اگر قصد طی کردن یک مسیر پیچیده و طولانی را داشته باشیم، به نقشه و اطلاعات دقیق احتیاج خواهیم داشت. بر همین اساس، در بازاریابی هم نمی‌توان بدون توجه به داده‌های دقیق و اطلاعات واقعی گامی برداریم که از بازدهی آن اطمینان پیدا کنیم. در دنیای کسب‌وکار و بازاریابی، هر تصمیم اشتباه می‌تواند هزینه‌ساز باشد و از طرفی، تمام رفتارهای کاربر، هر کلیک و هر بازخورد و حتی سرعت عملکرد او، می‌تواند نقشۀ راهی برای ما ترسیم کند. بازاریابی داده‌محور یا Data Driven Marketing، راهکاری‌ست که دقیقاً بر همین اساس پایه‌گذاری شده است. بازاریابی به این شیوه، به‌دنبال هدف‌گیری داده‌محور و شخصی‌سازی کمپین تبلیغاتی‌ست و بر مبنای علم و شواهد عمل می‌کند.
اگر شما هم به‌دنبال یافتن راهکاری برای بهبود ROI در بازاریابی هستید، این مقاله بهترین راهنمای شماست و شما را با مفهوم بازاریابی داده‌محور، روش به‌کارگیری آن و چگونگی تأثیرگذاری بر افزایش نرخ بازگشت سرمایه بازاریابی، آشنا می‌کند.
چرا بازاریابی داده‌محور اهمیت دارد؟
مخاطبان امروز با انبوهی از پیام‌های تبلیغاتی گوناگون روبه‌رو هستند و استفاده از راهکارهای تبلیغاتی مشابه با رقبا و تصمیم‌گیری‌های شهودی یا تکیه بر استراتژی‌های سنتی بازاریابی، نتایج خاصی در جذب مشتریان برای ما به‌همراه نخواهند داشت. بازاریابی مدرن، دقیق، پویا و نیازمند اتخاذ تصمیمات سریع و مبتنی بر داده‌هاست و بازاریابی داده‌محور، به کسب‌وکار کمک می‌کند تا هر ریال از بودجۀ بازاریابی خود را در مسیر درستی هزینه کند. داده‌ها، هدف‌گیری داده‌محور را به‌دنبال خواهند داشت و با تحلیل رفتار مخاطب، امکان بهینه‌سازی کمپین بازاریابی را به‌صورت لحظه‌ای فراهم می‌کند. تمام این ویژگی‌ها، دستیابی به یک نتیجه را میسر خواهند کرد: افزایش نرخ بازگشت سرمایه!
تفاوت بازاریابی سنتی و بازاریابی داده‌محور: گامی از شهود، تا تکیه بر شواهد
بازاریابی داده‌محور، بر خلاف بازاریابی سنتی که عمدتاً بر پایۀ تجربه و خلاقیت اجرا می‌شود، بر تصمیماتی مبتنی بر تحلیل دقیق رفتار مخاطب، توجه به شاخص‌های عملکرد و استفاده از ابزارهای دیجیتال تمرکز دارد. این رویکرد انداره‌گیری نتایج، بهینه‌سازی هزینه‌ها و تشخیص دقیق بازگشت سرمایه را آسان‌تر می‌کند.
در جدول زیر، این دو رویکرد بازاریابی را با هم مقایسه می‌کنیم:
| ویژگی‌ها | بازاریابی سنتی | بازاریابی داده‌محور |
| اساس تصمیم‌گیری | تجربه و گاهاً احساس شهودی | داده‌ها، آمار و تحلیل تحلیلی |
| شیوۀ پیام‌رسانی | عمومی، یکسان برای همه | شخصی‌سازی‌شده متناسب با ویژگی‌های مخاطب |
| زمان ارزیابی عملکرد | پس از پایان کمپین | همزمان با اجرا (Real-time) |
| قابلیت اصلاح کمپین | محدود، نیازمند تکرار کمپین | بالا، با امکان تست و بهینه‌سازی در لحظه |
| مدیریت هزینه | غیرقابل پیش‌بینی | هدفمند و قابل بهینه‌سازی |
| بازگشت سرمایه (ROI) | مبهم و غیرقابل سنجش | شفاف، قابل اندازه‌گیری و قابل بهبود مداوم |
داده‌ها چگونه باعث بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی می‌شوند؟
داده‌ها، قلب تپندۀ بازاریابی هوشمند هستند؛ چرا که بازاریابان داده‌محور می‌توانند با بهره‌گیری از ابزارهای دیجیتال و تحلیل داده‌ها، تحولی در تصمیم‌گیری‌های بازاریابی ایجاد کنند. هر اطلاعاتی از رفتار کاربران (از مدت زمان ماندن در صفحات سایت و کلیک و بازدید گرفته تا خرید و بازخورد) می‌تواند سرنخی برای بهبود عملکرد باشد.
