Business Intelligence în marketing explicat

Ce este business intelligence în marketing și de ce este o componentă atât de importantă pentru campaniile moderne?

Pentru proprietarii de afaceri și agenții de marketing, poate fi dificil să înțeleagă pe deplin legătura dintre tehnologie precum business intelligence și inițiative mai tradiționale implicate în campaniile tipice de marketing.

Știm că acest lucru poate fi dificil pur și simplu pentru că absorbția tehnologiei precum BI este foarte scăzută în rândul organizațiilor de astăzi.

Rata globală de adoptare a business intelligence – chiar și a simplelor aplicații cloud – în toate organizațiile este de doar 26%.

Întrebarea pentru mulți astăzi este în ce măsură poate aduce business intelligence să-și îmbunătățească operațiunile și ce beneficii tangibile pot fi realizate prin adoptare.

La asta ne vom uita în blogul de astăzi.

Ce este Business Intelligence în marketing?

Business intelligence în marketing se preocupă în principal de valorificarea datelor clienților pentru a obține rezultate mai bune în inițiativele de marketing.

În termeni practici, aceasta înseamnă utilizarea informațiilor de identificare despre clienți pentru a-i viza mai bine în campaniile de marketing.

Majoritatea companiilor, lipsite de orice fel de business intelligence în marketingul lor, pur și simplu nu au nicio idee cui fac marketing și, prin urmare, cum să le comercializeze cel mai bine.

Acest lucru duce la o abordare dispersată cu campanii, în care, de exemplu, e-mailurile sunt trimise în masă, cu puțină atenție pentru public și o lipsă de personalizare, ceea ce duce la rate de clic și implicare dezamăgitoare.

Cu inteligența de afaceri în marketing, organizațiile pot folosi informațiile despre clienți pentru a construi profiluri, segmente de public pentru o direcționare mai eficientă a campaniilor și pot primi informații de calitate superioară în raportarea campaniilor.

Ce presupune Business Intelligence în marketing?

Să intrăm în esențialul cum arată business intelligence în marketing în practică pentru o companie, aruncând o privire asupra elementelor individuale care compun ce este BI.

Raportare mai bună

În primul rând, companiile care doresc în cea mai mare parte să implementeze un formular de business intelligence în marketingul lor vor trebui să integreze instrumentul cu platforma lor existentă de management al relațiilor cu clienții (CRM).

De exemplu, dacă utilizați Dynamics 365 CRM, de obicei, acesta va fi asociat cu PowerBI, având în vedere că există numeroase soluții disponibile pe piață.

Odată ce acest lucru este pus în aplicare, utilizatorii pot adăuga tablouri de bord de business intelligence în CRM-ul lor pentru urmărire, analiză și raportare.

Majoritatea CRM-urilor precum Dynamics 365 CRM vor avea deja un tablou de bord încorporat pentru raportare, dar nu se apropie de capabilitățile și profunzimea unei platforme BI integrate.

Integrarea analizei avansate a PowerBI în Dynamics CRM este la fel de simplă ca introducerea unei adrese URL, activarea vizualizării PowerBI și adăugarea câmpurilor pentru care doriți să raportați.

PowerBI (ca și alte suite de business intelligence) vă permite să conectați date din peste 120 de surse acceptate, ceea ce înseamnă că datele găzduite în practic orice aplicație pot fi importate și raportate în CRM cu BI.

Odată ce ați încorporat BI (și datele dvs.) în CRM, raportarea datelor dvs. printr-o platformă unificată este semnificativ mai ușoară și mai ușor de utilizat decât înainte.

Analiza predictivă și prescriptivă

Analiza predictivă se referă la utilizarea datelor pentru a evalua tendințele și a descoperi rezultatele probabile în săptămânile, lunile și chiar anii viitoare.

Prin integrarea datelor într-un instrument de business intelligence, platforma poate folosi învățarea automată pentru a determina ce se va întâmpla și, astfel, pentru a informa ce abordări ar putea dori o companie să folosească pentru a profita la maximum de campaniile sale.

