داده و خلاقیت حتی در ذهن خودمان همیشه به صورت مجزا از یکدیگر درنظر گرفته شده‌اند. شما احتمالا به خوبی با مفهوم این که قسمت چپ مغزمان بیشتر مربوط به منطق و متمرکز بر داده است در حالی که قسمت راست ذهن مان مکان خلاقیت ماست آشنا هستید. با این حال بهترین ایده‌ها به ورودی هایی از هر دو نیم کره نیاز دارند. بهترین بازاریابی نیز از این موضوع مستثنی نمی باشد. بازاریابی خلاق برای این که برای مخاطبش موثر واقع شود نیاز دارد مبتنی بر داده باشد اما کار کردن با حجم زیادی از داده می‌تواند کند و طاقت فرسا باشد. فروشندگان باید بین یافته‌های برآمده از داده و خلاقیت تعادل مناسبی باتوجه به اهمیت هر یک از آن‌ها برقرار کنند که این موضوع سبب افزایش اعتماد به نفس آن‌ها در اجرای توانمندیشان خواهد شد.

با داده‌ها در فروش خود انقلاب کنید!

انقلاب داده با این عقیده که ما تا آن جا که ممکن است به داده نیاز داریم شروع شد. امروزه، 68 درصد از صاحبان تجارت درباره‌ی حجم داده ای که از سازمان‌های آن‌ها خارج می‌شود تا حدودی و خیلی نگران هستند. داده هایی که می‌توانند ما را از خلاقیت‌های موثر بیش‌تری مطلع کنند. چهره‌ی جدید خلاقیت همان نتایج برآمده از داده است. Prodeep Bose در مقاله‌ای بیان می‌کند: واقعیت این هست که پیش پردازش اطلاعات اولین قدم ضروری در فرایند خلاق است و این کاری است که کامپیوترها بهتر از انسان‌ها انجام می‌دهند. این موضوع از غرور خیلی زیاد ما ناشی می‌شود که فکر می‌کنیم ما به عنوان انسان‌ها بر روی سیاره، بهترین قضاوت و توانایی‌ها را داریم اما در ادامه مشخص می‌شود ما چنین چیزی درست نمی باشد. به جای آن ما چیز‌های زیادی از داده‌ها می‌توانیم یاد بگیریم و این دانش به دست آمده از داده به تولید موثرتر پیام‌ها کمک کند. مطابق بر تحقیقات شبکه اجتماعی LinkedIn، خلاقیت کماکان مهم ترین مهارت در جهان به شمار می‌رود. بهترین انسان‌های خلاق زمانی که با داده‌ها تغذیه می‌شوند، کارایی آن‌ها بیش‌تر می‌شود. برای معرفی کردن یک روش داده مبنا برای تولید خلاقیت درون سازمان خودتان، مراحل زیر را در نظر بگیرید.

نشانه گرفتن به سمت داده‌های مفید

داده به صورت شگفت آوری قوی می‌باشد و می‌تواند کارهای عجیب و باورنکردنی به کمک بازاریابان مستعد انجام دهد. Tasmin Kingma مدیر عامل شرکت Hoorah Digital بیان می‌کند که داده‌ها می‌توانند ما را از همه جنبه‌های یک تبلیغ انتخاباتی مانند هدف مطلع کنند. شرکت‌های خدماتی نیاز دارند تا از نوع درست داده به منظور آگاهی از خروجی که آن‌ها تولید می‌کنند استفاده کنند. Kingma توضیح می‌دهد" انجام دادن این کار باعث می‌شود که تبلیغات به احتمال بیش‌تری برای تک تک افراد جذاب شود که منجر به تولید نتایج بهتر برای مشتری آن‌ها خواهد شد."

