際際滷

際際滷Share a Scribd company logo

Big data i small data w e mail marketingu

inis sp. z o.o,
inis sp. z o.o,
1 of 4
Download to read offline
40 1. Definicja przedstawiona przez amerykask firm analityczno-doradcz Gartner, specjalizujc si w zagadnieniach strategicznego wykorzystania technologii oraz zarzdzania technologiami. 2. P. Dbrowski, Alternatywna teoria 4W, wersja online: www.ekonomia.rp.pl/artykul/1093673.html [data dostpu: 08.01.2015]. Big data i small data w e-mail marketingu Wyzwaniem dla dzisiejszego e-mail marketingu jest precyzyjne docieranie do odbiorc坦w i klient坦w. Ale jak to zrobi waciwie? Kampanie mailingowe produkuj du甜e iloci danych. Jak wic nie zmarnowa potencjau, kt坦ry w nich drzemie? Jak waciwie wykorzysta ogromne iloci bajt坦w danych, kt坦re produkowane s non stop we wszystkich kanaach komunikacji? J u d y t a M o j 甜 e s z - Z i m o n c z y k czymjestbigdataismalldata wmarketingu, czye-mailmarketingmo甜e obejsibezbig/smalldata, jakwykorzystywabigdata wkampaniachmailingowych, oczymnale甜ypamitaprzy gromadzeniudanych. Z ARTYKUU DOWIESZ SI M.IN.: Jak podaj autorzy ksi甜ki Big Data. Rewolucja, kt坦ra zmieni nasze mylenie, praci甜ycie,Googleprzetwarzacodzien- nie ponad 24 petabajty danych. Myl, 甜e dla wielu z nas to wielko trudna do wyobra甜enia.Facebookcogodzindosta- je do przetworzenia ponad 10 milion坦w nowych fotografii, a jego u甜ytkownicy ka甜dego dnia klikaj lubi to lub komen- tuj co prawie trzy miliardy razy. Tym samym wiadomie lub nie pozostawiaj informacj o swoich zainteresowaniach. 800 milion坦w u甜ytkownik坦w serwisu YouTube co sekund dodaje godzin nowych film坦w. Liczba wiadomoci na Twitterze ronie co roku o okoo 200%, a w samym 2012 roku zostao ich wy- sanych ponad 400 milion坦w dziennie. W 2000 roku tylko 25% informacji byo zgromadzonych w formie cyfrowej, po- zostae 75% zapisane byo na papierze, magnetycznych kasetach magnetofo- nowych czy innych nonikach. Zaledwie siedem lat p坦添niej ju甜 tylko 7% danych byo zapisanych w formie analogowej. Wniosek? wiat cyfrowy pdzi coraz szybciej, tym samym generujc coraz wicej danych, kt坦re umiejtnie wyko- rzystanemogbykopalniwiedzywpro- wadzonychdziaaniachmarketingowych. ZACZNIJMY OD POCZTKU. BIG/SMALL DATA W MARKETINGU CO TO TAKIEGO? Tematnaczasie,poniewa甜zewszdpyn do nas informacje dotyczce zbierania danych o klientach i wykorzystywaniu ich w dziaaniach marketingowych. Ale czym waciwie s big data i small data, co je czy, a co dzieli? Oczywicie w li- teraturze anglojzycznej mo甜na znale添 kilka r坦甜nych, aczkolwiek uzupeniaj- cych si definicji powy甜szych poj. Przy tworzeniu tego artykuu posikowaam si najbli甜sz mi definicj big data, czyli: koncepcj rozpatrywania danych w czte- rech wymiarach 4V1 , jako iloci danych (volume), ich r坦甜norodnoci (variety), lutykwiecie 2015 szybkoci pojawiania si nowych danych i ich analizy (velocity) oraz wartoci da- nych (value). Polska wersja koncepcji 4V to 4W, jak mo甜na przeczyta w artykule Alternatywna teoria 4W2 . Wedug niej big data to nic innego jak: wasne dane wykorzystywanie w pierwszej kolejnoci wewntrznych zasob坦w danych; wnioskowanieumiejtnestosowanie technik analitycznych, wykorzystywa- nie wiedzy ekspert坦w; wzbogacanie uzupenianie wasnych danych o informacje z rynku; weryfikacjasprawdzaniehipoteziwy- ciganie wniosk坦w. Podsumowujc: big data to ogromne zbiory danych szybko pojawiajcych si i niestandaryzowanych, kt坦re wymaga- j bardzo rozbudowanej infrastruktury, wiedzy i umiejtnoci analitycznych oraz du甜ych nakad坦w finansowych inwesto- wanych zar坦wno w utrzymanie wspo- mnianej infrastruktury, jak i zarzdzanie gromadzonymi danymi. Small data natomiast to dane, kt坦re przechowywane s w ka甜dej firmie i kt坦- rychzbieraniejestzdecydowanieatwiej- sze i tasze. Dane te s zazwyczaj atwo dostpne, zrozumiae i prostsze do ana- lizowaniaani甜elibigdata.Ztakiejwiedzy mo甜emy korzysta w naszej codziennej partner wydania