داده‌ها به‌شیوه‌های زیر در بهینه‌سازی کمپین‌ها موثرند:
- پیش‌بینی رفتار کاربران: با تحلیل داده‌های گذشته، می‌توان الگوهای رفتاری کاربران را شناسایی و برای آینده برنامه‌ریزی کرد.
- شناسایی بهترین کانال‌ها برای جذب کاربر جدید: بررسی داده‌ها کمک می‌کند تا کانال‌های پربازده (مثلاً ایمیل، تبلیغات گوگل، شبکه‌های اجتماعی) مشخص شوند.
- شخصی‌سازی پیام‌ها (Personalization): داده‌ها امکان ارسال پیام متناسب با نیاز، سن، موقعیت مکانی و علایق مخاطب را فراهم می‌کنند. این روش می‌تواند در افزایش فروش به مشتریان فعلی و وفادارسازی آن‌ها بسیار تأثیرگذار باشد.
- استفاده از تست A/B و بهینه‌سازی: می‌توان عناصر مختلف یک کمپین (عنوان، تصویر، کال تو اکشن) را تست و بهترین گزینه را انتخاب نمود.
بهبود ROI در بازاریابی: داده‌ها چگونه به کاهش هزینه و افزایش بازدهی کمک می‌کنند؟
در بسیاری از کسب‌وکارها، بیشترین میزان بودجه به بازاریابی تعلق می‌گیرد. اما سؤال کلیدی این است که:
آیا بودجه بازاریابی به درستی هزینه می‌شود؟
با استفاده از بازاریابی داده‌محور، نه تنها اثربخشی کمپین‌ها به‌راحتی بررسی می‌شود، بلکه امکان حذف موارد کم‌بازده و تمرکز بر استراتژی‌های سودآور نیز به آسان‌ترین روش فراهم می‌شود.
مزایای داده‌محور بودن شیوۀ بازاریابی برای بهبود ROI عبارت‌اند از:
- کاهش اتلاف منابع: تحلیل داده‌ها باعث می‌شود که بودجه بازاریابی به‌صورت اصولی و بر اساس نتایجی که طبق داده‌ها پیش‌بینی می‌شوند، به هر راهکار بازاریابی اختصاص داده شود و کاهش هزینه‌ها را به دنبال خواهد داشت.
- افزایش نرخ تبدیل: با تحلیل رفتار کاربران و شخصی‌سازی کمپین و سفارشی‌سازی پیام، احتمال بازدهی تبلیغ و پاسخ مثبت به پیام‌ها افزایش پیدا می‌کند.
- اولویت‌بندی اختصاص بودجه: داده‌ها مستقیماً به ما می‌گویند که کدام مشتری یا کدام گروه از مشتریان پتانسیل بیشتری برای سودآوری دارد.
- امکان بهینه‌سازی پیوسته: تحلیل داده‌ها باعث می‌شود تا کمپین‌ها دائماً بررسی و در راستای افزایش نرخ بازگشت سرمایه بهینه شوند.