کلید اصلی و مهم پیدا کردن داده ای است که برای کار ما مناسب باشد. این موضوع که داده‌ها در دسترس هستند به این معنا نمی باشد که داده حاوی اطلاعات باارزش برای کار ما می‌باشد. به عنوان مثال: افرادی که به صورت آنلاین و با کارت اعتباری خرید می‌کنند کاندیدا‌ی مناسبی برای شما نیستند. بازاریابی برای این افراد بدون داشتن اطلاعات بیشتر از آن‌ها معنی تلف کردن هزینه و زمان می‌باشد. بنابراین به سمت داده ای بروید که بیشترین ارتباط را با مسئله شما دارد. زمانی که شما یک منبع داده با ارزش پیدا کردید، آن‌ها را به تیم خلاق خود بدهید.

فهم چرایی رفتار‌ها

اغلب اوقات هدف بازاریابی این است که بجای مخاطب قراردادن گروهی خاص، تمام افراد را مورد توجه قرار دهد که این رفتار ممکن است منجر به تایید نشدن از سوی گروه خاصی از مخاطبان شود. بازاریابان به جای این که با استفاده از اطلاعات آماری، افراد را در یک دسته قرار دهند نیاز است که استفاده عمیق‌تری از داده‌ها داشته باشند. این موضوع می‌تواند به آن‌ها جهت شناسایی و فهم این که چرا افراد تصمیم به خرید خاصی می‌کنند کمک کند.

Netflix یک مثال خیلی خوب از شرکتی است که از داده‌ها به گونه ای استفاده می‌کند که فراتر از اطلاعات آماری و اعداد و ارقام می‌ورد. در Netflix ژانرهایی که شما می‌پسندید تنها بر روی پیشنهاد هایی که برای شما نمایش داده می‌شود تاثیر گذار نیست، بلکه بر روی زیرنویس عکسایی که برای شما نمایش داده می‌شود نیز تاثیر می‌گذارد. به عنوان مثال اگر شما طرفدار فیلم کمدی باشید برای شما یک صحنه خنده دار فیلم و یک بازیگر مشهور در نقش کمدی نمایش داده خواهد شد. به عبارت دیگر Netflix فقط درباره‌ی محتوایی که شما بیشتر می‌پسندید مطلع نیست بلکه درباره‌ی این که چرا شما این محتوا و فیلم را دوست دارید نیزآگاه می‌باشد. این شرکت از این نوع داده‌ها برای بهتر کردن موتور پیشنهاد دهنده اش استفاده می‌کند.

خودتان همگام با خریداران رشد کنید

زمانی که مدیران بازاریابی شرکت shell متوجه شدند که نسل جدید افراد، قسمت عمده خریدارن ماشین را شکل می‌دهند، آن‌ها تصمیم گرفتند تا شیوه عملکردی خود را تغییر دهند. زیرا طبق پیش بینی‌ها 25 درصد از وسایل نقلیه که بعد از سال 2025 فروخته خواهند شد برقی خواهند بود. توجه داشته باشید که صنعت و مشتریان به مرور زمان تغییر می‌کنند، بنابراین از پذیرش نتایج حاصل از این تغییرات نترسید.

بازاریابی مبتنی بر داده چیست؟

بازاریابی مبتنی بر داده یک روش برای بهینه کردن ارتباطات و تعاملات برند‌ها براساس اطلاعات مشتریان می‌باشد. بازاریابانی که با استفاده از داده کار می‌کنند، از اطلاعات مربوط به خریداران استفاده می‌کنند تا نیازهای آتی آن ها، علایق و رفتار‌های آینده آن‌ها پیش بینی کنند. در واقع دانش به دست آمده از داده‌ها به پیش رفت استراتژی‌های بازایابی کمک می‌کند که به موجب آن باعث افزایش حداکثری بازگشت سرمایه خواهد شد.

تفاوت بازاریابی مبتنی بر داده با روش‌های سنتی بازاریابی چیست؟

به زبان ساده، بازاریابی همواره بر دو هدف متمرکز بوده است. هدف اول، کشف نیاز‌ها و تمایلات مشتریان و سپس استفاده از این یافته‌ها برای تهیه و رساندن این نیاز‌ها به آن ها.

