز خيلی مهم را بسيار ارزان کرده است، اینگرو هزینه پيش بينی را هم ارزان کرده است.
اینگرو فرآيند دسترسی به اطلاعات مفقود شده ناشی از عدم بکارگیری داده ها و استفاده از داده‌های استفاده نشده را ایجاد کرده است.
تمرکز ما بر اين است که کمک کنيم موقعيّت هايی شناسايی شوند که در آن ”پيش بينی ” ارزشمند خواهد بود و ببينيد تا چه حد از آن سود خواهيد برد