مراحل کلیدی پیاده‌سازی بازاریابی داده‌محور؛ از کجا شروع کنیم؟
تأثیرگذاری بازاریابی داده‌محور، وابسته به طی کردن مسیری دقیق است که شامل جمع‌آوری اطلاعات، یکپارچه‌سازی آن‌ها، تحلیل و تصمیم‌گیری می‌شود. در ادامه، هر مرحله را به‌صورت دقیق و کاربردی بررسی می‌کنیم:
1. داده‌های صحیح و متنوع را با استفاده از منابع مختلف جمع‌آوری کنید
جمع‌آوری اطلاعات دقیق، اولین گام هدف‌گیری داده‌محور کاربران است. این داده‌ها باید به‌صورت گسترده از منابع مختلفی که با سفر مشتری مرتبط هستند و همچنین توجه به مراحل قیف بازاریابی، جمع‌آوری شوند. هرچه این داده‌ها جامع‌تر باشند، نتایجی که به دست می‌دهند نیز دقیق‌تر خواهند بود.
منابع اصلی که برای گردآوری داده‌ها در بازاریابی استفاده می‌شوند، به شرح زیر هستند:
- داده‌های رفتاری کاربران در سایت یا اپلیکیشن؛ مانند کلیک‌ها، مسیرهای بازدید، میزان باقی‌ماندن در یک صفحه، صفحات خروج و…
- سوابق تراکنش‌ها و سفارشات مشتریان
- اطلاعات پروفایل کاربران (سن، جنسیت، موقعیت جغرافیایی، دستگاه مورد استفاده و…)
- تعاملات در شبکه‌های اجتماعی (لایک، اشتراک‌گذاری، کامنت)
- داده‌های ارائه‌شده هنگام ثبت‌نام، عضویت یا فرم‌های تکمیل‌شده
- اطلاعات CRM شامل نرخ وفاداری مشتری، تیکت‌های پشتیبانی و تاریخچۀ ارتباطات مشتری با برند
- داده‌های خارجی دریافتی از سایر منابع مانند داده‌های بازار یا رقبا
برخی از ابزارهایی که در جمع‌آوری داده‌های بازاریابی داده‌محور به شما کمک می‌کنند عبارت‌اند از:
- Google Analytics
- Tag Manager
- Hotjar
- Hubspot CRM
- Typeform
- ابزارهای CDP مانند Segment یا Tealium
- نرم‌افزارهای لجستیک و انبارداری
- نرم‌افزار CRM مورد استفادۀ کسب‌وکار شما
2. داده‌ها را پاکسازی و یکپارچه‌سازی کنید
داده‌های خامی که در مرحلۀ اول از منابع جمع‌آوری می‌شوند، معمولاً ممکن است دارای نواقص یا ناسازگاری‌هایی باشند که بدون پاکسازی، باعث ایجاد خطا در تحلیل‌ها خواهند شد. بنابراین، با اقداماتی مانند حذف داده‌های ناقص یا غیرمعتبر، یکسان‌سازی فرمت‌ها، رفع ناسازگاری‌ها بین منابع مختلف مانند تطبیق اطلاعات CRM با داده‌های وب‌سایت و تطبیق هویت کاربران در پلتفرم‌های مختلف، باید داده‌ها را پاکسازی کرد.
3. تحلیل داده‌ها را با استفاده از ابزارهای مناسب آغاز کنید
بعد از آماده‌سازی داده‌ها، نوبت به مرحلۀ تحلیل می‌رسد. تحلیل داده‌ها، از اصلی‌ترین ارکان مدیریت بازاریابی داده‌محور است و به ما کمک می‌کند تا انبوهی از اطلاعات را برای بهبود ROI در بازاریابی به کار ببریم.
