Drugi jezik na kojem je dostupan ovaj članak: English
Najvažnija karakteristika koju uspješne marketinške strategije današnjice i sutrašnjice moraju imati je to da moraju postati fokusirane na potrošača. Mnogi oglašivači misle da znaju svog potrošača, ali u suštini oni samo nagađaju, oslanjajući se na tradicionalne metode analitike dok im stvarni profil krajnjeg korisnika izmiče. Prošli su dani kada je komunikacija ciljala široku demografiju. Opcije za obradu podataka dostupne već danas omogućavaju shvatanje vaših potrošača, predviđanje njihovih potreba, i izravnu komunikaciju s njima – pojedinačno, i osobno. Marketing više nije igra pogađanja, već korisničko iskustvo temeljeno na podacima, a veliku ulogu u stvaranju uvida potrebnih za izgradnju iskustva koje je fokusirano na potrošača igra prediktivna analitika.
Prema nedavnim istraživanjima, velika većina CEO-a smatraju da isporučuju superiorno korisničko iskustvo (80%), ali samo 8% njihovih klijenata se slažu s tim! Karakterističan potrošač danas u velikoj mjeri gaji nepovjerenje prema oglasima koje serviraju kompanije, i radije se oslanja na preporuke prijatelja pri odlukama o kupovini. Na tržištu s takvim potrošačima, imate samo 2 sekunde da se povežete sa potrošačem, a sve što je potrebno za uspjeh u tome je samo jedan osobni dodir koji će imati veliki utjecaj na percepciju vašeg brenda kod potrošača. Tu na scenu stupa prediktivna analitika. Prikupljanjem relevantnih informacija korisnika, i korištenjem prediktivne analitike kako bi odredili pravu ponudu za pravog kupca u pravo vrijeme, možete pružiti osobni dodir koji će imati odjeka kod potrošača i privući ih vama.
Kako stvar funkcioniše? Najlakše je objasniti pomoći infografike:
Na ovaj način vi zapravo koristite podatke u realnom vremenu o navikama i potrebama vašeg potrošača kako bi poboljšali njegovo/njeno iskustvo i dodali vrijednost u period nakon kupovine, čime stvarate uslove za sticanje lojalnog kupca. Međutim, sa tradicionalnim analitičkim alatima koji analiziraju prošlost za bolje razumijevanje upravo toga, prošlosti, ne možete svojim korisnicima pružiti gore opisane akcije. Statističari su se nekada morali oslanjati na statistički reprezentativan uzorak stanovništva kako bi testirali svoje hipoteze i onda donosili zaključke o cijeloj populaciji, ali takav pristup daje samo procjenu onoga što je bilo relevantno prije tog trenutka. A šta je sa budućnosti? Pa, zahvaljujući značajnom napretku u pohrani podataka i mogućnostima njihove obrade, stručnjaci za uvid kupca (customer insight – CI) sada imaju mogućnost da analiziraju cjelokupno stanovništvo odjednom, ali da pruže rezultate na nivou pojedinačnog potrošača. Na ovaj način, marketing može postati interakcija u realnom vremenu koja je personalizovana za pojedinačne klijente, fokusirajući se na ono što marketing zaista jeste danas – putovanje, a ne odredište.
Prikupljanje ovakvih podataka također omogućava predviđanje budućnosti, kroz pronalaženje obrazaca u podacima o prošlosti, kako bi se predvidjela budućnost. Korištenje tehnologija koje ovo omogućavaju daje vam opciju da jasno prepoznate ponude koje bi mogle biti zanimljive za određenog kupca, i to je upravo ono što rade mnoge kompanije, kao npr. telekomi, koji prate ponašanje korisnika kako bi prilagodili ponude za pojedinačne klijente. Napredna analitika kupaca također koristi nove vrste i izvore podataka, kao što su polustrukturirani podaci iz transakcijskih sistema, digitalnih prostora, IoT povezanih uređaja, društvenih medija i tako dalje. Uključivanje ove vrste podataka i izvora u analitici je od ključnog značaja za sticanje cjelokupnog uvida potrošača od 360 stepeni.
Svaki kvalitetan rad zahtijeva odgovarajući alat, a ovaj tip korisničkog iskustva zahtijeva napredne analitičke alate, kao što je IBM-ovo Predictive Customer Intelligence rješenje koje je dizajnirano tako da vam pomogne da kreirate ova personalizovana, relevantna iskustva, omogućavajući optimizirane i relevantne akcije u pravo vrijeme, na pravom mjestu. Način na koji to radi je kroz tzv. data mining i modeling, kojim vam pomaže da predvidite šta je to što će pojedini kupac vjerojatno želiti ili uraditi sljedeće, a zatim da pretvorite te prediktivne rezultate u najprikladnije poslovne poteze. Bolje objašnjenje o procesu izgradnje lojalnosti prema brendu i animiranja kupaca kroz prediktivnu analitiku možete naći u videu ispod:
Ključni element u ovome je procjena u realnom vremenu koja stvara i obnavlja predviđanja na zahtjev, tako da možete odmah reagirati na nove informacije. Time činite „putovanje kupca“ (customer journey) ugodnijim, i povećavate stope konverzije. Osim toga, prediktivna analitika može se koristiti za optimizaciju na više kampanja, praćenjem većeg broja kampanja i kanala, iz čega se opet mogu identificirati najprofitabilnije odluke za svakog pojedinog kupca.
Marketing temeljen na podacima zapravo nije stvar budućnosti. To je stvar naše sadašnjosti, a usljed razvoja tehnologije podataka i pojednostavljenja procesa za dobivanje dubinskog uvida o potrošačima, kompanije više nemaju taj luksuz da tvrde kako nisu tehnološki potkovane.
Ako želite saznati više o tome kako da učinite vaš marketing „pametnijim“ kroz podatke, čitajte dalje.