¿Qué es el marketing basado en datos? - Plerdí
El marketing basado en datos es un enfoque de marketing que se basa en grandes datos. Las empresas recopilan información sobre sus clientes, competidores, mercado y otros factores clave para ajustar sus estrategias. Para ello, integran un potente software de análisis y marketing que transforma los datos sin procesar en estadísticas informativas. La gestión manual de big data es casi imposible.
El marketing basado en datos tiene varias ventajas significativas sobre los enfoques estándar. En primer lugar, hace que el resultado de la campaña de marketing sea más predecible. Dado que las empresas poseen grandes volúmenes de datos, pueden aplicar análisis predictivos para impulsar sus esfuerzos de marketing y ventas. Además, el marketing basado en datos ayuda a brindar una mejor experiencia al cliente. Cuando conoce las preferencias de su público objetivo, puede personalizar el contenido y entregar mensajes relevantes en el momento adecuado. Estos son solo algunos de los beneficios del marketing basado en datos. Este método también nos permite optimizar los costos de marketing, tomar decisiones comerciales estratégicas, etc.
Aprenda cómo implementar el marketing basado en datos en su empresa y descubra algunos casos de estudio a continuación.
5 estrategias de marketing basadas en datos
Estas son las estrategias más comunes que puede utilizar para aprovechar el marketing basado en datos en su empresa.
1. Proporcionar una experiencia de cliente personalizada
Los consumidores ya no responden a las campañas de rociar y rezar basadas en mensajes estándar. Para llamar su atención, tienes que ofrecer algo especial. El marketing basado en datos lo hace posible. Tiene información valiosa sobre su público objetivo en su conjunto, incluidos datos demográficos y personales recopilados durante interacciones anteriores (p. ej., historial de compras, favoritos y tendencias de comportamiento). Estos hallazgos le permiten crear embudos de marketing personalizados para diferentes grupos objetivo y hacer que las interacciones sean más personalizadas.
2. Haz que tus decisiones de marketing sean estratégicas
El análisis de big data le brinda una vista panorámica de su audiencia y cómo convertirlos. Gracias a esto, puede adoptar un enfoque estratégico para sus campañas de marketing. En lugar de adivinar, verá cómo esta o aquella campaña afectará las ventas y las relaciones con sus clientes. Puede estimar el costo de sus esfuerzos de marketing y saber si darán sus frutos por adelantado.
Cada movimiento de marketing que haga debe tener un propósito claro. De lo contrario, gastará una fortuna en marketing y seguirá sin lograr nada.
3. Use los presupuestos de marketing de manera más inteligente
El marketing basado en datos permite a las empresas asignar su presupuesto de marketing de manera más rentable por varias razones. En primer lugar, pueden responder rápidamente a las tendencias cambiantes del mercado. Por ejemplo, cuando una empresa ve que su nueva campaña de correo electrónico no está funcionando con los datos más recientes, puede cambiarla de inmediato para evitar pérdidas. En segundo lugar, puede realizar un seguimiento automático de las métricas de marketing críticas para mantenerse siempre al tanto mediante la recopilación de datos. Supervisa CAC y CLV para descubrir cuándo la adquisición y retención de clientes se están volviendo demasiado costosas y requieren optimización. También permite la reducción de costos innecesarios.
4. Realice un seguimiento y aumente el ROI de marketing con big data
Las estadísticas confiables brindan información sobre la cantidad de ganancias que generan sus esfuerzos de marketing. De esta manera puedes saber si estás trabajando en la dirección correcta y vale la pena invertir en las campañas lanzadas. Además de medir el ROI, el big data también lo ayuda a aumentar la rentabilidad del marketing de las siguientes maneras:
- A medida que se actualizan y procesan grandes volúmenes de datos en tiempo real, los comerciantes pueden comparar el rendimiento pasado y actual para desarrollar modelos más efectivos.
- La gestión inteligente de datos elimina los silos departamentales. Cuando todos los equipos tienen acceso a la misma información, su trabajo se vuelve más sincronizado y eficiente.
- Las recopilaciones de datos anteriores permiten a los comerciantes evaluar los riesgos futuros y evitarlos para obtener un ROI más alto.
5. Implemente la incorporación de datos para fusionar datos en línea y fuera de línea
Las herramientas modernas de gestión de datos pueden transferir datos fuera de línea (por ejemplo, direcciones postales, números de teléfono, compras en tiendas) a plataformas digitales. Reúne toda la información del cliente y ayuda a los especialistas en marketing a comprender mejor con quién están trabajando. También pueden implementar más fácilmente campañas omnicanal con comunicaciones fuera de línea.
7 estudios de casos de marketing basado en datos
Hay muchas formas de implementar el marketing basado en datos en su empresa. Aquí hemos recopilado algunos casos compartidos por Apsis y Fivetran.
