تحول بازاریابی مبتنی بر داده‌ها: سفری از سال ٢٠٠١ تا ٢٠٢٤

بازاریابی مبتنی بر داده‌ها ( یا بازاریابی داده محور) در دو دهه گذشته شاهد تحولات چشمگیری بوده است. در سال ٢٠٠١، تمرکز بر جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای درک بهتر مشتریان و ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند بود.

اما امروزه، بازاریابی مبتنی بر داده‌ها بسیار فراتر از این است. با ظهور هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و سایر فناوری‌های نوظهور، بازاریابان می‌توانند از داده‌ها برای ارائه تجربیات شخصی‌تر و مرتبط‌تر به مشتریان خود در مقیاس وسیع استفاده کنند.

در این پست وبلاگ، به بررسی تحول بازاریابی مبتنی بر داده‌ها از سال ٢٠٠١ تا ٢٠٢٤ می‌پردازیم.

مدل ٢٠٠١: پایه و اساس

مدل بازاریابی مبتنی بر داده‌ها در سال ٢٠٠١ بر مراحل زیر استوار بود:

١. شناخت خودتان (Know Yourself)

اهداف استراتژیک (Strategic Objectives)

در این مرحله، کسب و کارها باید اهداف کلی و استراتژیک خود را مشخص کنند. این اهداف می‌توانند شامل افزایش فروش، بهبود رضایت مشتریان، افزایش سهم بازار و غیره باشند. داشتن اهداف واضح و مشخص به شما کمک می‌کند تا راهبردهای بازاریابی خود را به درستی تعیین کنید و از داده‌ها به‌طور مؤثر استفاده کنید.

٢. شناخت مشتریانتان (Know Your Customers)

ایجاد یک پایگاه داده (Create a Database)

در این مرحله، کسب و کار باید داده‌های مربوط به مشتریان خود را جمع‌آوری و ذخیره کند. این داده‌ها می‌توانند شامل اطلاعات دموگرافیک، رفتار خرید، ترجیحات مشتریان و غیره باشند. ایجاد یک پایگاه داده جامع و منسجم اولین گام برای انجام تحلیل‌های دقیق است.

تحلیل (Analysis)

پس از جمع‌آوری داده‌ها، نوبت به تحلیل آن‌ها می‌رسد. تحلیل داده‌ها به شما کمک می‌کند تا الگوها و روندهای موجود را شناسایی کنید و از آن‌ها برای بهبود بازاریابی خود استفاده کنید. ابزارهای تحلیل داده مانند نرم‌افزارهای BI (Business Intelligence) و تحلیلگرهای داده می‌توانند در این مرحله بسیار مفید باشند.

٣. بخش‌بندی مشتریانتان (Segment Your Customers)

انتخاب مشتریان (Customer Selection)

در این مرحله، مشتریان خود را بر اساس معیارهای مختلفی مانند سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی، رفتار خرید و غیره دسته‌بندی کنید. این بخش‌بندی به شما کمک می‌کند تا مشتریان هدف خود را بهتر شناسایی کنید.

هدف‌گذاری مشتریان (Customer Targeting)

بعد از بخش‌بندی مشتریان، باید مشتریان هدف خود را انتخاب کنید و برنامه‌های بازاریابی خود را برای این گروه‌های خاص طراحی کنید. هدف‌گذاری دقیق به شما این امکان را می‌دهد تا پیام‌های بازاریابی خود را به‌طور مؤثرتری به مشتریان مورد نظر خود برسانید.

٤. بازاریابی مبتنی بر داده (Data-Driven Marketing)

کمپین‌های بازاریابی (Marketing Campaigns)

با استفاده از داده‌ها و تحلیل‌هایی که انجام داده‌اید، کمپین‌های بازاریابی خود را طراحی و اجرا کنید. استفاده از داده‌ها به شما کمک می‌کند تا کمپین‌های خود را بهینه کنید و به نتایج بهتری دست یابید.

٥. ایجاد اعتماد (Build Trust)

مسائل حریم خصوصی (Privacy Issues)

در این مرحله، باید به مسائل حریم خصوصی مشتریان توجه ویژه‌ای داشته باشید. اطمینان حاصل کنید که داده‌های مشتریان به‌درستی محافظت می‌شوند و از قوانین و مقررات حریم خصوصی پیروی می‌شود. اعتماد مشتریان به شما کمک می‌کند تا روابط بلندمدت و پایداری با آن‌ها برقرار کنید.

٦. امتیازدهی (Keep Score)

معیارها (Metrics)

در نهایت، باید عملکرد کمپین‌های بازاریابی خود را اندازه‌گیری و ارزیابی کنید. استفاده از معیارهای مناسب به شما کمک می‌کند تا بفهمید که آیا به اهداف خود دست یافته‌اید یا خیر و در صورت نیاز، استراتژی‌های خود را بهبود بخشید. معیارهایی مانند نرخ تبدیل، نرخ بازگشت سرمایه (ROI)، نرخ کلیک و غیره می‌توانند در این مرحله مورد استفاده قرار گیرند.

مدل ٢٠٢٤ : فراتر از اصول اولیه

امروزه، مدل بازاریابی مبتنی بر داده‌ها بسیار پیشرفته‌تر است و از طیف گسترده‌ای از فناوری‌های جدید برای ارائه تجربیات بهتر به مشتریان استفاده می‌کند.

در اینجا برخی از ویژگی‌های کلیدی مدل ٢٠٢٤ آورده شده است:

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی: استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تحلیل داده‌های بزرگ، شخصی‌سازی محتوا، پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده و بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی.
• نقشه‌برداری سفر مشتری: درک و پیش‌بینی رفتار مشتری با نقشه‌برداری از سفر آنها در نقاط مختلف تعامل با برند.
• حریم خصوصی و رضایت: رعایت قوانین حریم خصوصی مانند GDPR و CCPA و اطمینان از رضایت مشتریان برای جمع‌آوری و استفاده از داده‌های آنها.
• داده‌های اولیه و تبلیغات مبتنی بر محتوا: تمرکز بر جمع‌آوری داده‌های اولیه از منابع خود مانند وب‌سایت و CRM و استفاده از آن برای ایجادمحتوای مرتبط و شخصی‌شده.
• فوق شخصی‌سازی( شخصی سازی جدی‌تر از گذشته): استفاده ازهوش مصنوعی برای ارائه تجربیات منحصر به فرد و مرتبط به هر مشتری.
• تعامل همه‌کاناله: تعامل بامشتریان در چندین کانال مانند وب‌سایت، ایمیل، شبکه‌های اجتماعی و پیام‌رسان‌ها.
• استفاده اخلاقی از داده‌ها: ایجاد تعادل بین شخصی‌سازی و حریم خصوصی با جمع‌آوری داده‌های حداقلی مورد نیاز برای ارائه تجربیات ارزشمند به مشتریان.
• تکنولوژی‌های نوظهور: استفاده از واقعیت افزوده (AR)، واقعیت مجازی (VR) و جستجوی صوتی برای ایجاد تجربیات تعاملی و جذاب برای مشتریان.