Verilerinize yönelik bir vizyona sahip olmak, herhangi bir pazarlama stratejisi için kritik öneme sahiptir. Güvenilir bir veri temeli oluşturmak, bu vizyonu hayata geçirmenin ilk adımıdır.
Pazarlama verileri ortamının son iki yılda oldukça değiştiğini söylemek abartı değil. Birincisi, şirketlerin kullanıcı verilerini toplama yöntemleri mercek altında ve Apple ile Google’ın politikaları , pazarlama verileri analitiğinde kapsamlı değişiklikler yapılmasını zorunlu kılıyor.
Ayrıca müşteriler hangi bilgileri paylaşmak istedikleri ve bu bilgilerin nasıl kullanılacağı konusunda her zamankinden daha dikkatli. Son olarak, ölçeklenebilirlik ve kişiselleştirme moda sözcükler haline geldi, ancak güçlü analizler olmadan ikisini de başaramazsınız ve bunu başarmak birçok işletme için zorlu bir tırmanış olmuştur.
Şirketler bu yeni pazarlama çağında nasıl başarılı oluyor? Cox Automotive ve Sobeys’ten pazarlamacılarla kendi yollarını çizmeleri ve bu karmaşık ortamda müşterilerle bağlantı kurmanın yollarını nasıl buldukları hakkında konuştuk.
Bu şirketlerin, müşteri yolculuğu boyunca daha verimli olmak ve sonuçları iyileştirmek için pazarlama veri analizlerini nasıl uyarladıkları aşağıda açıklanmıştır.
Pazarlama veri analizi stratejilerinizi yeniden düşünün
Tüketici gizliliğinin korunmasına yönelik hareket hızlanıyor ve bu iyi bir şey. Ancak artan veri toplama kısıtlamalarının aşağı yönlü etkileri, açık oranlar ve başarıyı kıyaslamak için kullanılan ölçüm yöntemleri gibi çeşitli ölçümlerin artık güvenilir olmadığı anlamına geliyor. Bu nedenle stratejilerinizi değiştirmeniz gerekecek.
Önceki başarı ölçütleri kullanımdan kaldırıldıkça ve müşteriler giderek daha fazla deneyim odaklı hale geldikçe, pazarlamacılar kampanyaların nasıl performans gösterdiğine dair daha kapsamlı bir görüş elde etmenin ne kadar önemli olduğunu fark ediyor. Pazarlama kanallarını tek tek veya ayrı ayrı değerlendirmek yerine, tüm yatırımlardaki performansı birleşik bir stratejinin parçası olarak birlikte değerlendiriyorlar. Geçen yıl, pazarlamacıların %83’ü kanallar arası koordinasyonunu silolanmış veya kopyalanmış olmaktan ziyade dinamik olarak tanımladı; bu oran 2021’de yalnızca %68’di.
Pazarlamacılar ayrıca birinci taraf verilerine, yani doğrudan müşteriden elde edilen bilgilere daha fazla odaklanıyor . Hedef kitle verilerini satın almak için açık veri alışverişi gibi eski sistemlere güvenmek yerine, kullanıcı rızası merceğinden birinci taraf veri varlıkları oluşturma yöntemlerini modernleştiriyorlar.
Cox Automotive, son iki yılını, markaları genelindeki rol, katılım ve ürün satın alma verilerini merkezi bir konumda birleştirerek potansiyel müşteriler ve müşterilerin daha kapsamlı bir resmini oluşturmak için harcadı. Artık ekipleri özel ürün veya hizmet mesajlarıyla belirli hedef kitleleri hedefleyebiliyor.
Cox Automotive, verilerini birleştirerek hedef kitlesini daha iyi segmentlere ayırabilir ve müşterilerine daha kişiselleştirilmiş mesajlar sunabilir. Değeri segment ve role göre tanımlamıştır, böylece çözdükleri sorunlar ve her ürün için iletmeleri gereken mesajlar hakkında net bir fikre sahip olurlar.
