ما هي تحليل البيانات في التسويق
The expression data analytics in marketing relates to all of the techniques and procedures that marketing organizations and individuals use to analyze data pertaining to an industry or audience. By evaluating data in this manner, businesses may create stronger marketing plans and boost the likelihood of campaign success. In certain cases, businesses employ marketing analysis of information to assess how successful their current marketing methods have been in the past. For example, they may use it to assess their progress in creating brand recognition within the target population.
أنواع التحليلات التسويقية:
Marketing analytics, generally defined, is any type of analysis of data that intends to support a company's marketing initiatives. It may encompass internet analytics, marketing analytics, networking statistical analysis, and much more.
However, we may divide the category further into three main forms of marketing analytics:
- التحليلات الوصفية
- التحليلات التنبؤية
- التحليلات الإرشادية
ما يميز هذه الأنواع الثلاثة من الإحصائيات هو ما يمكن أن تساعدك على القيام به. في المخطط العام للتسويق، يتطلب كل منهم جمع وتقييم البيانات لتحسين جهود التسويق. لكن كل واحد من الثلاثة يفعل شيئًا مختلفًا تمامًا.
التحليلات الوصفية
يستخدم التحليل الإحصائي الوصفي البيانات ليعلمك عن الماضي. يمكن أن تساعدك هذه المعرفة على فهم الأداء التسويقي السابق وتوفير سياق لفهم أفضل لما يحدث الآن. على سبيل المثال، لتحديد كيفية عمل مقالة مدونة جديدة، قد ينظر محلل التسويق إلى مشاهدات الصفحة إلى جانب معلومات تحليلات الويب الإضافية طوال الثلاثين يومًا الأولى من نشرها ويقارن البيانات التي يلاحظها بأداء أول 30 يومًا من منشورات المدونة المماثلة التي كتبتها في الماضي، يمكنك بعد ذلك فحص المصادر المستخدمة لهذه المنشورات لتحديد الاختلافات التي قد تفسر التباينات في الأداء. ربما تكون مقالتك الأخيرة، على سبيل المثال، قد انتشرت بسرعة على شبكات التواصل الاجتماعي أو تم تعزيزها من خلال المشاهدات عبر حملة مدفوعة.
تسمح لك التحليلات الوصفية بالإجابة على الأسئلة الحاسمة: ماذا حدث ولماذا؟ (التحليلات التشخيصية تفعل ذلك أيضًا. وهي فئة فرعية من التحليلات الوصفية التي تركز على الاستفادة من البيانات السابقة لاكتشاف المشكلات، وشرح التباينات، وما إلى ذلك. وعلى الرغم من أن الهدف الأساسي للتحليلات الوصفية ليس التنبؤ بالأحداث المستقبلية، إلا أنها قد تكون مفيدة مع ذلك التنبؤ، خاصة في القطاعات ذات الأنماط الدورية المنتظمة. في هذه الحالة، يمكن للتحليلات الوصفية أن تعلمك أن شركتك شهدت انخفاضًا في المبيعات في الربع الرابع لمدة أربعة من السنوات الخمس الماضية، مما يقودك إلى استنتاج أن التوقف المماثل في الربع الرابع التالي هو احتمال قوي، في حين أن التحليلات الوصفية قد يكون لها بعض القيمة التنبؤية
التحليلات التنبؤية
تحليلات التنبؤ هي نوع من الانضباط العلمي الذي يقوم بتحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالنتائج المستقبلية. ويحتاج هذا عادةً إلى كميات هائلة من المعلومات بالإضافة إلى نظام تعلم آلي يمكنه الاستفادة من تلك البيانات لإنشاء تنبؤات دقيقة بشكل متزايد بمرور الوقت. على سبيل المثال، قد تحدد خوارزمية تستخدم التعلم الآلي "مجموعات" في مجموعة التسويق الخاصة بك وتتوقع الفئات الأكثر ربحية لاستهدافها وفقًا لتركيبتها السكانية وهواياتها ومعايير أخرى
في حين أنه يمكن أيضًا تنفيذ هذا الإجراء يدويًا، إلا أن نظام التعلم الآلي يمكنه التعامل مع كميات أكبر بكثير من بيانات التسويق وتكرارها بسرعة أكبر. وهذا يسمح لها بتحديد شرائح الجمهور الصعبة (لكنها ذات قيمة) والتي ربما يتجاهلها الإنسان. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي ليس عصا سحرية، إلا أن التحليلات التنبؤية أصبحت ذات أهمية متزايدة في مجال التسويق لأنها تمكن الشركات من بناء تجارب تسويقية غنية ومخصصة للغاية حيث يتم تسليم العملاء المواد وفقًا للتوقعات حول ما يريدون.
