Fie că este vorba de căutările pe Google, de statisticile site-urilor sau de statisticile de utilizare a dispozitivelor, noi toți generăm 2,5 miliarde de GB de date în fiecare zi. Adoptând o abordare bazată pe date, companiile pot lua decizii mai bune, pot crea conexiuni mai puternice cu clienții lor și pot construi produse mai bune.
Cu toate acestea, volumul mare de informații poate fi dezorientant și este ușor să te pierzi în zgomot. Astfel că, în acest articol, vom fi ghidul tău în lumea strategiilor bazate pe date și te vom ajuta să navighezi prin aceste ape învolburate.
În acest articol, vei afla:
- Ce presupune de fapt o strategie bazată pe date
- Cum poți utiliza datele în strategia ta de marketing
- De ce Deep Learning este cel mai bun prieten al unei campanii bazate pe date
Ce este o strategie bazată pe date?
În termeni generali, o strategie bazată pe date este orice strategie care utilizează analiza datelor pentru a direcționa procesul decizional. O companie va utiliza seturile de date pe care le are la dispoziție pentru a trage concluzii despre clienții săi, pentru a aduce îmbunătățiri semnificative produselor sale și, în cele din urmă, pentru a deveni mai eficientă.
Există multe beneficii ale acestei abordări. Folosirea datelor ajută organizațiile să obțină o înțelegere fără echivoc a situației lor, acesta fiind probabil motivul pentru care companiile bazate pe date obțin un ROI de 5 până la 8 ori mai mare pentru cheltuielile de marketing decât cele care nu o fac. În plus, permite luarea mai rapidă a deciziilor, 57% dintre companii evidențiind acest lucru ca fiind principalul beneficiu. În cele din urmă, elimină prejudecățile din procesul de luare a deciziilor.
Sursa: eMarketer, Ascend2, 2022
Există o serie de beneficii ale strategiei bazate pe date, dar companiile pun un accent deosebit pe personalizare și pe îmbunătățirea experienței clienților. Într-un context de marketing, personalizarea va fi esențială, dar o strategie bazată pe date poate ajuta, de asemenea, în înțelegerea mai bună a ceea ce caută de fapt clienții, spre deosebire de ceea ce crezi că ei caută. De asemenea, îți permite să targetezi mai bine clienții potriviți la momentul potrivit.
În cele din urmă, crește rata de conversie și are un impact major asupra ROI-ului. Acest lucru sună uimitor, așa că probabil te întrebi...
Cum pot implementa o strategie bazată pe date?
Conceptul pare simplu, aduni datele, interpretezi și apoi le folosești pentru a face un plan. În plus, este nevoie de o cultură adecvată pentru a utiliza corect datele. Pentru o înțelegere mai bună ajută analizarea acestui exemplu ipotetic:
O companie lansează o nouă linie de mașini de lux, care abundă în caracteristici inteligente. Cred că tinerii sub 30 de ani, pasionați de tehnologie, reprezintă principala piață-țintă, așa că adună date care să justifice presupunerea, creează o prezentare plină de grafice colorate și primesc undă verde pentru a merge mai departe cu un buget publicitar de șase cifre. Șase luni mai târziu, tracțiunea nu există, tinerii sub 30 de ani nu par interesați, iar sute de mii de dolari de marketing au fost irosiți.
Ce greșeală a făcut această companie ipotetică? În loc să încerce să folosească datele pentru a determina strategia, a permis ca strategia preferată să influențeze colectarea și interpretarea datelor. Acest lucru a dus la o concluzie incorectă. Adesea, acesta este un simplu caz de bias confirmation (confirmare părtinitoare), însă oamenii pot, de asemenea, să manipuleze în mod deliberat datele pentru a-și susține demersul preferat.
Cheia pentru a evita acest lucru este de a asigura o puternică înțelegere în materie de date în rândul echipei și de a construi o cultură pozitivă în care oamenii se simt confortabil să admită că ipotezele lor au fost incorecte. Este important ca abilitatea de a corecta demersul pe baza noilor informații să nu fie ridiculizată, ci încurajată.
Există câteva companii care au folosit această metodă cu mare succes. De exemplu, brandul de fitness Under Armour a reușit să folosească informațiile obținute prin analiza datelor pentru a se concentra pe „performerii concentrați” și pentru a-și transforma compania de la un model axat pe produs la o strategie axată pe consumator. Ei au folosit aceste date pentru a combina un produs fizic, cum ar fi pantofii sport, cu o aplicație care i-a ajutat pe clienți să își optimizeze antrenamentul pentru maximum de efect.
Chiar și cu o cultură puternică și o echipă pricepută la date, există o altă capcană majoră: supraîncărcarea cu date. Găsirea de date utile poate fi ca și cum ai încerca să găsești un ac în carul cu fân, iar dacă nu identifici modalități eficiente de filtrare a acestora, fie nu vei obține nicio concluzie utilă din cauza zgomotului, fie, posibil, vei trage chiar concluzii incorecte.
În acest caz, un pic de tehnologie poate veni în ajutor.
Deep Learning este asul din mâneca publicitarului orientat spre date
Deep Learning este o formă avansată de Machine Learning capabilă nu doar să interpreteze seturi mari de date nestructurate, ci și să învețe în mod independent pe măsură ce face acest lucru. Reușește asta prin procesarea datelor strat cu strat. Fiecare strat utilizează cunoștințele dobândite de la cel anterior pentru a trage concluzii, evidențiind în cele din urmă tendințe sau perspective pe care un analist uman le-ar fi putut rata de unul singur. Acest lucru ajută la explicarea motivului pentru care 65% dintre companii caută să implementeze o anumită formă de soluție de Machine Learning în strategiile lor bazate pe date.
Există câteva beneficii destul de mari. Îți permite să profiți de surse de date mult mai mari decât ai putea cu o echipă pur umană și, de asemenea, îți permite să dai un sens datelor haotice și complicate obținute din mai multe surse. Deep Learning este deja utilizată în tehnologia mașinilor autonome, pentru a scana cancerul și, în cazul RTB House, pentru amplificarea campaniile de marketing.
La RTB House, folosim Deep Learning în 100% din campaniile noastre și ne permite să facem lucruri uimitoare. De exemplu, aceasta stă la baza soluției noastre ContextAI, care scanează 95% din internet în peste 40 de limbi pentru a clasifica conținutul și a identifica grupurile de utilizatori care au cele mai mari șanse să interacționeze cu acesta. De asemenea, îl folosim pentru a optimiza procesul de ad-buying, pentru a afișa mesaje personalizate utilizatorilor și pentru a dezvolta tehnici de marketing cookieless care respectă confidențialitatea.
Acest lucru s-a dovedit a fi eficient în utilizarea de până acum. De exemplu, am reușit să folosim Deep Learning pentru a ajuta Debenhams să ajungă la 7 milioane de utilizatori unici cu o rată de finalizare a vizionării videourilor (VCR) de 69%, care a depășit standardele de referință. De asemenea, am ajutat platforma de anunțuri Gumtree să își dubleze rata de conversie și am ajutat multe alte companii să aibă succes în campaniile lor de marketing.
O strategie bazată pe date combină cultura și tehnologia
Echipa RTB House a pus întotdeauna datele în centrul strategiei. Acesta este motivul pentru care am adoptat Deep Learning în 100% din algoritmii noștri în 2018 și pentru care continuăm să punem datele în centrul tuturor strategiilor noastre.
Dacă dorești să afli mai multe despre modul în care RTB House te poate ajuta să implementezi o strategie bazată pe date și alimentată de Deep Learning, contactează echipa noastră acum.