41 pracy. Wyciganie z nich wniosk坦w nie wymaga wielkich umiejtnoci anali- tycznych, a zastosowanie ich w naszych strategiach mo甜e wpyn na osiganie bardzo dobrych rezultat坦w w prowadzo- nych dziaaniach marketingowych. czc wiedz, kt坦r mamy wewntrz firmy, z wiedz z otoczenia, mo甜emy bardzo dogbnie pozna naszych od- biorc坦w, u甜ytkownik坦w czy wreszcie klient坦w i tym samym precyzyjnie do- ciera do nich z nasz ofert. JAKIE DANE S ISTOTNE W E-MAIL MARKETINGU? Big i small data pozwalaj nam na gro- madzenie r坦甜norodnych informacji, m.in.: danych behawioralnych, demo- graficznych, historycznych, pochodz- cych z r坦甜nych kana坦w, np.: firmowych stron www, system坦w do zarzdzania relacjami z klientami, landing pages, sklep坦w internetowych, formularzy kontaktowych czy w kocu kampanii mailingowych. Dodatkowo big data to tak甜e zakup danych anonimowych z hur- towni danych, por坦wnywarek cenowych, kt坦re pozwalaj na jeszcze lepsze tar- getowanie Twoich dziaa. Jak z ogromu danych wybra te najbardziej istotne z naszego punktu widzenia? Kt坦re informacje powinny sta si podstawowymi cechami, jakie przypisujemy naszym klientom? Typy danych o u甜ytkowniku mo甜na podzieli wedug kana坦w, kt坦rymi te informacje pyn, czyli: e-mail otrzymujc informacj o tym, kiedyklientotwierawiadomo,wjaki elementkreacjiklikniconajbardziej gointeresuje,wiemy,jakieofertyikiedy mamy do niego wysya; firmowastronawwwmarketerstaje si bogatszy o wiedz na temat tego, jak klient przeglda stron, jak dugo na niej pozostaje, jakie informacje s dla niego istotne itp.; serwisybran甜owe/tematycznepozy- skana wiedza na temat zainteresowa odbiorcypozwalanadostosowanietre- ciodpowiadajcychpasjomdanejosoby, np.wprzypadkuportaluturystycznego; e-sklepynatychmiastowedaneotym, jakimiproduktamiklientjestzaintereso- wany,jakiekupidotejporyikiedyopu- cikoszyk,niedokonujczam坦wienia; formularze kontaktowe pozwalaj uzyska podstawowe dane demogra- ficzne,danepowizanezprofilamiu甜yt- kownik坦w, np.: lokalizacja, wiek i pe; s to og坦lne informacje, kt坦re jednak pozwalaj na segmentacj klient坦w i podstawow personalizacj wiado- moci do nich skierowanych; systemy CRM dostarczaj dane, kt坦- resnajszybciejdostpnedlaka甜dego marketera i s 添r坦dem podstawo- wych informacji o kliencie. O tym, kto ju甜 jest naszym klientem, a kto jest wprocesiesprzeda甜owym.Informacja ta m坦wi automatycznie o tym, jak komunikacj nale甜y zastosowa do poszczeg坦lnego odbiorcy. Tak pozyskiwane dane mo甜na ze sob czy, eliminowa te, kt坦re przynosz najmniejsze efekty, wykorzystywa te, dziki kt坦rym mo甜liwa jest najlepsza personalizacja oferty i najwiksza sku- teczno dotarcia do klienta. I tutaj przechodz do sedna niniej- szego artykuu. Umiejtne wykorzy- stywanie danych, czyli z jednej strony posiadanieodpowiedniejinfrastruktury do ich gromadzenia i analizy, a z drugiej waciwe wyciganie wniosk坦w i korzy- staniezzebranychinformacji,pozwalana prowadzenie skutecznych i co najwa甜- niejsze efektywnych kampanii e-mail marketingowych.Pomocnewtymstak甜e firmy, kt坦re oferuj systemy mailingowe, a tak甜e na co dzie zajmuj si mailingo- wymi kampaniami reklamowymi. BIG/SMALL DATA MAILING BEHA- WIORALNY RETARGETING LEAD GENERATION W kampaniach mailingowych big data jest wykorzystywana po to, aby precyzyj- nie dociera do odbiorc坦w z ofertami, Big data i small data w e-mail