این تحلیل‌ها به چهار دستۀ توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه و تجویزی تقسیم می‌شوند که هرکدام هدف خاصی دارند:
| نوع تحلیل | هدف | مثال از کاربرد در بازاریابی | ابزارهای پرکاربرد |
| توصیفی (Descriptive) | توضیح اینکه چه اتفاقی افتاده | چند نفر از کمپین ایمیلی بازدید کردند؟ نرخ کلیک چقدر است؟ | Google Analytics 4، Mixpanel، HubSpot، Power BI |
| تشخیصی (Diagnostic) | بررسی علت اتفاقات | چرا نرخ تبدیل کاهش پیدا کرده؟ چه عواملی در افت فروش نقش داشتند؟ | Google Analytics 4، Tableau، Salesforce Reports، Looker |
| پیش‌بینانه (Predictive) | پیش‌بینی رفتار یا نتایج آینده | کدام کاربران احتمال خرید مجدد دارند؟ کدام مشتریان احتمالاً ریزش می‌کنند؟ | Mixpanel، BigQuery |
| تجویزی (Prescriptive) | توصیۀ بهترین اقدام بر اساس داده‌ها | ترکیب کدام نوع پیام و کدام کانال باعث بیشترین میزان فروش می‌شود؟ چطور باید بودجۀ تبلیغات را تخصیص دهیم؟ | Python، R، BigQuery، ابزارهای AI مانند DataRobot یا Azure ML |
4.استراتژی بازاریابی داده‌محور را بر اساس تحلیل‌ها طراحی کنید
تحلیل داده‌ها بدون تصمیم‌گیری داده‌محور فایده‌ای ندارد. در این مرحله، اطلاعات و یافته‌های تحلیلی باید به استراتژی‌های مشخص و عملی تبدیل شوند. این استراتژی باید بر اساس تحلیل کانال‌ها و به‌صورت هدفمند طراحی شود و منعطف، شخصی‌سازی‌شده و مبتنی بر رفتارهای واقعی کاربران باشد.
مهم‌ترین اقدامات در این مرحله عبارت‌اند از:
- ساخت پرسونای داده‌محور: با تحلیل داده‌های CRM، فرم‌ها، رفتارهای کاربر در سایت و شبکه‌های اجتماعی، ویژگی‌های رفتاری و روان‌شناختی مشتریان را شناسایی کنید و بر اساس این اطلاعات، پرسونا را طراحی کنید.
- طراحی سفر مشتری: با شناسایی نقاط تماس کلیدی، موانع مسیر خرید و لحظات تصمیم‌گیری، مسیر سفر مشتری در بازاریابی داده‌محور را طراحی کنید. این طراحی در چیدمان و ترکیب کانال‌ها و پیام‌های تبلیغاتی موثر خواهد بود.
- سفارشی‌سازی پیام‌ها: پیام‌های تبلیغاتی را متناسب با نیاز، موقعیت و علایق مخاطبان تعریف کنید. مثلاً برای کاربران جدید، پیام خوش‌آمدگویی را همراه با پیشنهاد تخفیف بفرستید و معرفی محصولات جدید و تخفیف‌های وفاداری را برای کاربران وفادار ارسال کنید.
- تدوین تقویم محتوا و زمان‌بندی‌شده بر اساس داده‌ها: تقویم محتوایی را به‌صورت منعطف تدوین کنید و آن را با الگوهای رفتاری کاربران تطبیق دهید تا محتوای تأثیرگذارتری را تولید و منتشر کنید.
5. کمپین‌ها را بر اساس تصمیم‌گیری داده‌محور اجرا کنید
در بازاریابی داده ها، این اطلاعات هستند که می‌گویند چه محتوایی تولید کنید، چه بودجه‌ای را به تولیدمحتوا اختصاص دهید، محتوای تبلیغاتی را در کدام کانال تبلیغاتی منتشر کنید و چه زمانی را برای انتشار انتخاب کنید تا بیشترین بازده را دریافت کنید. بنابراین، تصمیم‌گیری داده‌محور را پایه و اساس اجرای کمپین‌ها در نظر بگیرید و با تحلیل کانال‌ها و شخصی‌سازی کمپین، اجرا را آغاز کنید. فراموش نکنید که داده‌ها به شیوه‌های زیر در اجرای کمپین تبلیغاتی شما تأثیرگذار خواهند بود:
- انتخاب کانال‌های تبلیغاتی پربازده: مثلاً اگر داده‌ها نشان دهند نرخ بازگشت سرمایه در ایمیل مارکتینگ دو برابر ویدیو مارکتینگ است، برای بهبود ROI در بازاریابی، بودجۀ تبلیغاتی بیشتری به ایمیل اختصاص داده خواهد شد.
- هدف‌گیری دقیق کاربران و مخاطبان: فرض کنید گروهی از کاربران پیش از این به لوازم آرایشی علاقۀ بیشتری نشان داده‌اند؛ با هدف‌گیری داده‌محور، این کاربران در معرض تبلیغات ریتارگتینگ مرتبط با لوازم آرایشی قرار خواهند گرفت.
