Аналитические данные, выраженные в цифрах, – один из самых точных инструментов, на который нужно ориентироваться при работе с клиентами интернет-магазина и оценке успешности рекламных кампаний. Большие данные открывают широкие возможности для планирования, правильного распределения бюджета и высокой персонализации маркетинговых кампаний. Рассказываем о том, что такое data-driven marketing и почему большие данные покоряют сегмент e-commerce.
Что такое data-driven marketing, почему он важен для интернет-магазина
Data-driven marketing – метод, в основе которого лежит анализ большого количества данных о потребителях и других бизнес-процессах. Этот вид анализа позволяет составить точный портрет потребителя, определить приоритетные каналы привлечения клиентов и понять, в какую сторону нужно двигаться. В его основе лежат 5 правил:
- автоматизация. Данные собираются не вручную или путем выборочного анализа, а с помощью специальных сервисов и программ. Сведен к нулю риск ошибки, поэтому работа ведется с прозрачной и актуальной аналитикой;
- сроки и инвестиции. Работа с данными – недешевый инструмент, для его реализации понадобятся финансы и время. Однако правильно запущенный data-driven marketing быстро окупается, принося трафик, новых клиентов и стабильный поток заказов;
- актуализация данных. Для анализа используются большие массивы данных, которые должны быть точными;
- делегирование. Человек, не имеющий профильной подготовки, не сможет выполнить анализ и интерпретировать данные правильно, поэтому задачу лучше делегировать аналитику;
- сначала анализ, потом – решения. Анализ цифр, интерпретация данных и формирование гипотез ложатся в основу всех бизнес-процессов. Ни одно решение не принимается без предварительной аналитики.
Анализ дополняет классический маркетинг, но не лишает его креативного подхода. Он предупреждает человеческий фактор: то, что можно пропустить при визуальном анализе, будет выявлено и зафиксировано программой или веб-сервисом.
Плюсы data-driven marketing для интернет-магазина
Более 50% офлайн и онлайн-компаний активно используют большие данные для решения следующих задач:
- мониторинг жизнеспособности воронки продаж;
- прямое попадание в целевую аудиторию, что касается как коммерческих предложений, так и маркетинговых кампаний;
- удержание внимания целевой аудитории;
- выбор лучших рекламных каналов;
- правильное распределение рекламного бюджета.
Как относятся клиенты к использованию своих данных
Классический data-driven marketing имеет ряд плюсов:
- составление точного портрета целевой аудитории с дальнейшей сегментацией;
- прогнозирование реакции аудитории на рекламу;
- расширение текущей клиентской базы;
- отключение рекламных каналов, которые привлекают малое количество пользователей при высоком маркетинговом бюджете;
- повышение качества обслуживания омниканальных клиентов;
- работа с мнениями клиентов через сбор и анализ отзывов, рекомендаций, оценок;
- усиление персонализации, глубокое понимание аудитории, которое будет использовано при разработке релевантных предложений.
Data-driven marketing позволяет повышать качество обратной связи с клиентами, создавать персонализированные кампании и отслеживать каналы привлечения трафика. С его помощью можно собирать специфические данные об аудитории, чтобы разрабатывать более целевые и окупаемые маркетинговые стратегии.
Подходит ли data-driven marketing для мелкого бизнеса?
Многие предприниматели и маркетологи считают, что анализ данных – прерогатива крупного бизнеса. Однако внедрение инструментов data-driven marketing помогает эффективно управлять процессами, поэтому подходит для бизнеса любого уровня. Данные необходимо собирать сразу после запуска интернет-магазина, чтобы иметь возможность отслеживать ситуацию в динамике. Успешность работы с большими данными определяют выбранные инструменты аналитики и возможности бизнеса:
- трафик и каналы. Можно отслеживать трафик с десктопных и мобильных устройств, при наличии мобильного приложения – работать с инструментами дополнительных сервисов, например, Google Play Console (для устройств под управлением Android). Для измерения показателей разных каналов нужно использовать подходящие инструменты аналитики, иначе данные будут неточными;
- бюджет. Переход на data-driven marketing может быть выполнен с привлечением дорогостоящего софта. Если бизнес не располагает солидным бюджетом, в ход идут общедоступные бесплатные инструменты;
- функциональность. Разработчики софта нередко предлагают клиентам инструменты, перегруженные не нужными функциями и возможностями. До покупки подписки нужно запросить тестовую версию, чтобы понять, какие функции есть и какие бизнесу не нужны. Такой подход позволит сэкономить и выбрать инструмент, удовлетворяющий потребности бизнеса.
Во время работы с data-driven marketing можно собрать специфическую информацию о пользователях. Например, какие гаджеты они используют для онлайн-шопинга, в какое время посещают социальные сети и на каком этапе разрывается воронка продаж. Данные применяются для создания портретов целевой аудитории, сегментации и запуска более узких рекламных кампаний, ориентированных на пользователей с определенными вкусами и потребностями.
Кто выполняет анализ?
Обычный маркетолог работает с метриками, они анализирует результаты ранее проведенных кампаний, а также опросов и других видов активности. Для запуска классического data-driven marketing необходимо привлекать аналитика, разбирающегося в конверсии, больших данных, бизнес-процессах и поведенческих факторах клиентов в сфере e-commerce. Аналитик и маркетолог будут вести совместную деятельность, что позволит эффективнее работать с данными.
Какие метрики используются при проведении анализа?