marketinguP O D L U P Wykorzystuj wszystkie dane. Posugiwanie si informacjami i czenie ich w r坦甜nych kombinacjach pozwala na poszukiwanie tych najlepszych, tych, dziki kt坦rym precyzyjnie trafiasz do odbiorcy. I dziki temu otrzymujesz coraz lepsze wyniki z kampanii mailingowych. TA B E L A 1 . Por坦wnanie big data i small data 店r坦do: Opracowanie wasne Big data Small data Ogromne iloci danych Mniejsze iloci danych Skomplikowana analiza wymagajca ogromnej wiedzy technologicznej i analitycznej Prosta analiza Utrudniony dostp do danych atwy dostp do danych Wymagaj bardzo rozbudowanej infrastruktury ich przechowywania i analizowania Bie甜ce dane pozyskiwane w kontaktach z klientami Ich u甜ycie wymaga du甜ych nakad坦w finansowych Gromadzenie, analiza i wykorzystanie danych wymaga mniejszych nakad坦w finansowych Dane dostpne dla wielkich firm, korporacji Dane, kt坦rymi dysponuje ka甜da firma
42 kt坦rymi ci s zainteresowani. Dziki ta- kim dziaaniom mo甜na budowa sta i co najwa甜niejsze dugotrwa i lo- jaln relacj z klientami. Jak wykorzy- stywane s dane w praktyce? Zacznijmyodmailingutargetowanego behawioralnie.Metodatapozwalanapre- cyzyjnewybraniegrupyodbiorc坦w,kt坦rzy przejawiaj zainteresowanie konkretny- mi produktami lub usugami. Polega ona na wykorzystaniu danych historycznych uzyskanych z tagowania poprzednich wysyek i tym samym z analizy zaintere- sowa internaut坦w. Majc wiadomo tego,wcoklikajnasiczytelnicy,mo甜emy wykorzysta t wiedz przy tworzeniu kolejnychmailing坦w,przygotowujccoraz lepiej dopasowane wiadomoci. Jak w praktyce precyzyjnie dobra gru- p docelow swojej kampanii? Pokaza- a to firma deweloperska Green House Development w kampanii, kt坦rej celem byo dotarcie do os坦b majcych zamiar kupi mieszkanie w Warszawie poprzez dob坦r tych najbardziej zainteresowa- nych nieruchomociami i zachcenie ich do odwiedzenia obiekt坦w podczas dni otwartych. Tak okrelone zao甜enia byy mo甜liwe do zrealizowania dziki targeto- waniubehawioralnemu.Grupdocelow identyfikowano na podstawie zachowa obserwowanychwinterneciewobszarze tematyki zwizanej z nieruchomociami, wynajmem mieszka czy te甜 kredytami hipotecznymi. Spor坦d kilkunastu baz mailingowych wyselekcjonowano grup 34 150 adres坦w, do kt坦rych zrealizo- wano wysyk z zaproszeniem na dni otwarte (ilustracja 1.). Wyniki kampanii byy lepsze o ponad 300% w stosunku do tradycyjnego doboru grupy docelo- wej. Spor坦d 34 150 odbiorc坦w e-maili prawie 9 500 os坦b otworzyo je, a prawie 1 200 klikno w zaproszenie. Z kolei retargeting pozwala kierowa kampani reklamow tylko do wyselek- cjonowanej grupy u甜ytkownik坦w, kt坦rzy ju甜 wczeniej weszli w interakcj z rekla- mowanym produktem. W takim przypad- ku kampania remarketingowa obejmuje internaut坦w, kt坦rzy kliknli w reklam, odwiedzili ju甜 stron internetow czy te甜 wykonali konkretn akcj, np. wrzu- cili produkt do koszyka, ale z jakich po- wod坦w opucili sklep internetowy. To kolejny przykad wykorzystania danych o klientach. Wiedzc, jakimi produkta- mi klient jest zainteresowany, mo甜emy wysa do niego mailing np. z rabatem na ogldany przez niego produkt, za- chcajc go tym samym do dokoczenia procesu zakupowego. Zasada dziaania retargetingu opiera si na ciasteczkach (ang. cookies), kt坦re zapisywane s w pamici przegldarki u甜ytkownik坦w odwie- dzajcych stron czy sklep internetowy. Przykadem kampanii retargetingowej jest kam- pania firmy Profi Credit, kt坦ra jest jedn z najwik- szych firm po甜yczkowych w Polsce. Oferta dotycz- capo甜yczkibezzbdnych formalnoci do 25 000 przyniosa wymierne korzyci w postaci gene- rowania nowych lead坦w kontaktowych dla call center klienta przy