Πώς η Ανάλυση Δεδομένων Εφαρμόζεται στο Marketing

Το marketing είναι ένας από τους πολλούς τομείς όπου η ανάλυση δεδομένων έχει δώσει λύσεις.

Τι θα συζητήσουμε σήμερα σχετικά με το marketing και την ανάλυση δεδομένων:

• Τι είναι η ανάλυση δεδομένων (data analysis)
• 5 τρόποι που εφαρμόζονται τα δεδομένα στο marketing
• Παραδείγματα εταιρειών που συνδυάζουν δεδομένα και marketing
   

Ας ξεκινήσουμε με τον ορισμό του data analysis.

 Τι είναι η ανάλυση δεδομένων (Data Analysis)

Για να κατανοήσουμε το πόση αξία έχουν τα δεδομένα στο marketing, χρειάζεται αρχικά να έχουμε καταλάβει τι ακριβώς είναι το data analysis, ποιες είναι οι εφαρμογές του και πώς λειτουργεί μέσα σε μία εταιρεία.

Ένας data analyst, έχει ως στόχο του να εξάγει χρήσιμες πληροφορίες από τα δεδομένα που έχει και να πάρει αποφάσεις για την επιχείρηση, με βάση αυτές, σε αντίθεση με άλλους τομείς που βοηθούν σε πιο day-to-day και βραχυπρόθεσμες αποφάσεις, όπως το business intelligence.

Μέσα από αυτήν την διαδικασία μειώνεται σημαντικά το ρίσκο σε μία επιχείρηση.

Για παράδειγμα, αν μία εταιρεία θέλει να λανσάρει μία παραλλαγή ενός παλιού προϊόντος, πριν πάρει την τελική απόφαση, χρειάζεται να αναλύσει προηγούμενα δεδομένα που έχει ή ακόμα και να δημιουργήσει νέα δεδομένα μέσα από έρευνες, για τις νέες ανάγκες των πελατών.

Έτσι, αποφάσεις που λαμβάνονταν κάποτε καθαρά μέσα από την ανθρώπινη παρατήρηση, πλέον αποκτούν βάση.

Τώρα που αποκτήσαμε μία πιο σφαιρική εικόνα του τι είναι η ανάλυση δεδομένων, πάμε να δούμε πώς μπορεί να βοηθήσει στον τομέα του marketing.

 5 Τρόποι που εφαρμόζονται τα δεδομένα στο Marketing

Με τον ανταγωνισμό να ανεβαίνει και όλο και περισσότερες επιχειρήσεις να εξειδικεύονται στον τομέα του marketing, οι επαγγελματίες του τομέα χρειάζεται να αναβαθμίσουν τον τρόπο που δουλεύουν.

Στο marketing όλες οι ουσιαστικές αποφάσεις που εν τέλει φέρνουν αποτέλεσμα, στηρίζονται σε δεδομένα.

Έτσι η ανάλυση δεδομένων παίζει πολύ σημαντικό ρόλο.

Τρόπος #1: Ομαδοποίηση πελατών

Μεγάλο κομμάτι στο marketing, είναι να αναγνωρίσεις όσο πιο συγκεκριμένα γίνεται τα διαφορετικά είδη κοινού που έχει το προϊόν ή υπηρεσία σου και τα προβλήματα (pain points) που έχει αυτό το κοινό.

Η ομαδοποίηση αυτών των αναγκών - προβλημάτων, βοηθά πάρα πολύ τους marketeers, καθώς μέσω machine learning αλγορίθμων, μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτά τα δεδομένα για να έχουν μία άρτια εικόνα του ποιο προϊόν ή υπηρεσία πρόκειται να χρησιμοποιηθεί περισσότερο, από το αντίστοιχο target group.

Τρόπος #2: Στρατηγική περιεχομένου

Πολλοί marketing experts μιλούν για στρατηγική. Πώς όμως ξέρουμε ότι η στρατηγική αυτή έχει πολλές πιθανότητες να λειτουργήσει;

Η απάντηση είναι τα δεδομένα.

Τρέχοντας machine learning αλγορίθμους, ένας marketer, μπορεί να μπει σε εξαιρετικά χρήσιμες λεπτομέρειες, όπως το ποιες λέξεις, χρώματα, γραφιστικά και θέματα, έχουν περισσότερη απήχηση στο κοινό.

