избранные

05.03.2018

Большие данные и Customer Value Analytics: как аналитика позволяет удержать клиента?

Большие данные и Customer Value Analytics позволяет создать качественный омникальный опыт клиентов и включить в процесс все каналы…

Большие данные и Customer Value Analytics

Причин использовать Big Data —  миллион. Луис Колумбус разобрался, в чем именно помогают такие данные. Customer Value Analytics (аналитика, направленная на развитие ощущения ценности продукта у покупателей) составила 48 % от всех данных, которые используются компаниями. 21% приходится на операционную аналитику, 12% — на предотвращение мошенничества, 10% — на развитие и создание новых продуктов и сервисов, оптимизация данных и хранение — 10%.

Веллмарк групп

Wellmark Group

Среди всех областей, очевидно, что маркетинг и продажи окажутся под наибольшим воздействием от эффекта использования «больших данных» (оптимизация цен, формирования регионов, сектор с неэластичным спросом).

Коротко о влиянии на маркетинг и продаж

Большие данные однозначно повысят:

  • качество «лидов»
  • качество данных, получаемых через «лиды»
  • точность данных и формулировок
  • стратегии по включению потребителей во взаимодействие с брендами
  • наиболее эффективный контент (маркетинг)
  • улучшение CRM систем
  • дополнительные стратегии повышения конверсии, прибыли и длительности взаимоотношений с клиентами.

Для компаний, которые уже используют облачные решения, «большие данные» позволят заглянуть за ширму того, как понизить стоимость привлечения клиента (customer acquisition cost — CAC), ценность клиента в течение его жизни (customer lifetime value — CLTV), а также управлять другими метриками.

10 революционных способов использовать большие данные в маркетинге и продажах

  1. Дифференциация стратегий ценообразования на уровне покупателя и оптимизация цены при помощи «больших данных». 75% типичной прибыли компании «приходит» от стандартных продуктов. Несмотря на множество попыток выбрать «правильную» цену, это практически не происходит. 1% роста цены приводит к повышению операционных затрат на 8.7% при условии, что нет потерь в объеме, у продукта и цены есть хороший потенциал и прогнозируемая прибыльность (подробнее здесь: https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/using-big-data-to-make-better-pricing-decisions ).
  2. Большие данные меняют возможности компаний на получения ответных реакций покупателей. Исследование  Форрестера (Forrester) обнаружило, что 44% В2С маркетологов используют «большие данные» чувствительность покупателей тогда, как 36% используют данные, чтобы заполучить инсайты (подробнее здесь: https://app.compendium.com/uploads/user/4f91a3ee-6ace-42a7-be93-3b21f3a1635f/7c7092b4-1fc8-48d9-8bd4-bcf49cfc6c97/File/b09103706cbc150358adc5fa67a3dd07/1394484576218.pdf). 
  3. Customer Analytics — доминирующее направление в анализе «больших данных». Недавнее исследование ДатаМир (DataMeere) обнаружило, что именно аналитика покупателей доминирует в использования сэйлзами и маркетологами для определения действий по 4 основным направлениям: уменьшение оттока клиентов, увеличение доли покупателей, рост прибыли на покупателя и улучшение существующих продуктов.(Смотрите диаграмму выше, подробнее здесь: https://blogs.adobe.com/digitalmarketing/wp-content/uploads/2015/10/laxalt-fig1.jpg)
  4. Поддержка «больших данных» и  связанных технологий позволило использовать искусственный интеллект в контекстном маркетинге. Маркетинговые платформы быстро растут, однако не все интегрированы на всех уровнях. Посмотрите бесплатную табличку и исследование Форрестера по внедрению и устранению всех связанных проблем здесь: https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/analystreport/forrester-systems-of-insight-engagement-for-contextual-marketing-108034.pdf).
  5. Форрестер доказал, что аналитика «больших данных» повышает способность маркетологов выйти за пределы исполнения кампании и сфокусироваться на улучшении взаимоотношений с покупателями. 
    Loyalty& ig data analytics

    Wellmark Group

    Посмотрите картинку и сами все поймете, а почитать больше можно здесь:https://www.sas.com/content/dam/SAS/en_us/doc/analystreport/forrester-analytics-drives-customer-life-cycle-management-108033.pdf

  6. Оптимизация стратегии продаж и планы по географической аналитике коснулись и биофармы! МакКинзи (McKinsey) выявили, что биофармацевтические компании тратят в среднем от 20 до 30% своих доходов на продвижение. Выравнивание информации по географисеким территориям (продажи, продвижение, административные расходы) позволит существенно сократить расходы. Подробнее здесь:https://www.bcgperspectives.com/content/articles/big-data-advanced-analytics-biopharmaceuticals-making-big-data-work-biopharma/

    биофарма

    Wellmark Group

Ресурс: https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/05/09/ten-ways-big-data-is-revolutionizing-marketing-and-sales/#8bd43a021cff