CC BY
23Применение технологии программного сквозного анализа данных в digital-маркетинге
fO
сч о сч
<0
о ш m
X
<
m О X X
Никитин Владислав Сергеевич
руководитель отдела digital-маркетинra, ООО "ЗПК"
Данная статья рассматривает применение технологии программного сквозного анализа данных в digital-маркетинге, так в данной статье ведется обсуждение различных аспектов и методов, которые позволяют использовать данную технологию.
Цель статьи: изучение использования технологии программного сквозного анализа данных в digital-маркетинге, и влияния ее на процесс эффективности маркетинговых кампаний и как следствие - достижение высоких результатов деятельности.
Методология включает: программный сквозной анализ, синтез, методы сравнения, изучения литературных источников. В статье проведем обзор некоторых литературных источников по данной теме. Технология программного сквозного анализа данных в digital-маркетинге раскрывает новые возможности и перспективы компаниям выйти на наиболее глубокое понимание своей клиентской базы, знать их предпочтения и поведение, что в результате способствует более эффективной выработке маркетинговых стратегий и, как следствие - улучшение результатов.
В работе предпринято исследование, направленное на изучение технологий, с использованием сквозного анализа данных digital-марке-тинге, приведены примеры, рассмотрены основные направления, а также шаги и принципы сквозной аналитики. В результате изучены меры, которые необходимо предпринять в результате проведенного исследования.
Таким образом, данная статья позволяет понять, что использование технологий программного сквозного анализа данных в digital-марке-тинге включает определенный потенциал, который может быть направлен на улучшение эффективности маркетинговых кампаний, а также повышения уровня вовлеченности клиентов и, как следствие -достижения наиболее высоких результатов в маркетинге с сохранением конфиденциальной информации.
Ключевые слова: маркетинг, технологии, программный сквозной анализ, стратегия, подход.
Использование технологии программного сквозного анализа данных в digital-маркетинге является актуальной и значимой темой. В digital-маркетинге вся информация играет приоритетную роль, и достоверная и правильная аналитика способна вывести компанию на наиболее высокий уровень продаж, что в свою очередь может оказать влияние на конкурентные преимущества данной компании.
Программный сквозной анализ данных предоставляет возможность собирать, анализировать и интерпретировать данные из различных источников в онлайн формате, что, в свою очередь, дает возможность маркетологам получить наиболее детальное и глубокое понимание потребительского спроса и самих потребителей, в том числе и выявить их предпочтения, поведение и взаимодействия с имеющимся брендом. Благодаря данной стратегии, можно производить оптимизацию рекламных кампаний, персонализировать коммуникацию с клиентами, прогнозировать и адаптировать маркетинговые стратегии. Это позволяет более эффективно использовать ресурсы и достичь высоких результатов.
Сквозная аналитика (end-to-end analytics) представляет собой метод, который позволяет произвести процедуру маркетингового анализа. Программный сквозной анализ данных, другими словами, представляет собой подход, в основе которого лежит применение алгоритмов, а также соответствующих инструментов в целях сбора, проведения анализа, а также интерпретации Bigdata, которые позволяют идентифицировать и принимать соответствующие решения, связанные с маркетинговыми процессами и их активизацией. [1]
Использование программной технологии сквозного анализа данных в цифровом маркетинге имеет ряд существенных преимуществ:
- Программный сквозной анализ данных позволяет собирать и анализировать информацию о клиентах, их предпочтениях, поведении и взаимодействии с брендом. Это позволяет маркетологам получить более глубокое и точное представление о своей целевой аудитории, что помогает в создании более релевантных и персонализированных маркетинговых стратегий.
- Комплексный анализ данных позволяет маркетологам оптимизировать свои рекламные кампании на основе реальных результатов. Они могут отслеживать и анализировать эффективность своих рекламных каналов, определять наиболее успешные и наименее успешные источники трафика, а также оптимизировать бюджет и распределение рекламных ресурсов.