- سفارشی‌سازی محتوا: به کارگیری داده‌های جمع‌آوری‌شده در ارسال پیام‌های تبلیغاتی و استفاده از نام کاربر یا تکیه بر علایق فردی مخاطب و شخصی‌سازی محتوا، بازدهی بالاتری به همراه خواهند داشت.
- زمان‌بندی هوشمند نمایش و ارسال پیام‌ها: اطلاعات و دیتای گردآوری‌شده به شما نشان می‌دهند که کاربران چه زمانی بیشترین تعامل را با کسب‌وکار شما داشته‌اند و همین موضوع، به شما کمک می‌کند تا پیام‌های تبلیغاتی را در زمانی که کاربران بیشترین تعامل را دارند به آن‌ها نمایش دهید.
6. ارزیابی عملکرد، یادگیری و بهینه‌سازی مستمر
بازاریابی داده‌محور، چرخه‌ای پویاست که به‌طور مداوم تکرار، بررسی و اصلاح می‌شود. چنین رویکردی سبب حرکت تیم در مسیر افزایش و بهبود ROI در بازاریابی خواهد شد. با استفاده از تکنیک‌های بهینه‌سازی گوناگون مانند آزمایش A/B و بهنگام (real-time)، تحلیل شاخص‌های کلیدی عملکرد، تحلیل رفتارهای گروهی، بهینه‌سازی لحظه‌ای، گروه‌بندی کاربران و مدل‌سازی با استفاده از AI و دیتا آنالیتیکس، می‌توان کمپین‌ها را بهبود داد. در جدول زیر به این تکنیک‌ها و اهداف هر یک می‌پردازیم:
| تکنیک بهینه‌سازی | هدف و کاربرد | ابزارهای پیشنهادی |
| آزمایش A/B | مقایسۀ نسخه‌های مختلف صفحات فرود، ایمیل یا تبلیغات برای انتخاب مؤثرترین نسخه | Google Optimize، VWO، Optimizely |
| تحلیل شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) | ارزیابی میزان اثربخشی کمپین با استفاده از معیارهایی مثل نرخ تبدیل، نرخ کلیک، هزینه جذب مشتری و نرخ وفاداری مشتریان | Google Analytics ، Looker Studio، Tableau |
| تحلیل رفتار گروهی (Cohort Analysis) | بررسی رفتار کاربران بر اساس زمان عضویت یا اولین تعامل | Amplitude، Mixpanel، Heap Analytics |
| بهینه‌سازی لحظه‌ای (Real-Time Optimization) | تنظیم خودکار و سریع کمپین‌ها بر اساس رفتار آنی کاربران | Klaviyo، ActiveCampaign، Hubspot Automation |
| سگمنت‌بندی پیشرفته کاربران | گروه‌بندی کاربران بر اساس ویژگی‌ها یا رفتارها برای هدف‌گیری دقیق‌تر | Segment، Customer.io، Salesforce Marketing Cloud |
| مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling) | پیش‌بینی رفتار آیندۀ مشتریان مثل احتمال خرید یا ریزش | Python + Scikit-learn، Google Vertex AI |
ابزارهای کاربردی در بازاریابی داده‌محور
در بازاریابی داده‌محور، استفاده از ابزارهای مناسب، پایه و اساس تصمیم‌گیری‌ها و تحلیل‌ها هستند. این ابزارها شامل CRM و ابزار BI و آنالیتیکس هستند که به‌ترتیب برای مدیریت ارتباط با مشتری، تحلیل‌های سطح بالا و ردیابی رفتار کاربران استفاده می‌شوند. برای نگاهی دقیق‌تر، به جدول زیر توجه کنید:
| نوع ابزار | نمونه‌هایی از این گروه ابزار | کاربردها |
| CRM (مدیریت ارتباط با مشتری) | Hubspot، Salesforce، Zoho CRM | ذخیره و تحلیل تعاملات مشتری، گروه‌بندی کاربران، شخصی‌سازی پیام‌ها |
| BI (هوش تجاری) | Tableau، Power BI، Google Looker | ساخت داشبورد اختصاصی و تحلیل روندها، گزارش‌گیری پویا و تصمیم‌گیری‌های سازمانی |
| آنالیتیکس | Google Analytics 4، Mixpanel، Amplitude | ردیابی رفتار کاربران، تحلیل Cohort یا تحلیل رفتار گروهی |
نکتۀ مهم: فراموش نکنید که تنها با استفادۀ ترکیبی از این ابزارهاست که می‌توانید تصویری جامع و دقیق از وضعیت کانال‌های بازاریابی و نتایج هر یک به‌دست آورید و به همین شیوه، تصمیمات دقیق‌تری بگیرید.
هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها چه نقشی دارد؟
هوش مصنوعی، به‌ویژه در قالب یادگیری ماشین (ML)، تحول بزرگی در بازاریابی داده‌محور ایجاد کرده است. چرا که با استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات، می‌توان حجم گسترده‌ای از داده‌ها را در زمان کوتاه تحلیل کرده، الگوها را شناسایی کرد و پیشنهادهایی برای اقدامات عملی را به‌دست آورد.
به‌صورت کلی، کاربردهای کلیدی AI در مارکتینگ به شرح زیر هستند:
1. مدل‌سازی در راستای پیش‌بینی (Predictive Modeling)
مدل‌سازی پیش‌بینی به استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار آینده‌ی کاربران یا روندهای بازار گفته می‌شود. این مدل‌سازی با پیش‌بینی اینکه کدام لیدها به مشتری تبدیل می‌شوند، تخمین احتمال خرید مجدد یک مشتری بر اساس تاریخچۀ خریدهای او، پیش‌بینی نرخ ریزش مشتریان و تخمین ارزش طول عمر مشتری، در بازاریابی داده‌محور تأثیرگذار است. به این روش می‌توانید قبل از اینکه مشتری را از دست بدهید، برای حفظ او به شیوۀ صحیح تلاش کنید.
2. شخصی‌سازی محتوا در مقیاس‌های مختلف
استفاده از هوش مصنوعی در تبلیغات امکان ارائۀ پیشنهادات و پیام‌های متفاوت برای هر کاربر را بر اساس رفتار و ویژگی‌های او فراهم می‌کند. این فرایند با کمک AI به‌صورت خودکار و حتی برای تعداد زیادی از کاربران به‌صورت همزمان امکان‌پذیر است.
هوش مصنوعی با شخصی‌سازی، امکان ارائۀ محصولات پیشنهادی در فروشگاه‌های آنلاین، ارسال ایمیل و پیامک با نام مشتری و بر اساس علایق او، تغییر محتوای صفحه لندینگ بر اساس ویژگی‌های مختلف مانند موقعیت جغرافیایی و ارسال پیشنهادات ویژه برای هر مشتری را فراهم می‌کند. به این روش می‌توانید نرخ تبدیل را افزایش داده و احساس وفاداری را در مشتریان بیدار کنید.
3. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
تحلیل احساسات کاربران به‌معنای بررسی نظرات و بازخوردهای آن‌ها به‌منظور پیدا کردن درک عمیق از ذهنیت کاربر بدون نیاز به مصاحبه یا فرم‌های پرسشنامه است. هوش مصنوعی به این شیوه به شما کمک می‌کند تا نارضایتی‌های عمومی را به‌سرعت تشخیص دهید، درک بهتری از واکنش مخاطبان نسبت به کمپین‌های تبلیغاتی به دست آورید و به همین شیوه، محصول و تجربۀ کاربری را بهبود دهید.
4. اتوماسیون تصمیم‌گیری و اجرا (AI-powered Automation)
هوش مصنوعی می‌تواند برخی فرایندهای مربوط به بازاریابی را به‌صورت خودکار و بدون نیاز به دخالت افراد اجرا کند. تنظیم خودکار بودجه تبلیغات بر اساس عملکرد لحظه‌ای کمپین، زمان‌بندی ارسال ایمیل‌ها بر اساس زمان فعالیت هر کاربر، انتخاب پیام مناسب برای هر کاربر در هر نقطه از سفر مشتری و اجرای تست‌های A/B، از این دست فرایندها هستند. به این روش، بازاریابی داده‌محور را با کاهش خطای انسانی، صرفه‌جویی در زمان و منابع و بهبود ROI در بازاریابی اجرا می‌کنید.
