Business Intelligence w marketingu wyjaśnione

Czym jest business intelligence w marketingu i dlaczego jest tak istotnym elementem nowoczesnych kampanii?

Właścicielom firm i marketerom może być trudno w pełni zrozumieć związek między technologią, taką jak Business Intelligence, a bardziej tradycyjnymi inicjatywami związanymi z typowymi kampaniami marketingowymi.

Wiemy, że może to być trudne po prostu dlatego, że wykorzystanie technologii takich jak BI jest obecnie bardzo niskie wśród organizacji.

Wskaźnik globalnego zastosowania analizy biznesowej — nawet prostych aplikacji w chmurze — we wszystkich organizacjach wynosi zaledwie 26%.

Dziś dla wielu pytanie brzmi, w jakim stopniu business intelligence może przynieść usprawnienie ich działalności i jakie wymierne korzyści można osiągnąć dzięki przyjęciu.

Na to przyjrzymy się na dzisiejszym blogu.

Czym jest Business Intelligence w marketingu?

Analiza biznesowa w marketingu dotyczy głównie wykorzystywania danych klientów do osiągania lepszych wyników w inicjatywach marketingowych.

W praktyce oznacza to wykorzystywanie identyfikujących informacji o klientach, aby lepiej do nich docierać w kampaniach marketingowych.

Większość firm, którym brakuje jakiejkolwiek inteligencji biznesowej w marketingu, po prostu nie ma pojęcia, do kogo się kierują, a co za tym idzie, jak najlepiej się do nich skierować.

Prowadzi to do podejścia rozproszonego w kampaniach, gdzie na przykład wiadomości e-mail są wysyłane masowo bez względu na odbiorców i brak personalizacji – co prowadzi do rozczarowujących współczynników klikalności i zaangażowania.

Dzięki analizie biznesowej w marketingu organizacje mogą wykorzystywać informacje o klientach do tworzenia profili, segmentowania odbiorców w celu bardziej efektywnego kierowania kampanii i uzyskiwania wyższej jakości informacji na temat raportowania kampanii.

Co obejmuje Business Intelligence w marketingu?

Przejdźmy do sedna tego, jak Business Intelligence w marketingu wygląda w praktyce dla firmy, przyglądając się poszczególnym elementom składającym się na to, czym jest BI.

Lepsze raportowanie

Przede wszystkim firmy, które w większości chcą wdrożyć formularz Business Intelligence w swoim marketingu, będą musiały zintegrować narzędzie z istniejącą platformą do zarządzania relacjami z klientami (CRM).

Na przykład, jeśli używasz Dynamics 365 CRM, zazwyczaj będzie on połączony z PowerBI, chociaż na rynku dostępnych jest wiele rozwiązań.

Gdy to nastąpi, użytkownicy mogą dodawać do swojego CRM pulpity analizy biznesowej w celu śledzenia, analizy i raportowania.

Większość CRM, takich jak Dynamics 365 CRM, ma już wbudowany pulpit nawigacyjny do raportowania, ale nie zbliża się on do możliwości i głębi zintegrowanej platformy BI.

Integracja zaawansowanej analityki PowerBI z Dynamics CRM jest tak prosta, jak wprowadzenie adresu URL, włączenie wizualizacji PowerBI i dodanie pól, które chcesz raportować.

PowerBI (podobnie jak inne pakiety Business Intelligence) umożliwia łączenie danych z ponad 120 obsługiwanych źródeł — co oznacza, że ​​dane przechowywane w praktycznie dowolnej aplikacji można importować i raportować w systemie CRM z BI.

Po osadzeniu BI (i danych) w swoim CRM, raportowanie danych za pośrednictwem ujednoliconej platformy jest znacznie łatwiejsze i bardziej przyjazne dla użytkownika niż wcześniej.

Analiza predykcyjna i preskryptywna

Analityka predykcyjna odnosi się do wykorzystywania danych do oceny trendów i odkrywania prawdopodobnych wyników w nadchodzących tygodniach, miesiącach, a nawet latach.

Integrując dane z narzędziem Business Intelligence, platforma może wykorzystywać uczenie maszynowe do określania, co może się wydarzyć, a tym samym do informowania, jakie podejścia firma może chcieć zastosować, aby jak najlepiej wykorzystać swoje kampanie.

