Data-driven-подход в маркетинге: как собирать и использовать данные о клиентах

Что такое data-driven

Data-driven — это маркетинговый подход, основанный на принятии бизнес-решений, опирающихся на анализ больших массивов данных, собираемых и обрабатываемых из разных источников, таких как поведение пользователей, статистика продаж или результаты рекламных кампаний.

Data-driven помогает строить стратегии, которые учитывают реальные предпочтения аудитории, повышают скорость и эффективность операций, а также минимизируют риски за счет исключения необоснованных идей и предложений. Такой подход делает процессы более прозрачными и позволяет бизнесу быстрее адаптироваться к изменениям рынка.

Благодаря новым технологиям сбора и обработки данных компании получают возможность глубоко изучить целевую аудиторию, ее желания и интересы, чтобы создать эффективную стратегию развития, продвижения и позиционирования продукта.

Чем data-driven отличается от традиционного подхода

Data-driven-подход в маркетинге помогает вывести бизнес на новый уровень за счет глубокой персонализации и разработки продуктов на основе железных фактов. Он изменяет принципы принятия решений на основе данных, если сравнивать его с традиционным маркетингом.

Если раньше бизнесмены и маркетологи предлагали и реализовывали идеи, опираясь только на интуицию, опыт и неточную информацию, то сейчас компании могут вести объективную аналитику в реальном времени и принимать обоснованные управленческие решения.

Если говорить более подробно, то data-driven-метод отличается от традиционного по следующим аспектам:

Принятие решений

Традиционный подход: основывается на опыте, интуиции и субъективных оценках. Например, руководители могут принимать решения, ориентируясь на прошлый опыт или тренды рынка.

Data-driven: решения принимаются на основе анализа данных. При этом используются аналитические инструменты, которые предоставляют объективную информацию и прогнозы.

Источники информации

Традиционный подход: информация часто разрознена и базируется на ограниченных источниках (например, отчеты, фокус-группы).

Data-driven: применяются большие объемы данных из разных источников: CRM-системы, веб-аналитика, соцсети, сенсоры и другие цифровые каналы.

Точность и скорость

Традиционный подход: менее точный, поскольку зависит от субъективных факторов и медленнее реагирует на изменения.

Data-driven: высокая точность благодаря аналитике большого объема данных и алгоритмов. Решения принимаются быстрее за счет автоматизации и применения аналитического инструментария.

Подход к аудитории

Традиционный подход: массовость и однообразие рекламных кампаний.

Data-driven: персонализированные предложения, точное таргетирование и сегментация аудитории.

Инструменты data-driven

Традиционный подход: подразумевает использование простых инструментов, таких как Excel, видео- и фотопрезентации, ручной анализ.

Data-driven: применяет машинное обучение, BI-платформы, предиктивную аналитику, AI-решения.

Таким образом, data-driven-подход позволяет быстрее адаптироваться к изменениям, точнее понимать целевую аудиторию и снизить бизнес-риски, связанные с субъективными ошибками.

Основные принципы data-driven подхода

Если вы планируете внедрить новые методы работы для повышения эффективности маркетинга, необходимо придерживаться следующих принципов data-driven-подхода:

• Использование всех доступных источников информации для формирования полной картины: сайты, CRM, соцсети, опросы;
• Проведение сбора и обработки данных о клиентах централизованно в одной системе. Это поможет избежать дублирования информации и появления противоречивых сведений;
• Data-driven-подход предполагает, что задачи выполняются только после аналитики данных;
• Автоматизация сбора и анализа big data. Обрабатывать большие объемы информации вручную практически невозможно, поэтому интеграция технологий машинного обучения ускорит этот процесс и сделает его более точным;
• Доступность собранных и проанализированных данных всем участникам рабочего цикла для предотвращения субъективности решений на всех этапах задачи. Благодаря прозрачности data-driven-маркетинга вы можете проверить решения сотрудников и устранить недопонимание внутри команды;
• Итеративность подхода, заключающаяся в постоянном анализе актуальной информации. Это позволяет понять, как развивается продукт, изменяются ситуация на рынке и т.д;
• Соблюдение этических принципов и предупреждение клиентов и пользователей о сборе их личной информации. Также важно избегать утечки персональных данных;
• Фокус на ключевых метриках, которые можно отследить и проанализировать.