بازاریابی داده‌محور و بهبود ROI در برندهای بزرگ
بسیاری از برندهای بزرگ ایرانی و جهانی توانسته‌اند با استفادۀ هوشمندانه از داده‌ها، شاهد بهبود ROI در بازاریابی باشند. در ادامه، نگاهی به برخی از آن‌ها می‌اندازیم:
| برند | روش استفاده از بازاریابی داده‌محور | ابزار و تکنیک‌های استفاده شده | نتایج |
| دیجی‌کالا | تحلیل رفتار خرید کاربران برای شخصی‌سازی پیشنهادات در سایت، ایمیل مارکتینگ و بازاریابی پیامکی | سیستم پیشنهاددهی محصولات (Recommendation Engine)، تحلیل داده‌های خرید و جستجو، اس ام اس و ایمیل مارکتینگ شخصی‌سازی شده | افزایش نرخ بازگشت مشتریان، بهبود نرخ تبدیل، کاهش نرخ ریزش کاربران فعال |
| اسنپ | تحلیل داده‌های مکانی و زمانی برای بهینه‌سازی قیمت و هدف‌گیری مخاطب | قیمت‌گذاری پویا، تست A/B برای بهینه‌سازی مسیرهای ثبت‌نام و پرداخت، هدف‌گیری داده‌محور بر اساس موقعیت جغرافیایی و رفتار کاربر | افزایش نرخ استفاده در ساعات کم‌ترافیک، بهبود وفاداری مشتری، کاهش نرخ لغو سفر |
| مکتب‌خونه | تحلیل رفتار کاربران برای بهبود تجربۀ کاربری و بازاریابی محتوا | پلتفرم‌های داخلی برای بررسی و دنبال کردن رفتار کاربران | افزایش نرخ ثبت‌نام در دوره‌ها، بهینه‌سازی CTAها |
| تپسی | اجرای کمپین‌های وفاداری با استفاده از AI | یادگیری ماشین (Machine Learning)، کمپین‌های هدفمند بر اساس رفتارهای تکرارشوندۀ کاربران | افزایش کارایی، ارتقای تجربه کاربری، کاهش هزینه‌های جذب مجدد کاربران |
| Vanguard | تحلیل داده‌های مشتریان برای شخصی‌سازی پیشنهادات سرمایه‌گذاری | مدل‌های پیش‌بینی، تحلیل رفتاری مشتریان، پلتفرم‌های BI برای تجزیه و تحلیل داده‌های بازار | افزایش رضایت مشتریان، رشد سرمایه‌گذاری‌ها |
| Delta | پیش‌بینی تقاضا برای پروازها و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری بلیت | قیمت‌گذاری پویا، تحلیل داده‌های مربوط به موقعیت جغرافیایی و زمان‌بندی | کاهش اشتباه در قیمت‌گذاری، افزایش رضایت مشتری |
| Unilever | تحلیل رفتار مصرف‌کنندگان برای بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی | Big Data Analytics، تبلیغات شخصی‌سازی شده، تست‌های A/B | افزایش نرخ تعامل، کاهش هزینه‌های تبلیغاتی، افزایش میزان فروش در بازارهای خاص |
بازاریابی داده‌محور با چه محدودیت‌ها و چالش‌هایی روبه‌روست؟
علیرغم مزایای فراوان، پیاده‌سازی بازاریابی داده‌محور با چالش‌هایی نیز همراه است:
1. ممکن است کیفیت داده‌های به‌دست آمده پایین باشد
داده‌های ناقص یا نادرست می‌توانند نتایج نادرستی را در تحلیل‌ها رقم بزنند و در نهایت باعث تصمیم‌گیری اشتباه شوند. کسب‌وکارها برای حل این چالش از ابزارهای معتبر مانند Google Analytics و CRMهای حرفه‌ای استفاده می‌کنند و با کمک تیم‌های تخصصی، فرآیند اعتبارسنجی داده‌ها را به‌صورت حرفه‌ای انجام می‌دهند.