- Сквозной анализ данных позволяет компаниям лучше понимать потребности и предпочтения своих клиентов. Благодаря этому они могут создавать более персонализированные и релевантные сообщения, предлагать продукты и услуги, соответствующие интересам клиентов, а также улучшать общий опыт взаимодействия с брендом.
- Комплексный анализ данных предоставляет маркетологам объективную информацию для принятия обоснованных решений. Они могут анализировать данные о продажах, поведении клиентов и эффективности маркетинговых кампаний, чтобы понять, какие стратегии работают лучше всего и где есть потенциал для улучшения.
Данный подход включает следующие направление: сегментация аудитории - процесс разделения целевой аудитории на группы или сегменты по определенным характеристикам, таким как демографические данные, интересы или поведение. С помощью программного сквозного анализа данных можно провести более точную и глубокую сегментацию, что позволяет более точно настраивать маркетинговые сообщения и акции под нужды каждой группы; анализ поведения пользователей, который производится посредством сбора и анализа данных о поведении пользователей на веб-сайтах, в социальных сетях и других цифровых каналах, можно получить ценные ин-сайты о том, как пользователи взаимодействуют с брендом и его контентом, что позволяет оптимизировать маркетинговые стратегии и предлагать более персонализированный контент и рекламу; оптимизация рекламных кампаний. Используя данные программного сквозного анализа, маркетологи могут оптимизировать размещение и настройку рекламных объявлений, чтобы достичь максимальной эффективности и улучшить показатели рекламных кампаний, такие как конверсии или клика-бельность. [1]
Рис. 1 Сквозная аналитика в маркетинге
Технология программного сквозного анализа данных помогает в принятии управленческих решений. Благодаря доступу к цифровым данным и их анализу, руководители могут принимать более информированные решения о стратегии маркетинга, аллокации ресурсов и оптимизации бизнес-процессов. [1]
Для наиболее детального рассмотрения процессов сквозной аналитики в менеджменте предприняты множество исследований:
В статье «Что такое сквозная аналитика и как ее внедрить?» автор дает понятие «сквозной аналитики», он полагает что это - методология анализа данных, которая объединяет и интегрирует информацию из различных источников и этапов бизнес-процесса для получения комплексного представления о деятельности организации. Она позволяет проследить "сквозь" всю цепочку процессов и событий, начиная от первичных данных и заканчивая конечными результатами и достижением целей. [2] Указывает в каких именно отчетах сквозная аналитика сводит данные, определяет, в целом для чего требуется сквозная аналитика, кому она необходима, и не требуется, кто именно занимается сквозной аналитикой, виды и показатели сквозной аналитики. [2]
В статье Олега Вершинина «Сквозная аналитика: от внедрения до реальных кейсов» также дается определение сквозной аналитике, определены основные задачи сквозной аналитики: определено, каким образом происходит формирование подробного аналитического отчета, рассматривается ситуация на этапе присутствия «воронки продаж»; происходит демонстрация работы менеджеров; указывает на «пустые» базовые слова; указывает на наиболее рентабельные и приносящие прибыль категории клиентов, дает возможность определить индивидуализированные управленческие задачи. [1]
Ксения Самоткан, интернет-маркетолог в digital-агентстве «Точно», в своей статье подробно представила «Кейс: как работать со сквозной аналитикой?» и на реальных примерах рассказала блогу Нетологии о преимуществах использования сквозной аналитики.[3]
Ксения полагает, что сквозная аналитика в digital-марке-тинге обладает рядом преимуществ, которые обеспечивают: наглядность, уверенность и прозрачность в анализе данных: в плане наглядности сквозная аналитика позволяет получить полное и комплексное представление о процессах и событиях в digital-маркетинге, которая объединяет данные из различных источников, позволяя визуализировать связи и взаимосвязи между различными параметрами и метриками, что делает аналитическую информацию более понятной и доступной для интерпретации и принятия решений; уверенность - сквозная аналитика предоставляет более точную и надежную информацию, поскольку она учитывает все этапы и факторы, влияющие на результаты маркетинговых кампаний, устраняет фрагментацию данных и позволяет рассматривать их в контексте всей цепочки событий, что дает возможность предотвратить искажения и ошибки, которые могут возникать при анализе данных отдельно по каждому источнику или этапу; прозрачность - данная технология обеспечивает прозрачность в процессе анализа данных и принятии решений, позволяет проследить каждый шаг от исходных данных до конечных результатов и понять, какие факторы и метрики влияют на успешность маркетинговых кампаний, увеличивает доверие к аналитическим выводам и облегчает коммуникацию и обоснование принятых решений перед заинтересованными сторонами.[3]
Сквозная аналитика (также известная как маркетинговая аналитика или аналитика маркетинговых каналов) - это методология и набор инструментов для сбора, анализа и отслеживания данных о маркетинговых каналах и их влиянии на конверсии и продажи. Это позволяет вам связать различные точки соприкосновения клиента с производимым брендом или продуктом, для того, чтобы понять, какие каналы и маркетинговые усилия приносят наибольшую эффективность и вкладываются в бюджет.
