Çok Fazla Veri Ama Yeterli Netlik Yok

Ascend2

Araştırmaya Dayalı Pazarlama

Tam Raporu İndirin

18 sayfalık rapora anında erişin.

*E-posta Gerekmez

Yeni araştırma MarTech'in Durumuaraştırma firması tarafından Ascend2, pazarlama ekiplerinin, müşterilerin can attığı 1:1 deneyimi sunmak için toplanan farklı veri türlerini kullanmakta sorun yaşadıklarını ortaya koyuyor.

Araştırma bulundu Pazarlamacıların %59'u, hangi pazarlama kampanyalarının işe yarayıp hangilerinin yaramadığı konusunda emin olmak için ihtiyaç duydukları verilere sahip olmadıklarını düşünüyor. 

Ama ajansların bildiği gibi her zaman yeterli veriye sahip olmamak değil, verinin farklı sistemlerde birbirine bağlı olmayan dağınık olması ya da bağlıysa verimli ve etkili bir süreç değil. 

Pazarlama uzmanlarından mevcut pazarlama araçlarının aşağıdakileri yapmalarını ne kadar iyi sağladığını derecelendirmeleri istendiğinde bu veri noktalarını göz önünde bulundurun:

kârimizin %59
Pazarlamacıların çoğu, hangi pazarlama kampanyalarının işe yarayıp hangilerinin yaramadığı konusunda emin olmak için ihtiyaç duydukları verilere sahip olmadıklarını düşünüyor.

Tüm araçlarda müşteri verileriyle sorunsuz çalışın

Ortalama 6 puanla, bu başarısız bir not ve şirketlerin kendi araçları arasında verilerin entegrasyonuyla ilgili hayal kırıklıklarını vurguluyor. Araştırmanın derinliklerine indikçe, sorunun veri miktarı değil, bu verileri birbirine bağlayıp kullanılabilir hale getirememe sorunu olduğu görülüyor. 

Müşterinin tek ve merkezi bir görünümüne sahip olabilmeniz için veriler birbirine bağlı olmalıdır, ancak çoğu şirket için gerçek bu değildir. Yine, müşteriye ilişkin tek ve merkezi bir görüş elde etme becerisine ilişkin ortalama puan 6 idi.

Müşterinin tek ve merkezi bir görünümünü elde edin.

Sorun: 1-1 deneyimi sunmak için verileri bağlayamama.

Pazarlama uzmanlarının müşteri deneyimini anlamasına ve kişiselleştirmesine yardımcı olan üç tür veri vardır:

  • Firmografik veriler Pazar segmentleri oluşturmak için onları bir araya getiren firmalar veya şirketlerle ilgili bir dizi özelliktir. Örnekler konum, çalışan büyüklüğü, endüstri, gelir vb.
  • Demografik veri bir grubu parçalamak için bir dizi sosyoekonomik bilgidir. Örnekler cinsiyet, yaş, gelir, istihdam durumu vb. 
  • Davranış verileri potansiyel müşterilerin veya müşterilerin markanızla etkileşime girerken gözlemlenen eylemlerini tanımlar. Örnekler web sitesi analizi, e-posta analizi, reklam analizi vb.

Çoğu şirket veriye sahiptir, ancak müşteri deneyimini kişiselleştirmek için bu verileri bir araya getirmek için gerekli becerilerden yoksundur.

Aşağıdaki veri türlerine dayalı olarak müşteri deneyimini kişiselleştirmek için gerekli becerilere sahip pazarlamacıların yüzdesi:

Kaynak: Martech Eyaleti. Ascend2 tarafından gerçekleştirildi.  
Ağustos 2021'de yayınlandı. N = 187 ABD'li pazarlama uzmanı. İndir raporu ve bu grafiği kırpın.

