Использование больших данных в маркетинге для предпринимателей: как и зачем

Многие предприниматели ошибочно полагают, что большие данные — это прерогатива гигантов вроде Google или Facebook, однако это далеко от истины. Большие данные — это не столько объем информации, сколько способность извлекать из нее ценный опыт, который способен трансформировать бизнес любого масштаба.

В этой статье мы рассмотрим, как бизнес может эффективно использовать большие данные в маркетинге и других аспектах своей деятельности. Обсудим преимущества работы с большими данными, практические примеры их применения, доступные инструменты и технологии, а также шаги по внедрению стратегий, основанных на данных. 

Большие данные произвели революцию в маркетинге, предоставляя малому бизнесу беспрецедентные возможности для понимания своих клиентов. Предприниматели могут понять, что движет их аудиторией благодаря анализу разнообразных источников информации:

• поведению пользователей на сайте;
• транзакционным данным;
• взаимодействию в социальных сетях;
• отзывам клиентов.

Эти глубокие знания позволяют компаниям выяснить, почему клиенты совершают покупки, как они предпочитают делать покупки, что может заставить их сменить бренд, и какие факторы побуждают их рекомендовать компанию другим. Например, анализ данных социальных сетей может выявить тренды и настроения, которые влияют на решения о покупке, в то время как изучение истории транзакций может показать паттерны покупательского поведения.

Малый бизнес успешно применяет большие данные для повышения эффективности маркетинговых усилий. Вот несколько примеров:

1. Персонализация маркетинговых сообщений: Маркетологи анализируют данные о просмотрах товаров и истории покупок для создания персонализированных email-рассылок.
2. Оптимизация ценообразования: Исследование данных о продажах в разное время дня и дни недели позволяет внедрить динамическое ценообразование и тем самым увеличить выручку.
3. Таргетированная реклама: Данные о поисковых запросах и активности в социальных сетях могут быть использованы для таргетирования рекламы на потенциальных клиентов, интересующихся определенными направлениями.
4. Улучшение обслуживания клиентов: Анализ отзывов клиентов и данных о повторных визитах помогает улучшить качество услуг и увеличить количество постоянных клиентов.

Где научиться анализировать Big Data

Обучиться работе с большими данными можно как на узкоспециализированных курсах, так и в рамках более обширных программ, например, на курсах по маркетингу для предпринимателей. Последние чаще всего охватывают теорию и практику маркетинговой аналитики в комплексе, включая и инструменты анализа Big Data.

Например, на курсе Сквозная аналитика в маркетинге от Высшей Школы Экономики за два месяца вас научат, как «считать» маркетинг. Вы узнаете, как понимать основные подходы к анализу Big Data, логику объединения данных в DWH и практическую роль больших данных в решении маркетинговых задач.

Курс Data Science для Маркетинг Директора от Digital Business School обучит методам управления маркетингом с помощью Big Data. Тут вы научитесь собирать, накапливать и обрабатывать данные, разберете иерархию метрик для решения маркетинговых задач, узнаете, как повысить ROI и LTV.

Даже на таких масштабных программах, как Маркетинг для предпринимателей от Skillbox, помимо базовой информации об определении целей маркетинга и расчете юнит-экономики проекта, расскажут об основных инструментах анализа данных и способах их внедрения для оценки эффективности рекламных кампаний. 

Улучшенное понимание клиентов

Анализируя разнообразные источники информации: историю покупок, поведение на сайте, взаимодействия в социальных сетях и отзывы, предприниматели могут создать детальный портрет своего покупателя.

Например, анализ данных может выявить, что клиенты чаще всего совершают покупки по вечерам в будние дни, предпочитают определенные цветовые гаммы продуктов или активно реагируют на экологические инициативы бренда. Эта информация позволяет создавать более персонализированные предложения, улучшать обслуживание и предугадывать потребности клиентов, что ведет к повышению лояльности и увеличению продаж.

Улучшенные стратегии ценообразования

Данные о продажах, поведении конкурентов, сезонных трендах и экономических факторах, помогают предпринимателям разрабатывать гибкие и эффективные ценовые стратегии.

Например, онлайн-магазин может использовать алгоритмы динамического ценообразования, которые учитывают спрос, запасы и цены конкурентов в реальном времени. Это позволяет оперативно корректировать цены для максимизации прибыли и сохранения конкурентоспособности. Кроме того, анализ данных может выявить оптимальные ценовые точки для различных сегментов клиентов, позволяя создавать персонализированные ценовые предложения.

Целенаправленные маркетинговые кампании

Большие данные позволяют малому бизнесу значительно повысить эффективность маркетинговых кампаний, обеспечивая точное таргетирование и персонализацию сообщений. Анализируя данные о поведении клиентов, их предпочтениях и истории взаимодействия с брендом, компании могут создавать высокоточные маркетинговые кампании.