التحليلات الإرشادية
تقوم التحليلات الإرشادية بتحليل بيانات التسويق التاريخية لتحديد الإجراءات الأكثر فعالية التي يمكنك اتخاذها. يتم استخدامه بشكل متكرر جنبًا إلى جنب مع الأتمتة في التسويق لضمان تنفيذ توصياته على الفور.
على سبيل المثال، لنفترض أن تحليل التحليلات التنبؤية الخاص بك يشير إلى أن موقعك سيشهد تدفقًا للمستخدمين الجدد. كيف يمكنك الاستفادة من هذا بشكل فعال؟ قد تساعدك التحليلات الإرشادية في اختيار العناصر والخصومات والرسائل المثالية للترويج لتحقيق أقصى قدر من الربح. على سبيل المثال، إذا حدد عملك في مجال التعلم الآلي فئات جديدة من المحتمل أن تكون مربحة لاستهدافها، فقد يساعدك التحليل التوجيهي في معرفة كيفية ووقت التعامل معها لتحسين فرص اعتمادها
خصائص تحليل السوق:
هناك فوائد عديدة لاعتماد تحليلات البيانات في التسويق. والأهم من ذلك، أنه يمكّن المؤسسات من اتخاذ قرارات إنتاجية وترويجية أكثر تثقيفًا. فيما يلي بعض الفوائد المهمة لاعتماد تحليل بيانات التسويق: فهو يستخدم إحصائيات كمية لدعم حججك.
يمكّنك تحليل البيانات التسويقية من دعم تأكيداتك أو أفكارك بالحقائق الكمية الواقعية. يعد هذا مفيدًا عندما تريد إقناع العميل أو مدير التوظيف بأن استراتيجية التسويق الخاصة بك ستساعده على تحقيق أهدافه، مثل تحويل المزيد من العملاء المحتملين إلى مستهلكين. للقيام بذلك، يجب أن تتعلم كيفية تحويل الحقائق بكفاءة إلى معلومات يمكن للأفراد ذوي الخبرة المحدودة في أبحاث البيانات التسويقية فهمها بسهولة
تحديد الربحية من تحليل البيانات :
A campaign's profitability may be assessed by studying the market and its target audience. Typically, markets with high signals of recovery are more inclined to assist you in making a service or good successful. They additionally enable you to be more imaginative when designing all of the advertising methods. It enables you to understand more about actual clients.
يستخدم المسوقون عادةً البيانات النوعية لدعم جهودهم، والتي تأتي من مستهلكين حقيقيين. يعد تحليل المعلومات المتعلقة بهم أمرًا ضروريًا إذا كنت تريد اكتشاف المزيد عن عاداتهم ورغباتهم ومطالبهم. بمعنى آخر، تحليل المعلومات يمكّنك من اكتشاف ما يريده العملاء، مما يساعدك على تجنب قضاء الوقت غير الضروري.
تحديد التحليل التنافسي :
يعد تحليل المنافسة جزءًا مهمًا من تحديد إمكانيات السلعة أو الخدمة. قد تساعدك المعلومات المتعلقة بمنافسيك في تحديد الأساليب التي من المرجح أن تنجح في سوق معينة. عندما تقرر وجود مستوى عالٍ من المنافسة على ما تعلن عنه، يمكنك استخدام هذه المعلومات لجعل منتجات عميلك تبدو أكثر تميزًا للمشترين، مثل الوصول إليهم عبر قنوات اتصال متعددة.
كيفية تطبيق تقييم البيانات في التسويق؟
وفقًا لاحتياجات عميلك أو صاحب العمل والقطاع، هناك العديد من التقنيات الفعالة لدمج تحليل البيانات في حملاتك الإعلانية. فيما يلي بعض الأشياء المهمة التي يجب عليك القيام بها لتوظيف تحليل البيانات التسويقية بشكل صحيح.
