داده‌ها در بازاریابی مدرن نقش اساسی و مهمی ایفا می‌کنند. با این حال، روش‌هایی که کسب‌وکارها برای گردآوری و بهره‌برداری از داده‌های بازاریابی به کار می‌برند، همواره در حال تحول هستند. در دنیای امروز، بازاریابانی که به اندازه‌ی کافی در زمینه برنامه‌ریزی جمع‌آوری داده‌ها سرمایه‌گذاری نمی‌کنند و از شفافیت در پروسه‌های جمع‌آوری داده‌های خود اطمینان حاصل نمی‌کنند، ممکن است با مشکلات جدی مواجه شوند.
بازاریابان باید به‌روز بودن در روند جمع‌آوری داده‌ها را در دستورکار خود قرار دهند تا از جریان مؤثر داده‌ها در فعالیت‌های بازاریابی خود مطمئن شوند. برای آشنایی با مفهوم جمع‌آوری داده‌ها در بازاریابی – به ویژه نکات مرتبط با استفاده آنلاین از داده‌ها – و شیوه‌های بهینه‌ای که بازاریابان باید در نظر داشته باشند، ادامه مطلب را دنبال کنید.
جمع‌آوری داده‌های بازاریابی
جمع‌آوری داده‌های بازاریابی به معنای جمع‌آوری تمامی اطلاعات حاصل از تلاش‌ها و کمپین‌های بازاریابی است تا بتوان اثربخشی آن‌ها را ارزیابی و استراتژی‌های آینده را طراحی کرد. این فرآیند شامل جمع‌آوری داده‌های باکیفیت از منابع مختلف، سازمان‌دهی و استانداردسازی آن‌ها برای استفاده آسان است.
هرچند این فرایند به نظر ساده می‌رسد، جمع‌آوری مؤثر داده‌ها در بازاریابی نیازمند استفاده از روش‌های متنوع، تمرکز بر کیفیت داده‌ها، و اغلب ترکیبی از داده‌های کیفی و کمی برای ارائه تصویری جامع از رفتار مشتری و روندهای بازار می‌باشد.
انواع داده‌های بازاریابی گردآوری‌شده توسط کسب‌وکارها
دسته‌بندی داده‌های بازاریابی به مؤسسات این امکان را می‌دهد تا بر مبنای داده‌ها تصمیم‌گیری کرده و استراتژی‌های موفق‌تری طراحی کنند. با استفاده از داده‌های شخصی و ترکیب آن‌ها با بینش‌های داده‌های شخص ثالث، شرکت‌ها می‌توانند:
- الگوها را شناسایی کنند،
- کیفیت داده‌ها را بهبود بخشند،
- به تصمیم‌گیری‌های تجاری آگاهانه بپردازند.
این داده‌ها را می‌توان به چندین دسته تقسیم کرد:
1- داده‌های شخصی
این دسته شامل اطلاعاتی است که می‌تواند هویت افراد را شناسایی یا ردیابی کند. کسب‌وکارها از داده‌های شخصی برای درک بهتر از مخاطبان هدف و سفارشی‌سازی پیشنهادات خود استفاده می‌کنند؛ به عنوان مثال، شامل اطلاعاتی مانند شماره‌های تأمین اجتماعی، جنسیت، آدرس IP، کوکی‌های مرورگر و اطلاعات دستگاه می‌شود. گردآوری این داده‌ها معمولاً از طریق ابزارهای ردیابی آنلاین و روش‌هایی مانند فرم‌های ثبت‌نام و نظرسنجی‌ها انجام می‌شود. در اینجا مدیریت حریم خصوصی اهمیت زیادی دارد.