Результаты исследования.
Рассмотрим шаги и принципы сквозной аналитики: Постановка целей и определение ключевых показателей: Сначала необходимо будет определить, какие показатели и результативность будут наиболее важными для бизнеса, сюда можно, к примеру отнести число продаж, средний чек, коэффициент конверсии и т.д., отражающие эффективность маркетинговых усилий.
Настройка инструментов аналитики: Для сбора и анализа данных можно будет использовать различные инструменты, такие как веб-аналитика (например, Google Analytics или Yandex.Metrica), CRM-системы, платформы автоматизации маркетинга и другие. Потребуется произвести настройки данных инструментов в целях отслеживания процесса взаимодействия пользователей в рамках различных маркетинговых каналов, а также привязки данных к событиям конверсии.
Цель сквозной аналитики - понять, как каждый маркетинговый канал влияет на конверсии и продажи, для этого требуется связать данные о взаимодействии клиента с различными каналами (например, посещениями сайта, кликами по объявлениям, посещениями страниц в социальных сетях) и привязать конверсии к конкретным каналам и источникам, что позволит определить, какие каналы играют наиболее значительную роль в привлечении и удержании клиентов.
Собранные данные позволяют анализировать эффективность маркетинговых каналов и оптимизировать ваши марке-
X X
о
го А с.
X
го m
о
2 О
м
CJ
fO
сч о cs
оэ
о ш m
X
<
m о х
X
тинговые усилия. Можно определить, какие каналы генерируют наибольший объем продаж или самый высокий коэффициент конверсии, а также какие каналы неэффективны и требуют корректировки.
Основываясь на данных сквозной аналитики, можно принять следующие меры:
- Если наблюдается, что некоторые каналы приносят больше прибыли или конверсий, вы можете перераспределить свой маркетинговый бюджет, увеличив инвестиции в эффективные каналы и сократив бюджет на менее эффективные.
- Анализ данных позволяет выявить успешные элементы рекламных кампаний и стратегий, которые можно расширить или повторить. Вы можете оптимизировать контент, настройки таргетинга или временные интервалы размещения рекламы на основе данных сквозной аналитики.
- Комплексная аналитика также помогает в проведении тестов и экспериментов, чтобы определить, какие изменения в маркетинговых стратегиях приводят к наилучшим результатам, таким образом, можно протестировать различные варианты рекламных сообщений, целевых страниц, целевых аудиторий и многое другое.
- Комплексные аналитические данные помогают принимать обоснованные управленческие решения в области маркетинга. Вы можете определить, какие каналы следует усилить, какие кампании приостановить или изменить стратегию в зависимости от фактических результатов и эффективности.
Когда бизнес с серьезным маркетинговым бюджетом и большим количеством рекламных кампаний, становится сложно вручную отслеживать окупаемость каждого канала. В таких случаях важно использовать сквозную аналитику, которая позволяет автоматизировать процесс анализа и определения эффективности различных рекламных каналов.