Τρόπος #3: Sentiment analysis

Πόσο σημαντική είναι η φήμη ενός brand, τα συναισθήματα που προκαλεί στο κοινό του και το αν η άποψη του κοινού για αυτό, είναι θετική ή αρνητική;

Ίσως είναι ένας από τους top 3 παράγοντες, που θα καθορίσουν τις πωλήσεις. Επομένως χρειάζεται να υπάρχει μία καλή επίγνωση του τι ακριβώς συμβαίνει γύρω από τη φήμη της επιχείρησης.

Παρόλα αυτά το να αναγνωρίσεις συναισθήματα πίσω από εικόνες και κείμενα δεν είναι εύκολο. Γι’ αυτό μέσω του machine learning, έχουν δημιουργηθεί αλγόριθμοι, οι οποίοι “διαβάζουν” και αναλύουν όλα αυτά τα δεδομένα.

Τρόπος #4: Predictive analytics

Τι πιο σημαντικό για μία επιχείρηση, από την δυνατότητα να προβλέπει αν ένα προϊόν ή υπηρεσία, πρόκειται να τα πάει καλά;

Μπορεί όμως να γίνει;

Μέσω των predictive analytics, μία επιχείρηση μπορεί να χρησιμοποιήσει, τωρινά και παλαιότερα δεδομένα, ώστε να κάνει προβλέψεις για το μέλλον.

Στο marketing, οι προβλέψεις αυτές μπορούν να εφαρμοστούν με μεγάλο ενδιαφέρον, σε κομμάτια όπως, το περιεχόμενο και η διαφήμιση.

Τρόπος #5: Διατήρηση εμπιστοσύνης

Υπάρχει μήπως κάτι πιο εύκολο στον κόσμο του marketing, από την εύρεση νέων πελατών; Ναι. Η επιστροφή των παλαιότερων.

Αν ένας πελάτης δεν επιστρέψει, το κύριο ερώτημα, είναι “γιατί” συνέβη αυτό.

Μέσα από την ανάλυση δεδομένων, μπορεί να απαντηθεί με μεγαλύτερη ακρίβεια, καθώς και να εντοπιστεί η καλύτερη προσφορά που θα μπορούσε να γίνει σε έναν πελάτη, ώστε να τον πείσουμε να επιστρέψει.

Μεγάλο ενδιαφέρον έχει να δούμε πώς όλα αυτά εν τέλει γίνονται πράξη.

 Παραδείγματα εταιρειών που συνδυάζουν δεδομένα και Marketing

Θεωρείς ότι η ανάλυση δεδομένων είναι κάτι που χρησιμοποιούν μόνο οι εταιρείες που ασχολούνται μόνο με data;

Κάτι τέτοιο δεν ισχύει, καθώς ήδη μεγάλες εταιρείες βασίζουν σημαντικές αποφάσεις πάνω στο data analysis.

Πάμε να δούμε κάποιες από αυτές.

Εφαρμογή #1: Amazon

Δύο είναι η βασικοί στόχοι της Amazon, μέσα από την ανάλυση δεδομένων: η εξατομίκευση και η ικανοποίηση πελατών.

Βέβαια σε αυτήν την περίπτωση τα πράγματα δεν είναι τόσο απλά, αφού όπως καταλαβαίνουμε έχει ένα ευρύ και αρκετά διαφοροποιημένο κοινό, κάτι το οποίο σημαίνει ότι χρειάζεται να ακολουθήσει πιο περίπλοκες διαδικασίες. 

Εφαρμογή  #2: Spotify

Το Spotify Wrapped, είναι η πλέον κατανοητή απεικόνιση του τι μας δίνει στην πράξη η ανάλυση δεδομένων.

Σκοπός του να εξάγει το τι περιεχόμενο κατανάλωσαν οι χρήστες (τραγούδια, καλλιτέχνες, podcasts κλτ) και σε τι ποσότητες.

Βλέπουμε λοιπόν την χρήση των δεδομένων σε μία εταιρεία που πραγματικά χρησιμοποιούμε καθημερινά και το πόση αξία δίνουν στην λειτουργία και στις αποφάσεις της.

 Με Λίγα Λόγια

Οταν ακούμε τον όρο ανάλυση δεδομένων, συνήθως το μυαλό μας πηγαίνει σε περίπλοκα προγράμματα, με ατελείωτους αριθμούς και δυσνόητες έννοιες, που βρίσκονται μακριά από την καθημερινότητά μας.

Στην πραγματικότητα όμως τα big data, βρίσκονται πολύ πιο κοντά από ότι νομίζουμε, όπως είδαμε παραπάνω. Γι’ αυτό η γνώση τους είναι πάντα χρήσιμη.

Γίνει και εσύ επαγγελματίας στο Data Analysis, κρατώντας την θέση σου στο επόμενο Professional Diploma in Data Analytics.