Например, используя данные о просмотрах товаров на сайте и истории покупок, интернет-магазин может отправлять персонализированные email-рассылки с рекомендациями продуктов, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного клиента. А анализ данных социальных сетей позволяет определить наиболее эффективные каналы и время для размещения рекламы.

Такой подход не только повышает конверсию, но и оптимизирует маркетинговый бюджет, обеспечивая лучший возврат инвестиций (ROI). Малый бизнес может более эффективно распределять ресурсы, фокусируясь на наиболее перспективных клиентах и каналах продвижения.

Начните с малого

Внедрение больших данных в маркетинговую стратегию малого бизнеса не требует немедленных масштабных инвестиций. Начать можно с использования уже имеющихся источников данных:

1. CRM-системы: Анализируйте историю взаимодействий с клиентами, частоту покупок и предпочтения.
2. Аналитика сайта: Используйте инструменты вроде Google Analytics для понимания поведения посетителей на вашем сайте.
3. Социальные сети: Изучайте вовлеченность аудитории, популярность контента и отзывы клиентов.
4. Email-маркетинг: Анализируйте открываемость писем, клики и конверсии.

Начните с постановки конкретных целей, например, увеличение конверсии на сайте или повышение эффективности email-рассылок. Затем определите, какие данные вам нужны для достижения этих целей, и сосредоточьтесь на их сборе и анализе.

Выберите подходящие инструменты

Для малого бизнеса критически важно выбрать инструменты, которые будут эффективны и доступны по цене. Вот несколько рекомендаций:

1. Google Analytics: Бесплатный инструмент для анализа трафика веб-сайта и поведения пользователей.
2. Hubspot: Предлагает бесплатную CRM и инструменты маркетинговой аналитики.
3. Tableau Public: Бесплатная версия популярного инструмента визуализации данных.
4. RapidMiner: Платформа для анализа данных с бесплатной версией для малого бизнеса.
5. Python или R: Языки программирования для более продвинутого анализа данных.

Интегрируйте продвинутую аналитику

Включение сложной аналитики в повседневные бизнес-процессы требует системного подхода:

1. Определите ключевые показатели эффективности (KPI) для вашего бизнеса.
2. Создайте дашборд с данными в реальном времени по этим KPI.
3. Внедрите регулярные совещания для обсуждения знаний, полученных из данных.
4. Используйте предиктивную аналитику для прогнозирования трендов и поведения клиентов.
5. Автоматизируйте процессы принятия решений там, где это возможно, например, для персонализации контента на сайте.

Alltime использует платформу RetailRocket для персонализации предложений на своем сайте. Благодаря анализу больших данных, AllTime.ru создает персонализированные карточки товаров и оптимизирует расположение блоков на страницах, что приводит к росту конверсий и среднего чека. Например, рекомендации сопутствующих товаров увеличили конверсию на 2,4%, а средний чек — на 10,6%, что в сумме дало рост выручки на 13,2%​ (vc.ru)​.

Яндекс Такси

Яндекс.Такси активно использует большие данные для повышения эффективности своих услуг. Анализируя данные в реальном времени, сервис оптимизирует маршруты поездок, предсказывает спрос на такси в различных районах города и устанавливает динамическую ценовую политику. Это позволяет Яндекс.Такси предоставлять своим пользователям быстрый и качественный сервис, адаптируясь к изменяющимся условиям на дороге и потребностям клиентов (spark.ru).

Компания использовала возможности того же сервиса RetailRocket для персонализации своего интернет-магазина. Были проанализированы большие данные, что позволило настроить рекомендации в категориях товаров, в корзине, а также создать персонализированные карточки товаров с рекомендациями.

Результатом этих усилий стало значительное увеличение выручки компании — более чем на 28%. Анализ и применение больших данных позволили значительно улучшить пользовательский опыт на сайте и повысить эффективность продаж (vc.ru).

Большие данные могут трансформировать каждый аспект маркетинговой стратегии — от улучшенного понимания клиентов и оптимизации ценообразования до создания высокоэффективных таргетированных кампаний. Начните с малого: проанализируйте данные, которые у вас уже есть, выберите подходящие инструменты и постепенно внедряйте аналитику в свои бизнес-процессы.Помните, что внедрение стратегий больших данных — это не разовое мероприятие, а непрерывный процесс обучения и адаптации. Будьте готовы экспериментировать, учиться на своих ошибках и постоянно совершенствовать свой подход. С правильным подходом и настойчивостью, большие данные могут стать мощным инструментом роста и развития вашего бизнеса.

Статью подготовила Александра Шеренас