{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

Data-driven маркетинг стартапов: вызовы и подсказки для 2022

Маркетологи получили доступ к беспрецедентному объёму информации о пользователях. Рекламщики, которые продолжают «гадать на кофейной гуще» о потребностях и портрете своих пользователей, остаются сильно позади.

А чтобы преуспеть в 2022 году, важно ещё больше сконцентрироваться на сборе данных и новых ИИ-технологиях. В этом тексте разберёмся в азах data-driven маркетинга и подскажем, как маркетологам строить data-маркетинговые стратегии в 2022 году.

В чём разница между data-driven и классическим маркетингом

Для маркетинга прошлого важно найти триггер, цепляющее сообщение или убедительный образ, которые могли бы мотивировать потребителя к покупке. Потребитель здесь представлен как статичный собирательный образ. Такой поверхностный взгляд сильно ограничивает понимание клиента.

Как правило, реклама того периода — это классический творческий продукт.

Этот продукт не столько нацелен на привлечение пользователя, сколько демонстрирует главные ценности бренда (вспомнить хотя бы нетленку Бекмамбетова — рекламу банка Империал).

Стоп-кадр ТВ-рекламы банка Империал «До первой звезды!», реж. Тимур Бекмамбетов, 1992–1997 годы

Это было очаровательное время: маркетологи действовали спонтанно и хаотично, отталкиваясь только от собственного воображения, вдохновения, внутреннего инсайта, кругозора, насмотренности. Они создавали стратегии без ссылки на данные и анализ. Порой это работало, но делать так же сегодня — всё равно что искать иголку в стогу сена.

Может быть, вам удастся зацепить своего идеального пользователя, но дело будет в везении, а не в вашем профессионализме. Развивать бизнес с таким подходом в 2022 году практически невозможно.

Data-driven маркетинг — это взвешенные и аналитически оправданные решения. В рамках этого подхода мы используем информацию, собранную при взаимодействии с пользователем, чтобы строить компетентные прогнозы относительно его будущего поведения.

Маркетинг на основе данных стремится получить как можно больше информации о пользователе. Он видит аудиторию в движении, учитывает её постоянно меняющуюся природу.

Маркетинг на основе данных и соцсети

Разберём три главных элемента data-driven маркетинга:

  • Креатив. Это идея, уникальное послание и изображение, при помощи которых маркетологи привлекают внимание покупателя к бренду.
  • Медиа. Веб и мобайл-площадки, где происходит коммуникация. В основном, конечно же, это социальные сети.
  • Данные. Информация о пользователе, его пользовательских привычках, геопозиции, опыте взаимодействия с брендом, круге общения, текущем психоэмоциональном состоянии и тому подобном.

Основное место действия, как и основной источник данных о пользователе — социальные сети.

Каждое действие, совершённое пользователем в онлайне, отслеживается и записывается — вплоть до того, какое изображение он рассматривал и как долго на него смотрел. Социальные сети буквально знают о пользователе всё: когда он в депрессии, когда в одиночестве, интроверт он или экстраверт, какие у него неврозы и так далее.

Бизнес-модели социальных сетей устроены таким образом, чтобы сделать рекламодателей настолько успешными, насколько это возможно.

Продуктом данных технологических компаний, владеющих соцсетями, являются алгоритмы, или технологические модели прогнозирования. Всё просто: компания, у которой лучшая модель, более точная и исчерпывающая, откусит больший кусок рынка рекламодателей.

А чтобы оставаться привлекательной и для пользователей, и для рекламодателей, каждая соцсеть стремится к трём целям:

  • Вовлечение. Заставить пользователя взаимодействовать с социальной сетью настолько долго, насколько это возможно. Алгоритмы социальной сети подбрасывают пользователю тот контент, который заставить его скроллить и скроллить ленту сети не останавливаясь.
  • Рост. Чем больше у социальной сети пользователей, тем она более привлекательна для рекламодателей. Для этого необходимо заставить пользователя возвращаться в социальную сеть и приглашать как можно больше друзей, а те, в свою очередь, должны приглашать своих друзей. Таким образом, как снежный ком растёт социальная сеть.
  • Реклама. Заработать как можно больше денег на всём, что тут происходит.
Как может выглядеть аватар пользователя — стоп-кадр из фильма «Социальная дилемма», Netflix, 2020

Как преодолеть сложности data-маркетинг прогнозирования в 2022

Мы видим три главные сложности построение data-driven маркетинга:

  • Ужесточаются правила отслеживания файлов cookies.
  • Растёт список таких устрашающих сокращений, как GDPR, CCPA, IDFA. За каждый таким сокращением — новые ограничения для рекламодателей.
  • Меняются потребительские привычки и предпочтения вследствие затяжной самоизоляции из-за COVID-19.

С начала пандемии поведение покупателей ощутимо изменилось. А значит, модели прогнозирования, выстроенные на данных, собранных до пандемии, стали недействительными. Маркетологи, которые хотят быть успешными в создании data-driven стратегий, должны расширять круг источников данных, собирать больше и более разнообразных данных о пользователях.

Решение, отвечающее новым правилам конфиденциальности и вызовам 2022 года — сбор собственных данных.

Где стартапу собирать собственные данные о пользователе и что такое zero-party

Данные различаются по трём основным источникам:

  • Данные, собранные самой компанией или брендом.
  • Собственные данные другой компании, выставленные на продажу.
  • Данные, приобретённые у стороннего брокера.

64% маркетологов считают, что маркетинг, основанный на данных, имеет решающее значение, а 88% — что в приоритете должен быть сбор собственных данных о пользователях. Но с чего начать? Где и каким образом собирать собственные данные о пользователях бренда?

Безусловно, всё зависит от индустрии, в которой работает стартап. Но существует несколько ключевых источников данных, которые будут более или менее универсальны:

  • Данные из CRM.
  • Веб-аналитика.
  • Мобильная аналитика.
  • Данные о транзакциях.
  • Данные кол-трекинга.
  • Zero-party данные.

Zero-party данные — это информация, которую пользователь охотно и самостоятельно предоставляет компании.

Первые пользователи стартапов — как правило, это единомышленники и евангелисты бренда — хотят влиять на развитие продукта. Это желание можно использовать, приглашая пользователей к диалогу: взамен на оставленные данные они смогут высказать свои пожелания по совершенствованию продукта (с закономерным ожиданием, что все их предложения будут услышаны, а некоторые — реализованы).

Это могут быть опросы на сайте, в мессенджерах и рассылках, викторины в социальных сетях и прочее. Такие данные являются самыми чистыми, так как предоставлены пользователями лично и по схеме win-win.

2022 — год data-driven маркетинга, основанного на качественных собственных данных. Не мешкайте и сделайте первый шаг уже сегодня!

Оригинал публикации размещен на ресурсе Cossa.ru.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда