Datawetenskap en terugvoer van kliënte: hoe om data vir bemarkingstrategieë te gebruik?

Data Science en kliënteterugvoer moet saam gebruik word om bemarkingstrategieë te ontwikkel.

Daar word baie gepraat oor terugvoer as ‘n deurslaggewende manier om kliënte se menings in ag te neem in die maatskappy se bedrywighede. Daar moet egter gesê word dat hierdie terugvoer op verskillende maniere verskaf kan word, en nie net met vorms en tevredenheidsopnames nie.

En in hierdie sin kan outomatiseringsinstrumente en datawetenskap aansienlik help. A/B-toetse help byvoorbeeld om te verstaan ​​watter inhoudformate die gewildste by die publiek is.

Die ontwikkeling van data-gebaseerde Telebemarkingsdata strategieë verteenwoordig ook finansiële winste. Maatskappye wat data-gedrewe personalisering gebruik, het 5 tot 8 keer meer ROI op bemarkingsbesteding gegenereer , volgens navorsing van Invesp.

Daarom sal ons in hierdie Blog da Gama -artikel wys hoe dit moontlik is om doelwitte en strategieë vir bemarking en verkope op grond van datawetenskap te stel, maar sonder om te vergeet om die kliënt in die middel van die hele operasie te plaas.

Tussen data en klantterugvoer, hou albei

Dit is nie ongewoon om datawetenskap en menslike waarneming as antagoniste in bemarkings- en verkoopsprosesse te plaas nie. Dit blyk dat hierdie twee faktore in die praktyk toenemend in lyn is en aanvullend is.

Met ander woorde, deur data-analise is dit moontlik om kliëntegedrag en -voorkeure te meet en waar te neem. En meer as dit: dit is 3 stappe om bemarkings- en verkopeprestasie in 2024 te ontleed moontlik om outomatisering en kunsmatige intelligensie-instrumente te gebruik sodat “tradisionele” terugvoer die inligting daarvan effektief laat evalueer en verwerk .

In die digitale era laat kliënte kosbare inligting op alle platforms, van sosiale netwerke , webwerwe, e-posse, streaming, winkels en soekenjins.

Op hierdie manier kan ‘n maatskappy wat data-gedrewe bemarking het, waardevolle opbrengste op kliëntebelange verkry, sonder dat hulle dit direk verskaf.

Hoe om Data Science te gebruik om kliënte in die middel van bemarkingstrategieë te plaas?

Soos ons weet, behels die vestiging van kliëntgesentreerde strategieë en doelwitte die begrip van jou teikengehoor se behoeftes, voorkeure en gedrag .

Maar na alles, hoe kan jy data gebruik om kliënte in die middel van bemarkingstrategieë te plaas?

Eerstens is dit nodig om die handelsmerk se ideale kliënt in diepte te ken. Die bou van ‘n TKP en om dit altyd van nuwe inligting voorsien te hou, is die beginpunt om data vas te lê en dit korrek te lei.

Kyk dus na die onderwerpe hieronder vir 5 maniere om klante in die middel van bemarkingstrategieë te plaas deur datagedrewe bemarking.

1. Ken die ideale klanteprofiel (ICP)

Die data wat deur die Ideale Kliëntprofiel , of TKP, verskaf word, is die kern van enige bemarkings- en verkoopsstrategie. Alhoewel dit reeds ‘n klassieke is, moet TKP ontwikkel volgens veranderinge in kliënte se behoeftes en gedrag.

Om dit te doen, integreer bw lyste historiese data, CRM- data en onlangse terugvoer, wat huidige klantvoorkeure en uitdagings weerspieël .

Deur ‘n konsekwente en bygewerkte TKP kan jy die skepping van veldtogte en die ontwikkeling van produkte of dienste lei wat effektief aan kliënte se eise voldoen.

2. Karteer die kliëntreis

Aangesien jy al die kenmerke van jou ideale kliënt ken, kan jy hul hele reis tot die aankoopbesluit karteer. En die data kan gebruik word om kliëntaktiwiteite in elk van hierdie stadiums te identifiseer.