2. رعایت حریم خصوصی کاربران در جمع‌آوری داده‌ها آسان نیست
رعایت حریم خصوصی کاربران با وجود قوانین سخت‌گیرانه‌ای مانند GDPR و همچنین لزوم حفظ رضایت مشتریان، به موضوع حساسی تبدیل شده است. از همین رو و برای روبه‌رویی با این چالش، شفافیت در جمع‌آوری داده و دریافت رضایت کاربر باید از اولویت‌های کسب‌وکار باشند و استفاده از داده‌ها فقط در چارچوب‌های قانونی صورت گیرد.
3. فرهنگ تصمیم‌گیری داده‌محور هنوز جا نیفتاده است
نبود فرهنگ داده‌محور در تیم‌ها و عدم پذیرش آن هم مانعی جدی به حساب می‌آید. بسیاری از تصمیمات هنوز به‌صورت سنتی و شهودی گرفته می‌شوند. تقویت این فرهنگ نیازمند آموزش بازاریابی داده محور به شکل مداوم و اثبات نتایج رقبا از این سبک بازاریابی به اعضای تیم است.
4. استفاده از ابزارها و زیرساخت‌های بازاریابی داده‌محور هزینه‌بر است
ممکن است هزینۀ بالای استفاده ابزارها و ایجاد زیرساخت‌های داده‌محور محدودیت‌هایی برای استارتاپ‌ها ایجاد کند. اما راه‌حل‌هایی مثل استفاده از نسخه‌های رایگان Google Analytics یا Hotjar و انتخاب مدل‌های پرداخت اشتراکی، به کسب‌وکارهای کوچک کمک می‌کند تا قدم‌های اولیه را بردارند بدون آنکه با هزینه‌های سنگین مواجه شوند.
بازاریابی داده‌محور؛ مسیری هوشمندانه برای رشد کسب‌وکارها
بازاریابی داده‌محور، ضرورتی در دنیای بازاریابی امروز است و افزایش نرخ بازگشت سرمایه را تضمین می‌کند. شرکت‌هایی که از داده‌ها برای شناخت بهتر مشتری، بهینه‌سازی کمپین‌ها و تصمیم‌گیری‌های دقیق استفاده می‌کنند، نه‌تنها بازاریابی موثرتری را اجرا می‌کنند، بلکه تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و متمایز برای مشتریان خود خلق می‌کنند. این رویکرد می‌تواند منجر به افزایش نرخ تبدیل، وفاداری مشتریان و تضمین جایگاه کسب‌وکار در صنعت شود.
اگر در مسیر هدف‌گیری داده‌محور مشتریان خود، به زیرساخت‌های دیجیتال از جمله وب‌سایت و فروشگاه آنلاین احتیاج دارید، با شماره‌گیری 02163404 داخلی 2، با کارشناسان پرتال ارتباط بگیرید و به آسان‌ترین و سریع‌ترین روش ممکن، سایت کسب‌وکار خود را راه‌اندازی کنید.
سوالات متداول
1- آیا بازاریابی داده‌محور برای کسب‌وکارهای کوچک هم مناسب است؟
قطعاً. حتی کسب‌وکارهای کوچک هم می‌توانند با داده‌ها تصمیم‌گیری دقیق‌تری انجام دهند و هزینه‌های خود را کاهش دهند.
2- چه نوع داده‌هایی در بازاریابی داده‌محور استفاده می‌شوند؟
داده‌های رفتاری کاربران، اطلاعات جمعیتی مانند سن و مشخصات فردی، داده‌های فروش، تعاملات با برند و…
3- چه شاخص‌هایی در بازاریابی داده‌محور بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده سنجیده می‌شوند؟
نرخ تبدیل، نرخ بازگشت سرمایه (ROI)، هزینه جذب مشتری (CAC)، ارزش طول عمر مشتری (LTV)، نرخ پرش (Bounce Rate) و…
4- آیا بازاریابی داده‌محور با حریم خصوصی کاربران در تضاد نیست؟
اگر داده‌ها به‌صورت شفاف، با رضایت کاربر و مطابق قوانین جمع‌آوری شوند، نه‌تنها تضادی ندارد بلکه باعث افزایش اعتماد کاربران می‌شود.
