Используйте большие данные в своей маркетинговой кампании для получения невероятных результатов

Использование больших данных во входящих маркетинговых кампаниях может пугать многих людей.

Это не самая доступная идея, не так ли? Большие данные могут быть чем угодно, особенно в подключенном мире, в котором данные так легко собирать. Вероятно, это также означает что-то невероятно научное, не так ли? Лучше медленно отступить, пока он не поглотил тебя целиком…

За исключением того, что больших данных абсолютно нечего бояться. На самом деле, его следует рассматривать как продолжение себя. Он дружелюбный, очень информативный, личный и, что наиболее важно, станет вашим лучшим союзником на следующем этапе развития бизнеса.

Как опытное агентство по входящему маркетингу, мы работали с брендами из всех слоев общества, чтобы предлагать индивидуальные стратегии входящего маркетинга по различным каналам, чтобы помочь им лучше выявлять и привлекать людей, которые наиболее важны для их амбиций роста. Хотите больше информации? Посетите наш блог   «Уроки агентства входящего маркетинга».

Большие данные могут охватывать все, что вы видите в Google Analytics. Это включает в себя такие факты, как то, как люди посещали ваш веб-сайт, какие страницы они просматривали, какие страницы им не очень понравились, и путь, который они прошли через ваш сайт, чтобы перейти к выбранному продукту или услуге.

Большие данные также могут касаться других аспектов ваших кампаний входящего маркетинга, включая такую ​​информацию, как количество людей, открывших ваши электронные письма, частоту отказа от оформления заказа во время продажи и другие показатели, которые могут оказаться важными для роста.

То, как вы собираете, организуете, уточняете, упрощаете и, наконец, воспринимаете эти данные, имеет решающее значение для достижения более быстрого и устойчивого роста.

С нашей точки зрения, кампании входящего маркетинга представляют собой лучший способ для брендов собирать и обрабатывать большие данные и создавать нарратив о поведении своих клиентов. После того, как правильные процессы будут внедрены, можно рассмотреть, как лиды взаимодействуют с вашим брендом и как вы можете изменить свои сообщения, чтобы укрепить отношения с вашей основной аудиторией.

Понимание роли больших данных в развитии бизнеса

Чтобы по-настоящему понять потенциал входящей маркетинговой кампании для долгосрочного роста вашего бизнеса, стоит взглянуть на текущее состояние индустрии больших данных. Многие компании используют передовые технологии, чтобы донести свое сообщение до все более и более целевой клиентской базы.

Не скрывайте этого, большие данные — это отдельная индустрия. Неудивительно, почему. Ожидается, что к 2020 году каждый человек на планете будет создавать примерно 1,7 мегабайта данных каждую секунду. Это большой объем информации, которую ваш бренд может собрать и использовать с пользой.

То есть, если ваш основной рынок добровольно предоставляет эту информацию, и вы собираете ее этично и прозрачно посредством творческой, индивидуальной маркетинговой кампании.

Но бренды, собирающие большие данные, чаще всего не знают, как лучше всего их использовать. Однако, согласно недавнему отчету BlueVenn, они надеются измениться. Это исследование показывает, что навыки анализа данных быстро становятся более важными, чем типичные маркетинговые методы, такие как маркетинг в социальных сетях и веб-разработка.

На самом деле, ошеломляющие 72% опрошенных BlueVenn считают, что приобретение правильных навыков анализа данных важнее, чем более эффективное использование социальных сетей (65%) и SEO (13%). Неудивительно, что 27% маркетологов в настоящее время возлагают всю работу по анализу данных на ИТ-отдел.

Возможно, вы собирали данные годами. Однако, если вы не поместите его в центр своей кампании входящего маркетинга, сегментируя его и делая его полезным и понятным для всех отделов, ваш рост может быть медленнее, чем вам хотелось бы. Вы также жертвуете возможностью познакомиться со своими клиентами на более близком уровне.

Завязано ли будущее больших данных на искусственном интеллекте?

Интересно, что 60% компаний, занимающихся большими данными, утверждают, что они действительно превзошли их ожидания. Возьмем, к примеру, компанию Coca-Cola, которая установила машины с несуществующими вкусами в разных местах, а затем работала над созданием двух самых востребованных вкусов на основе собранных данных.

Это была отличная идея, чтобы получить первоначальную обратную связь от клиентов на уровне улиц. К сожалению, не у каждой компании есть возможность развернуть машины, способные собирать сложные данные в целевых областях.

Вместо этого многие бренды сосредотачивают свои усилия на искусственном интеллекте (ИИ) и технологиях машинного обучения. Мы уже писали об этом; Вы можете особенно увидеть, как бренды быстрого питания, такие как Domino's и Burger King, пытаются объединить свою стратегию больших данных с чат-ботами в социальных сетях, чтобы попытаться лучше автоматизировать свои стратегии обслуживания клиентов и усовершенствовать процесс продаж.

