بازاریابی داده محور چیست؟ + ابزارهای کاربردی و تفاوت با بازاریابی سنتی

فرض کنید دو شرکت با بودجه تبلیغاتی مشابه در حال فعالیت هستند و شرکت اول طبق تجربه مدیران تصمیم گیری می‌کند که چه تبلیغاتی و در چه زمانی برای کدام مخاطب انتشار دهد. اما شرکت دوم پیش از هر اقدام، رفتار مشتریان، میزان تعامل کاربران، سابقه خرید و نتیجه کمپین های تبلیغاتی گذشته‌ را تحلیل کرده و بعد تصمیم می‌گیرد. به نظر شما کدام شرکت احتمال بیشتری برای موفقیت و بازگشت سرمایه خواهد داشت؟ پاسخ به این سوال، تفاوت بین بازاریابی سنتی و بازاریابی داده محور Data-driven marketing را آشکار می‌کند. ما در این مقاله مفهوم این نوع بازاریابی را توضیح داده و به بررسی تفاوت آن با بازاریابی سنتی و معرفی مهم ترین مزایا و ابزارهای کاربردی می‌پردازیم.

بازاریابی داده محور چیست؟

موفقیت در بازار فقط به کیفیت محصول یا میزان تبلیغ بستگی ندارد؛ بلکه به این وابسته است که این سازمان ها تا چه میزان مشتریان خود را می‌شناسند و طبق اطلاعات واقعی تصمیم گیری می‌کنند. برای درک این مفهوم باید گفت این بازاریابی، رویکردی است که با آن تمامی تصمیم گیری های بازاریابی بر اساس داده های واقعی و قابل تحلیل صورت می‌گیرد، نه بر اساس شهود، حدس و یا تجربه شخصی مدیران.

در این رویکرد، داده ها مبنای تصمیم گیری ها بوده و نقش یک راهنما در سازمان را در طراحی اجرا و ارزیابی فعالیت های بازاریابی ایفا می‌کنند. این داده ها همان اطلاعاتی هستند که از منابع مختلفی مثل سوابق خرید مشتریان، رفتار کاربران در وب سایت، تعامل آنها در شبکه های اجتماعی و … ثبت شده و در سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری CRM جمع آوری می‌شود.

مشاغلی که بتوانند رفتار مشتریان را تحلیل کنند، نیاز آنها را پیش بینی کنند و در یک زمان مناسب پیشنهادات مناسب ارائه دهند، نسبت به رقبایی که بر تجربه و حدس تکیه می‌کنند جلوتر بوده و از آن ها پیشی می‌گیرند.

1.    تفاوت داده و حدس در تصمیم گیری بازاریابی

بازاریابی سنتی بیشتر بر این باور است که فکر می‌کنیم مشتری چه می‌خواهد اما بازاریابی داده محور بر این اصل استوار است که داده ها نشان می‌دهند مشتری واقعی چه می‌خواهد! همین تفاوت در نحوه تصمیم گیری از اصلی ترین علت هایی است که باعث می‌شود بعضی از شرکت ها سریع تر از رقبا رشد کنند و سهم زیادی از بازار را کسب کنند.

پس این نوع بازاریابی از مزیت های اختیاری نیست؛ بلکه از الزامات موفقیت کسب و کارهای داده محور است. بازاریابی سنتی نمی‌تواند به صورت دقیق اطلاعات جمعیت شناختی افراد و اثربخشی آن را یکجا مشخص کند؛ زیرا در این نوع بازاریابی برای دست پیدا کردن به هدف بازاریابی از مطالعه بازار، فرضیه ها و تجربه هایی که در مورد مشتری وجود دارد، استفاده می شود.

برای مثال فروشگاه پوشاکی که می‌خواهد در فصل تابستان تبلیغ جدید ارائه کند. در بازاریابی سنتی مدیر فروشگاه احتمال دارد بر اساس تجربه سال های قبل یا نظر شخصی خود تصمیم بگیرد که تبلیغ با بیلبورد یا تلویزیون بهترین انتخاب است؛ اما در این نوع بازاریابی ابتدا داده های فروش، رفتار مشتری در وب، نرخ کلیک تبلیغ قبلی و حتی گروه سنی و… مورد بررسی قرار می‌گیرد.

