Data-driven marketing: Jak správně pracovat s daty ve vašem digitálním marketingu
V digitálním marketingu už dávno nerozhoduje jen kreativita. Dnes vítězí ti, kdo umí správně pracovat s daty. Správné sbírání, analýza a využívání dat je klíčem k efektivním marketingovým strategiím. Tento článek vám ukáže, jak se můžete dostat k datům, jak je vyhodnotit a jak je využít pro zlepšení výsledků vašich kampaní.
Sběr dat: Základ pro data-driven marketing
Aby bylo co vyhodnocovat, je důležité začít u sběru dat. Návštěvnost a chování uživatelů na vašich webových stránkách nebo v mobilních aplikacích pravděpodobně již měříte (např. pomocí nástroje Google Analytics). S těmito nástroji se dá dlouhodobě pracovat a rozvíjet propracovanou analytickou strategii.
Důležitým zdrojem dat může být také váš CRM systém nebo administrátorské rozhraní vašeho e-shopu (CMS). V Google Analytics najdete podrobný přehled o chování uživatelů na webu, a navíc díky propojení s reklamní platformou Google Ads můžete velmi podrobně analyzovat jednotlivé kampaně, které jste spustili.
Pozor na rozdílné atribuční modely
Různé reklamní systémy mohou používat odlišné atribuční modely, což znamená, že data z různých zdrojů se mohou lišit. Například Google Ads může přičítat konverzi jinému bodu než Google Analytics. Tento rozdíl může ovlivnit vaše rozhodování, pokud neberete v úvahu, jaký atribuční model používáte.
Co ovlivňuje sběr dat?
Při sběru dat je třeba dbát na aktuální legislativu, zejména správně nastavenou cookies lištu, která vám umožňuje získat souhlas uživatele. Data nesbíráte o všech uživatelích, ale pouze o těch, kteří vám to povolili. Kolik % uživatelů odmítá cookies na desktopu vs. mobilu? Tato čísla mohou být užitečná pro analýzu kvality a úplnosti vašich dat. Typicky se odhaduje, že až jedna třetina uživatelů cookies odmítá, což znamená, že data by měla být stále reprezentativní, ale je třeba to zohlednit při vyhodnocování výsledků.
Analýza a vizualizace dat: Jak je správně využívat?
Pro přehledné zobrazení nasbíraných dat používáme ve Viktory Google Looker Studio, pomocí kterého vytváříme pro každého klienta report obsahující data relevantní pro jeho byznys. Pro uchování a zpracování většího množství dat používáme také Google BigQuery, který využívá strojové učení a umělou inteligenci.
Pokud chcete zlepšit přehlednost, doporučujeme přidat více grafiky a vizualizací, aby se data lépe interpretovala. Třeba grafy a boxy s konkrétními metrikami a přehledy by mohly výrazně pomoci čtenářům lépe pochopit výsledky a možnosti využití dat.
Využití dat pro strategii: CLV (Customer Lifetime Value)
Pokud máte dostatek dat o svých zákaznících, můžete provádět výpočty, které vám pomohou odhadnout budoucí chování vašich zákazníků. Jedním z těchto výpočtů je CLV, tedy hodnota zákazníka v průběhu jeho životního cyklu. Tento ukazatel je zásadní pro určení výše investic do reklamy. Získání nového zákazníka je mnohem nákladnější než udržení stávajícího, a právě znalost CLV vám pomůže optimalizovat vaše marketingové náklady.
Příklad výpočtu CLV: Pokud víte, že zákazník ve vaší kategorii nakupuje průměrně 4x ročně za 500 Kč a zákazník zůstává věrný po dobu 3 let, jeho CLV bude 4×500 Kč x 3 = 6000 Kč. To vám pomůže nastavit rozpočet na reklamu s ohledem na dlouhodobý návratnost.
Segmentace a personalizace: Jak data přetavit v efektivní marketing
Dalším velmi efektivním způsobem využití dat je segmentace zákazníků. Můžete je rozdělit do různých skupin podle různých kritérií, jako je věk, životní situace nebo chování. To vám umožní personalizovat reklamu a obsah tak, aby byl relevantní pro daný segment, což vede k vyšší míře konverzí.
Není však dobré mít segmentů příliš mnoho, protože s jejich množstvím narůstá i náročnost na personalizaci. Pro efektivní práci doporučujeme zaměřit se na několik hlavních segmentů, například noví vs. vracející se zákazníci nebo segmetace podle RFM (recency-frequency-monetary).
Co ovlivňuje CLV?
- Frekvence nákupů
- Průměrná hodnota objednávky
- Retence zákazníků
Budoucnost využívání dat v digitálním marketingu
S rozvojem umělé inteligence a strojového učení se očekává, že analýza dat bude ještě jednodušší a efektivnější. Reklamní systémy, jako Google Ads, se stále více integrují s AI, což přispívá k zvýšení efektivity kampaní. Na druhé straně je však důležité také zohlednit etiku a regulace, které mohou omezit, jak daleko můžeme zajít v ovlivňování chování zákazníků. Vzhledem k tomu se dá očekávat, že regulační úřady budou mít stále větší vliv na marketingové strategie.
Data vám řeknou, co funguje – my vám ukážeme, jak na to.
Ve Viktory spojujeme analytiku s kreativitou a stavíme strategie, které stojí na pevných datech i byznysových cílech.
Ozvěte se nám a zjistěte, co všechno můžeme udělat i pro váš projekt.