Bu üç veri türü neden bu kadar önemli? Firmaografik, demografik ve davranışsal verilerden yararlanarak, müşterilere ilgi alanlarına ve etkinliklerine uygun içeriği parmağınızı bile kıpırdatmadan sunabilirsiniz. Ve her müşteri etkileşimi ek bilgi sağladığından, marka deneyiminiz kanallar arasında giderek daha alakalı hale gelir. Ziyaretçiler anlaşıldıklarını hissederler ve bu da onları markanıza dönmeye teşvik eder. 

Çözüm: Araçları ve teknolojileri konsolide edin ve entegre edin

kârimizin %83
Pazarlama uzmanlarının çoğu, pazarlama ve satışlarında araçları birleştirmenin üretkenliği ve verimliliği artıracağı konusunda hemfikirdir.

Pazarlama ve satış teknolojisi yığınlarımızdaki araçları birleştirmek, üretkenliği ve verimliliği artıracaktır.

Kaynak: Martech Eyaleti. Ascend2 tarafından gerçekleştirildi.  
Ağustos 2021'de yayınlandı. N = 187 ABD'li pazarlama uzmanı. İndir raporu ve bu grafiği kırpın.

Yalın bir teknoloji yığını ile çalışmak, veri silolarını azaltabilir ve potansiyel müşterilerin ve müşterilerin uçtan uca daha iyi görünürlüğünü sağlayabilir ve sonuç olarak 1'e 1 müşteri deneyimi sunabilirsiniz. Araçların birleştirilmesi ayrıca sorunları çözmek için gereken süreyi azaltabilir, maliyetleri önemli ölçüde azaltabilir, tahminleri basitleştirebilir ve KPI'ları takip edebilir ve personel üyelerinin eğitimini düzenleyebilir. 

Araştırmalar, müşteri verilerini yönetmenin 1 numaralı yolunun bir müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) sistemi kullanmak olduğunu gösteriyor. Sağlam bir CRM, müşteri ilişkilerini aşağıdaki şekillerde geliştirir:

  • Müşteriler hakkında daha iyi bilgi: Firmaografik, demografik ve davranışsal verilerle ilgili yukarıdaki tartışmaya bakın.
  • Daha iyi segmentasyon ve kişiselleştirme: Müşteri deneyimini özelleştirmek için kişileri belirli hedef kitlelerle segmentlere ayırın.
  • Daha iyi müşteri tutma: Müşteri memnuniyetini artırmak için iletişimi optimize edin.
  • Daha iyi ve daha hızlı iletişim: Dönüşümü iyileştirmek için iş akışlarını otomatikleştirin ve özelleştirin.
  • Daha iyi müşteri adayı yönetimi: Her bir satışla ilişkilendirilen kampanyaların, temas noktalarının ve etkinliklerin görsel bir temsili için Müşterinin Yaşamı yaklaşımını kullanın.

Daha fazla bilgi edinin, 18 sayfalık araştırma raporunu indirin, MarTech'in Durumu. Bu araştırmanın kapsamı ve analizi ayrıca MarketingProfs, MediaPost ve Convince & Convert tarafından mevcuttur.

Ascend2 hakkında

Ascend2

Araştırmaya Dayalı Pazarlama

Ascend2, pazarlama ve satış konularında yüzlerce araştırma çalışması yürüten bağımsız bir araştırma ajansıdır. Konular e-posta pazarlaması, ABM, talep oluşturma, veriye dayalı pazarlama, içerik pazarlaması, sosyal medya, SEO, pazarlama teknolojisi, müşteri deneyimi, amaç verileri, performans pazarlaması ve daha fazlasını içerir. Ascend2'yi bağımsız araştırma çalışmaları yapmak üzere görevlendiren şirketler arasında Oracle, Adobe, Dun & Bradstreet, HubSpot, RollWorks, Vidyard, Uberflip, Informatica, Stirista, Act-On, Marketo, Acronym ve daha fazlası yer alıyor.

Araçlarınızı konsolide etmek yardımcı olacaktır

Daha fazla, daha basit ve daha hızlı gelir elde etmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenmek için SharpSpring'in kişiselleştirilmiş bir demosuna kaydolun.

Demo Alın