. النظر في استراتيجيات التسويق السابقة
تتمثل إحدى الخطوات الأولية نحو استخدام التقنيات التحليلية للتسويق بنجاح في تحديد ما إذا كان عملك أو عميلك قد استخدم هذه الإستراتيجية مسبقًا لإنشاء خططه التسويقية. فكر في تحديد تقنيات التسويق الخاصة بهم وما إذا كانت فعالة. يمكن أن تساعدك المخططات وطرق التصور الأخرى للبيانات على فهم أنماط مبيعات محددة وتأثير الإجراءات التسويقية المختلفة بشكل أفضل.
. تحليل اتجاه السوق الحالي
قد يوفر تحديد أداء السوق معلومات قيمة حول جمهور معين ترغب في استهدافه من خلال إستراتيجيتك الإعلانية. والأهم من ذلك أنه يسمح لك بتقييم ما إذا كان لا يزال هناك فرصة لدخول مؤسسات جديدة إلى السوق. عادةً، يمكنك تحقيق ذلك من خلال تحديد النسبة المئوية لحصة السوق التي يمتلكها منافسو منتجك. من خلال البحث في كيفية قيام هؤلاء المنافسين بأعمالهم الآن، قد تحاول اكتشاف أي اتجاهات أو تطورات في السوق يمكن للعملاء المحتملين استخدامها للترويج لعلاماتهم التجارية. على سبيل المثال، إذا كنت مسؤولاً عن إنشاء استراتيجية تسويق لشركة معدات مكتبية، فقد تفكر في بيع سلعها للأفراد الذين يعملون عن بعد
البحث عن اتجاهات السوق:
في بعض الحالات، يمكن أن يساعدك تحليل البيانات على التنبؤ باتجاهات السوق المهمة التي يمكن أن تغير طريقة عمل السوق. نظرًا لأن تحليل بيانات التسويق يعمل كأداة لوضع افتراضات مستنيرة حول المستهلكين، فيمكنك استخدامه لتحديد أهداف تسويقية أكثر فعالية مع ضمان رضا العملاء. لمعرفة كيفية التنبؤ بنجاح بالاتجاهات القصيرة والطويلة الأجل في مجال التسويق، فكر في الاهتمام بالأحداث والابتكارات العالمية المهمة، التي تشكل اهتمامات المستهلك
Use data to drive marketing innovation
تسمح لك مراقبة السلوك الحالي لعملاء العلامة التجارية بفهم كيفية تطور تفضيلاتهم بشكل أفضل. في هذه الحالة، إذا لاحظت أن عددًا أقل من الأفراد يزورون المواد النصية الخاصة بعميلك، فيجب عليك التفكير في تضمين مقاطع فيديو إضافية في استراتيجية التسويق التي تقوم بإنشائها. عادةً ما تساعد الاستجابة السريعة للتغيرات الطفيفة في سلوك المستهلك المؤسسات في الحفاظ على مكانتها في السوق وزيادة الإيرادات من خلال الاتصال بعملاء جدد
توفير اداوات التتبع:
إذا كنت قد بدأت للتو في تحليل البيانات الإعلانية، فقد تجد أنه من الأسهل تتبع المقاييس يدويًا. للقيام بذلك، حاول إنشاء جدول بيانات أساسي تُدخل فيه البيانات الحيوية حول إنجازات الحملة وكيفية استجابة الأشخاص لها. على سبيل المثال، إذا كنت مسؤولاً عن أساليب التسويق الرقمي للعلامة التجارية، ففكر في مراقبة المبيعات والدخل، مما سيسمح لك بمراقبة معدل النقر إلى الظهور (CTR) وتكلفة النقرة (CPC) لصفحتك بدقة. حملة. بمجرد أن تتعرف على كيفية عمل المراقبة اليدوية، حاول الانتقال إلى الحل الرقمي، والذي قد يوفر لك رؤى أكثر دقة حول ما إذا كانت حملتك تعمل أم لا
إنشاء تقرير المعرفة