Face acest lucru prin evaluarea tendințelor din trecut și recunoașterea modului în care acestea vor intra în joc în viitor - acest lucru este deosebit de util atunci când o companie anticipează fluctuații în vânzări și servicii din cauza unor considerente sezoniere.

Luați în considerare, de exemplu, comportamentul cumpărătorului. Înțelegerea comportamentului clienților – ceea ce îi interesează; de ce nu completează comenzile; de ce cumpără produse în anumite perioade ale anului; de ce nu răspund la anumite campanii de e-mail – este esențial pentru a le putea comercializa în mod eficient.

• Inteligența predictivă arată o creștere cu 40,38% a veniturilor după 36 de luni de implementare.
• 34% din achiziții sunt influențate de recomandările de inteligență predictivă.
• Sesiunile de site-uri care sunt influențate de inteligența predictivă realizează o creștere cu 22,66% a ratelor de conversie.
• (Sursă)

Toate aceste aspecte ale comportamentului unui client sau al unui prospect pot fi determinate prin evaluarea datelor cu ajutorul business intelligence și oferindu-vă informații utile care vă pot poziționa mai bine pentru marketing pentru aceștia în inițiative viitoare.

Un exemplu tipic de utilizare a analizei predictive în scopuri de marketing este utilizarea comportamentului de cumpărare pentru a ajuta la modelarea modului în care abordați clienții existenți.

Dacă un client sau un grup de clienți are un istoric de cumpărare a unui anumit produs, acele informații pot fi utilizate pentru a informa apoi o campanie de e-mail direcționată, care le recomandă produse similare. Multe site-uri de comerț electronic folosesc această tehnică foarte eficient și probabil că aveți astfel de e-mailuri în căsuța de e-mail chiar acum.

Acest tip de marketing extrem de vizat este posibil doar prin business intelligence în marketing și adaugă un nivel de personalizare pe care consumatorii moderni îl apreciază foarte mult.

Postare conexă: Cum cerințele CX conduc noile schimbări tehnice

Segmentarea

Segmentarea se referă la împărțirea publicului dvs. în grupuri, în funcție de mai mulți factori diferiți:

• Segmentarea demografică: sortează clienții în funcție de vârstă, venit, sex, rasă, ocupație.
• Segmentarea geografică: sortează clienții în funcție de regiune și de locul în care locuiesc.
• Segmentarea psihologică: Sortează clienții în funcție de interese, opinii, valori, stil de viață.
• Segmentarea comportamentală: sortează clienții pe baza modelelor de luare a deciziilor, cum ar fi achizițiile, utilizarea, consumul și preferințele de produs.

Aceste informații pot fi folosite pentru a ajuta la gruparea publicului pe baza intereselor comune, locațiilor, credințelor și comportamentelor și oferă companiilor oportunitatea de a le viza într-un mod mai granular și mai personalizat.

Prin analiza avansată a datelor de business intelligence în marketing, aceste rezultate pot fi extrem de benefice pentru organizațiile care doresc să își servească mai bine clienții și potențialii.

• 86% dintre companiile cu rentabilitate ridicată a investiției au raportat că personalizarea a reprezentat 21% sau mai mult din bugetul lor de marketing.
• Companiile cu o strategie de personalizare totală sau parțială au înregistrat o creștere a veniturilor în 78% din timp.
• 93% dintre companiile cu o strategie avansată de personalizare au înregistrat o creștere a veniturilor

Concluzie

Business Intelligence în marketing poate părea complexă, dar într-adevăr este vorba despre utilizarea datelor clienților existente pentru a informa mai bine inițiativele de marketing, oferind companiilor informații îmbunătățite asupra clienților și potențialilor lor.

Printr-o raportare mai bună și unificarea datelor și aplicațiilor, organizațiile își pot folosi informațiile într-un mod mai eficient pentru a executa campanii de marketing mai eficiente.

Pentru mai multe actualizări și știri despre tehnologia de afaceri, abonați-vă la buletinul nostru lunar de conținut abonându-vă la blogul nostru.