در عمل این نوع شیوه بازاریابی شامل موارد زیر می‌باشد:

• به دست آوردن یک فهم عمیق از مخاطبان هدف
• شناسایی و پیش بینی نیاز‌های مشتری
• طراحی و ایجاد یک روش برای رساندن اقلام به گونه ای که نیاز‌های کشف شده مشتری را برطرف نماید.

بازاریابی سنتی از دو فاکتور برای رسیدن به هدفشان استفاده می‌کردند:

• مطالعات بازاریابی در دسترس برای همان زمان
• و فرضیات آن‌ها درباره‌ی مخاطبان هدف

متاسفانه روش سنتی بازاریابی اغلب همراه با سعی و خطا و اشتباه بود زیرا، شرکت‌ها مجبور بودند روش‌های مختلفی را برای پیدا کردن روشی که آن‌ها را به خواسته شان می‌رساند امتحان کنند.

مزایای استفاده از داده‌های حجیم در بازاریابی

• داده، بدست آورن دانشی بهتر و شفاف‌تر از مخاطبان هدف کمک می‌کند

هر اطلاعاتی درباره خریداران، به بازاریابان این اجازه را می‌دهد تا به اطلاعات دقیق‌تری از مخاطبان هدفشان برسند. به عنوان مثال، یافته‌های بدست آمده از CRM می‌تواند بازاریابان را از پیش بینی رفتار آینده خریداران افزایش دهد.

• شناسایی بهترین راه ارتباطی برای تبلیغ

داده تنها ترجیهات مخاطبین هدف را آشکار نمی کند، بلکه این که چه راه ارتباطی شرکت و برند مربوطه باید برای تبلیغ محصول خود استفاده کند تا توسط تعداد بیش‌تری از مخاطبان هدف دیده شود نیز پیشنهاد می‌دهد.

•  شخصی سازی

امروزه بسیاری از افراد از پیام‌های تبلیغاتی که دریافت می‌کنند شاکی هستند. یک مطالعه که در این زمینه انجام شده است نشان می‌دهد که 74 درصد از خریداران، از دیدن محتوا تبلیغاتی نامربوط احساس ناراضایتی می‌کنند و 79 درصد آن‌ها اصلا به پیشنهاد تبلیغاتی توجهی نمی کنند مگر در صورتی که آن پیام تبلیغاتی براساس تراکنش‌های گذشته آن‌ها شخصی سازی شده باشد. بنابراین برای درگیر کردن مشتریان، صاحبان بازار لازم است تا بر روی تجارت شخصی سازی شده آن‌ها متمرکز شوند که این امر به کمک بهره گیری از داده تحقق می‌یابد.

طبق اطلاعات منتشر شده توسط ZoomInfo، 78 درصد از سازمان‌ها اعلام کردند که روش‌های بازاریابی داده مبنا باعث افزایش تعداد مشتری‌های آن‌ها شده است. پیاده سازی و بکارگیری بازاریابی داده مبنا با چالش هایی همراه است. طبق Campaign Monitor، 81 درصد ار بازاریابان پیاده سازی یک رویکرد داده مبنا را امری بسیار پیچیده قلمداد می‌کنند. تعدادی از عواملی که باعث پیچیدگی پیاده سازی بازاریابی داده مبنا می‌شود در ادامه آمده است.

چالش اول: جمع آوری داده

تعداد زیادی از بازاریابان در مواجه با جمع آوری داده احساس درماندگی می‌کنند و برای خیلی از آن‌ها جای سوال است که از چه مکانی باید داده جمع آوری کنند. شبکه‌های اجتماعی یک راه برای جمع آوری داده می‌باشد که از طریق پروفایل افراد در این شبکه‌ها و ارتباطی که با محصول و تبلیغ شما داشته‌اند می‌توان به نتایجی درباره تراکنش‌های این افراد دست یافت.

