Marketinški strokovnjaki so si enotni – podatki so nova nafta in gonilo sodobnega marketinga. Ustrezno obdelani, interpretirani ter uporabljeni omogočajo podjetjem višjo raven razumevanja potrošnikov in ustvarjanja prilagojenih vsebin.
V današnji digitalni dobi, v kateri se medijska potrošnja in nakupne navade hitro spreminjajo in potrošniki puščajo za sabo vse bolj pomemben digitalni odtis, sta zbiranje in obdelava podatkov osrednjega pomena za učinkovito poslovanje in komuniciranje. A če si želite nafte, jo morate najprej najti.
Oddelku marketinga iskanje najrazličnejših podatkov, njihovo povezovanje, urejanje in obdelava lahko predstavljajo velik izziv. Delo s slabimi ali z nepopolnimi podatki oziroma podatki, ki jim ne morete zaupati, bo obrodilo slabe rezultate. Poleg tega nam nova zakonodaja pri delu s podatki nalaga dodatne izzive.
Da bi lahko sprejemali premišljene odločitve, morate biti prepričani v način zbiranja in obdelave podatkov. Ob snovanju marketinške podatkovne strategije velja zato podatke, ki bodo predstavljali temelje, na katerih bo podjetje sprejemalo poslovne odločitve, poiskati pri zaupanja vrednih virih.
Do podatkov z znanji raziskovalne hiše
Podjetja, ki se ukvarjajo z različnimi raziskavami trga, kot so Valicon, Nielsen in GfK, pridobivajo podatke na različne, učinkovite načine, ki zagotovijo dober vpogled v vaše potrošnike.
Pri anketiranju lahko ta podjetja zagotovijo vse potrebne kanale, da dosežejo najpomembnejše občinstvo, vključno s hitrimi in z učinkovitimi spletnimi mediji ali bolj poglobljenimi tradicionalnimi metodami, kot so ankete prek telefona, ankete CAWI ali osebne ankete. Ne glede na metode, ki jih uporabljajo, vam ta podjetja pomagajo doseči reprezentativen vzorec in zagotovijo dostop do podatkov potrošnikov praviloma skladno z zakonodajo.
Z nakupom raziskave s področja, ki zadeva poslovanje vašega podjetja, dosežete hitro zmago – pridobite tako podrobne podatke o področju in konkurenci kot tudi ideje, kaj še početi in kako iskati prave, zainteresirane potrošnike. Ta pristop pa je najbolj uporaben takrat, ko nimate nobenih podatkov o svojih potrošnikih in sploh ne veste, kjer začeti.
Digitalno oglaševanje zagotavlja popoln vpogled v vašega potrošnika
Zbiranje in upravljanje podatkov o potrošnikih je postalo obvezen predpogoj za vsakega oglaševalca, ki resno razmišlja o povezovanju s svojimi potrošniki in doseganju želenih marketinških rezultatov.
Podjetja vedno iščejo rešitve, ki bi jim ponudile popoln vpogled v njihove potrošnike, saj želijo vedeti, kako potrošniki komunicirajo z njihovo blagovno znamko ter kateri kanali in katere naprave prinašajo največjo vrednost v smislu pridobivanja in ohranjanja potrošnikov. Na srečo podjetij oz. blagovnih znamk ima industrija Ad-Tech rešitev – platforme za upravljanje podatkov (DMP) in povezane enote, kot so DSP-ji (platforme na strani povpraševanja), ki dajejo moč avtomatiziranemu zakupu oglasnega prostora.