Czyni to, oceniając przeszłe trendy i rozpoznając, w jaki sposób wejdą one w życie w przyszłości — jest to szczególnie przydatne, gdy firma przewiduje wahania sprzedaży i usług ze względu na czynniki sezonowe.

Rozważmy na przykład zachowanie kupującego. Zrozumienie zachowania klientów — czym są zainteresowani; dlaczego nie realizują zamówień; dlaczego kupują produkty w określonych porach roku; dlaczego nie reagują na określone kampanie e-mailowe — jest to kluczowe, aby móc skutecznie kierować do nich marketing.

• Inteligencja predykcyjna wykazuje 40,38% wzrost przychodów po 36 miesiącach wdrożenia.
• Na 34% zakupów mają wpływ rekomendacje analizy predykcyjnej.
• Sesje witryny, na które wpływa inteligencja predykcyjna, osiągają wzrost współczynników konwersji o 22,66%.
• (Źródło)

Wszystkie te aspekty zachowania klienta lub potencjalnego klienta można określić, oceniając dane za pomocą analizy biznesowej i dostarczając sobie praktycznych informacji, które mogą lepiej pozycjonować Cię do marketingu w przyszłych inicjatywach.

Typowym przykładem wykorzystania analizy predykcyjnej do celów marketingowych jest wykorzystywanie zachowań zakupowych do kształtowania podejścia do istniejących klientów.

Jeśli klient lub grupa klientów ma historię kupowania określonego produktu, informacje te można wykorzystać do ukierunkowania kampanii e-mailowej polecającej im podobne produkty. Wiele witryn e-commerce bardzo skutecznie wykorzystuje tę technikę i prawdopodobnie masz teraz takie e-maile w swojej skrzynce odbiorczej.

Ten rodzaj wysoce ukierunkowanego marketingu jest możliwy tylko dzięki analizie biznesowej w marketingu i dodaje poziom personalizacji, który współcześni konsumenci bardzo sobie cenią.

Powiązany post: W jaki sposób wymagania CX napędzają nowe zmiany technologiczne

Segmentacja

Segmentacja dotyczy podziału odbiorców na grupy w zależności od kilku różnych czynników:

• Segmentacja demograficzna: Sortuje klientów według wieku, dochodów, płci, rasy, zawodu.
• Segmentacja geograficzna: Sortuje klientów według regionu i miejsca zamieszkania.
• Segmentacja psychograficzna: Sortuje klientów na podstawie zainteresowań, opinii, wartości, stylu życia.
• Segmentacja behawioralna: Sortuje klientów na podstawie wzorców w podejmowaniu decyzji, takich jak zakupy, użytkowanie, konsumpcja i preferencje dotyczące produktów.

Informacje te mogą służyć do grupowania odbiorców na podstawie wspólnych zainteresowań, lokalizacji, przekonań i zachowań, a także dać firmom możliwość bardziej szczegółowego i spersonalizowanego kierowania do nich.

Dzięki zaawansowanej analizie danych w analizie biznesowej w marketingu wyniki te mogą być niezwykle korzystne dla organizacji, które chcą lepiej służyć swoim klientom i potencjalnym klientom.

• 86% firm o wysokim ROI poinformowało, że personalizacja stanowi 21% lub więcej ich budżetu marketingowego.
• Firmy z pełną lub częściową strategią personalizacji odnotowały wzrost przychodów w 78% przypadków.
• 93% firm z zaawansowaną strategią personalizacji odnotowało wzrost przychodów

Dolna linia

Analiza biznesowa w marketingu może wydawać się skomplikowana, ale w rzeczywistości chodzi o wykorzystanie istniejących danych o klientach do lepszego informowania inicjatyw marketingowych poprzez zapewnienie firmom lepszego wglądu w ich klientów i potencjalnych klientów.

Dzięki lepszemu raportowaniu oraz ujednoliceniu danych i aplikacji organizacje są w stanie wykorzystywać swoje informacje w bardziej praktyczny sposób do prowadzenia skuteczniejszych kampanii marketingowych.

Aby uzyskać więcej aktualizacji i wiadomości na temat technologii biznesowej, zapisz się do naszego comiesięcznego biuletynu treści, subskrybując nasz blog.