wy- korzystaniu e-mail retar- getingu. Grup docelow kampaniibyyosoby,kt坦re odwiedziy landing page klienta, ale nie wypeni- I L U S T R A C J A 2 . Kreacja mailingowa Profi Credit y formularza kontaktowego. Co wa甜ne odwiedzajcyniepozostawiswojegoadre- sue-mail.Odpowiedniowygenerowanykod javascriptowyimplementowanynastronie wwwpozwalanaidentyfikacju甜ytkowni- k坦w,kt坦rzywchodznastronidokt坦rych wp坦添niejszymczasieswysyanekolejne mailingi.Wyselekcjonowanogrupdocelo- w10090,dokt坦rejwcigudw坦chtygodni trwaniakampaniiwysanoe-mailaprzypo- minajcegooofercie(ilustracja2.).Wiado- mo otworzyo blisko 2 800 tys. os坦b, co dao bardzo dobry wyniki OR (ang. open rate) na poziomie 27,45%, z czego prawie poowa klikna w ofert (CTR 12,19%), przechodzc tym samym na landing page zmo甜liwocipozostawieniadanych.Akcja ta pozwolia wygenerowa 138 lead坦w kontaktowych, uzyskujc tym samym LR (ang. lead rate) w wysokoci 11,2%. Wszystkie te dziaania prowadz do jednego pozyskiwania lead坦w sprze- da甜owych, kt坦re maj przeksztaci si w naszych klient坦w. Lead generation to z kolei narzdzie, kt坦re w swoim za- o甜eniu wykorzystuje small data. Dziki zamieszczaniuformularzykontaktowych na stronach www czy landing pages mo- 甜esz pozyska nastpujce informacje: od podstawowych, takich jak imi, na- zwisko, dane kontaktowe i teleadreso- we os坦b indywidualnych czy firm, po zainteresowania i potrzeby potencjal- I L U S T R A C J A 1 . Kreacja mailingowa Green House Development 店r坦do: INIS Emailingowa Sie Reklamowa 店r坦do: INIS Emailingowa Sie Reklamowa lutykwiecie 2015partner wydania
43 nego klienta oraz wstpne oczekiwania dotyczce produktu lub usugi. ANALIZUJ, BD店 NA BIE纏CO, WYKORZYSTUJ AKTUALNE DANE! Marketerzy korzystaj z narzdzi do analizy danych z prowadzonych dzia- a e-mail marketingowych wanie po to, aby skutecznie i efektywnie dociera z ofert do swoich odbiorc坦w. Istotne jest zatem, aby wyciga wnio- ski i wybiera te dziaania, kt坦re przy- nosz najlepsze efekty. Problem w tym, 甜e nie wszystkie narzdzia dostarczaj wystarczajcej wiedzy na temat kampa- nii mailingowych, a z drugiej strony nie ka甜dymarketermazdolnocianalityczne. Dlatego warto korzysta z dowiad- czeniainnych,kt坦rzystaleanalizujdane i umiejtnie buduj strategie w oparciu oinformacjezdobywanewkolejnychdzia- aniach marketingowych, lub korzysta zprzeznaczonychdotakichanaliznarzdzi. Czstym bdem popenianym przez marketer坦w jest brak bie甜cej aktuali- zacji danych, kt坦re zwyczajnie staj si przestarzae. To, czego poszukuje u甜yt- kownikwinternecie,jestbardzozmienne, a w kampaniach mailingowych istotne jest, by mie dane w rzeczywistym czasie, bo tylko takie pozwalaj na precyzyjny dob坦r grupy docelowej swoich kampanii. Na koniec, Marketerze, musisz odpo- wiedzie sobie na pytania: czy korzy- stasz z ogromu danych, jakie znajduj si w Twoim otoczeniu? Czy wystarczajco wykorzystujeszpotencja,jakitkwiwgro- madzeniu danych o klientach? Czy masz umiejtnocianalityczne,czyefektywniej byoby,gdybykorzystazpomocyprofe- sjonalist坦w? Czy Tw坦j system dostarcza Ci penych informacji z przeprowadza- nych dziaa e-mail marketingowych? Pamitaj: dane s wszdzie, a im umie- jtniej z nich korzystasz, tym lepiej znasz klientaimo甜eszbudowaznimdugotrwa- relacj, wpywajc na jego lojalno po- przezlepszpersonalizacjwysyanychdo niego wiadomoci i indywidualnych ofert odpowiadajcych jego preferencjom. WARTO DOCZYTA: 1. V. Mayer-Schonberger, K. Cukier, Big Data. Rewolucja, kt坦ra zmieni nasze mylenie, Warszawa 2014. JUDYTA MOJ纏ESZ-ZIMONCZYK PR & marketing mened甜er w INIS sp. z o.o. NAPISZ DO AUTORKI: judyta@inis.pl Big data i small data w e-mail marketinguP O D L U P Reklama