پس اگر نتیجه نشان دهد که اکثر مشتریان توسط اینستاگرام وارد سایت شده و از گروه سنی ۲۰ تا ۳۰ سال هستند، بودجه تبلیغات دقیقا در همان کانال ها و برای همان مخاطبان صرف می‌شود که نتیجه آن، کاهش هزینه های اضافی، افزایش نرخ تبدیل و بازگشت سرمایه خواهد بود.

چرا کسب و کارها به بازاریابی داده محور نیاز دارند؟

استفاده کردن از بازاریابی نوع داده محور دیگر انتخاب نیست؛ بلکه ضرورتی برای رقابت در بازار محسوب می‌شود. چرا که اکثر مشاغل در فضاهایی فعال هستند که نیازها، رفتار و انتظارات مشتریان سریع تغییر پیدا می‌کند و تصمیم گیری ها بر اساس تجربه و حدس دیگر نمی‌توانند پاسخگوی این تغییرات باشند.

طبق گزارش موسسه  Mckinsey شرکت هایی که از داده ها در شخصی سازی تجربه مشتری و تصمیم گیری بازاریابی به کار می‌برند، به صورت متوسط ۴۰ درصد درآمد بیشتری را از فعالیت های شخصی سازی نسبت به شرکت های معمولی به دست می‌آورند. با این رویکرد می‌توان درآمد را میان ۵ تا ۱۵ درصد بالا برد و هزینه جذب مشتری را هم تا ۵۰ درصد کاهش داد و بازگشت سرمایه Rol بازاریابی را بین ۱۰ تا ۳۰ درصد هم بهبود داد.

از طرفی دیگر هم باید گفت ۷۱ درصد از مشتریان می‌خواهند شرکت ها تعاملات شخصی سازی شده را ارائه کنند و ۷۶ درصد هم در صورت دریافت پیام های عمومی و غیر مرتبط حس نارضایتی دارند. با این آمار می‌توان فهمید مزایای رقابتی امروزی دیگر در بالا رفتن حجم تبلیغات نیست؛ بلکه در تصمیم گیری هایی نهفته است که بر اساس داده های واقعی هستند.

پس برخلاف بازاریابی حدس محور که تصمیم ها طبق تجربه یا شهود مدیران گرفته می‌شود، در نوع داده محور با تحلیل رفتار واقعی مشتریان ریسک تصمیم گیری کمتر شده و منابع سازمان به طرف اثربخش ترین فعالیت های بازاریابی می‌رود.

1.    مزایای عملی برای کسب و کارهای کوچک و بزرگ

بازاریابی داده محور تنها مخصوص شرکت های بزرگ و برندهای بین‌المللی نیست و برای کسب و کارهای داده محور کوچک و متوسط هم می‌تواند مزیت های زیادی داشته باشد. این گونه مشاغل دارای منابع محدود مالی برای تبلیغات هستند و با تحلیل داده مشتری می‌توانند بودجه خود را روی کانال های بازاریابی تاثیرگذار متمرکز کنند و مخاطب هدف خود را دقیق شناسایی کرده و از هزینه های اضافی هم جلوگیری کنند.

سازمان های بزرگ هم با استفاده از داده هایی با حجم گسترده می‌توانند رفتار میلیون ها مشتری را تحلیل کرده و خدمات و محصولات خود را شخصی سازی کنند. می‌توانند تقاضای بازار را پیش بینی کرده و تصمیم های استراتژیک دقیق بگیرند و برای هر دوی این مشاغل، نتیجه یکسان خواهد بود.