يعد إنشاء تقارير مثيرة للاهتمام من المعلومات الإعلانية التي تجمعها أمرًا بالغ الأهمية لتحليل بيانات التسويق. فهو لا يسمح لك فقط بتوصيل النتائج والمفاهيم بسهولة إلى عملائك، ولكنه يساعدك أيضًا على فهم كيفية استجابة المستهلكين لمختلف المبادرات التسويقية. يتيح لك دمج المعلومات في الرسوم البيانية بالإضافة إلى ذلك تسليط الضوء على التقدم المحرز في الحملة ومقارنة طرق الاتصال المختلفة التي تستخدمها للترويج للمنتجات أو الخدمات
فوائد تحليل أبحاث السوق
يمثل استخدام كميات هائلة من البيانات في أبحاث التسويق عددًا من المشكلات، أحدها ضمان جودة البيانات ودقتها. تتعلق جودة البيانات بشمولية البيانات واتساقها وصلاحيتها واعتماديتها، في حين تشير دقة البيانات إلى مدى تمثيل البيانات للواقع. يمكن أن تؤدي دقة المعلومات وجودتها غير الصحيحة إلى استنتاجات مضللة أو غير صحيحة، مما يعرض مصداقية وفعالية أبحاث التسويق للخطر. للحفاظ على جودة البيانات ودقتها، يجب على المسوقين الاستفادة من مصادر البيانات الموثوقة وذات الصلة واستخدام تقنيات التنظيف الشامل للمعلومات والتحقق من الصحة والتحقق.
هناك مشكلة أخرى تتعلق باستخدام تحليل البيانات الضخمة في أبحاث الإعلان وهي ضمان حماية بيانات المستهلك وأصحاب المصلحة والأخلاقيات. خصوصية البيانات هي حماية المعلومات الحساسة والخاصة من الوصول أو الاستخدام أو النشر غير المرغوب فيه، في حين أن أخلاقيات البيانات هي الأفكار والقيم التي تحكم الاستخدام الأخلاقي والعادل للبيانات. قد يؤدي انتهاك خصوصية المعلومات وأخلاقياتها إلى الإضرار بثقة المسوقين وسمعتهم مع تعريضهم أيضًا لالتزامات قانونية وتنظيمية محتملة. يجب على المسوقين الالتزام بقوانين وإرشادات حماية البيانات المعمول بها، مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA)، بالإضافة إلى أعلى المعايير وأفضل الممارسات فيما يتعلق بحوكمة المعلومات والموافقة والأمان.
إحدى المزايا الأساسية لاستخدام كميات كبيرة من البيانات لأبحاث التسويق هي القدرة على الحصول على رؤى تعتمد على البيانات واتخاذ الإجراءات. تشير المعرفة والعمل المبني على البيانات إلى القدرة على استخدام البيانات لتحديد التطورات والأنماط والإمكانيات والمخاطر، وكذلك اتخاذ قرارات وإجراءات مدروسة وهادفة. قد تساعد الرؤى أو الإجراءات المستندة إلى البيانات المسوقين على زيادة فعاليتهم الترويجية وفعاليتهم وإنتاجيتهم، بالإضافة إلى تعزيز سعادة عملائهم وولائهم والاحتفاظ بهم. يجب على المسوقين استخدام أساليب وأدوات التحليل الإحصائي المتقدمة وذات الصلة، بما في ذلك التحليلات التنبؤية والوصفية والتنبؤية، إلى جانب التصور وإعداد التقارير، لتطوير ونقل الرؤى والإجراءات المستندة إلى البيانات.
والميزة الثالثة لاعتماد تحليلات البيانات واسعة النطاق في الدراسات الإعلانية هي أنها تسهل التعاون والتعلم. يرتبط التعاون والتعلم بالقدرة على استخدام البيانات للتعاون والتعلم من بعضنا البعض عبر العديد من الفرق والأقسام والوظائف والمنظمات. يتيح التعاون والتعلم للمسوقين الاستفادة من الخبرات والمهارات والموارد المشتركة لمجتمع البيانات، بالإضافة إلى مشاركة الإجراءات الفعالة والمدخلات والدروس المستفادة. يجب على المسوقين تبني التقييم التفاعلي والتعاوني لمنصات وتقنيات البيانات، بما في ذلك الحوسبة في السحابة، ووسائل التواصل الاجتماعي، والمناقشات الافتراضية، لتمكين وزيادة التعاون والتعلم.