More Related Content

Big data i small data w e mail marketingu

  • 1. 40 1. Definicja przedstawiona przez amerykask firm analityczno-doradcz Gartner, specjalizujc si w zagadnieniach strategicznego wykorzystania technologii oraz zarzdzania technologiami. 2. P. Dbrowski, Alternatywna teoria 4W, wersja online: www.ekonomia.rp.pl/artykul/1093673.html [data dostpu: 08.01.2015]. Big data i small data w e-mail marketingu Wyzwaniem dla dzisiejszego e-mail marketingu jest precyzyjne docieranie do odbiorc坦w i klient坦w. Ale jak to zrobi waciwie? Kampanie mailingowe produkuj du甜e iloci danych. Jak wic nie zmarnowa potencjau, kt坦ry w nich drzemie? Jak waciwie wykorzysta ogromne iloci bajt坦w danych, kt坦re produkowane s non stop we wszystkich kanaach komunikacji? J u d y t a M o j 甜 e s z - Z i m o n c z y k czymjestbigdataismalldata wmarketingu, czye-mailmarketingmo甜e obejsibezbig/smalldata, jakwykorzystywabigdata wkampaniachmailingowych, oczymnale甜ypamitaprzy gromadzeniudanych. Z ARTYKUU DOWIESZ SI M.IN.: Jak podaj autorzy ksi甜ki Big Data. Rewolucja, kt坦ra zmieni nasze mylenie, praci甜ycie,Googleprzetwarzacodzien- nie ponad 24 petabajty danych. Myl, 甜e dla wielu z nas to wielko trudna do wyobra甜enia.Facebookcogodzindosta- je do przetworzenia ponad 10 milion坦w nowych fotografii, a jego u甜ytkownicy ka甜dego dnia klikaj lubi to lub komen- tuj co prawie trzy miliardy razy. Tym samym wiadomie lub nie pozostawiaj informacj o swoich zainteresowaniach. 800 milion坦w u甜ytkownik坦w serwisu YouTube co sekund dodaje godzin nowych film坦w. Liczba wiadomoci na Twitterze ronie co roku o okoo 200%, a w samym 2012 roku zostao ich wy- sanych ponad 400 milion坦w dziennie. W 2000 roku tylko 25% informacji byo zgromadzonych w formie cyfrowej, po- zostae 75% zapisane byo na papierze, magnetycznych kasetach magnetofo- nowych czy innych nonikach. Zaledwie siedem lat p坦添niej ju甜 tylko 7% danych byo zapisanych w formie analogowej. Wniosek? wiat cyfrowy pdzi coraz szybciej, tym samym generujc coraz wicej danych, kt坦re umiejtnie wyko- rzystanemogbykopalniwiedzywpro- wadzonychdziaaniachmarketingowych. ZACZNIJMY OD POCZTKU. BIG/SMALL DATA W MARKETINGU CO TO TAKIEGO? Tematnaczasie,poniewa甜zewszdpyn do nas informacje dotyczce zbierania danych o klientach i wykorzystywaniu ich w dziaaniach marketingowych. Ale czym waciwie s big data i small data, co je czy, a co dzieli? Oczywicie w li- teraturze anglojzycznej mo甜na znale添 kilka r坦甜nych, aczkolwiek uzupeniaj- cych si definicji powy甜szych poj. Przy tworzeniu tego artykuu posikowaam si najbli甜sz mi definicj big data, czyli: koncepcj rozpatrywania danych w czte- rech wymiarach 4V1 , jako iloci danych (volume), ich r坦甜norodnoci (variety), lutykwiecie 2015 szybkoci pojawiania si nowych danych i ich analizy (velocity) oraz wartoci da- nych (value). Polska wersja koncepcji 4V to 4W, jak mo甜na przeczyta w artykule Alternatywna teoria 4W2 . Wedug niej big data to nic innego jak: wasne dane wykorzystywanie w pierwszej kolejnoci wewntrznych zasob坦w danych; wnioskowanieumiejtnestosowanie technik analitycznych, wykorzystywa- nie wiedzy ekspert坦w; wzbogacanie uzupenianie wasnych danych o informacje z rynku; weryfikacjasprawdzaniehipoteziwy- ciganie wniosk坦w. Podsumowujc: big data to ogromne zbiory danych szybko pojawiajcych si i niestandaryzowanych, kt坦re wymaga- j bardzo rozbudowanej infrastruktury, wiedzy i umiejtnoci analitycznych oraz du甜ych nakad坦w finansowych inwesto- wanych zar坦wno w utrzymanie wspo- mnianej infrastruktury, jak i zarzdzanie gromadzonymi danymi. Small data natomiast to dane, kt坦re przechowywane s w ka甜dej firmie i kt坦- rychzbieraniejestzdecydowanieatwiej- sze i tasze. Dane te s zazwyczaj atwo dostpne, zrozumiae i prostsze do ana- lizowaniaani甜elibigdata.Ztakiejwiedzy mo甜emy korzysta w naszej codziennej partner wydania