تصمیم گیری آگاهانه به جای تصمیم بر اساس و گمان به استفاده بهتر از منابع، بهبود نرخ تبدیل، افزایش رضایت مشتری، تقویت وفاداری مشتریان و در آخر افزایش سودآوری منجر می‌شود. به همین دلیل، اندازه کسب و کارها در این رویکرد عامل تعیین کننده در موفقیت نیست؛ بلکه قدرت سازمان ها در گردآوری، تحلیل و به کارگیری درست داده ها عامل اصلی خلق شدن ارزش و رشد پایدار به شمار می‌رود.

استراتژی بازاریابی داده محور چگونه طراحی می‌شود؟

یک سازمان چگونه این رویکرد را در عمل می‌تواند پیاده سازی کند؟ افراد زیادی فکر می‌کنند استفاده از بازاریابی نوع داده محور فقط به خرید نرم افزارهای پیشرفته و یا استخدام تحلیلگران داده محور محدود می‌شود؛ ولی موفقیت این رویکرد بیشتر از هر چیز به داشتن یک روند هدفمند و منظم وابسته است.

حتما می دانید که ساختن یک ساختمان بدون نقشه ممکن نیست و اجرای بازاریابی نوع داده محور هم بدون استراتژی معین نتیجه خوبی نخواهد داشت. این فرایند را با چند راهکار اصلی می‌توان توضیح داد که عبارت اند از:

1.    جمع آوری داده ها را از کجا شروع کنیم؟

بعد از اینکه هدف ها تعیین شدند؛ سازمان ها باید داده های مربوطه را گردآوری کنند تا داده های کامل و دقیق تر داشته باشمد و تصمیم ها قابل اعتمادتر گرفته شوند. این داده ها از منابع زیادی جمع آوری می‌شوند و از منابع‌ مهم می‌توان به وبسایت ها، شبکه های اجتماعی، سیستم های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)، کمپین های ایمیلی، نرم افزارهای فروش، فروشگاه های اینترنتی و موتورهای جستجوگر را نام برد.

 به طور مثال، وب سایت می‌تواند نشان دهد کاربر از کدام صفحه بازدید کرده و چه مدت در آن سایت مانده و در چه مرحله‌ای از خرید از آن خارج شده است. شبکه های اجتماعی هم میزان تعامل، علاقه کاربر را به محتوا و بازخوردها مشخص می‌کند. سیستم CRM اطلاعات با ارزشی مثل سابقه خرید، شکایات، دفعات مراجعه و علاقه هر مشتری را در اختیار سازمان ها قرار می‌دهد.

همچنین بخوانید: مزایای تولید محتوای یو جی سی

در مثالی دیگر، یک رستوران زنجیره ای توسط CRM می فهمد مشتری که در روز تولد خود پیام تبریک و کد تخفیف دریافت می‌کند، احتمال برگشت و خرید دوباره بیشتری را به مراتب نسبت به دیگر مشتریان دارد. با این راه ساده می‌توان یک استراتژی داده محور تاثیرگذار در افزایش وفاداری مشتریان مشخص کرد.

2.    تحلیل داده و استخراج بینش

زمانی که گردآوری داده ها تمام شد، این پایان کار نیست. ارزش موضوع زمانی مشخص می شود که داده ها تحلیل شده و به بینش قابل استفاده مبدل شوند. در این مرحله سازمان سعی می‌کند که روابط، الگو و رفتارهای پنهان مشتریان را شناسایی کند و با تحلیل داده ها به مدیران کمک کند تا جواب سوالات خود را بدهند.

مانند ایکه مشتریان چه محصولی را بیشتر خریداری می‌کنند؟ در چه ساعات یا روز احتمال خرید زیاد است؟ کدام تبلیغ بیشترین فروش را دارد؟ و… این بینش پایه تصمیم گیری های بعدی خواهد بود و کمک می‌کند که منابع سازمان در مسیر هزینه موثری صرف شود.

در یک مثال ساده، یک فروشگاه آنلاین بعد از تحلیل داده ها متوجه می‌شود که بیشتر از ۶۰ درصد مشتریان که کفش ورزشی می‌خرند، طی یک ماه آینده به جوراب ورزشی هم نیاز پیدا می کنند. این تحلیل باعث می‌شود که فروشگاه پیشنهاد خرید جوراب را بلافاصله بعد از ثبت سفارش کفش نشان دهد و فروش مکمل خود را بالا ببرد.

