Data-driven маркетинг стартапов: вызовы и подсказки для 2022
на главную спецпроекта
Zorka
Лучшее из мира digital #5 Лучшее из мира digital #3 Россия первая в Европе по числу интернет-пользователей. Что это значит для Рунета? Customer Experience здорового продуктолога. Интервью с Тимофеем Поповым, СберМаркет и McDonald’s Кейс BGS Group: как устроен подбор в ивент-компании из Челябинска, которая работает с рынком Европы
Data-driven маркетинг стартапов: вызовы и подсказки для 2022

Как маркетологам строить data-driven стратегии в 2022 году.

31 Декабря 2021
CAPTCHA

Маркетологи получили доступ к беспрецедентному объёму информации о пользователях. Рекламщики, которые продолжают «гадать на кофейной гуще» о потребностях и портрете своих пользователей, остаются сильно позади.

А чтобы преуспеть в 2022 году, важно ещё больше сконцентрироваться на сборе данных и новых ИИ-технологиях. В этом тексте разберёмся в азах data-driven маркетинга и подскажем, как маркетологам строить data-маркетинговые стратегии в 2022 году.

В чём разница между data-driven и классическим маркетингом

Для маркетинга прошлого важно найти триггер, цепляющее сообщение или убедительный образ, которые могли бы мотивировать потребителя к покупке. Потребитель здесь представлен как статичный собирательный образ. Такой поверхностный взгляд сильно ограничивает понимание клиента.

Как правило, реклама того периода — это классический творческий продукт.

Этот продукт не столько нацелен на привлечение пользователя, сколько демонстрирует главные ценности бренда (вспомнить хотя бы нетленку Бекмамбетова — рекламу банка Империал).

Стоп-кадр ТВ-рекламы банка Империал «До первой звезды!», реж. Тимур Бекмамбетов, 1992–1997 годы

Это было очаровательное время: маркетологи действовали спонтанно и хаотично, отталкиваясь только от собственного воображения, вдохновения, внутреннего инсайта, кругозора, насмотренности. Они создавали стратегии без ссылки на данные и анализ. Порой это работало, но делать так же сегодня — всё равно что искать иголку в стогу сена.

Может быть, вам удастся зацепить своего идеального пользователя, но дело будет в везении, а не в вашем профессионализме. Развивать бизнес с таким подходом в 2022 году практически невозможно.

Data-driven маркетинг — это взвешенные и аналитически оправданные решения. В рамках этого подхода мы используем информацию, собранную при взаимодействии с пользователем, чтобы строить компетентные прогнозы относительно его будущего поведения.

Маркетинг на основе данных стремится получить как можно больше информации о пользователе. Он видит аудиторию в движении, учитывает её постоянно меняющуюся природу.

Маркетинг на основе данных и соцсети

Разберём три главных элемента data-driven маркетинга:

  • Креатив. Это идея, уникальное послание и изображение, при помощи которых маркетологи привлекают внимание покупателя к бренду.

  • Медиа. Веб и мобайл-площадки, где происходит коммуникация. В основном, конечно же, это социальные сети.

  • Данные. Информация о пользователе, его пользовательских привычках, геопозиции, опыте взаимодействия с брендом, круге общения, текущем психоэмоциональном состоянии и тому подобном.

Основное место действия, как и основной источник данных о пользователе — социальные сети.

Каждое действие, совершённое пользователем в онлайне, отслеживается и записывается — вплоть до того, какое изображение он рассматривал и как долго на него смотрел. Социальные сети буквально знают о пользователе всё: когда он в депрессии, когда в одиночестве, интроверт он или экстраверт, какие у него неврозы и так далее.

Бизнес-модели социальных сетей устроены таким образом, чтобы сделать рекламодателей настолько успешными, насколько это возможно.

Продуктом данных технологических компаний, владеющих соцсетями, являются алгоритмы, или технологические модели прогнозирования. Всё просто: компания, у которой лучшая модель, более точная и исчерпывающая, откусит больший кусок рынка рекламодателей.

А чтобы оставаться привлекательной и для пользователей, и для рекламодателей, каждая соцсеть стремится к трём целям:

  • Вовлечение. Заставить пользователя взаимодействовать с социальной сетью настолько долго, насколько это возможно. Алгоритмы социальной сети подбрасывают пользователю тот контент, который заставить его скроллить и скроллить ленту сети не останавливаясь.

  • Рост. Чем больше у социальной сети пользователей, тем она более привлекательна для рекламодателей. Для этого необходимо заставить пользователя возвращаться в социальную сеть и приглашать как можно больше друзей, а те, в свою очередь, должны приглашать своих друзей. Таким образом, как снежный ком растёт социальная сеть.

  • Реклама. Заработать как можно больше денег на всём, что тут происходит.

Как может выглядеть аватар пользователя — стоп-кадр из фильма «Социальная дилемма», Netflix, 2020

Как преодолеть сложности data-маркетинг прогнозирования в 2022

Мы видим три главные сложности построение data-driven маркетинга:

  • Ужесточаются правила отслеживания файлов cookies.

  • Растёт список таких устрашающих сокращений, как GDPR, CCPA, IDFA. За каждый таким сокращением — новые ограничения для рекламодателей.

  • Меняются потребительские привычки и предпочтения вследствие затяжной самоизоляции из-за COVID-19.

С начала пандемии поведение покупателей ощутимо изменилось. А значит, модели прогнозирования, выстроенные на данных, собранных до пандемии, стали недействительными. Маркетологи, которые хотят быть успешными в создании data-driven стратегий, должны расширять круг источников данных, собирать больше и более разнообразных данных о пользователях.

Решение, отвечающее новым правилам конфиденциальности и вызовам 2022 года — сбор собственных данных.

Где стартапу собирать собственные данные о пользователе и что такое zero-party

Данные различаются по трём основным источникам:

  • Данные, собранные самой компанией или брендом.

  • Собственные данные другой компании, выставленные на продажу.

  • Данные, приобретённые у стороннего брокера.

64% маркетологов считают, что маркетинг, основанный на данных, имеет решающее значение, а 88% — что в приоритете должен быть сбор собственных данных о пользователях. Но с чего начать? Где и каким образом собирать собственные данные о пользователях бренда?

Безусловно, всё зависит от индустрии, в которой работает стартап. Но существует несколько ключевых источников данных, которые будут более или менее универсальны:

  1. Данные из CRM.

  2. Веб-аналитика.

  3. Мобильная аналитика.

  4. Данные о транзакциях.

  5. Данные кол-трекинга.

  6. Zero-party данные.

Zero-party данные — это информация, которую пользователь охотно и самостоятельно предоставляет компании.

Первые пользователи стартапов — как правило, это единомышленники и евангелисты бренда — хотят влиять на развитие продукта. Это желание можно использовать, приглашая пользователей к диалогу: взамен на оставленные данные они смогут высказать свои пожелания по совершенствованию продукта (с закономерным ожиданием, что все их предложения будут услышаны, а некоторые — реализованы).

Это могут быть опросы на сайте, в мессенджерах и рассылках, викторины в социальных сетях и прочее. Такие данные являются самыми чистыми, так как предоставлены пользователями лично и по схеме win-win.

2022 — год data-driven маркетинга, основанного на качественных собственных данных. Не мешкайте и сделайте первый шаг уже сегодня!

Читайте далее → Исследование Zorka.Agency: у более чем 41% стартапов нет стратегии digital-маркетинга

Источник фото на тизере: NCI on Unsplash

Что ещё почитать по теме