データ駆動型のマーケティング戦略で e コマース マーケットプレイスの収益を増やす方法
公開: 2022-03-09"データ分析！ データ分析！" – このチャントは、最近あらゆる分野で流行語になっています。 他の分野と同様に、eコマースの分野でも同様に重要です.
データ分析について話しているときは、自動化と人工知能についても話しています。 適切なデータ分析を使用してマーケティング戦略を合理化していない場合は、競合他社とは対照的に、地面を失うことになります.
データドリブン マーケティングは ROI を向上させます。 データドリブンのパーソナライゼーションを利用するキャンペーンは、キャンペーン費用に対して 5 ～ 8 倍の ROI を報告しました。
マーケティングの進化
したがって、競争の激しいマーケティング環境で成功するには、ビッグデータの分析を開始し、最もスマートな方法で自動化されたアクションを実行する必要があります.
それでは、データドリブン マーケティング戦略がビジネスをすぐに向上させる方法を見ていきましょう。
データドリブン マーケティングがビジネスにとって重要な理由
データ駆動型マーケティングとは、マーケティング担当者が顧客とのやり取りから収集した詳細なデータベースを使用する一連の戦術とテクニックを指します。 この情報を使用して、顧客の行動、ニーズ、購入動機をよりよく理解し、効果的なマーケティング戦略を開発します。
マーケティングに余分な予算があるとしたら、その余分なお金をどこに使いますか? さて、スマートインサイトによると、
追加の予算が与えられた場合、マーケターの 32% はデータと分析により多くの費用をかけるでしょう。 これは、検索、ソーシャル、および追加の人員に費やすと答えた人よりも多いです!
顧客が信頼できるオンライン ストアに直接アクセスして、目的の製品を購入する時代は本当に過ぎ去りました。 最近の顧客は、十分な情報に基づいた決定を下すために、店舗に来る前に膨大な調査を行います。
従来のマーケティング キャンペーンはビジネスに効果的だと思うかもしれません。 しかし、実際のシナリオは異なります。 ほとんどの場合、潜在的な顧客はそれを非常に迷惑に感じるでしょう. Hubspot の調査によると、回答者の 64% がオンラインの広告は煩わしく押し付けがましいので嫌いだと答えています。
1 回限りの訪問者を忠実な顧客に変えるには、彼らの好みに関する適切な情報が必要です。 ここで、データドリブン マーケティングが役に立ちます。 データ駆動型の戦略に依存するマーケティング担当者は、コンバージョン率を大幅に向上させ、収益に大きな影響を与えます。 実際、マーケティング担当者の 3 人に 2 人は、データに基づく意思決定は盲目的な仮定よりも効果的であると述べています。
続きを読む:データ サイエンスの特典: SME が考慮すべき次の重要事項。
データ駆動型マーケティングがビジネスを後押しする方法
以下は、データドリブン マーケティングがビジネスを後押しするのに役立つ方法です。
- よりターゲットを絞った広告でマーケティング コストを最小限に抑える
- アップセールスとクロスセールスの増加
- プロモーションコードとクーポンを提案する
- 研究を通じてより良い製品を生み出す
- より良いメールマーケティング
- 失った顧客のリターゲティング
- A/B テストまたはスプリット テストでコンバージョンを増やす
- データで顧客を管理する
- 強化された価格戦略のためのビッグデータの分析
- 予測分析
1. ターゲットを絞り込んだ広告でマーケティング コストを最小限に抑える
ターゲットを絞った広告の概念は、デジタル マーケティングの世界ですでに盛んになっています。 この場合、性別、年齢、地理的位置などの人口統計学的プロパティを選択して、関連する人々のみをターゲットにすることができます.
これにより、マーケティング コストを大幅に削減できるため、可能な限り最高の ROI を達成できます。
2. アップセールスとクロスセールスの増加
訪問者が e コマース Web サイトのあちこちに移動すると、代替製品やそれらの製品の入手可能なアクセサリも探します。
オンライン ビジネスの担当者は、これらのユーザー データを追跡および分析する必要があります。 しかし、これらのデータを手動で収集して分析し、それらの製品のより良い代替品やアクセサリを推奨することはほとんど不可能になります.
幸いなことに、いくつかの高度な e コマース追跡ツールを使用して、これらの訪問者の行動を追跡できます。 また、これらの行動に基づいて、クロスセールスを増やすためのアップセルやアクセサリーに代わるより良い製品を提案できます。
3.プロモーションコードとクーポンを提案する
また、特定の製品を頻繁に表示し、カートに追加するが購入には至らない Web サイト アカウント所有者にのみ、プロモーション コードまたはクーポンを表示することもできます。
このような顧客に関するデータを収集することで、プロモーション コードやクーポンを受信トレイに直接提供したり、関連する広告 (または広告) でターゲットを絞ったりすることができます。
続きを読む:デジタル クーポン: 何を、いつ、どのように作成して、希望の販売を確保するか?