3.    شخصی سازی پیام و بهینه سازی کمپین

بعد از به کارگیری بینش های به دست آمده، از مزیت های مهم بازاریابی داده محور، شخصی سازی است. در این مرحله به جای ارسال پیام های تبلیغاتی مشابه برای همه، هر گروه از مشتریان طبق نیاز، رفتار و علاقه خود باید پیام های متفاوت دریافت کنند. با شخصی سازی می‌توان در قالب پیشنهاد کالاها، پیامک تبلیغات آنلاین، ایمیل تبلیغاتی و حتی طراحی صفحه های وب را انجام داد. با این کار مشتری احساس می‌کند که سازمان به نیازهای او کاملا آگاه است و احتمال خرید بالاتر می‌رود.

یک مثال ساده، تصور کنید دو نفر وارد یک فروشگاه اینترنتی می‌شوند. اولی در گذشته چندین بار لوازم کودک از این فروشگاه خریداری کرده و دومی به دنبال خرید تجهیزات کوهنوردی است. اگر هر دو نفر تبلیغات یکسان دریافت کنند، ممکن است میزان اثرگذاری کمتر شود. اما اگر نفر اول پیشنهاد اسباب بازی و پوشک بچه و دومی پیشنهاد کفش و کوله پشتی کوهنوردی دریافت کند، ممکن است که خرید هر دو نفر به صورت زیادی افزایش پیدا کند.

ابزارهای بازاریابی داده محور

موفق شدن در بازاریابی نوع داده محور فقط با داشتن داده ها به دست نمی‌آید؛ بلکه با استفاده کردن از ابزارهای مناسب در گردآوری، تحلیل و اجرای تصمیم های بازاریابی درست به دست می آید. در این بخش ابزارهای زیادی برای استفاده وجود دارد که می‌توان آنها را به سه گروه اصلی دسته بندی کرد.

• ابزارهای جمع آوری مدیریت داده مشتری CRM
• ابزارهای تحلیل داده ها و استخراج بینش
• ابزارهای اجرای کمپین و شخصی سازی بازاریابی

همچنین بخوانید: ابزارهای بازاریابی عملگرا

در عمل این سه گروه ابزارها مثل حلقه های زنجیره ای هستند که به هم متصل‌اند؛ یعنی ابتدا داده ها جمع آوری شده و بعد تحلیل و تفسیر شده و در آخر نتیجه حاصل برای طراحی و بهین ‌سازی کمپین های بازاریابی استفاده می‌شود. پس سازمان های موفق، ترکیبی از این ابزارها را در بازاریابی نوع داده محور استفاده می‌کنند تا بتوانند تصمیم های بازاریابی را بر اساس داده های واقعی و قابل اعتماد بگیرند.

1.    ابزارهای تحلیل وب و رفتار کاربر

ابزارهای بازاریابی داده محور، رفتارهای کاربران را در وب سایت ها یا کانال های دیجیتالی تحلیل می‌کند و نشان می‌دهد که مشتریان چطور با کسب و کار تعامل می‌کنند. ابزار Google Analytics از موارد مهم است که به تحلیل ترافیک وب سایت می‌پردازد و مسیر ورود کاربران، نرخ تبدیل و رفتار بازدیدکنندگان را مورد تحلیل و ارزیابی قرار می‌دهد. ابزار  Mixpanel هم ابزاری پیشرفته در تحلیل رفتار کاربران است.

از دیگر ابزارهای هوش مصنوعی که می توان در این بخش مورد استفاده قرار داد، Adobe Analytics  از ابزارهای داده کاری و هوش مصنوعی است که داده های دیجیتالی را تحلیل کرده و رفتار کاربران را در وب یا اپلیکیشن و دیگر کانال های آنلاین بررسی می‌کند.