Byvoorbeeld, aan die begin van die reis, wanneer die kliënt in die ontdekkingsfase is, kan data openbaar watter inhoud die beste hul aandag trek. In die oorwegings- en besluitfases help betrokkenheidmaatstawwe en omskakelingskoerse om te evalueer watter strategieë die kliënt motiveer om in die aankoopproses te vorder.

Daarom stel kartering jou in staat om die kliënt se hoofpynpunte en motiverings in elke stadium te verstaan, deur veldtogte aan te pas om doelgerigte en relevante oplossings in elke stadium van die reis te bied.

3. Stel SMART-doelwitte (spesifiek, meetbaar, bereikbaar, relevant en tydgebonde)

Benewens die begrip van kliëntegedrag in hul interaksies met die handelsmerk, help datagedrewe bemarking om bemarkings- en verkoopsdoelwitte te definieer en aan te pas.

Deur SMART-doelwitte te definieer. Kan duidelike, data-gebaseerde doelwitte vasgestel word, sodat die impak van strategieë gemeet en aangepas kan word.

‘n Voorbeeld van hoe dit toegepas kan word, is ‘n SMART-doelwit van “verhoog kliëntebehoudkoers met 20% teen die einde van die jaar”, wat fokus op persoonlike aksies gebaseer op TKP. Met meer gedetailleerde kennis oor die kliënt en hul voorkeure, word dit meer redelik om hierdie doelwitte te definieer en te bereik.

4. Deurlopende implementering van A/B-toetse

Nog ‘n manier om terugvoer van kliënte te kry deur gebruik te maak van datawetenskap, is met die deurlopende implementering van A/B-toetsing. Al is hulle reeds in inkomende bemarking gekonsolideer , kan A/B-toetse selfs meer relevant word.

Deur datawetenskap te gebruik, is dit moontlik om robuuste voorspellende analise in toetsing aan te neem. Met ander woorde, deur historiese data te analiseer en patrone op te spoor, kan algoritmes voorspel. Watter tipe inhoud of uitleg die meeste geneig sal wees om by toekomstige toetse betrokke te raak.

Hierdie behendigheid laat veldtogte toe om proaktief aangepas te word, gebaseer op waargenome neigings. Wat A/B-toetse omskep in ‘n praktyk van konstante verbetering.

5. Belê in ondersteunings- en verhoudingskanale

Direkte verhoudings met kliënte is steeds relevant vir die bou van gebruikergesentreerde bemarkingstrategieë. Daarom is dit die moeite werd om in ondersteunings- en verhoudingskanale te belê, sodat daar meer direkte en makliker kontak is.

Eerstens is dit noodsaaklik om te identifiseer watter kanale jou kliënte verkies. Sodat jy die beste hulpbronne in hierdie platforms kan belê. Dit verseker dat dienste vinnig verskaf word, en bied akkurate en pasgemaakte antwoorde.

Hierdie werk kan makliker gemaak word deur outomatisering. Soos chatbots. Dit is egter belangrik dat daar ‘n vloeibare oorgang na menslike sorg is wanneer nodig.

Wees datagedrewe met Gama

Om bemarkings- en verkoopsaksies op data en statistiek te baseer. Is nie meer net ‘n onderskeid nie. Datagedrewe bemarking het ‘n noodsaaklikheid geword, met die risiko om relevansie in die mark te verloor.

Dit is egter moontlik om Data Gedrewe Bemarking te gebruik. Om jou sterkpunte te verbeter en jou vermoë om in die mark te werk te verhoog.

Dis waar Gama in aksie kom!

Deur professionele persone wat gespesialiseer is in die gebruik. Van data en met die ondersteuning van die beste gereedskap op die mark. Lewer ons die toepaslike strategieë om inhoud in jou hoofbondgenoot te omskep om meer. Beter en deurlopend te verkoop.