Comerciante de zapatos
Un gran minorista sueco de calzado quería mejorar la experiencia de compra de sus compradores a través de la personalización. Luego deciden utilizar enfoques basados en datos.
La empresa consolidó los silos de datos en una única interfaz de punto de acceso para segmentar a los clientes en función de su comportamiento en línea. Si alguien busca o agrega productos para niños al carrito muchas veces, se lo considera un padre. Tales detalles se convierten en información valiosa en los perfiles de los clientes.
El comerciante también usa cookies para crear un perfil separado para cada nuevo cliente y rastrear su actividad de manera más efectiva. Para los clientes que regresan, sincronizaron los datos de comportamiento con el sistema CMS.
La segmentación y el perfil de los clientes permitieron al minorista de calzado dirigirse a cada cliente potencial con ofertas relevantes, recomendaciones de productos y contenido del sitio web.
La librería en línea
La primera y más famosa librería en línea de Dinamarca utiliza enfoques de marketing muy innovadores, incluidas campañas basadas en datos. Eligieron recopilar y procesar grandes volúmenes de información para aprender más sobre las preferencias de sus clientes y, por lo tanto, adaptarse mejor a ellos.
En este caso, una estrategia de marketing basada en datos se dirige a los correos electrónicos en función de la actividad del sitio web de los clientes. La empresa realiza un seguimiento del comportamiento individual en su tienda y envía correos electrónicos activados cuando los clientes potenciales muestran interés. Como resultado, las tasas de apertura aumentaron un 290 %, el CTR aumentó un 12 % y la conversión fue un 80 % más alta.
El grupo de supermercados
Aquí hay otro gran jugador en el mercado danés que aprovecha el marketing basado en datos. Su objetivo era aprender más sobre el recorrido del cliente para adaptar los materiales de marketing.
Cuando la cadena de supermercados analiza los datos de los clientes, ven la relación entre la demografía y el comportamiento de compra. Por ejemplo, es más probable que las personas de un lugar compren muebles de jardín que los consumidores que viven en otro lugar. Nuevos descubrimientos como estos han permitido a la empresa ajustar los correos electrónicos según la demografía. Gracias a esto, su tasa de conversión se triplicó.
La personalización de la página del sitio web de la fuente fue otro paso en la estrategia basada en datos que generó un aumento de 170 000 € en los ingresos y un aumento del 324 % en la conversión.
El servicio de publicación de blogs
Estos tipos no pudieron optimizar el contenido del blog publicado para que coincidiera con el comportamiento en tiempo real de los lectores anónimos.
Luego, automáticamente deciden recopilar información sobre la actividad de sus lectores. El servicio de publicación de blogs comenzó a rastrear las visitas a la plataforma y a obtener información sobre el comportamiento de los clientes para atraer a más personas a través de la integración de la API. Y cuantos más visitantes tenían, mayores eran los ingresos publicitarios.
El gimnasio
Como negocio físico, el gimnasio necesitaba reconciliar los datos de los clientes en línea y fuera de línea para obtener perfiles verdaderamente confiables. Enriquecieron la información existente de los clientes con datos de navegación para comprender a sus usuarios y aumentar el compromiso.
La compañía también planea usar tecnología de balizas y datos de transacciones de miembros para obtener detalles más valiosos. Al combinar múltiples fuentes de datos, quieren realizar una segmentación de clientes y ofrecer eventos basados en el interés y la ubicación de una persona específica.
La empresa de alquiler de coches
MyCamper siempre ha evaluado los datos, pero solía extraerlos manualmente de hojas de cálculo de Excel, lo que requería mucho tiempo y esfuerzo. Luego se embarcaron en un viaje de transformación para automatizar todo y potenciar el marketing con datos de calidad.
En este punto, MyCamper comenzó a transferir datos de la base de datos transaccional directamente a una herramienta de BI que los visualizaba como KPI. Aún así, no fue suficiente. Es por eso que MyCamper continuó innovando y conectando diferentes fuentes de datos en un repositorio de datos centralizado. Esto les ahorra más de 10 horas por semana.
La plataforma de préstamos hipotecarios
El corredor hipotecario utiliza el servicio de integración de datos Fivetran SaaS para permitir que sus equipos tomen decisiones basadas en datos. Esta plataforma extrae automáticamente datos de soluciones populares de terceros como Facebook Ads, Google Analytics, Bing Ads, Google Adwords y más. Después de su integración, la empresa tenía todos los datos críticos en un solo lugar y podía reaccionar más rápidamente a los cambios en el mercado y los competidores.
Conclusión
No alcanzarás el éxito sin conocer tus potenciales y los existentes Clientes potenciales. Los conocimientos de los competidores y del nicho de mercado también son vitales. Por lo tanto, debe implementar una estrategia integral de administración de datos ahora mismo si aún no lo ha hecho.
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