2- داده‌های رفتاری
داده‌های رفتاری به اقداماتی مربوط می‌شود که مشتریان انجام می‌دهند و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مصرف‌کننده را تحلیل کنند و استراتژی‌های خود را تطبیق دهند. این داده‌ها شامل اطلاعاتی درباره رفتار خرید، تاریخچه خرید، و داده‌های ناوبری آنلاین (مانند حرکات ماوس در یک وب‌سایت) هستند. گردآوری این داده‌ها معمولاً از طریق ردیابی تراکنش‌ها، تجزیه و تحلیل وب و نظارت بر رسانه‌های اجتماعی انجام می‌گیرد که بینش‌های ارزشمندی را درباره تصمیمات مصرف‌کننده ارائه می‌دهد.
3- داده‌های تعامل
این داده‌ها نحوه تعامل مشتریان با برند را در نقاط تماس مختلف رصد می‌کند. داده‌های تعامل برای ارزیابی موفقیت کمپین‌های بازاریابی و بهینه‌سازی استراتژی‌ها اهمیت بالایی دارند. نمونه‌هایی از این داده‌ها شامل تعاملات در وب‌سایت، استفاده از اپلیکیشن‌های موبایل، پاسخ‌ها به پیامک، فعالیت در رسانه‌های اجتماعی و معیارهای تعامل ایمیلی می‌باشد.
4- داده‌های نگرشی
این داده‌ها نظرات، ترجیحات و رضایت مشتریان را نشان می‌دهد و به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان را بهتر درک کنند و با اهداف تجاری خود هم‌راستا شوند. این اطلاعات شامل داده‌های رضایت مشتری، معیارهای مطلوبیت محصولات و معیارهای خرید است. داده‌های نگرشی به‌طور معمول از طریق گروه‌های متمرکز، نظرسنجی‌ها و مصاحبه‌ها جمع‌آوری می‌شوند و شامل ترکیبی از داده‌های کیفی و کمی هستند.
چگونه از داده‌ها در بازاریابی استفاده می‌شود؟
به نقل از مک‌کینزی، شرکت‌هایی که از داده‌ها برای بهینه‌سازی عملیات بازاریابی و فروش خود بهره می‌برند، ۲۳ برابر بیشتر احتمال دارد که مشتری جذب کنند و ۶ برابر بیشتر امکان دارد که مشتریان خود را حفظ کنند. بر این اساس، این کسب‌وکارها ۱۹ برابر بیشتر احتمال دارد که سودآور باشند.
داده‌های بازاریابی برای درک بهتر از مخاطبان هدف، تقسیم‌بندی بر اساس ترجیحات و رفتارها به منظور تنظیم کمپین‌ها و افزایش تعاملات بسیار ضروری هستند. با استفاده از داده‌های رفتاری و با استفاده از داده‌های شخصی، می‌توان پیام‌ها را سفارشی کرد، محصولات را توصیه نمود و وفاداری مشتری را افزایش داد.
داده‌ها همچنین در اصلاح استراتژی‌های بازاریابی از طریق تجزیه و تحلیل و معیارهای عملکرد نقش دارند و بینش‌های حاصل از تحقیقات بازار، توسعه محصول و تلاش‌های تبلیغاتی را هدایت می‌کند. علاوه بر این، رویکردهای مبتنی بر داده به بهینه‌سازی منابع بر کانال‌های مؤثر، ایجاد محتوای جذاب و تقویت روابط مشتری از طریق بهبود تجربیات و اعتماد کمک می‌کند. در اینجا چندین کاربرد برای استفاده از جمع‌آوری داده‌ها در استراتژی بازاریابی شما آورده شده است:
- آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
بازار جهانی راه‌حل‌های بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۱ حدود ۸.۲ میلیارد دلار ارزش داشت و پیش‌بینی می‌شود که تا سال ۲۰۲۷ به ۲۳.۲ میلیارد دلار افزایش یابد. از جمله کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل بازاریابی می‌توان به ایجاد کمپین‌های شخصی‌تر، اندازه‌گیری ROI و پیش‌بینی نتایج کمپین‌های بازاریابی اشاره کرد. با این حال، دقت یک مدل هوش مصنوعی/یادگیری ماشین در بازاریابی به کیفیت و حجم داده‌های آن بستگی دارد. - بهبود تجربه مشتری