  • 2. 41 pracy. Wyciganie z nich wniosk坦w nie wymaga wielkich umiejtnoci anali- tycznych, a zastosowanie ich w naszych strategiach mo甜e wpyn na osiganie bardzo dobrych rezultat坦w w prowadzo- nych dziaaniach marketingowych. czc wiedz, kt坦r mamy wewntrz firmy, z wiedz z otoczenia, mo甜emy bardzo dogbnie pozna naszych od- biorc坦w, u甜ytkownik坦w czy wreszcie klient坦w i tym samym precyzyjnie do- ciera do nich z nasz ofert. JAKIE DANE S ISTOTNE W E-MAIL MARKETINGU? Big i small data pozwalaj nam na gro- madzenie r坦甜norodnych informacji, m.in.: danych behawioralnych, demo- graficznych, historycznych, pochodz- cych z r坦甜nych kana坦w, np.: firmowych stron www, system坦w do zarzdzania relacjami z klientami, landing pages, sklep坦w internetowych, formularzy kontaktowych czy w kocu kampanii mailingowych. Dodatkowo big data to tak甜e zakup danych anonimowych z hur- towni danych, por坦wnywarek cenowych, kt坦re pozwalaj na jeszcze lepsze tar- getowanie Twoich dziaa. Jak z ogromu danych wybra te najbardziej istotne z naszego punktu widzenia? Kt坦re informacje powinny sta si podstawowymi cechami, jakie przypisujemy naszym klientom? Typy danych o u甜ytkowniku mo甜na podzieli wedug kana坦w, kt坦rymi te informacje pyn, czyli: e-mail otrzymujc informacj o tym, kiedyklientotwierawiadomo,wjaki elementkreacjiklikniconajbardziej gointeresuje,wiemy,jakieofertyikiedy mamy do niego wysya; firmowastronawwwmarketerstaje si bogatszy o wiedz na temat tego, jak klient przeglda stron, jak dugo na niej pozostaje, jakie informacje s dla niego istotne itp.; serwisybran甜owe/tematycznepozy- skana wiedza na temat zainteresowa odbiorcypozwalanadostosowanietre- ciodpowiadajcychpasjomdanejosoby, np.wprzypadkuportaluturystycznego; e-sklepynatychmiastowedaneotym, jakimiproduktamiklientjestzaintereso- wany,jakiekupidotejporyikiedyopu- cikoszyk,niedokonujczam坦wienia; formularze kontaktowe pozwalaj uzyska podstawowe dane demogra- ficzne,danepowizanezprofilamiu甜yt- kownik坦w, np.: lokalizacja, wiek i pe; s to og坦lne informacje, kt坦re jednak pozwalaj na segmentacj klient坦w i podstawow personalizacj wiado- moci do nich skierowanych; systemy CRM dostarczaj dane, kt坦- resnajszybciejdostpnedlaka甜dego marketera i s 添r坦dem podstawo- wych informacji o kliencie. O tym, kto ju甜 jest naszym klientem, a kto jest wprocesiesprzeda甜owym.Informacja ta m坦wi automatycznie o tym, jak komunikacj nale甜y zastosowa do poszczeg坦lnego odbiorcy. Tak pozyskiwane dane mo甜na ze sob czy, eliminowa te, kt坦re przynosz najmniejsze efekty, wykorzystywa te, dziki kt坦rym mo甜liwa jest najlepsza personalizacja oferty i najwiksza sku- teczno dotarcia do klienta. I tutaj przechodz do sedna niniej- szego artykuu. Umiejtne wykorzy- stywanie danych, czyli z jednej strony posiadanieodpowiedniejinfrastruktury do ich gromadzenia i analizy, a z drugiej waciwe wyciganie wniosk坦w i korzy- staniezzebranychinformacji,pozwalana prowadzenie skutecznych i co najwa甜- niejsze efektywnych kampanii e-mail marketingowych.Pomocnewtymstak甜e firmy, kt坦re oferuj systemy mailingowe, a tak甜e na co dzie zajmuj si mailingo- wymi kampaniami reklamowymi. BIG/SMALL DATA MAILING BEHA- WIORALNY RETARGETING LEAD GENERATION W kampaniach mailingowych big data jest wykorzystywana po to, aby precyzyj- nie dociera do odbiorc坦w z ofertami, Big data i small data w e-mail marketinguP O D L U P Wykorzystuj