ستعمل طرق التسعير المناسبة على تمييز بضائعك عن المنافسين وزيادة المبيعات. ومع ذلك، من أجل تحديد التسعير الصحيح وتقديم أكبر قيمة لعملائك، يجب عليك استخدام تحليلات الأعمال. يمكن أن يساعد استخدام تحليلات الأعمال الشركات على إزالة استراتيجية التسعير "التي تبدو صحيحة". وهذا سيمكنهم من الانتقال إلى هيكل التسعير القائم على القيمة.
تحديد تحليل الجمهور المستهدف
يجب على الشركات أن تدرك أنه ليس كل شخص هو عملائها. هناك عدد محدود من الأشخاص الذين يحتاجون إلى منتجاتهم. من الأكثر فعالية للشركة أن تبيع منتجاتها للمستهلكين المهتمين بدلاً من إدراج الجميع في هذا المزيج. ستسهل الأدوات والاستراتيجيات التحليلية تصنيف المستهلكين المستهدفين. يمكنك تصميم ملف تعريف المستهلك وتطوير رسالة العلامة التجارية التي ترتبط ارتباطًا وثيقًا بهؤلاء الأشخاص. يمكنك بعد ذلك جمع البيانات من قنوات مختلفة وتصنيفها باستخدام أدوات تحليل الأعمال. ونتيجة لذلك، يمكنك تقييم وتجميع دليل تم التحقق منه للعملاء المحتملين. سيؤدي تنفيذ أساليب التسويق في هذه المرحلة إلى تحقيق عائد استثمار أعلى
تحليل تفضيلات المستهلك
عندما يتعلق الأمر بفهم عملائك، يشكل تحليل بيانات الشركة أحد أفضل الخيارات. سيساعدك ذلك على تخصيص منتجاتك وخدماتك وفقًا لاحتياجات المستهلكين وتفضيلاتهم. من هنا، يمكنك معالجة مخاوف عملائك ووضع منتجك كحل لجميع مشاكلهم. يمكنك إنشاء مواد رائعة مفيدة لعملائك مع مشاركة أشياء مفيدة أيضًا. تعمل كل هذه العناصر معًا لإنشاء استراتيجية تسويقية شاملة تؤدي إلى نتائج ناجحة. استنادًا إلى سلوك وعادات الشراء لدى عملائك، يمكنك تصميم أو تغيير التكتيكات لزيادة التحويلات وزيادة التعرض وزيادة الإيرادات.
مقاييس مهمة يجب تنفيذها لفريق المبيعات
Business analytics are equally crucial for the sales and marketing teams. The most important aspect here is the patterns and insights that may be derived utilizing business analytics tools. Some of the findings include developing tailored pricing strategies, understanding customer responses, and increasing public participation. Here's how we can apply business analytics in sales.
توفير استراتيجيات التسعير
ستعمل طرق التسعير المناسبة على تمييز بضائعك عن المنافسين وزيادة المبيعات. ومع ذلك، من أجل تحديد التسعير الصحيح وتقديم أكبر قيمة لعملائك، يجب عليك استخدام تحليلات الأعمال. يمكن أن يساعد استخدام تحليلات الأعمال الشركات على إزالة استراتيجية التسعير "التي تبدو صحيحة". وهذا سيمكنهم من الانتقال إلى هيكل التسعير القائم على القيمة.
تحديد إيجابيات وسلبيات المنتجات
أسلوب آخر لاستخدام التحليلات للأعمال في سياق المبيعات هو تحديد السلع القوية والضعيفة. يتيح ذلك للشركة تحديد العناصر الساخنة وكذلك تلك التي تعاني من انخفاض في المبيعات. يتيح ذلك لموظفي المبيعات تحديد ما إذا كانت البضائع متأخرة بسبب المنافسة أو لا تتناسب مع هوامش السوق الحالية. وبوجود هذه المعلومات في متناول اليد، يمكن للشركات تحديد المدة التي يستغرقها إتمام العقد. قد يشير إلى نجاح بعض جهود المبيعات وما هي الميزات الموجودة في المنتج التي قد تثير انتباه العميل.
