Data-Driven მარკეტინგის გამოწვევები და მათი გადაჭრის გზები

blog-detail-img

დღეს მარკეტინგის სპეციალისტები ინფორმაციას ეძებენ ყველაზე სანდო წყაროდან: მომხმარებელთა მონაცემებიდან, თუმცა, ამ პროცესს შეიძლება გარკვეული გამოწვევები ახლდეს თან. ამ ბლოგში სწორედ ამ გამოწვევების შესახებ მოგიყვები და შემოგთავაზებ მათი გადალახვის გზებს

 

1. მონაცემთა შეგროვება

მომხმარებელთა მონაცემების შეგროვება შეიძლება რთული აღმოჩნდეს და ბევრ მარკეტერს უჩნდება კითხვა თუ სად უნდა ვიპოვოთ ეს მონაცემები. მონაცემთა ინტეგრაციის ყველაზე დახვეწილ ინსტრუმენტებსაც კი აქვთ მონაცემთა შეგროვების წყაროების შეზღუდული რაოდენობა, რის შედეგადაც სამუშაო გუნდს უწევს მონაცემთა ხელით შეყვანა. ამ შიშის გამო, მარკეტოლოგები ბევრს ფიქრობენ სანამ data-driven მარკეტინგს დაიწყებენ.

როგორ გადავლახოთ ეს გამოწვევა:

ანალიტიკის ინსტრუმენტებს, სარეკლამო ხელსაწყოებს, სოციალური მედიის პროგრამულ უზრუნველყოფას და CRM-ს შეუძლია მოგაწოდოს ინფორმაცია მომხმარებელთა ურთიერთქმედების შესახებ. იმისათვის, რომ თავიდან აიცილო ზედმეტი ინფორმაცია, სწორედ ამ ინსტრუმენტების გამოყენება დაგეხმარება რეალური მონაცემების მისაღებად. Semrush-ის Traffic Analytics ინსტრუმენტი კი კარგი ადგილია დასაწყებად.

2. მონაცემთა მართვა

მონაცემების საფუძველზე მარკეტინგის სარგებლის შესანარჩუნებლად, საჭიროა უზრუნველყო შენი მონაცემების მაქსიმალურად განახლება. უნდა დარწმუნდე, რომ იყენებ რეალურ დროში არსებულ მონაცემებს. თუმცა, ხშირად მონაცემების ხელით ამოღება დამღლელია და შეიძლება რთული გახდეს კომპანიებისთვის ამის შენარჩუნება.

როგორ გავუმკლავდეთ ამ პრობლემას:

მარკეტინგული დაფის შექმნა შესანიშნავი გზაა მონაცემების განახლებისთვის. მარკეტინგის დაფები გამოიყენება ძირითადი მეტრიკისა და შესრულების ინდიკატორების (KPI) ვიზუალიზაციისთვის, რეალურ დროში. მრავალი წყაროდან მიღებული მონაცემების გაერთიანება საშუალებას გაძლევს წარმოადგინო ისინი ვიზუალურად მიმზიდველად, დამაჯერებლად და ადვილად გასაგებად.

მარკეტინგული ანალიტიკისა და ვიზუალიზაციის პლატფორმებით, როგორიცაა Semrush, მონაცემთა ყველა წყაროს წვდომა შესაძლებელია ერთ ადგილას.

Data-Driven Marketing-ის კურსი

14 ლექცია | 42 საათი | 7 კვირა
გაიგე მეტი

3. ყველაფრის გაერთიანება

მარკეტინგში მონაცემების ეფექტურად გამოყენება მოითხოვს მონაცემთა შეგროვების, ანალიზისა და სინქრონიზაციის უნარს. მთავარი მიზანია ყველა სისტემისა და პლატფორმის ინტეგრირება. ხოლო იმის გაგება, თუ რას ნიშნავს ეს მონაცემები და შემდეგ იმის გარკვევა, თუ როგორ გამოვიყენოთ ისინი მარკეტინგულ სტრატეგიაში, შეიძლება ძალიან რთული იყოს.

როგორ შეიძლება ამის გადალახვა?

ამ გამოწვევის დასაძლევად, საჭიროა შეიმუშაო მეთოდი, რომელიც მუშაობს ნებისმიერი ტიპის მონაცემებისთვის. ამისათვის კი საკმაოდ ეფექტურია მეცნიერული მეთოდი.

პირველ რიგში, ჰკითხე საკუთარ თავს, რა კითხვაზე გსურს პასუხის გაცემა ან რა პრობლემის გადაჭრა გსურს. მაგალითისთვის გამოვიყენოთ სამიზნე აუდიტორიის პოვნა.

შემდეგ, გააკეთე პროგნოზები. ეცადე გამოიცნო გარკვეული დეტალები შენი სამიზნე აუდიტორიის შესახებ მონაცემების შეგროვების გარეშე. მაგალითად: როგორია მათი ტიპიური დღე?
რა პრობლემები შეიძლება ჰქონდეთ მათ?

ამის შემდეგ, საჭიროა შეაგროვო რეალური მონაცემები. აქ მოქმედებს შენი ანალიტიკური ინსტრუმენტები, სარეკლამო ინსტრუმენტები, სოციალური მედიის პროგრამული უზრუნველყოფა და CRM.