ابزار دیگری به نام SalesForce Einstein هم وجود دارد که قدرت هوش مصنوعی داشته و به تحلیل داده های Salesforce  در پلتفرم مشتریان پرداخته و رفتار و خرید و تعامل گذشته او را ارزیابی می کند تا پیش بینی های هوشمندی را ارائه کند.

2.    ابزارهای مدیریت داده مشتری (CRM)

از دیگر ابزارهای این نوع بازاریابی که اطلاعات مشتریان را از کانال های مختلف جمع آوری و یکپارچه می‌کند، CRM است که یک دید جامع و کامل از سابقه و رفتار هر مشتری را ارائه می‌کند. از جمله ابزارهای دیگر هم می‌توان به ابزار Hubspot اشاره کرد که اطلاعات مشتریان را مدیریت و تعامل آنها را ثبت کرده و ورود و خروج مشتری را هم پیگیری می‌کند.

این ابزار با شخصی سازی کمپین ها نرخ رضایت و پاسخ دهی مشتریان را بالا می‌برد. ابزار دیگری به نام Sales Force هم با مدیریت ارتباط مشتری باعث فروش بیشتر و تحلیل عملکرد تیم بازاریابی می‌شود.

3.    ابزارهای اتوماسیون و شخصی سازی

این ابزارهای اتوماسیون هم طبق داده های تحلیل شده می‌توانند کمپین های بازاریابی را به طور خودکار اجرا کرده و پیام های مناسب را در زمان های مناسب برای مخاطبین مناسب ارسال کنند. از جمله این ابزارها، ابزار Mailchimp است که به اجرای کمپین های ایمیلی هدفمند پرداخته و طبق رفتار و علاقه مشتریان موجب تصمیم گیری می‌شود.

ابزار دیگری به نام Active Campaign به مدیریت ارتباط با مشتری و تقسیم بندی هوشمند مخاطبین پرداخته که باعث افزایش نرخ تبدیل، تقویت وفاداری مشتری و بهبود تجربه کاربری می‌شود. از ابزارهای هوش تجاری هم می‌توان به PowerBI اشاره کرد که داده های بازاریابی فروش و مشتری را از منابع مختلف جمع آوری کرده و در قالب داشبورد و گزارش تعاملی نشان می‌دهد تا مدیران عملکرد کمپین و شاخص کلیدی را لحظه‌ای تحلیل کنند.

ابزار دیگری به نام Tableau هم وجود دارد که نرم افزار پیشرفته مصورسازی داده ها بوده و داده های پیچیده را به نمودار و داشبورد تعاملی تبدیل می‌کند. ابزار دیگری هم Looker Studio نام دارد که از ابزارهای رایگان گوگل در گزارش های تعاملی نامیده می شود.

چالش های رایج پیاده سازی بازاریابی داده محور

بازاریابی نوع داده محور مزایای زیادی برای سازمان ها دارد ولی اجرای موفق آن همیشه با چالش هایی همراه است. بیشتر کسب و کارهای داده محور تصور می‌کنند که خرید نرم افزارهای تحلیلی یا گردآوری داده ها با حجم زیاد برای موفقیت کافی است؛ ولی تجربه سازمان های مختلف نشان داده ارزش واقعی این رویکرد به کیفیت داده ها، توانایی تحلیل آنها و طرز استفاده از اطلاعات وابسته است.

شناخت این چالش های رایج پیاده سازی بازاریابی، به مدیران کمک می‌کند که با یک دید واقع بینانه در اجرای این رویکرد برنامه ریزی داشته باشند. از جمله چالش های رایج، کیفیت پایین داده ها است که اگر داده ها تکراری، قدیمی، ناقص یا نادرست باشند، نتیجه قابل اعتمادی نخواهند داشت.

1.    حریم خصوصی

چالش بعدی حفظ حریم خصوصی و الزامات قانونی است که در گردآوری و تحلیل داده های مشتریان، باید اصول اخلاقی و قوانین حفاظت از داده ها اجرا شود. اطلاعات شخصی کاربر تنها باید با رضایت آنها جمع آوری و استفاده شود و امکان ویرایش و حذف آنها هم فراهم باشد.