V digitalnem oglaševanju platforma za upravljanje podatkov ponuja dodano vrednost oglaševalcem, ki bi radi razumeli zanimanja in vedenjske vzorce potrošnikov na digitalnih medijih. iPROM DMP omogoča na primer spremljanje vedenjskih vzorcev ciljnih skupin, beleži podatke o izvedenih oglaševalskih akcijah ter jih združuje s podatki iz ostalih poslovnih aktivnosti. Na željo naročnika se lahko do neke mere uparijo tudi z rezultati anket raziskovalnih agencij. Za potrebe bolj natančnega ciljanja in optimizacije finančnih sredstev naročnikov tako zbira anonimizirane podatke o vedenjskih vzorcih uporabnikov in jih hrani v lastnih skrbno varovanih podatkovnih silosih.
Platforma te podatke tudi sistematično obdeluje z naprednimi algoritmi v realnem času, kar omogoča segmentacijo uporabnikov digitalnih medijev glede na vedenje uporabnikov, boljše ciljanje uporabnikov, doseganje optimalnih rezultatov in učinkovitejšo izrabo sredstev za digitalno oglaševanje.
Prek programske opreme iPROM Cloud pa se lahko dodatno zbira podatke o aktivnostih na naročnikovi spletni strani in se jih uporabi za izboljšanje učinkovitosti oglaševalskih akcij. Podatke za ciljanje se lahko po potrebi še dodatno oplemeniti s podatki iz različnih CRM-sistemov, denimo prek povezave s spletno trgovino, s spremljanjem konverzijskih ter drugih metrik ipd. Natančnost iPROMovih tehnologij za ciljanje na osnovi predvidevanja se z uporabo strojnega učenja neprestano izboljšuje in trenutno napoveduje ciljne skupine že z 80-odstotno natančnostjo.
Dodana vrednost lastnih podatkov
Lastne podatke oglaševalci zbirajo sami in ti so najbolj dragoceni, saj dajejo veliko informacij o obstoječih potrošnikih, s pomočjo DMP-ja pa lahko pomagajo pri iskanju več potrošnikov, podobnih tistim, ki so že kupci (vzorci look-a-like).
Do nedavnega je bilo enostavno ustvariti kampanje s kupljenimi podatki tretjih oseb; oglaševalci so se močno naslanjali na ponudnike podatkov, da bi privabili občinstvo in ustvarili konverzije. Toda zahvaljujoč splošni uredbi GDPR, ki bo v Sloveniji dobila zakonsko podlago z zakonom ZVOP-2, in škandalu s podjetjem Cambridge Analytica, so mnogi potrošniki zaostrili nadzor zasebnosti in preudarno razmišljajo o delitvi svojih podatkov, zato se oglaševalci ne morejo več zanašati na te podatke kot glavno podlago za oglaševalske akcije.
Oglaševalci se zato vse bolj preusmerjajo na bolj dragoceno premoženje: podatke, ki jih njihovi potrošniki voljno delijo. Če se lastni podatki pravilno uporabljajo, lahko zagotovijo prilagojene in ciljno usmerjene akcije, ki se ne odražajo v enkratnem nakupu, temveč razvijajo dolgoročno zvestobo potrošnikov. Še bolje, lastni podatki so v skladu z novo in s prihajajočo zakonodajo ter z vse večjo zahtevo potrošnikov po varnosti podatkov.
Olajšajte si pridobivanje lastnih podatkov vaših potrošnikov s pravimi rešitvami
Ne glede na to, koliko je vaše podjetje podatkovno usmerjeno, so v veliko primerih podatki razpršeni v več sistemih in med seboj niso povezani. Za oglaševalce je zato pravi izziv razumeti potrošnika, medtem ko se premika po kanalih in napravah. Z zbiranjem in s poenotenjem vseh podatkov lahko natančno razumete, kako se obnašajo vaši potrošniki. Temu sledi še pravilna uporaba teh podatkov. Tehnologija naglo napreduje in tisto, kar je bilo nekoč nemogoče, hitro postaja praksa. Ko se algoritmi strojnega učenja in druge oblike umetne inteligence razširijo in izboljšajo, bo analitika podatkov postala še učinkovitejša za razčlenitev morja podatkov v dejansko obvladljive vpoglede.