Только, как мы уже упоминали, если стратегия недостаточно продумана, она может оттолкнуть людей, поскольку они хотят взаимодействовать с человеком, а не с роботом. Когда дело доходит до использования ИИ в вашей маркетинговой кампании, может возникнуть риск деперсонализации.

Однако это риск, на который готовы пойти многие компании. В отчете Tractica говорится, что к 2025 году доход от программного обеспечения для искусственного интеллекта достигнет 59,8 млрд долларов. Кроме того, по данным Demandbase и Wakefield Research, 75% маркетологов уверены, что добавят ИИ в свою существующую маркетинговую стратегию. И это несмотря на то, что 60% испытывают трудности с привязкой ИИ к своим текущим техническим инструментам.

ИИ для маркетинга все еще нуждается в доработке. Это постепенный процесс, основанный на алгоритмах, которые постоянно учатся на человеческом поведении и нуждаются в как можно большем естественном взаимодействии, чтобы идти в ногу с текущими тенденциями и, в конечном счете, быть полезными.

Машинное обучение может помочь улучшить этот процесс

Когда мы говорим с клиентами о любой кампании входящего маркетинга, мы хотели бы дать понять, что более быстрый рост бизнеса и более прочная долгосрочная основа могут быть заложены путем творческого, индивидуального и уникального сочетания различных дисциплин.

Креативный контент, например, в сочетании с целевой стратегией в социальных сетях, может усилить его сообщение и помочь ему достучаться до людей в движении. Хороший веб-дизайн в сочетании с платным поиском также может помочь увеличить количество потенциальных клиентов и конверсий для конкретных продуктов и услуг.

Как и с искусственным интеллектом; у вас должен быть смысл использовать его и то, как он дополняет вашу существующую входящую стратегию для эффективного использования ваших данных. Объединение машинного обучения с ИИ может не только улучшить способ, которым искусственный интеллект узнает о ваших клиентах, но и вполне может изменить будущее маркетинга больших данных.

Машинное обучение, сопоставленное с соответствующими ключевыми показателями эффективности, помогает творческим маркетологам улучшать свои кампании и собирать более качественные данные в различных секторах. Это также помогает маркетологам создавать более качественный контент и находить более релевантные лиды, чтобы повысить ценность, выходящую за рамки традиционных кампаний для клиентов.

Помимо маркетинга, глубокое обучение используется в медицинских областях для раннего выявления рака легких с помощью постоянно развивающихся алгоритмов. Машинное обучение также применяется для переосмысления сектора онлайн-безопасности, чтобы обнаруживать и идентифицировать постоянно меняющиеся модели и поведение людей, которые вызывают разрушительные нарушения безопасности онлайн-компаний.

Точно так же машинное обучение в кампании входящего маркетинга может распознавать шаблоны для сбора больших наборов больших данных и определять, заинтересованы ли люди в продукте лишь смутно или имеют серьезное намерение совершить покупку.

В сочетании с входящей кампанией и потенциальными методами автоматизации, такими как искусственный интеллект, машинное обучение с большими данными может стать серьезным маркетинговым коктейлем для роста.

Начните медленно с больших данных и входящего маркетинга

Лучшая маркетинговая кампания должна начинаться с малого, используя данные, которые компании собирают, чтобы получить более полное представление об их существующей аудитории, прежде чем создавать высокоточные персоны на основе лидов, которые они хотели бы привлечь больше всего.

Креативный контент-маркетинг и платные платные каналы в поисковых системах и социальных сетях не только помогут вам общаться с этими людьми на человеческом уровне, но и послужат ключевой стратегией сбора больших данных, которые вы сочтете наиболее полезными для будущего роста. .

То, как вы уточняете и сегментируете эти данные, имеет важное значение для того, как вы визуализируете своих клиентов и путь, который они совершают, делая покупки с вашим брендом.

В Six & Flow мы используем HubSpot, чтобы помочь себе и нашим клиентам собирать, визуализировать и автоматизировать потребительские данные невероятно простыми и полезными способами. Используя это, можно создавать креативные и индивидуальные маркетинговые кампании, нацеленные на нужных людей и побуждающие их снова и снова возвращаться к бренду.

HubSpot позволяет нам визуализировать большие данные по ряду каналов, предоставляя нам доступ к такой информации, как коэффициенты конверсии и количество людей, посетивших веб-сайт через органические средства, через социальные сети, через контекстную рекламу и многое другое.

Звучит довольно просто, но закладка правильного фундамента является ключом к долгосрочному успеху и росту бизнеса. Это так же важно, как сбор этих данных этическими и прозрачными способами, что, опять же, позволяет нам делать входящий маркетинг и маркетинг HubSpot.

Одной из замечательных особенностей HubSpot является то, что он позволяет нам использовать большие данные со службой автоматизации маркетинга. Это экономит время клиентов, повышает качество их потенциальных клиентов, взращивает потенциальных клиентов, которые еще не готовы совершить сделку, и постоянно обращается к ним в рамках процесса последующего обслуживания.