Почему data-driven подход важен для маркетинга

Data-driven-подход позволяет:

• Повысить точность маркетинговых решений: используя данные, маркетологи изучают и прогнозируют поведение пользователей, определяют актуальные потребности и боли ЦА, что позволяет снизить риск совершения ошибок, связанных с субъективными решениями;
• Персонализировать коммуникации с клиентами: постоянный анализ информации помогает сегментировать аудиторию и предлагать те продукты и услуги, в которых клиенты нуждаются. Благодаря персонализации рекламного контента компании повышают вовлеченность целевой аудитории и конверсию. Например, Amazon использует рекомендательный сервис, основанный на ИИ, для создания персональных подборок
• Рационально использовать рабочие ресурсы: data-driven позволяет оценить перспективы маркетинговых кампаний, каналов и рабочих методов. Благодаря этому бизнес сосредотачивает усилия только на результативных каналах, избегая лишних расходов и увеличивая ROI;
• Анализировать и прогнозировать клиентское поведение: работа с данными о поведении потребителей помогает понимать тренды, предсказывать потребности клиентов и создавать проактивные стратегии. Например, Netflix использует информацию для прогнозирования востребованности новых шоу;
• Улучшить клиентский опыт: персонализированная реклама, созданная на основе data-driven-подхода повышает лояльность ЦА и создает более глубокую связь между потребителем и брендом. Например, Starbucks активно собирает информацию для адаптации стратегий взаимодействия с конкретными потребителями;
• Быстро адаптироваться к изменениям: постоянный анализ информации делает тренды явными и помогает адаптировать стратегии маркетинга под текущие условия.

Примеры успешных кейсов российских компаний

Разберем несколько примеров, показывающих важность внедрения новых методик анализа данных и технологии для маркетинга:

Пример 1: Wildberries

Маркетплейс использует алгоритмы машинного обучения и аналитику в режиме реального времени для оптимизации логистических процессов, персонализации рекомендаций и управления ценами. Это позволяет компании быстро реагировать на изменения в спросе и повышать уровень удовлетворенности клиентов.

Пример 2: «Яндекс»

Компания активно использует методы основанные на данных для управления рекламным бизнесом, поисковыми алгоритмами и разработкой новых сервисов. Аналитика данных помогает «Яндексу» сохранять лидерство на рынке, эффективно таргетировать аудитории и оптимизировать затраты.

Как собирать данные о клиентах

Теперь подробно разберем, как правильно собирать клиентские данные в рамках data-driven-подхода.

Источники данных

Сбор информации рекомендуется вести из 3 источников:

• CRM-системы: платформы позволяют собирать информацию о взаимодействии бизнеса с клиентом на протяжении всей воронки и централизовать хранение данных;
• Соцсети: VK, ОК и другие платформы также можно использовать для сбора персональной информации, которую пользователи указывают в профилях. Кроме того соцсети отлично подойдут и для проведения опросов, получения прямой обратной связи и т.д;
• WEB-аналитика: Яндекс Метрика, Директ и аналогичные сервисы помогают определить, как пользователи взаимодействуют с диджитал-рекламой и сайтом компании, показывая источники трафика, параметры аудитории и т.д.

 Методы сбора

Для получения информации компании чаще всего используют 3 инструмента:

• Опросы: маркетологи создают анкеты и предлагают клиентам заполнить их. Опросы позволяют собрать информацию, которую нельзя получить из других источников, например, на основе каких критериев клиенты принимают решение о покупке;
• Трекинг поведения: компании отслеживают, как ЦА взаимодействует с сайтом, цифровыми продуктами, продвигается по воронке продаж и т.д;
• Интеграции API: они нужны для автоматизации сбора данных со сторонних платформ (например, соцсетей).

Основные метрики анализа в data-driven

В рамках data-driven-подхода используются различные метрики для анализа данных, помогающие принимать обоснованные решения. Их можно разделить на категории в зависимости от области их применения.

Метрики бизнеса

Эти показатели оценивают эффективность бизнеса в целом:

1. ROI (окупаемость инвестиций): показывает прибыльность вложений

Формула: (Доход – Затраты) / Затраты

2.CAC (стоимость привлечения клиента): расходы на одного клиента

Формула: Маркетинговые затраты / Количество клиентов

3. LTV (пожизненная ценность клиента): общий доход за время взаимодействия

Формула: Средний доход × Жизненный цикл

4. MRR: регулярный ежемесячный доход в бизнес-моделях с подпиской.

Метрики маркетинга

Используются для оценки эффективности маркетинговых активностей:

1. CTR (кликабельность): отношение кликов к показам:

Формула: (Клики / Показы) × 100%

2. CR (конверсия): успешность превращения пользователей в клиентов:

Формула: (Конверсии / Взаимодействия) × 100%

3. CPC (стоимость клика): расходы на один клик:

Формула: Расходы / Клики

4. CPA (стоимость действия): бюджет на целевую акцию:

Формула: Затраты на кампанию / Количество целевых действий

Метрики пользовательского поведения

Позволяют анализировать взаимодействие аудитории с продуктом или платформой:

1. DAU/MAU: количество пользователей в день/месяц;

2. Retention Rate (удержание): показатель лояльности:

Формула: (Оставшиеся клиенты / Начальное число клиентов) × 100%

3. Churn Rate (отток): доля ушедших пользователей:

Формула: (Потери клиентов / Всего клиентов) × 100%

4. Average Session Duration: среднее время пользовательского сеанса.

Метрики продаж

Используются для анализа воронки продаж и эффективности работы отдела продаж:

1. Conversion Funnel Metrics: стадии воронки (лиды, клиенты)

2. ARPU (средний доход на клиента): выручка с одного пользователя.

Формула: Общий доход / Число пользователей

3. Win Rate (успешность сделок): доля закрытых сделок.

Формула: (Успешные сделки / Все сделки) × 100%

Метрики продукта

Эти метрики анализируют эффективность самого продукта:

1. NPS (Net Promoter Score): индекс лояльности клиентов.

Вопрос: «Насколько вероятно, что вы порекомендуете наш продукт друзьям?»

Формула: % Промоутеров – % Критиков

2. Error Rate: частота ошибок в продукте.

Формула: (Количество ошибок / Общее количество операций)

3. Feature Adoption Rate: процент пользователей, которые начали использовать новую функцию.

Примеры интерпретации данных для маркетинговых решений в рамках data-driven-подхода

Рассмотрим примеры работы с информацией в рамках data-driven-подхода.

Оптимизация рекламных кампаний

Ситуация: Анализ рекламной кампании с использованием метрик CTR и CPA.
Данные:

• Кампания A имеет CTR 5%, CPA 1 500 ₽;
• Кампания B — CTR 3%, но CPA 1 000 ₽.

Интерпретация:

• Кампания A привлекает больше кликов, но стоимость каждого целевого действия выше;
• Кампания B обеспечивает более выгодную конверсию.

Решение: Перераспределить бюджет в пользу Кампании B для повышения рентабельности, при этом протестировать новые креативы для повышения ее CTR.

Персонализация контента

Ситуация: Поведение пользователей на сайте интернет-магазина.
Данные:

• Группа A: 70% пользователей чаще покупают товары со скидками;
• Группа B: 60% пользователей выбирают новинки без скидок.

Интерпретация:

• Группа A чувствительна к цене;
• Группа B ориентирована на эксклюзивные предложения.

Решение: Настроить персонализированные рассылки. При этом группе A следует предлагать скидки, а группе B — новые поступления.

Определение наиболее эффективного канала привлечения

Ситуация: Сравнение показателей по каналам (контекстная реклама, соцсети, email-маркетинг).
Данные:

• Контекст: 40% конверсий, CPA 2 500 ₽;
• Соцсети: 30% конверсий, CPA 3 000 ₽;
• Email: 10% конверсий, CPA 1 000 ₽.

Интерпретация:

• Контекстная реклама дает больше всего конверсий, но дорогая;
• Email эффективен по стоимости, но приносит мало трафика.

Решение: Увеличить вложения в email-маркетинг для роста охвата, а также оптимизировать контекстную рекламу для снижения CPA.

Повышение удержания клиентов (Retention Rate)

Ситуация: Анализ оттока клиентов с использованием метрики Churn Rate.

Данные:

• Отток клиентов за последний месяц увеличился с 8% до 12%;
• Основная причина — низкая активность в первый месяц использования продукта.

Интерпретация: Клиенты не видят ценности продукта на начальном этапе.

Решение: Разработать приветственную серию писем и туториалы, чтобы улучшить первое впечатление и повысить вовлеченность.

Тестирование гипотез (A/B-тесты)

Ситуация: Изменение дизайна лендинга.

Данные:

• Версия A: Конверсия 12%, среднее время на странице — 1:30 мин;
• Версия B: Конверсия 15%, среднее время на странице — 1:00 мин.

Интерпретация:

• Версия B привлекает больше конверсий, несмотря на меньшую вовлеченность;
• Дизайн проще, но эффективнее.

