Использование Big Data для привлечения новых клиентов

Использование Big Data для привлечения новых клиентов
Mr. Pixel
Mr. Pixel
13 июля
0
420

Для промышленных и производственных маркетологов новые технологии интеграции данных – это манна небесная. Однако, задумавшись над тем, какие технологии реализовывать и какие данные использовать, не один B2B-маркетолог сломал мозг.

Данные о клиентах зачастую хранятся в отдельных системах, таких как биллинг, инвентарь и журнал системных сообщений (лог) сервис-центров. Маркетологи все чаще сталкиваются с задачами, предусматривающими внедрение решений, которые позволят управлять этими данными. При этом следует отметить, что раньше этими задачами занимались исключительно IT-отделы.

shutterstock_137272184-1024x777

Промышленные маркетологи всегда полагались на традиционные методы нахождения новой клиентуры, такие как печатная реклама или торговые выставки. Интеграция данных и data-менеджмент рассматривались, скорее, как B2C-стратегия. Однако поскольку сегодняшние B2B-покупатели ищут таргетированные и персонализированные предложения, производителям необходимо броситься в погоню и догнать своих B2C-коллег и использовать data-driven маркетинговые стратегии, чтобы обеспечить себе новых клиентов сразу по нескольким каналам.

Компания StrongView Systems провела опрос B2B-маркетологов, согласно которому они начали активно перераспределять свои бюджеты в пользу более персонализированных тактик, основывающихся на использовании данных:

▪ увеличение e-mail маркетинга на 60,66%
▪ рост SMM на 48,91%
▪ увеличение доли мобильного маркетинга на 40,16%

chart

Big Data – генератор успеха

Подобно другим игрокам рынка, у производителей имеется масса собственных данных, и они ищут способы, позволяющие разблокировать их ценность.

Согласно исследованию Aberdeen Group, когда производители делают приоритетными data-инициативы, вероятность определения лучших практик возрастает на 54%. Однако при этом определяющим фактором являются инвестиции. Но можно обойтись и без лишнего «кровопролития».

zData-Big-Data-as-a-Service

Промышленные маркетологи все чаще обращаются к таким решениям, как Data-as-a-Service (DaaS). Условия диктует рынок, потому и возникает необходимость в доступе к данным как к сервису. Использование облака для работы с большими данными пользуется большим спросом: совсем недавно корпорация Oracle представила DaaS for Sales, предоставив возможность специалистам по продажам расширять базу потенциальных клиентов, а также максимально точно определять целевые аудитории. Чуть позже на рынок вышел DaaS Qlik DataMarket – облачный сервис, аккумулирующий более 100 тысяч наборов данных. Многие считают, что намного выгоднее использовать DaaS, а не реализовывать собственную инфраструктуру и нанимать дорогостоящих дата-сайентистов.

Привлечение клиента при помощи Web Mining

Использование методов интеллектуального анализа данных для автоматического обнаружения веб-документов и услуг, извлечения информации из онлайн-ресурсов и выявления общих закономерностей в Интернете – это мощный инструмент, являющийся источником новых перспективных клиентов.

mining-the-web-copy

Если говорить о бизнес-аналитике, то Web Mining помогает решать достаточно серьезные задачи, среди которых описание посетителей того или иного сайта (классификация и кластеризация), описание пользователей, которые совершают покупки, определение навигационных путей и типичных сессий пользователей веб-ресурса, сегментация целевой аудитории.

datamining

Самую простую и понятную формулировку того, чем же на самом деле является нахождение данных в веб-пространстве, дает SAS Institute, согласно которому это процесс выделения, исследования и моделирования больших объемов данных в целях обнаружения ранее неизвестных паттернов и достижения конкурентных преимуществ в бизнесе.

Определение ЦА на основе social media сигналов

92% маркетологов заявляют, что работа с социальными медиа открыла новые горизонты перед их компаниями. При этом Social Media Examiner отмечает, что всего 6 часов в неделю работы с социальными сетями позволяют 66% маркетологов преуспевать в вопросе конкурентных преимуществ.

01_original1392806271

Если взять в качестве примера производителя оборудования для транспортных средств, то такие компании могут использовать социальные медиа для отслеживания таких триггеров, как кредитование, венчурные инвестиции, изменения в менеджменте или разнообразные торговые сигналы.

Data-driven стратегии предлагают бесчисленные возможности для увеличения доли на рынке. Потому многие производители все чаще отходят от традиционных рекламных политик и вкладывают свои «ad dollars» в те, которые, так или иначе, связаны с big data.

При подготовке статьи были использованы материалы SmartDataCollective, StrongView, Aberdeen Group, DataMentors, Social Media Examiner

Комментарии к статье (0)