Во время работы с данными рекомендуется уделять внимание следующим метрикам (не только в плоскости маркетинга, но и продаж в целом):
- средний чек. Сумма, которую среднестатистический клиент тратит на один заказ, оформленный в интернет-магазине;
- стоимость привлечения клиентов (CPA) и цена за клик (CPC). Первый показатель отражает сумму, которую интернет-магазин тратит на привлечение одного клиента. Второй показатель – цена за клик по рекламе, размещенной на любой сторонней площадке;
- степень конверсии (Conversion Rate). Речь идет о клиентах, которые прошли по всем этапам воронки продаж и заключили сделку. В интернет-магазинах этот показатель варьируется в диапазоне 3-5%;
- рентабельность инвестиций в маркетинг (ROMI). Учитываются рекламные расходы и доходы, полученные в ходе активной кампании;
- пожизненная ценность клиента (LTV). Рассчитывается прибыль, которую интернет-магазин получил за весь период сотрудничества с клиентом;
- прибыль, получаемая от клиента в течение заданного периода (ARPU);
- коэффициент удержания клиента (Retention Rate). Демонстрирует способность интернет-магазина удерживать клиентов и сохранять долгосрочные партнерские взаимоотношения;
- брошенные корзины (SCA). В расчет берется количество клиентов, которые сорвались с воронки продаж, находясь за шаг до заключения сделки;
- регулярная месячная выручка (MRR). Показатель позволяет понять, какую прибыль получает интернет-магазин в течение месяца: стабильность суммы, финансовые скачки, сезонность, прочее;
- показатель оттока клиентов (Churn Rate). Бизнес сможет узнать, какое количество клиентов отказалось от сотрудничества с интернет-магазином в течение месяца или квартала. Стабильным показателем считается 3-4%, если он выше, то можно говорить о наличии проблем.
Стоит привлечь дополнительную информацию о расходах, маржинальности, чистой прибыли, вложениях в рекламный бюджет. Набор метрик выбирается с учетом целей кампании, масштаба бизнеса и задач, которые будут решаться после проведения анализа. Запуск data-driven поможет бизнесу выйти на новый уровень, однако потребуются стартовые инвестиции: оплата услуг маркетолога и аналитика, покупка софта для обработки и хранения данных.
Какие сервисы можно использовать для сбора, хранения и обработки данных?
Для работы с большими данными требуются сервисы для веб-аналитики, проведения А/В-тестирования, хранения и визуализации. Эксперты рекомендуют сразу не покупать дорогостоящие продукты, а поработать с бесплатными инструментами, которые помогут оценить возможности data-driven marketing и понять, нужен ли он бизнесу на текущем этапе развития.
Google Analytics
Сервис веб-аналитики Google Analytics – мощный инструмент, с которым умеет работать каждый вебмастер. Позволяет отслеживать бюджет и взаимодействовать с ключевыми метриками data-driven marketing. Имеет ряд достоинств:
- можно использовать бесплатно;
- данные обновляются в режиме реального времени;
- достойный уровень визуализации в форме графиков, диаграмм.
Из минусов стоит выделить обобщенные данные: сервис не дает представление о поведении отдельных пользователей, происходит отслеживание сессий.
Mixpanel
Mixpanel – инструмент для продуктовой аналитики и анализа поведения пользователей, наделенный следующими возможностями:
- эффективные воронки продаж;
- удобная система сегментации;
- интеграция и управление данными;
- групповая аналитика;
- формирование отчетности по когортам, другие.
Сервис англоязычный, поэтому потребуется привлечение дополнительного персонала или работа с онлайн-переводчиками, которые нередко искажают информацию. Сервис Mixpanel – платный, средний чек стартует от 25 долларов в месяц. Есть бесплатная версия, но ее функции очень ограничены.
Google Optimize
Сервис Google Optimize позволяет запускать разные виды А/В-тестирования, а также собирать сведения о действиях пользователей на сайте. Предусмотрены 3 вида тестирования, детализированные отчеты, интеграция с Google Analytics, быстрые установка и настройка, персонализация сайта и таргетирование сегментов аудитории. Доступны платная и бесплатная версия, последняя имеет урезанный набор функций.
Google Data Studio
Сервис для визуализации данных создает интерактивные отчеты. Импорт может быть выполнен из Google Analytics и других сервисов веб-аналитики. Данные могут быть преобразованы в диаграммы, таблицы и другие формы, отчетами можно делиться. Google Data Studio имеет платную и бесплатную версии.
Базы данных
Предприниматель может использовать бесплатные версии баз данных. Хорошо себя зарекомендовали MySQL и PostgreSQL, для взаимодействия с которыми потребуется привлечение опытного специалиста.
В заключение
Data-driven marketing – современный инструмент, полезный для интернет-магазинов любого масштаба. Он требует стартовых инвестиций, времени на обучение и интеграцию нового подхода в работу, как команды, так и руководителя. Правильная работа с данными поможет выявить сильные и слабые места, усовершенствовать рекламу и сформировать жизнеспособные гипотезы. В итоге маркетинг становится более целевым, а интернет-магазин получает преимущество перед конкурентами.
Владельцы интернет-магазинов, в которых используется data-driven marketing, принимают управленческие решения исключительно по результатам анализа. Происходит измерение всех возможных показателей, позволяющее получить прозрачный результат для планирования, масштабирования, совершенствования текущих бизнес-процессов и маркетинга.