Решение: Утвердить Версию B и провести дополнительные тесты для улучшения удержания.

Анализ поведения аудитории в реальном времени

Ситуация: Повышение стоимости лида в соцсетях.

Данные:

• За неделю CPL увеличился на 20%;
• Анализ в реальном времени показывает, что конкуренты активизировали кампании в том же сегменте.

Интерпретация: Повышение конкуренции увеличивает стоимость показов.

Решение: Переключить кампанию на менее конкурентные сегменты или протестировать новые креативы для увеличения CTR.

Оценка влияния скидок на продажи

Ситуация: Сравнение недель с акциями и без.

Данные:

• Неделя без скидок: средний чек 10 000 ₽, выручка 5 000 000 ₽;
• Неделя со скидками: средний чек 8 000 ₽, выручка 6 000 000 ₽.

Интерпретация: Скидки снижают средний чек, но увеличивают общую выручку за счёт объёма продаж.

Решение: Регулярно проводить акции на ограниченный период для увеличения дохода.

Локализация маркетинговых усилий

Ситуация: Анализ географических данных.

Данные:

• Регион A: 30% продаж, CAC 2 000 ₽;
• Регион B: 50% продаж, CAC 5 000 ₽.

Интерпретация: Регион A приносит более выгодные продажи, но регион B имеет больший объём рынка.
Решение: Увеличить маркетинговые инвестиции в регион A для повышения прибыли и оптимизировать кампании в регионе B для снижения CAC.

Использование данных в data-driven стратегии

Анализ информации — это фундамент data-driven-маркетинга. Работая с данными, компании решают целый спектр задач.

Как данные помогают в разработке кампаний

Data-driven подход упрощает разработку и оптимизацию РК благодаря глубокому анализу и мониторингу. Вы можете использовать данные на всех этапах рекламного процесса, в том числе при:

• Определении и сегментации целевой аудитории;
• Формировании и тестировании креативов;
• Оптимизации размещения рекламы;
• Персонализация предложений;
• Ведения отчетности и т.д.

Прогнозирование и сегментация аудитории

Используя data-driven подход, компании строят точные РК с предсказуемой эффективностью. Кратко рассмотрим 2 основных процесса работы маркетолога:

• Прогнозирование ЦА: с помощью ML и анализа временных рядов компании определяют вероятность покупки, оттока, взаимодействия с продуктом и адаптируют РК с учетом рисков и перспектив;
• Сегментация аудитории: для этого маркетологи используют кластерный анализ, алгоритмы K-means, RFM-анализ. Благодаря глубокому изучению ЦА можно разделить ее на сегменты по демографическим, психографическим параметрам и поведению.

Автоматизация рекламы на основе данных

Автоматизация рекламы значительно повышает эффективность инвестиций за счет динамичности и персонализированности. Компании активно используют данные для:

• Таргетинга;
• Тестирования креативов;
• Оптимизации бюджета;
• Персонализации офферов в реальном времени;
• Прогнозирования результатов.

Трудности и ограничения data-driven подхода

Внедряя данную методику, важно учитывать и ряд сложностей и рисков.

Возможные ошибки в сборе и анализе данных

Чаще всего компании не получают качественную аналитику из-за 6 ошибок:

• Неполнота данных;
• Ошибки в сегментации из-за упущения ряда важных параметров;
• Игнорирование исторического контекста данных;
• Недообучение или переобучение ML-алгоритмов;
• Отсутствие интеграции или плохая синхронизация с источниками данных;
• Отсутствие процессов проверки гипотез.

Риски чрезмерного упора на данные

Data-driven — неидеальная практика, у которой есть ряд недостатков:

• Игнорирование человеческого фактора, например, эмоционального отклика клиентов;
• Ограничение креативности и инноваций, эффективность которых нельзя проверить статистикой;
• Перегрузка аналитических систем неотфильтрованными данными;
• Снижение гибкости бизнеса из-за сильного упора на исторические данные;
• Правовые проблемы, связанные с обеспечение безопасности и конфиденциальности клиентских данных.

Тренды и будущее data-driven-маркетинга

Data-driven-маркетинг продолжает развиваться, и ключевые направления формируются под влиянием технологий, изменения поведения потребителей и новых подходов к управлению данными. Рассмотрим основные тренды и прогнозы.

Искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML)

AI и ML становятся неотъемлемой частью data-driven-маркетинга, позволяя:

• Автоматизировать таргетинг и персонализировать рекламные сообщения;
• Прогнозировать поведение потребителей;
• Генерировать креативы с помощью AI (например, текста, изображений).