Daha akıllı bilgiler elde etmek için zaman kazanmak amacıyla otomasyonu kullanın
Pazarlama veri analiziniz için net bir vizyona sahip olmak, başarılı bir pazarlama stratejisi için kritik öneme sahiptir. Güvenilir bir veri temeli oluşturmak, bu vizyonu hayata geçirmenin ilk adımıdır. Otomasyon, verileri toplamak ve bölümlere ayırmak gibi sıradan görevleri yerine getirerek, karar vermeniz için ihtiyaç duyduğunuz bilgilerin net bir görünümünü size sunar.
Pazarlamacılar reklam vermek, müşterilerle etkileşim kurmak, daha iyi deneyimler sunmak ve sonuçta insanların dönüşüm gerçekleştirmesini sağlamak için teknoloji yığınlarında giderek artan sayıda farklı platform kullanıyor . Bu karmaşıklık çoğu zaman ekiplerin, çalışmalarını optimize etmek yerine güvenilir içgörüler oluşturmak için verileri birbirine bağlamak ve uyumlu hale getirmek için çok fazla zaman harcamasına yol açar.
Karmaşık platformlara güvenmek yerine, ekiplerinizi manuel veri toplama zahmetinden kurtarmak için otomatik veri yönetimine yatırım yapabilirsiniz. Bu, kampanya adlandırma ve sınıflandırmasının yönetilmesini, gereksinimlerin izlenmesini, veri dağıtımını ve kalite güvencesini içerir.
Uygun bir pazarlama zekası platformu, tüm tıklamalarla ve kodlama olmadan veri bağlantılarını kolaylaştırır. Otomasyon ve yapay zeka gibi teknolojileri kullanan bir platformla, veri hazırlığına daha az, müşterilerle bağlantı kurmaya daha fazla zaman harcayacaksınız.
Ancak mesele yalnızca verileri bağlamakla ilgili değil. Pazarlama zekası, ham verileri zenginleştiren tutarlı bir çerçeve oluşturmak için onu uyumlu hale getirmeye yardımcı olur: veri noktaları denizinde kaybolmak yerine eyleme dönüştürülebilir öngörüler bulmanıza yardımcı olur. Otomatik sınıflandırma yönetimi, esnek uyumlaştırma mantığı ve bütünsel veri yönetimi araçlarıyla bunu daha da ileri götürebilirsiniz.
Değişen veri ekosistemiyle birlikte gelişen doğru bir veri temeli sayesinde daha verimli hareket edecek ve daha fazla test ve öğrenim yapmak için zaman kazanacaksınız. Nihai sonuç? Yanlış pazarlama verileri analitiğini çözmeye çalışırken daha az zaman kaybı, yatırımınızdan daha iyi bir getiri ve daha mutlu müşteriler.
Pazarlama verileri analitiğiyle içgörüleri sonuçlara dönüştürün
Kanallar arası ve birinci taraf verilerine erişim sayesinde , pazarlama yolculuğunun tamamında müşteri bazlı sonuçları ölçebilirsiniz. Daha sonra bu bilgileri pazarlama girişimlerinizi gerçekleştirmek için kullanabilirsiniz. Örneğin, pazarlamacılar, tıklamalar ve açılmalar gibi dönüşüm hunisinin üst kısmındaki metriklere odaklanmak yerine, kaydolma ve satın alma gibi alt sonuçlara yönelik optimizasyon yapabilir.
Bakkal zinciri Sobeys, müşteri yaşam döngüsü boyunca başarıyı ölçme yöntemini geliştirmek için niteliksel ve niceliksel veriler kullanıyor.
Sobeys’in pazarlama iletişiminden sorumlu başkan yardımcısı Erika De Haas, “Ölçülen şey yapılır” dedi. “Bağlantılı tam dönüşüm hunisi deneyimlerimizi oluşturmaya devam ederken, sahip olduğumuz tüm birinci taraf verilerine dayanarak net temel ölçütler oluşturmak, yalnızca deneyimlerimizi birbirine bağlamak için değil, aynı zamanda etkilerini artırmak ve sadık müşteri tabanımızı büyütmek için de kritik öneme sahip olacak.”