چالش دوم: به روز رسانی داده

برای سود بردن بهتر و بیشتر از داده، داده‌ها بایستی تا حدی که ممکن است به روز باشند. چالشی که در این زمینه وجود دارد این است که به روز کردن داده‌ها اگر قرار باشد دستی صورت گیرد، کاری طاقت فرسا به شمار می‌رود.

چالش سوم: کار کردن با داده مختلف و تحلیل و بررسی آن ها

تنها 8 درصد از شرکت‌ها تمام داده‌های خود را در یک مکان ذخیره می‌کنند. بقیه شرکت‌ها داده‌های خود را به صورت پراکنده بین مکان‌های مختلف، تیم‌ها و مراکز مختلف دخیره سازی می‌کنند. که این موضوع سبب دست پیدا نکردن به یک دانش کلی درباره رفتار مخاطبان خواهد شد.

تا اکنون تمام جنبه‌های اصلی از روش داده مبنا به همراه چالش‌های پیش روی آن‌ها بیان گردید. اما بعضی مواقع بهترین راه برای فهم یک مفهوم، نگاه کردن به شیوه‌های استفاده دیگران از آن است. در ادامه مثالی که دیگران برای تجارت خود از مفهوم بازاریابی مبتنی بر داده استفاده کرده‌اند آمده است.

مثال: استفاده از داده‌های آب و هوایی برای پیش بینی الگوی خرید مشتریان

یک شرکت فروش آنلاین تجهیزات ورزشی زمستانی، با چالش جدی مواجه شده بود. آن‌ها میخواستند بدانند چه زمانی مردم شروع به خرید لباس‌های زمستانی می‌کنند زیرا مایل بودند بدانند تا در زمان مناسب شروع به تبلیغ کالا‌های خود کنند. به این منظور آن‌ها داده‌های آب و هوایی را از سراسر جهان جمع آوری کردند و سپس با اطلاعات به دست آمده از فروش شرکت ترکیب کردند و سریعا متوجه وجود یه روند در داده‌های خود شدند. جالب است که بدانید بهترین زمان برای تبلیغ تجهیزات ورزش‌های زمستانی، زمانی که اولین برف اتفاق می‌افتد نبود!

نگاهی مختصر به مراحل ایجاد یک استراتژی داده محور

مرحله اول: تنظیم اهداف برای داده

قبل از این که شتاب زده شروع به جمع آوری داده بکنید باید مشخص کنید برای چه هدفی داده‌ها را می‌خواهید. زیرا اهداف تعیین شده در این مرحله شما را در مراحل بعدی راهنمایی خواهند کرد. زیرا شما می‌دانید چه اطلاعاتی را جمع آوری کرده اید، از کجا این اطلاعات را جمع آوری کرده اید و همچین به دنبال چه یافته هایی هستید.

مرحله دوم: جمع آوری داده

باتوجه به اهدافی که در مرحله قبل تنظیم کرده اید، شما نیاز دارید تا مشخص کنید چه داده هایی مناسب کار شما هستند و چگونه می‌توان به این داده‌ها دسترسی پیدا کرد.

مرحله سوم: سازمان دهی داده

در این مرحله باید یک چارچوب برای سازمان دهی و جمع آوری داده‌ها انتخاب کنید.

مرحله چهارم: ساختن یک تیم

باتوجه به اهداف، شاید شما نیاز به ساختن یک تیم که در تحلیل و بررسی و کار با داده‌ها به شما کمک کنند داشته باشید.

مرحله پنجم: گرفتن حق خرید سازمانی

کار کردن با داده مخصوصا اگر دفعه اول استفاده از آن داده باشد، شاید نیاز به گرفتن اجازه از ذیع نفعان مختلف باشد.

مرحله ششم: اندازه گیری میزان پیش رفت

در نهایت، شما نیاز به ایجاد یک فرایند جهت اندازه گیری این که به چه میزان ساز و کاری که شما طراحی کرده اید خوب عمل می‌کند دارید. این مرحله به شما کمک می‌کند تا بهتر اقدامات خود را ارزیابی کنید.