Объяснение бизнес-аналитики в маркетинге

Что такое бизнес-аналитика в маркетинге и почему она так важна для современных кампаний?

Владельцам бизнеса и маркетологам может быть сложно полностью понять связь между такими технологиями, как бизнес-аналитика, и более традиционными инициативами, связанными с типичными маркетинговыми кампаниями.

Мы знаем, что это может быть сложно просто потому, что сегодня организации очень редко используют такие технологии, как BI.

Глобальный уровень внедрения бизнес-аналитики — даже простых облачных приложений — во всех организациях составляет всего 26 %.

Вопрос для многих сегодня заключается в том, в какой степени бизнес-аналитика может улучшить их работу и какие ощутимые преимущества можно получить за счет внедрения.

Это то, что мы собираемся посмотреть в сегодняшнем блоге.

Что такое бизнес-аналитика в маркетинге?

Бизнес-аналитика в маркетинге в основном связана с использованием данных о клиентах для достижения лучших результатов в маркетинговых инициативах.

С практической точки зрения это означает использование идентифицирующей информации о клиентах для более точного нацеливания на них в маркетинговых кампаниях.

Большинство компаний, которым не хватает какой-либо бизнес-аналитики в своем маркетинге, просто не представляют, кому они продают, и, следовательно, как лучше всего продавать им.

Это приводит к разбросанному подходу к кампаниям, когда, например, электронные письма рассылаются массово без учета аудитории и отсутствия персонализации, что приводит к разочаровывающим показателям кликов и вовлеченности.

С помощью бизнес-аналитики в маркетинге организации могут использовать информацию о клиентах для создания профилей, сегментирования аудитории для более эффективного таргетинга кампаний и получения более качественных аналитических данных в отчетах по кампаниям.

Что включает в себя бизнес-аналитика в маркетинге?

Давайте углубимся в суть того, как бизнес-аналитика в маркетинге выглядит на практике для компании, взглянув на отдельные элементы, из которых состоит BI.

Улучшенная отчетность

Прежде всего, компании, которые по большей части хотят внедрить бизнес-аналитику в своем маркетинге, должны будут интегрировать этот инструмент со своей существующей платформой управления взаимоотношениями с клиентами (CRM).

Например, если вы используете Dynamics 365 CRM, обычно он будет работать в паре с PowerBI, хотя на рынке доступно множество решений.

После этого пользователи могут добавлять информационные панели бизнес-аналитики в свою CRM для отслеживания, анализа и составления отчетов.

Большинство CRM, таких как Dynamics 365 CRM, уже имеют встроенную панель мониторинга для отчетности, но она не приближается к возможностям и глубине интегрированной платформы BI.

Интеграция расширенной аналитики PowerBI в Dynamics CRM так же проста, как ввод URL-адреса, включение визуализации PowerBI и добавление полей, по которым вы хотите создать отчет.

PowerBI (как и другие наборы бизнес-аналитики) позволяет подключать данные из более чем 120 поддерживаемых источников — это означает, что данные, хранящиеся практически в любом приложении, можно импортировать и создавать отчеты в CRM с помощью BI.

После того, как вы встроили BI (и свои данные) в свою CRM, создание отчетов о ваших данных через единую платформу стало значительно проще и удобнее для пользователя, чем раньше.

Прогнозный и предписывающий анализ

Прогнозная аналитика — это использование данных для оценки тенденций и выявления вероятных результатов в ближайшие недели, месяцы и даже годы.

Интегрируя данные в инструмент бизнес-аналитики, платформа может использовать машинное обучение, чтобы определять, что может произойти, и, таким образом, информировать о том, какие подходы компания может захотеть использовать, чтобы максимально эффективно использовать свои кампании.

Он делает это, оценивая прошлые тенденции и распознавая, как они будут играть роль в будущем — это особенно полезно, когда бизнес ожидает колебания продаж и обслуживания из-за сезонных соображений.

Рассмотрим, например, поведение покупателей. Понимание поведения клиентов — что их интересует; почему они не выполняют заказы; почему они покупают продукты в определенное время года; почему они не отвечают на определенные кампании по электронной почте — имеет решающее значение для их эффективного маркетинга.

• Прогнозная аналитика показывает увеличение дохода на 40,38% после 36 месяцев внедрения.
• На 34% покупок повлияли прогнозные интеллектуальные рекомендации.
• Сеансы веб-сайта, на которые влияет прогнозный интеллект, увеличивают коэффициент конверсии на 22,66%.
• (Источник)

Все эти аспекты поведения клиента или потенциального клиента можно определить, оценив данные с помощью бизнес-аналитики и предоставив себе полезную информацию, которая поможет вам лучше ориентироваться в маркетинге для них в будущих инициативах.

Типичным примером использования предиктивного анализа в целях маркетинга является использование покупательского поведения для формирования вашего подхода к существующим клиентам.

Если у клиента или группы клиентов есть история покупки определенного продукта, эта информация может быть использована для информирования целевой кампании по электронной почте с рекомендацией аналогичных продуктов для них. Многие сайты электронной коммерции очень эффективно используют эту технику, и вы, вероятно, прямо сейчас имеете такие электронные письма в своем почтовом ящике.

Такой целенаправленный маркетинг возможен только благодаря бизнес-аналитике в маркетинге и добавляет уровень персонализации, который современные потребители очень ценят.

Связанный пост: Как требования CX способствуют новым технологическим изменениям

Сегментация

Сегментация касается разделения вашей аудитории на группы в зависимости от нескольких разных факторов:

• Демографическая сегментация: сортирует клиентов по возрасту, доходу, полу, расе, роду занятий.
• Географическая сегментация: сортирует клиентов по региону и месту проживания.
• Психографическая сегментация: сортирует клиентов по интересам, мнениям, ценностям, образу жизни.
• Поведенческая сегментация: сортирует клиентов на основе моделей принятия ими решений, таких как покупки, использование, потребление и предпочтения в отношении продуктов.

Эту информацию можно использовать, чтобы помочь сгруппировать аудиторию на основе общих интересов, мест проживания, убеждений и поведения, а также дать компаниям возможность нацеливаться на них более детально и персонализированно.

Благодаря расширенной аналитике данных бизнес-аналитики в маркетинге эти результаты могут быть чрезвычайно полезными для организаций, стремящихся лучше обслуживать своих клиентов и потенциальных клиентов.

• 86% компаний с высоким ROI сообщили, что персонализация составляет 21% и более их маркетингового бюджета.
• Компании с полной или частичной стратегией персонализации продемонстрировали рост доходов в 78% случаев.
• 93 % предприятий с продвинутой стратегией персонализации продемонстрировали рост выручки.

Нижняя линия

Бизнес-аналитика в маркетинге может показаться сложной, но на самом деле речь идет об использовании существующих данных о клиентах, чтобы лучше информировать маркетинговые инициативы, предоставляя компаниям лучшее понимание своих клиентов и потенциальных клиентов.

Благодаря улучшенной отчетности и объединению данных и приложений организации могут использовать свою информацию более действенным способом для проведения более эффективных маркетинговых кампаний.

Для получения дополнительных обновлений и новостей о бизнес-технологиях подпишитесь на нашу ежемесячную информационную рассылку, подписавшись на наш блог.