Сквозная аналитика предоставляет инструменты для сбора данных о каждом канале рекламы и его влиянии на конверсии и продажи. Эти данные могут включать информацию о посещениях сайта, просмотрах страниц, кликах на объявления, совершенных покупках и других конверсионных действиях. Путем интеграции различных аналитических инструментов и платформ, таких как Google Analytics, Яндекс.Мет-рика, CRM-системы и другие, можно отслеживать путь клиента от первого контакта с рекламным объявлением до совершения покупки.
С помощью сквозной аналитики можно получить общую картину о том, какие рекламные каналы наиболее эффективны в привлечении и удержании клиентов, а также в генерации выручки. Можно будет оценить окупаемости каждого канала на основе точных данных, что позволит принимать обоснованные решения по распределению рекламного бюджета. Если определенный канал приносит высокую прибыль, можно будет увеличить вложения в него, а если другой канал оказывается малоэффективным, можно перераспределить бюджет или полностью отключить его. Когда сквозная аналитика включена и правильно настроена, она предоставляет готовые отчеты, которые позволяют увидеть эффективность маркетинговых инвестиций в динамике. Эти отчеты могут быть детализированы на разных уровнях. Можно оценить прибыльность каналов на уровне рекламных систем, а также более подробно изучить результаты рекламных объявлений и даже отследить эффективность каждого ключевого слова. Для примера с магазином футболок, можно сначала определить самый эффективный канал, например Яндекс Директ. Затем можно оценить, какие из трех объявлений показали лучшие результаты. И далее, можно определить, какие ключевые слова привлекли больше клиентов на наш сайт, такие как «футболки купить недорого» или «стильные футболки Москва». Эти данные по сквозной аналитике помогут вам не только перераспределить бюджет, но и
корректировать маркетинговые стратегии в целом. Можно изменить позиционирование продукта и перестать фокусироваться только на ценовом преимуществе.
Одно из преимуществ платных сервисов сквозной аналитики по сравнению с бесплатными инструментами, такими как Яндекс Метрика (рис. 2) или Google Analytics, заключается в их детализации, точности отчетов и удобстве использования. Бесплатные инструменты предоставляют только часть информации, например, данные о трафике на сайте. Поэтому оценка эффективности маркетинга остается приблизительной, и не всегда ясно, в чем именно заключается неудача: в неправильном канале, объявлении или ключевом слове.
in*
ГлубИМПрММОТВа
1.9
Воемяна сайте
10:25
канэли продаж
к -[-I...I
Q м. и.
Источник тоэфика
источник тоафкка
Посетители кз полет
Рис. 2 - Яндекс метрика
Сквозная аналитика помогает более точно и эффективно управлять рекламным бюджетом, основываясь на фактических данных о прибыльности каждого рекламного канала. Это позволяет повысить эффективность рекламных кампаний и достичь максимальной прибыли при оптимальных вложениях.
Рис. 3 - Пример отчета сквозной аналитики
На данном рис 3, данные можно отфильтровать по конверсии и выручке. [4] В некоторых случаях, особенно при длительных циклах сделок или сложных взаимодействиях с клиентом, сквозная аналитика может столкнуться с ограничениями в точном расчете эффективности маркетинга. Например, если между первым посещением сайта и фактической покупкой проходит полгода или более, информация о потенциальном клиенте может устареть. Поэтому для маркетологов, работающих с комплексными B2B-продуктами, важно иметь альтернативные инструменты для работы с рынком. В таких случаях маркетологи могут использовать другие методы, чтобы получить полноту и точность данных о клиентах и их взаимодействии с
компанией. Например, это может включать проведение дополнительных исследований, анализ отзывов и обратной связи клиентов, использование CRM-систем для отслеживания идентификации клиентов и их истории взаимодействия с ком-панией.[4]
В результате можно сделать следующие выводы:
В данной статье были рассмотрены новые возможности и перспективы использования программных технологий сквозного анализа данных в цифровом маркетинге. Инструменты данной технологии могут помочь маркетологам получить более полное представление о влиянии маркетинговых усилий на поведение клиентов и оценить эффективность своих стратегий. Важно принимать во внимание особенности своего бизнеса и выбирать подходящие методы для анализа данных и оценки эффективности маркетинга в каждом конкретном случае. Таким образом, необходимо отметить важность глубокого понимания клиентской базы, предпочтений и поведения клиентов для эффективной разработки маркетинговых стратегий и улучшения результатов. Использование программных технологий сквозного анализа данных в цифровом маркетинге потенциально может повысить эффективность маркетинговых кампаний, повысить вовлеченность клиентов и достичь наилучших результатов при соблюдении конфиденциальности информации.