2.    نیروی متخصص

چالش بعدی نیاز به نیروی متخصص است. داده های جمع آوری شده به تنهایی ارزشی ندارند و این متخصصین هستند که توسط دانش تحلیل داده ها، آمار، هوش مصنوعی و بازاریابی آنها را به بینش کاربری تبدیل می‌کنند. در بیشتر مشاغل کوچک به علت کمبود این نیرو و ناآشنا بودن مدیران با ابزارهای تحلیل از تمام ظرفیت داده ها استفاده نمی‌شود.

3.    هزینه زیرساخت و ابزار

چالش بعدی هزینه ابزارها و زیرساخت های فناوری است؛ زیرا پیاده سازی این نوع بازاریابی به سرمایه گذاری کردن در نرم افزارهای تحلیلی، ابزارهای هوش مصنوعی، سامانه های CRM، زیرساخت ها، ذخیره سازی داده و آموزش نیروی انسانی نیاز دارد که این هزینه ها احتمال دارد برای بیزینس های داده محور کوچک چالش هایی را ایجاد کند.

4.    یکپارچه سازی داده ها

یکپارچه سازی داده ها از منابع مختلف هم از دیگر چالش های رایج است. اگر این داده ها با یکدیگر یکپارچه نشوند، سازمان قادر نیست که تصویر کاملی از رفتار مشتریان را به دست آورد و این مهم ترین چالش فنی در اجرای این نوع بازاریابی به حساب می‌آید.

نمونه موفق از بازاریابی داده محور

کاربرد این بازاریابی زمانی قابل لمس است که طرز استفاده از آن در شرکت های موفق مورد ارزیابی قرار بگیرد. بیشتر برندها در جهان، رشد و مزایای رقابت خود را به توانایی در گردآوری، تحلیل و به کارگیری داده های مشتریان مدیون می‌دانند. در ایران هم بعضی از کسب و کارهای دیجیتال با استفاده از داده های رفتاری، تجربه مشتری را بهتر می کنند و تاثیرگذاری فعالیت های بازاریابی را افزایش می‌دهند.

1.    آمازون و دیجی کالا

از نمونه های موفق بازاریابی نوع داده محور می‌توان به شرکت آمازون Amazon اشاره کرد که از معروف ترین نمونه های بازاریابی در دنیا است. این شرکت اطلاعات مرتبط به جستجوها، خریدهای گذشته، مدت زمان مشاهده محصولات، کالای ذخیره شده در مسیر خرید و حتی کالاهایی که مشتریان فقط آن را دیده‌اند را تحلیل می‌کند و طبق این داده ها به سیستم پیشنهاد دهنده آمازون محصولات را نشان می‌دهد که بیشترین احتمال خرید را دارند.

به طور مثال اگر مشتری لپ‌تاپی خریداری کند، آمازون طبق رفتار هزاران مشتری مشابه لوازم جانبی آن مثل ماوس یا هارد اکسترنال و یا کیف را هم پیشنهاد می‌دهد. از مدل های موفق از بازاریابی داده محور ایرانی هم می‌توان به دیجی کالا اشاره کرد که با تحلیل رفتار کاربران، سابقه خرید، جستجوها، محصولات مشاهده شده و کالاهای باقیمانده در سبد خرید سعی می‌کند پیشنهادهای متناسب با نیاز مشتریان را ارائه کند. اگر کاربری چند بار گوشی تلفن همراه و لوازم جانبی آن را ارزیابی کند، در مراجعه های بعدی با پیشنهاد محصول، تخفیف های مرتبط با کالاهای مکمل هم مواجه خواهد شد.