4.研究を通じてより良い製品を生み出す
だからこそ、徹底的に研究してより良い製品を作らなければなりません。 ただし、製品が優れているからといって、常に機能を増やしたり、追加のサービスを提供したりしなければならないわけではありません。 製品の成功は、顧客のニーズにかかっています。
つまり、顧客の要件に従って製品を設計する必要があります。
製品の 66% は最初の 2 年以内に故障し、新製品の 80% は 2 年以内に棚にとどまります。
..ハブスポット
たとえば、ウイルス対策ソフトウェアが他の利用可能なウイルス対策ソフトウェアよりもはるかに高速にマルウェアやウイルスを検出して削除できる場合、顧客はそのソフトウェアが実際には機能していないため、別のソリューションに切り替えることができると考える可能性があります。
そのため、顧客からデータを収集する必要があります。 「どうすれば製品を改善できますか?」とさまざまな方法でフィードバックを提供するように依頼するだけです。
これらのデータを分析することで、顧客が望むとおりに製品を形作ることができます。
5.メールマーケティングの改善
電子メール マーケティングの重要性を否定することはできません。 メールを共有するか、オファーやニュースメールを共有するかは、最も重要なことです。 SmartInsights は、平均、
- メールの開封率は 15 ～ 25% である必要があります。
- クリック率は約 2.5% である必要があります。
- クリックして開く率は 20 ～ 30% にする必要があります。
この標準データを使用して、メール マーケティング キャンペーンの効果を測定できます。 MailPoet や weMail などの高度なメール マーケティング ツール、またはその他のツールを使用して、メール マーケティング データを測定します。
6. 失った顧客のリターゲティング
e コマースでは、多くの顧客が Web サイトをあちこち移動します。 そして、彼らは最終的に商品を購入することなくあなたの店を辞めます.
幸いなことに、リターゲティング広告を表示することで、これらのユーザーに購入を促すことができます。
WooCommerce を e コマース プラットフォームとして使用している場合は、WooCommerce コンバージョン トラッキングを使用して、カートに追加した訪問者、ウィッシュ リストに追加した訪問者、購入した訪問者などの顧客データを追跡できます。
後でこれらのデータを使用して、Google、Facebook、Twitter、Microsoft Ads などを使用してリターゲティングできます。
7. A/B テストまたはスプリット テストでコンバージョンを増やす
データドリブン マーケティングについて話している場合、A/B テストや分割テストから得られたデータを否定することはできません。 分割テストの形式は、ソーシャル メディア マーケティング、セールス ファネル、メール マーケティング、SEO など、幅広い範囲のキャンペーンを対象としています。
A/B テストを実施した後、2 つ以上の異なるデータ セットから最もパフォーマンスの高いテストを選択できます。 その結果、コンバージョンを最適な方法で最適化できます。
8. データで顧客を管理する
ビジネスの規模に関係なく、最も重要なのは顧客の満足度です。 彼らは王様であり、あなたの製品を構成するものだからです!
怒っている顧客は、すべての悪い経験を他の潜在的な顧客に広めます. このようにして、彼らはあなたのマーケティング戦略を台無しにしてしまいます。
顧客との健全な関係を維持するには、顧客に関するデータを収集し、安全に保管し、必要に応じて復元する必要があります。
したがって、高度な顧客関係管理ツールを使用して顧客を管理することをお勧めします。
9. 価格戦略を強化するためにビッグデータを分析する
また、Uber のようにリアルタイムの価格設定を行うことも可能です。 リアルタイムのオンライン アプリケーションを使用すると、顧客の注文などのデータを収集して、最適な価格を自動的に計算できます。
これらのビッグ データを分析することで、より詳細な洞察を得ることができ、需要と供給が急激に変化した場合のビジネスの機敏性が向上します。
10. 予測分析
予測分析は、履歴データに基づいて将来何が起こるかを予測するために重要です。 ビッグデータ、アルゴリズム、機械学習を分析することで、ツールはビジネスの成果を予測できます。
予測分析を使用することで、さまざまなパターンを特定できるため、詐欺の特定、マーケティング キャンペーンの最適化、運用の改善、リスクの軽減が可能になります。
ケーススタディ: Olay は顧客行動データを使用して広告キャンペーンを改善しました
Olay は、世界最高のスキンケア ブランドの 1 つです。 2019 年のスーパー ボウル キャンペーンでは、ユーザー向けにインタラクティブなキャンペーンを実施することにしました。
彼らは、スキンケア以外の顧客の関心をよりよく理解するために、さまざまなソースからデータを収集しました。 Olay がスキンケア ブランドであることを考えると、このデータ収集プロセスは非常に珍しいものでした。 しかし、その成果は町のホットケーキになるほど大きかった。
Google と Youtube からのデータを分析することで、視聴者のほとんどが 2 つの共通分野に関心を持っていることがわかりました。 彼らです-
- フットボール
- ホラー映画
これらのデータに基づいて、彼らはキャンペーン #killerskin を発表しました。 それはこのブランドに大きな成功をもたらし、数千万回のビューと検索インタレストの大幅な上昇を生み出しました。
結果をパワーアップするためのデータ駆動型のマーケティング戦略を作成する
違いを生み出すには、データドリブン マーケティングの重要性を否定することはできません。 また、人工知能を備えたデータ駆動型ツールを実行に移すためのコストが高いことに疑問がある場合、これらのツールは従来のマーケティング コストのほんの一部にすぎないと言えます。
最後に、データは今後のマーケティング戦略の王様です。パーティーに遅れる場合は、できるだけ早く参加することをお勧めします.
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