анализ данных в маркетингеАнализ данных в маркетинге определяет ваши действия, исходя из влияния тех или иных факторов на компанию в целом. Причем анализировать данные можно как в Интернете, так и в оффлайн. Естественно, что такой анализ подходит для любой отрасли.

В этой статье вы узнаете какие задачи помогает решить анализ данных в маркетинге, алгоритм такого анализа и в конце вас ждет вывод по всей теме.

Зачем нужен анализ данных в маркетинге

Как в работе с клиентами, так и в своих занятиях со студентами Университета «Синергия» я не перестаю утверждать одну простую вещь. Маркетинг — это в первую очередь работа с целевыми данными, а не проведение креативных мероприятий или акций.

Анализ данных в маркетинге позволяет решать ряд важных задач, таких как:

  • удвоение продаж;
  • выпуск нового продукта;
  • выход на новые рынки;
  • повышение конкурентоспособности;
  • снижение оттока клиентов и так далее.

По своим источникам, данные бывают двух видов — первичные и вторичные.

анализ данных в маркетинге

Первичные данные вы получаете самостоятельно, задействовав внутренние ресурсы компании, либо пригласив стороннее агентство на проектной основе. Такие данные собирают ваши маркетологи, подрядчики, пресс-служба или штатный аналитик.

Как правило, в малом бизнесе функции сбора данных и дальнейшей работы с ними ложатся на самого владельца. Однако в нашей практике такое случается крайне редко.

Вторичные данные собраны и проработаны не вами. Их публикуют консалтинговые компании, исследовательские центры, государственные органы. Основной минус при работе с вторичными данными — их доступность, которой могут воспользоваться ваши конкуренты, а также не совсем оперативное размещение.

Иногда выделяют данные по степени влияния на компанию — прямые и косвенные.

 

Алгоритм анализа данных в маркетинге

Основной инструмент для сбора и анализа данных в маркетинге — это CRM. Именно в такой системе хранятся данные о ваших клиентах, сделках, количестве покупок, сумме и длительности сделки, количества обращений.

Статья в тему: «8 причин выбрать CRM«

1. Сбор необходимых данных

Все маркетинговые решения танцуют вокруг четырех групп данных: данные о ваших клиентах, данные по конверсии, данные по среднему чеку, данные по повторным покупкам.

Данные о клиентах — общее количество потенциальных клиентов (лидов) и реальных (т.е. тех, кто хотя бы раз купил у вас). Информация о клиентах должна храниться у вас в CRM-системе.

Данные по конверсии показывают сколько человек от общего числа посетителей выполнило целевое действие. Например, на ваш сайт в месяц заходит 1000 человек, 100 из которых подписывается на рассылку. В данном случае конверсия равна 10%.

Данные по среднему чеку — это не что иное, как размер средней покупки за какой-то период. Он (средний чек) считается по каждому продукту отдельно.

Наконец, данные по повторным покупкам помогают нам понять, какие продукты, по какой цене, в каком количестве и через какое время приобретает наш клиент.

 

2. Визуализация первичных данных

Собрав первичные данные по четырем обязательным группам кто-то может сразу их считать. Я советую перед началом анализа провести визуализацию. Все те показатели, которые мы имеем, собираем в дашборд (панель данных) для наглядного отображения. Получается что-то похожее на рисунок ниже.

анализ данных в маркетинге

Советуем прочитать: «Как использовать дашборды в маркетинге«

Для визуализации можно воспользоваться Excel, расширениями для вашей CRM или отдельными инструментами. Например, Qlik.com.

3. Анализ данных 

Собрать первичные данные и наглядно их отобразить — это только полдела. Основная задача заключается в правильном анализе собранных показателей.

На этапе анализа можно использовать известные методологии: шесть сигм, количественный анализ (социологи поймут), целевые опросы клиентов (так называемая выборка), факторный анализ, когортный анализ и другие инструменты.

Кстати, о когортном анализе очень здорово рассказал наш коллега Илья Балахнин.

 

4. Поиск зависимых связей

В маркетинге поведение ваших клиентов можно оцифровать. Другими словами, перевести клиентские решения в плоскость цифр. В этом вам поможет RFM-анализ.

В основе такого анализа лежат три показателя: R (recency) — давность; F (frequency) — частотность; M (monetary) — денежность.

Чем больше времени клиент у вас не покупает, тем меньше шансов его вернуть (R). То же самое касается и двух последних показателей: чем реже клиент у вас покупает, тем меньше вероятность, что он все-таки что-то купит (F). Наконец, чем ниже сумма среднего чека одной покупки, тем больше шанс, что клиент к нам не вернется.

5. Принятие решений

После анализа данных вам остается принять решение, поставить цель и подобрать инструменты для ее достижения.

Увидели, что большинство клиентов имеет маленький средний чек, значит его надо увеличить (апселы и кросс-селы вам в помощь).

 

Вывод

анализ данных в маркетинге

Анализ данных в маркетинге показывает реальную картину в вашем бизнесе. По сути, анализ — универсальный способ ответить на практически любой вопрос: от «Почему мы теряем половину клиентов?» до «Как нам внедрить повторные продажи?»

В следующих публикациях мы продолжим тему работы с данными в маркетинге! Если статья вам понравилась, то пожалуйста, расскажите о ней своим друзьям, кликнув на любую из кнопок соцсетей. Спасибо:)

The following two tabs change content below.
Директор агентства "Salecontent". Занимаюсь стратегией и развитием агентства. Связаться со мной: kir@salecontent.ru