В ближайшем будущем использование ИИ позволит увеличить точность и скорость анализа, создавать более сложные рекомендательные системы, а также добиться полной автоматизации управления рекламными кампаниями.

Персонализация на новом уровне

Ожидания пользователей растут и персонализация становится необходимостью. Ввиду этого в среде маркетологов формируется спрос в динамическом контенте, который меняется в реальном времени, а также персонализированных предложениях, основанных на поведении, предпочтениях и контексте.

Согласно прогнозам в будущем будет обеспечена возможность микросегментации аудитории до уровня отдельных пользователей и персонализация в мультиканальном взаимодействии (омниканальность).

Расширение использования First-party данных

Ужесточение законодательства о конфиденциальности данных (например, GDPR, FZ-152) и отказ от сторонних cookie стимулируют бизнес к сбору собственных данных. Это требует создания и использования индивидуальных CRM и аналитических платформ для сбора first-party данных, а также создание программ лояльности и вовлечения для стимуляции обмена данными.

По этой причине в будущем ожидается рост инвестиций в технологии для управления собственными потоками информации, а также увеличение доверия между брендами и потребителями за счет прозрачности обработки данных.

Программатика и автоматизация маркетинга

Программные платформы (programmatic) позволяют автоматизировать покупку рекламы. Это обеспечивает быстрый доступ к аудиторным сегментам и позволяет оптимизировать рекламные размещения в режиме реального времени.

Ввиду этого растет необходимость максимальной интеграции programmatic с AI для адаптивных рекламных кампаний, что ведет к увеличению инвестиций в разработку и/или внедрение автоматизированных платформ для повышения эффективности закупки.

Аналитика в реальном времени

Использование данных в реальном времени для принятия решений, оптимизация рекламных кампаний «на лету», а также мониторинг и моментальная адаптация под потребности рынка – еще один тренд в data-driven-подходе.

По этой причине возрастают потребности в углублении интеграции real-time-аналитики в маркетинговые инструменты, а также автоматическом принятии решений на основе потоковых данных.

Конвергенция online и offline данных

Еще один тренд в направлении data-driven — максимальная интеграция данных из онлайн-источников (веб-аналитика, соцсети) и оффлайн-каналов (POS-системы, мероприятия), а также необходимость получения сквозной аналитики и полной картины пути клиента.

По этой причине уже сегодня в data-driven-маркетинге применяется создание единого клиентского профиля, учитывающего все точки взаимодействия, а также используются оффлайн-данные для персонализации цифрового опыта.

Этический и устойчивый подход к данным

С увеличением внимания к этичности использования данных, требуется согласие на их обработку, а также соблюдение прозрачности методов сбора и анализа информации.
Поэтому в ближайшем будущем будет наблюдаться рост репутации брендов, активно применяющих этичные практики и внедряющих технологии защиты данных (например, блокчейн).

Использование голосовых данных и IoT

Расширение числа подключенных устройств и рост популярности голосовых ассистентов позволяет анализировать голосовые запросы для таргетинга.

В этом случае важно применять голосовую аналитику, как источник данных и новый стандарт сегментации, интегрируя их с IoT в маркетинговые стратегии.

Расширение возможностей визуальных данных

Визуальный поиск и анализ изображений становятся популярными, а потому многие маркетологи уже сегодня используют компьютерное зрение для анализа пользовательских фото и видео. Этот маркетинговый ход позволяет прогнозировать клиентские предпочтения на основе изображений.

Отличным решением в этом случае будет интеграция визуального поиска в e-commerce платформы наряду с автоматической генерацией рекомендаций на основе визуальных данных.

Мультиканальная автоматизация (Omnichannel)

Необходимость бесшовного взаимодействия с аудиторией во всех каналах требует согласованности сообщений в соцсетях, email, мессенджерах, на сайте.

Полная синхронизация всех каналов для единого пользовательского опыта обеспечит рост эффективности маркетинговых стратегий за счет омниканального подхода.

Заключение

Data-driven — современная и эффективная практика, позволяющая повысить эффективность маркетинговых действий. Она помогает принимать объективные решения, персонализировать клиентский опыт и прогнозировать эффективность тех или иных практик, продуктов и т.д.

Не стоит игнорировать инновации. Они помогут оптимизировать маркетинг и повысить бизнес-результаты без радикального увеличения бюджетов. Главное — правильно организовать процессы сбора и анализа данных.