یکی از دلایل کلیدی جمع‌آوری داده‌ها در بازاریابی، بهبود و شخصی‌سازی تجربه مشتری است. بسیاری از شرکت‌ها با گردآوری داده‌ها به دنبال درک بهتر تعاملات، رفتار و خریدهای مشتریان برای ارتقاء خدمات خود هستند. به‌عنوان مثال، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌های تعامل مشتری برای بهبود کارایی وب‌سایت خود استفاده کنند. - بهینه‌سازی محتوا
محتوا یکی از دارایی‌های حیاتی در بازاریابی آنلاین به‌شمار می‌آید و شامل اطلاعات و توضیحات محصولات است. جمع‌آوری داده‌ها می‌تواند در تنظیم محتوای وب‌سایت بر اساس نیازهای مشتریان کمک کند. به‌عنوان مثال، اگر مشتریان به دنبال اطلاعات درباره نحوه استفاده از محصول باشند، می‌توان راهنماهای استفاده از محصولات را به وب‌سایت اضافه کرد. - بازاریابی هدفمند
بازاریابی هدفمند از داده‌ها برای تمرکز بر بخش‌های خاص مخاطب که احتمال تعامل با محصولات یا خدمات یک کسب‌وکار را دارند، استفاده می‌کند. با جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها، شرکت‌ها می‌توانند تلاش‌های بازاریابی خود را برای دستیابی به افراد مناسب با پیام مناسب در زمان مناسب تنظیم کنند. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش کلیدی در تقویت این استراتژی‌ها دارند.
بهترین شیوه‌های جمع‌آوری داده‌های بازاریابی
در زیر بهترین شیوه‌ها برای اطمینان از جریان مؤثر داده‌ها در عملیات بازاریابی آورده شده است:
1- جمع‌آوری داده‌ها به‌صورت شفاف
اکنون بسیاری از کشورها سیاست‌هایی دارند که شرکت‌ها را از جمع‌آوری اطلاعات مشتریان به‌طور ناآگاهانه محدود می‌کند، و آن‌ها را به سمت شفاف‌سازی روند جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها هدایت می‌کنند. برندها باید در هنگام جمع‌آوری داده‌ها به مشتری اطلاع دهند و گزینه انتخاب یا انصراف را در اختیار آن‌ها قرار دهند. به علاوه، ارائه مشوق‌هایی مانند تخفیف برای اشتراک‌گذاری داده‌ها می‌تواند موقعیت متقابلاً سودآوری ایجاد کند.
2- بهینه‌سازی روش‌های جمع‌آوری
بسیاری از مشتریان از درخواست‌های نظرسنجی و سایر روش‌های جمع‌آوری داده‌ها که هنگام مرور سایت ظاهر می‌شوند، صرفنظر می‌کنند. برای غلبه بر این چالش، بازاریابان باید تلاش‌های جمع‌آوری داده‌ها را شخصی‌سازی و جذاب‌تر کنند. همچنین شرکت‌ها می‌توانند از ابزارهای هوش مشتری برای درک بهتر رفتار مشتریان استفاده کنند.
3- جمع‌آوری فراتر از داده‌های کمی
بهترین شیوه دیگر جمع‌آوری داده‌ها، فراتر رفتن از اطلاعات عددی خالص است. بازاریابان باید درک عمیقی از داده‌های عددی از جمله تعاملات مشتری و امتیاز رضایت و نرخ تبدیل و غیره داشته باشند. آن‌ها همچنین می‌توانند به جستجوی الگوهای کلمات یا عبارات در ارتباطات مشتری پرداخته و از تجزیه و تحلیل احساسات برای درک عواطف پشت تعاملات با مشتری خود بهره ببرند.