2.    نت فلیکس

شرکت Netflix هم تنها به سابقه تماشای کاربران توجه ندارد؛ بلکه اطلاعاتی مثل زمان توقف یا خروج از برنامه، مدت زمان تماشای هر فیلم، ژانرهای مورد علاقه، ساعت استفاده و حتی دستگاه هایی که کاربران با آن فیلم را می‌بینند را تحلیل می‌کند. فرض کنید دو کاربر هر دو فیلمی مشابه می‌بینند، اگر یکی بیشتر فیلم اکشن دوست داشته باشد و دیگری آثار علمی تخیلی، صفحه اصلی Netflix برای هر کدام از آن کاربران کاملا متفاوت خواهد بود. حتی تصویر جلد یک فیلم هم احتمال دارد، برای دو کاربر متفاوت نمایش داده شود.

کلام آخر

شناخت دقیق رفتار، نیاز و ترجیحات مشتریان به سازمان ها این امکان را می‌دهد که منابع خود را هدفمندتر اختصاص دهند و کمپین تاثیرگذاری را طراحی کنند. در این مقاله به مفهوم بازاریابی داده محور و تفاوت آن با بازاریابی سنتی پرداخته شد و مشخص شد که تصمیم گیری مبتنی بر داده، جایگزین رویکردهای مبتنی بر تجربه و حدس هستند. بازاریابی نوع داده محور تنها یک فناوری یا مجموعه ای از ابزارهای نرم افزاری نیست؛ بلکه تغییر نگرش و بینش در نحوه تصمیم گیری سازمان ها است. کسب و کارهای داده محور که بتوانند داده ها را به بینش و بینش را به اقدام تبدیل کنند، هم عملکرد بازاریابی را بهتر می‌کنند و هم آمادگی بیشتری برای رقابت در بازارهای فعال و دیجیتالی دارند.

سوالات متداول

1. بازاریابی داده محور چیست؟

رویکردی که با آن تصمیم گیری های بازاریابی بر اساس داده های واقعی و قابل تحلیل انجام می‌شود نه بر اساس شهود، حدس یا تجربه شخصی مدیران و در این رویکرد این داده ها مبنای تصمیم‌گیری ها است.

2. بازاریابی داده محور چه تفاوتی با بازاریابی سنتی دارد؟

در بازاریابی سنتی بیشتر بر این باور هستند که فکر می‌کنند مشتری چه می‌خواهد اما در بازاریابی داده محور بر این اصل استوار است که داده ها نشان می‌دهد مشتری واقعا چه می‌خواهد.

3. شروع بازاریابی داده محور از کجا شروع کنیم؟

بعد از اینکه هدف ها تعیین شدند باید به جمع آوری داده ها از منابع مختلف پرداخته و بعد تحلیل داده ها و استخراج بینش را انجام داد. با اجرای کمپین های شخصی سازی شده باید به ارزیابی و بهینه سازی مستمر کمپین ها پرداخت.

4. بهترین ابزار بازاریابی داده محور کدامند؟

از ابزارهای مهم می‌توان به ابزارهای تحلیل وب و رفتار کاربر، ابزار مدیریت داده مشتری CRM اتوماسیون و شخصی سازی اشاره کرد. البته ابزارهای مختلفی از داده کاری و هوش مصنوعی و هوش تجاری هم در این بازاریابی ها مورد استفاده قرار می‌گیرند.

5. چالش اصلی پیاده سازی Data-driven Marketing چیست؟

از جمله چالش های رایج می‌توان به کیفیت پایین داده ها، حفظ حریم خصوصی و الزامات قانونی، نیاز به نیروی متخصص و هزینه ابزارها و زیرساخت های فناوری اشاره کرد که هزینه ابزارها و زیرساخت های فناوری از مهم ترین چالش های فنی معرفی شده است.

6. آیا بازاریابی داده محور برای کسب وکارهای کوچک هم مناسب است؟

بله _ زیرا این نوع مشاغل از منابع محدودی در تبلیغات برخوردارند و با تحلیل داده بیشتر می توانند بودجه خود را روی کانال های بازاریابی تاثیر گذار متمرکز کنند و مخاطب هدف خود را دقیق تر بشناسند و از صرف هزینه های زیاد هم جلوگیری کنند.