wszystkie dane. Posugiwanie si informacjami i czenie ich w r坦甜nych kombinacjach pozwala na poszukiwanie tych najlepszych, tych, dziki kt坦rym precyzyjnie trafiasz do odbiorcy. I dziki temu otrzymujesz coraz lepsze wyniki z kampanii mailingowych. TA B E L A 1 . Por坦wnanie big data i small data 店r坦do: Opracowanie wasne Big data Small data Ogromne iloci danych Mniejsze iloci danych Skomplikowana analiza wymagajca ogromnej wiedzy technologicznej i analitycznej Prosta analiza Utrudniony dostp do danych atwy dostp do danych Wymagaj bardzo rozbudowanej infrastruktury ich przechowywania i analizowania Bie甜ce dane pozyskiwane w kontaktach z klientami Ich u甜ycie wymaga du甜ych nakad坦w finansowych Gromadzenie, analiza i wykorzystanie danych wymaga mniejszych nakad坦w finansowych Dane dostpne dla wielkich firm, korporacji Dane, kt坦rymi dysponuje ka甜da firma
  • 3. 42 kt坦rymi ci s zainteresowani. Dziki ta- kim dziaaniom mo甜na budowa sta i co najwa甜niejsze dugotrwa i lo- jaln relacj z klientami. Jak wykorzy- stywane s dane w praktyce? Zacznijmyodmailingutargetowanego behawioralnie.Metodatapozwalanapre- cyzyjnewybraniegrupyodbiorc坦w,kt坦rzy przejawiaj zainteresowanie konkretny- mi produktami lub usugami. Polega ona na wykorzystaniu danych historycznych uzyskanych z tagowania poprzednich wysyek i tym samym z analizy zaintere- sowa internaut坦w. Majc wiadomo tego,wcoklikajnasiczytelnicy,mo甜emy wykorzysta t wiedz przy tworzeniu kolejnychmailing坦w,przygotowujccoraz lepiej dopasowane wiadomoci. Jak w praktyce precyzyjnie dobra gru- p docelow swojej kampanii? Pokaza- a to firma deweloperska Green House Development w kampanii, kt坦rej celem byo dotarcie do os坦b majcych zamiar kupi mieszkanie w Warszawie poprzez dob坦r tych najbardziej zainteresowa- nych nieruchomociami i zachcenie ich do odwiedzenia obiekt坦w podczas dni otwartych. Tak okrelone zao甜enia byy mo甜liwe do zrealizowania dziki targeto- waniubehawioralnemu.Grupdocelow identyfikowano na podstawie zachowa obserwowanychwinterneciewobszarze tematyki zwizanej z nieruchomociami, wynajmem mieszka czy te甜 kredytami hipotecznymi. Spor坦d kilkunastu baz mailingowych wyselekcjonowano grup 34 150 adres坦w, do kt坦rych zrealizo- wano wysyk z zaproszeniem na dni otwarte (ilustracja 1.). Wyniki kampanii byy lepsze o ponad 300% w stosunku do tradycyjnego doboru grupy docelo- wej. Spor坦d 34 150 odbiorc坦w e-maili prawie 9 500 os坦b otworzyo je, a prawie 1 200 klikno w zaproszenie. Z kolei retargeting pozwala kierowa kampani reklamow tylko do wyselek- cjonowanej grupy u甜ytkownik坦w, kt坦rzy ju甜 wczeniej weszli w interakcj z rekla- mowanym produktem. W takim przypad- ku kampania remarketingowa obejmuje internaut坦w, kt坦rzy kliknli w reklam, odwiedzili ju甜 stron internetow czy te甜 wykonali konkretn akcj, np. wrzu- cili produkt do koszyka, ale z jakich po- wod坦w opucili sklep internetowy. To kolejny przykad wykorzystania danych o klientach. Wiedzc, jakimi produkta- mi klient jest zainteresowany, mo甜emy wysa do niego mailing np. z rabatem na ogldany przez niego produkt, za- chcajc go tym samym do dokoczenia procesu zakupowego. Zasada dziaania retargetingu opiera si na ciasteczkach (ang. cookies), kt坦re zapisywane s w pamici przegldarki u甜ytkownik坦w odwie- dzajcych stron czy sklep internetowy. Przykadem kampanii retargetingowej jest kam- pania firmy Profi Credit, kt坦ra jest jedn z najwik- szych firm po甜yczkowych w Polsce. Oferta dotycz- capo甜yczkibezzbdnych formalnoci do 25 000 przyniosa wymierne korzyci w postaci gene- rowania nowych lead坦w kontaktowych dla call center klienta przy wy- korzystaniu e-mail