მონაცემების შეგროვების შემდეგ, დაგჭირდება მისი ანალიზი. Რას ნიშნავს? არის ის, რასაც ელოდი? რა ნიმუშებს ხედავ? რამე გამოირჩეოდა?

ბოლო ნაბიჯი არის დასკვნის გაკეთება. ჰკითხე საკუთარ თავს, შეესაბამება თუ არა შენს მიერ შეგროვებული მონაცემები შენს პროგნოზს. ახლა, როდესაც ყველა ეს მონაცემი გაქვს, რას ნიშნავს ის შენი ბრენდისთვის ან აუდიტორიისთვის?

საბოლოოდ, ზუსტად გეცოდინება ვინ არის შენი სამიზნე აუდიტორია, რაც საშუალებას მოგცემს შექმნა კონტენტი სპეციალურად მათთვის და მოაგვარო მათი პრობლემები. გექნება ყველა ინფორმაცია, რაც გჭირდება მათთან კავშირის გასავითარებლად და მათთვის უნიკალური ბრენდის გამოცდილების შესაქმნელად.

რატომ უნდა იყოს Data-Driven მარკეტინგი შენი მარკეტინგული სტრატეგიის ნაწილი

Data-driven მარკეტინგი უნდა იყოს შენი მარკეტინგული სტრატეგიის ნაწილი, რადგან:

  • ის საშუალებას გაძლევს მიიღო ინფორმირებული გადაწყვეტილებები რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებზე დაყრდნობით;
  • ის უზრუნველყოფს შექმნას უაღრესად მიზნობრივი ჩართულობა და უკეთესი კონვერტაციის მაჩვენებლები;
  • მარკეტოლოგებს საშუალებას აძლევს, მიმართონ სწორ აუდიტორიას, მიიპყრონ მათი ყურადღება და მიაწოდონ ის, რაც სურთ – საჭირო დროს;

შეჯამებისთვის, data-driven მარკეტინგი ეხმარება ბიზნესს გააცნობიეროს რას ყიდულობენ მომხმარებლები, როდის ყიდულობენ, სად ყიდულობენ, რატომ ყიდულობენ და ყველა ის ნაბიჯი, რომელიც მათ გადადგეს ბრენდთან პირველი ურთიერთობიდან დაწყებული – საბოლოო შეძენამდე.

გაიგე მეტი Data-Driven Marketing-ის კურსის შესახებ
გაუზიარე მეგობრებს
რელევანტური ბლოგები

რელევანტური ბლოგები

შესაძლოა გაინტერესებდეს

საშუალო
1350₾
[Tech] რეკრუტირება
ტექ. ტალანტებზე მოთხოვნა ასეთი მაღალი არასდროს ყოფილა, რაც თავისმხრივ ართულებს კომპანიების მიერ საუკეთესო ადამიანური რესურსების მოძიებას და მოზიდვას.  ამგვარ კონკურენტულ გარემოში, რეკრუტერებს სჭირდებათ არამარტო ტექ. ინდუსტრიის სიღრმისეული აღქმა, არამედ პრაქტიკული ექსპერტიზა, თუ როგორ იპოვონ, დააონბორდინგონ (Onboarding) და შეინარჩუნონ A+ ტექ პროფესიონალები. კურსი დატვირთულია პრაქტიკული სამუშაოებით და შედგენილია მიმდინარე ტრენდების, პლატფორმების, კვალიფიკაციების დეტალურად აღსაქმელად - ეს არის ტექნოლოგიურ სივრცეში ადამიანური რესურსების რეკრუტინგის მინი MBA. შესაბამისად, კურსის განმავლობაში სტუდენტები შეისწავლიან [Tech] რეკრუტინგის 360 გრადუსიან, სრულ პროცესს.
14 ლექცია
42 საათი
საშუალო
1000₾
AI გრაფიკულ დიზაინში
დიზაინის ტრადიციული მეთოდები შრომატევადია და დიდ დროის რესურსს მოითხოვს, რაც, ხშირ შემთხვევაში, ზღუდავს შემოქმედობითობას და მოსაწყენს ხდის დიზაინერის ყოველდღიურობას. თუმცა, გენერაციული AI არის ის რევოლუციური გადაწყვეტა, რაც საშუალებას მისცემს დიზაინერებს გადალახონ ამგვარი დაბრკოლებები და მეტიც  იყონ მეტად ეფექტურები ყოველდღიურ საქმიანობაში. კურსი დატვირთულია პრაქტიკული დავალებებით და ფინალური პროექტით, რაც  მოგცემს საშუალებას  დააგროვო პორტფოლიო და შეიძინო ცოდნა, რომელსაც  პრაქტიკაში გამოიყენებ
8 ლექცია
24 საათი
დამწყები
950₾
AI პრაქტიკაში
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება. ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ  ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18 საათი

ჯერ კიდევ არ იცი რომელი პროფესია შეგეფერება?

შეავსე ქვიზი და მიიღე პერსონალიზებული რეკომენდაციები კარიერულ გზასთან დაკავშირებით

დაწყება