Sobeys’in stratejisi, satış hunisine, her etkileşimin müşteri bağlılığı oluşturmaya yardımcı olduğu, bağlantılı tek bir deneyim olarak yaklaşmak.
“Huninin en üstünde, Kanadalı aileleri Sobeys’i seçmeye iten duygusal faydaların neler olduğuna odaklanıyoruz. Marka tercihini araştırıyoruz ve en önemli şey marka sahipliği ve eşitliğidir” dedi De Haas. “Aynı müşteri dönüşüm hunimizden geçerken, daha işlevsel faydalar sağlayan iletişimler ve deneyimler geliştiriyoruz ve başarı, işlemlerle daha fazla ölçülüyor.”
De Haas, Sobeys’in başarısının her zaman aynı ölçüyle ölçüleceğini söyledi: Ailelere ihtiyaç duydukları şeyleri sağlayarak alışveriş yapmak için Sobeys’i seçmeye devam etmeleri mi gerekiyor? Artık ekibin müşteri yolculuğunda bu ölçütü elde etmek için yeni araçları var.
“Müşterilerimizin dönüşüm hunisinin en üstünde markamızla etkileşime geçip geçmediğini, ancak ortasından ayrılıp ayrılmadıklarını bilmek, onların ortada etkileşime girip mağazaya uğramalarından farklı bir strateji gerektirecektir” diyor. “Verilerimizi bütünsel bir şekilde izlemek, müşterilerimizi bizimle olan yolculuklarının tamamı boyunca markamızla buluşturmamızı sağlayan fark yaratacak.”
Kanallarınız genelinde müşterilerle bağlantı kurun
Stratejinizi, otomasyonunuzu ve içgörülerinizi düzene soktuktan sonraki adım, tüm kanallarınızda etkileşim oluşturmaya başlamak için hepsini bir araya getirmektir. Bu etkileşim, daha yüksek kaliteli birinci taraf verileri üretir; bu da daha fazla veri analizine, daha iyi içgörülere ve bir sonraki turda daha da iyi etkileşimlere yol açar; çünkü veri analizi operasyonunuz kendi kendini sürdüren ve kendini geliştiren bir pazarlama gücüne dönüşür. .
Bu noktaya ulaşmanın ilk adımı, her müşteriye en sevdikleri kanallardaki ilgili etkileşimler konusunda rehberlik edecek bağlantılı müşteri yolculukları oluşturmaktır. Bu, farklı işletmeler için farklı anlamlara gelebilir; belki sizin için bu, müşterilerinizin gelen kutularına olan ilgiyi artırmak veya onlara SMS yoluyla doğru zamanda ulaşmakla ilgilidir.
Ancak yoldaki bireysel adımlar ne olursa olsun, iyi bir strateji ve temiz verilerden mükemmel yolculuğu oluşturabilirsiniz; yapay zeka, bir tür görünmez tur rehberi gibi yol boyunca müşterilerinize yardımcı olur.
Başka yerlerde otomasyon konusunda akıllı davranarak bu yolculukta daha fazla başarı elde edebilirsiniz. Çerezler yerine birinci taraf verilerini kullanmak, dönüşüm maliyetlerini düşürmenizi sağlar. Daha temel müşteri iletişimlerini otomatikleştirmek, zamandan tasarruf etmenizi sağlar ve pazarlamacılarınızın büyük resimle ilgili daha fazla çalışma yapmasına olanak tanır.
Bunların hepsi yönetilmesi gereken çok şey gibi görünebilir, ancak doğru akıllı raporlama ve bağlantılı bir kontrol paneli ile hepsini tek bir yerden kolayca takip edebilirsiniz. Yapay zeka ve otomasyonun tahminleri ortadan kaldırarak müşterilerinize odaklanmanıza izin vererek pazarlama veri analizlerinizden en iyi şekilde yararlanabilirsiniz.
www.searchengineland.com