retar- getingu. Grup docelow kampaniibyyosoby,kt坦re odwiedziy landing page klienta, ale nie wypeni- I L U S T R A C J A 2 . Kreacja mailingowa Profi Credit y formularza kontaktowego. Co wa甜ne odwiedzajcyniepozostawiswojegoadre- sue-mail.Odpowiedniowygenerowanykod javascriptowyimplementowanynastronie wwwpozwalanaidentyfikacju甜ytkowni- k坦w,kt坦rzywchodznastronidokt坦rych wp坦添niejszymczasieswysyanekolejne mailingi.Wyselekcjonowanogrupdocelo- w10090,dokt坦rejwcigudw坦chtygodni trwaniakampaniiwysanoe-mailaprzypo- minajcegooofercie(ilustracja2.).Wiado- mo otworzyo blisko 2 800 tys. os坦b, co dao bardzo dobry wyniki OR (ang. open rate) na poziomie 27,45%, z czego prawie poowa klikna w ofert (CTR 12,19%), przechodzc tym samym na landing page zmo甜liwocipozostawieniadanych.Akcja ta pozwolia wygenerowa 138 lead坦w kontaktowych, uzyskujc tym samym LR (ang. lead rate) w wysokoci 11,2%. Wszystkie te dziaania prowadz do jednego pozyskiwania lead坦w sprze- da甜owych, kt坦re maj przeksztaci si w naszych klient坦w. Lead generation to z kolei narzdzie, kt坦re w swoim za- o甜eniu wykorzystuje small data. Dziki zamieszczaniuformularzykontaktowych na stronach www czy landing pages mo- 甜esz pozyska nastpujce informacje: od podstawowych, takich jak imi, na- zwisko, dane kontaktowe i teleadreso- we os坦b indywidualnych czy firm, po zainteresowania i potrzeby potencjal- I L U S T R A C J A 1 . Kreacja mailingowa Green House Development 店r坦do: INIS Emailingowa Sie Reklamowa 店r坦do: INIS Emailingowa Sie Reklamowa lutykwiecie 2015partner wydania
  • 4. 43 nego klienta oraz wstpne oczekiwania dotyczce produktu lub usugi. ANALIZUJ, BD店 NA BIE纏CO, WYKORZYSTUJ AKTUALNE DANE! Marketerzy korzystaj z narzdzi do analizy danych z prowadzonych dzia- a e-mail marketingowych wanie po to, aby skutecznie i efektywnie dociera z ofert do swoich odbiorc坦w. Istotne jest zatem, aby wyciga wnio- ski i wybiera te dziaania, kt坦re przy- nosz najlepsze efekty. Problem w tym, 甜e nie wszystkie narzdzia dostarczaj wystarczajcej wiedzy na temat kampa- nii mailingowych, a z drugiej strony nie ka甜dymarketermazdolnocianalityczne. Dlatego warto korzysta z dowiad- czeniainnych,kt坦rzystaleanalizujdane i umiejtnie buduj strategie w oparciu oinformacjezdobywanewkolejnychdzia- aniach marketingowych, lub korzysta zprzeznaczonychdotakichanaliznarzdzi. Czstym bdem popenianym przez marketer坦w jest brak bie甜cej aktuali- zacji danych, kt坦re zwyczajnie staj si przestarzae. To, czego poszukuje u甜yt- kownikwinternecie,jestbardzozmienne, a w kampaniach mailingowych istotne jest, by mie dane w rzeczywistym czasie, bo tylko takie pozwalaj na precyzyjny dob坦r grupy docelowej swoich kampanii. Na koniec, Marketerze, musisz odpo- wiedzie sobie na pytania: czy korzy- stasz z ogromu danych, jakie znajduj si w Twoim otoczeniu? Czy wystarczajco wykorzystujeszpotencja,jakitkwiwgro- madzeniu danych o klientach? Czy masz umiejtnocianalityczne,czyefektywniej byoby,gdybykorzystazpomocyprofe- sjonalist坦w? Czy Tw坦j system dostarcza Ci penych informacji z przeprowadza- nych dziaa e-mail marketingowych? Pamitaj: dane s wszdzie, a im umie- jtniej z nich korzystasz, tym lepiej znasz klientaimo甜eszbudowaznimdugotrwa- relacj, wpywajc na jego lojalno po- przezlepszpersonalizacjwysyanychdo niego wiadomoci i indywidualnych ofert odpowiadajcych jego preferencjom. WARTO DOCZYTA: 1. V. Mayer-Schonberger, K. Cukier, Big Data. Rewolucja, kt坦ra zmieni nasze mylenie, Warszawa 2014. JUDYTA MOJ纏ESZ-ZIMONCZYK PR & marketing mened甜er w INIS sp. z o.o. NAPISZ DO AUTORKI: judyta@inis.pl Big data i small data w e-mail marketinguP O D L U P Reklama