Литература
1. Вершинин О. Сквозная аналитика: от внедрения до реальных кейсов. https://neiros.ru/blog/analytics/skvoznaya-analitika-ot-vnedreniya-do-realnyh-kejsov/ (дата обращения: 22.05.2023)
2. Что такое сквозная аналитика и как ее внедрить. https://sky.pro/media/chto-takoe-skvoznaya-analitika/ (дата обращения: 21.05.2023)
3. Самоткан К. «Кейс: как работать со сквозной аналитикой?» https://netology.ru/blog/keys-skvoznaja-analitika (дата обращения: 22.05.2023)
4. Что такое сквозная аналитика и зачем она нужна? https://practicum.yandex.ru/blog/skvoznaya-analitika/ (дата обращения: 21.05.2023)
5. Сквозная аналитика: волшебная таблетка или инструмент увеличения прибыли? https://convertmonster.ru/blog/marketing-blog/skvoznaya-analitika-volshebnaya-tabletka-ili-instrument-uvelicheniya-pribyli/ (дата обращения: 22.05.2023)
Application of software end-to-end data analysis technology in digital marketing Nikitin V.S.
ZPK LLC
JEL classification: C01, C02, C1, C4, C5, C6, C8
This article examines the application of software end-to-end data analysis technology in digital marketing, so this article discusses various aspects and methods that allow using this technology.
The purpose of the article is to study the use of software end-to-end data analysis technology in digital marketing, and its impact on the effectiveness of marketing campaigns and, as a result, the achievement of high performance results.
The methodology includes: programmatic end-to-end analysis, synthesis, methods of comparison, study of literary sources.
In the article we will review some literary sources on this topic. The technology of software end-to-end data analysis in digital marketing reveals new opportunities and prospects for companies to reach the deepest understanding of their customer base, to know their preferences and behavior, which as a result contributes to more effective development of marketing strategies and, as a result, improved results.
The paper undertakes a study aimed at studying technologies using end-to-end data analysis in digital marketing, provides examples, considers the main directions, as well as steps and principles of end-to-end analytics. As a result, the measures that need to be taken as a result of the study have been studied.
Thus, this article allows us to understand that the use of software end-to-end data analysis technologies in digital marketing includes a certain potential that can be aimed at improving the effectiveness of marketing campaigns, as well as increasing the level of customer engagement and, as a result, achieving the highest results in marketing while preserving confidential information.
Keywords: marketing, technologies, programmatic end-to-end analysis, strategy, approach.
References
1. The Top O. comprehensive analytics: from implementation to actual cases.
https://neiros.ru/blog/analytics/skvoznaya-analitika-ot-vnedreniya-do-realnyh-kejsov / (accessed: 22.05.2023)
2. What is end-to-end analytics and how to implement it. https://sky.pro/media/chto-
takoe-skvoznaya-analitika / (accessed: 21.05.2023)
3. Samotkan K. "case:how to work with squat analytics?"https://netology.ru/blog/keys-
skvoznaja-analitika (accessed: 22.05.2023)
4. What is end-to-end analytics and why is it needed? https://practicum.yandex.ru/blog/skvoznaya-analitika / (accessed: 21.05.2023)
5. End-to-end analytics: a magic tablet or a tool to increase profits?
https://convertmonster.ru/blog/marketing-blog/skvoznaya-analitika-volshebnaya-tabletka-ili-instrument-uvelicheniya-pribyli / (accessed: 22.05.2023)
X X О го А С.
X
го m
о
2 О M
со
