ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ GO-TO-MARKET СТРАТЕГИЙ

Сегментация рынка и целевых аудиторий

Сегментация рынка и определение целевых аудиторий являются основополагающими шагами в любой GTM стратегии. Использование больших данных позволяет выполнять эти задачи с непревзойденной точностью, анализируя обширные наборы информации о поведении потребителей, их интересах, покупательской активности и демографических характеристиках. Например, ритейлеры могут анализировать данные о покупках и онлайн-поведении, чтобы выделить сегменты покупателей с высокой степенью лояльности и разработать для них персонализированные предложения и акции.

Персонализация маркетинга и предложений

Персонализация является ключом к увеличению эффективности маркетинговых усилий в современной коммерческой среде. Большие данные предоставляют возможность для глубокой персонализации, позволяя компаниям настраивать свои сообщения, предложения и даже продукты для конкретных пользователей или сегментов. Примером может служить использование истории покупок и предпочтений клиентов для создания таргетированных электронных писем с рекомендациями продуктов, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют каждого конкретного получателя. [1]

Оптимизация ценообразования

Эффективная стратегия ценообразования может значительно увеличить прибыльность и конкурентоспособность продукта. Аналитика больших данных позволяет компаниям анализировать поведение потребителей, их чувствительность к цене, конкурентные цены и множество других факторов для оптимизации своей ценовой стратегии. [17] Например, динамическое ценообразование, основанное на анализе спроса, конкуренции и других внешних данных, может помочь авиакомпаниям и отелям максимизировать доходы от продажи билетов и номеров. [19]

Управление клиентским опытом

Клиентский опыт становится все более важным фактором, влияющим на лояльность и выбор потребителей. Анализ больших данных позволяет отслеживать и анализировать каждое взаимодействие между клиентом и компанией, выявляя слабые места и возможности для улучшения. [14] Компании могут использовать эти данные для оптимизации своих интерфейсов, улучшения качества обслуживания и создания более личных и эффективных взаимодействий с клиентами. Примером может быть анализ отзывов клиентов и данных об использовании продукта для выявления и устранения распространенных проблем и препятствий на пути пользователя.

Методы сбора и анализа данных

Для сбора и анализа данных в рамках GTM стратегий используются различные методы и инструменты. Среди них:

Сбор данных о клиентах

Включает в себя сбор информации о поведении клиентов на веб-сайтах, в мобильных приложениях, а также данные о покупках и взаимодействии с продуктами. Эти данные могут быть получены с помощью аналитических инструментов, таких как Google Analytics, а также через системы учета покупок и CRM-системы.

Прогнозирование спроса

С использованием алгоритмов машинного обучения можно прогнозировать изменения спроса на товары и услуги, что позволяет более эффективно управлять запасами и маркетинговыми кампаниями. Для этого используются различные методы анализа временных рядов и статистические модели, такие как ARIMA или Prophet.

Рисунок 1.  Иллюстрация прогноза объема продаж

Анализ трафика и конверсий

Оценка эффективности маркетинговых кампаний и веб-сайтов осуществляется через анализ трафика и конверсий. Среди общедоступных инструментов, используемых для этого, можно выделить тот же Google Analytics, который предоставляет подробные данные о поведении пользователей на веб-сайте и эффективности маркетинговых каналов.

Анализ социальных медиа

Мониторинг активности в социальных сетях позволяет выявить мнения и предпочтения клиентов, а также отслеживать обсуждения о продуктах и бренде компании. Для этого могут использоваться специализированные инструменты для мониторинга социальных медиа, такие как Brandwatch или Hootsuite.

Отзывы и обратная связь

Анализ отзывов клиентов и обратной связи позволяет компаниям понять мнение своих клиентов о продуктах и услугах, а также выявить области для улучшения. Для этого могут использоваться готовые аналитические продукты и платформы типа Realytics, автоматизированные системы анализа текста, либо ручной анализ.

Эффективное использование этих методов дает возможность компаниям собирать и анализировать разнообразные данные о своих клиентах и рынке, что в свою очередь обеспечивает создание более точных и гибких стратегий выхода на рынок.

Примеры успешного использования аналитики больших данных

Применение больших данных в разработке GTM стратегий и управлении ими преобразует подходы компаний к выходу на рынок, позволяя им добиваться высокой степени персонализации, эффективности и инновационности. Ниже приведены реальные примеры использования больших данных в этой области.

Динамическое ценообразование

Использование больших данных особенно популярно при управлении ценообразованием. Так, Amazon применяет аналитику больших данных для динамического ценообразования, автоматически корректируя цены на миллионы товаров в реальном времени. Анализируя данные о спросе, конкуренции, запасах и покупательском поведении, компания устанавливает цены, максимизирующие прибыль и конкурентоспособность. Эта стратегия позволяет Amazon эффективно управлять GTM стратегией, адаптируясь к рыночным условиям и повышая удовлетворенность клиентов. [8, стр. 289]

Airbnb использует аналитику больших данных для оптимизации цен на аренду жилья. Они анализируют данные о спросе, сезонности, местоположении и характеристиках жилья, чтобы определить оптимальные цены для различных объектов. Это помогает владельцам жилья максимизировать свой доход и улучшить заполняемость. [8, стр. 164]

Uber также активно использует аналитику для оптимизации своих стратегий. Они анализируют данные о перемещениях клиентов, спросе на услуги такси в разных районах и в разное время суток, а также о конкурентной среде. Это позволяет им эффективно управлять ценами, оптимизировать маршруты и обеспечивать высокий уровень обслуживания. [8, стр. 271]

Оптимизация ассортимента и маркетинговых усилий

Coca-Cola использует аналитику больших данных для анализа потребительских трендов и поведения, что позволяет компании оптимизировать свой ассортимент напитков и маркетинговые стратегии. Анализ социальных сетей, отзывов потребителей и данных о продажах помогает Coca-Cola выявлять предпочтения потребителей и региональные вкусовые тенденции, что способствует разработке новых продуктов и адаптации маркетинговых кампаний, увеличивая их релевантность и эффективность. [18, стр. 737-738]

Компания Procter & Gamble использует аналитику данных для оптимизации маркетинговых кампаний и продвижения продуктов. Они анализируют данные о покупках, предпочтениях потребителей и эффективности различных маркетинговых каналов, чтобы определить наиболее эффективные стратегии продвижения своих товаров. [15, стр. 24]

Управление производством и запасами

Tesla использует аналитику данных для оптимизации производства и прогнозирования спроса на свои электромобили. Они анализируют данные о заказах, продажах и предпочтениях потребителей, чтобы оптимизировать производственные процессы и предложить клиентам наиболее востребованные модели. [10]

Zara применяет аналитику больших данных для оптимизации управления запасами и процессов поставки. Анализируя данные о продажах в реальном времени, модные тенденции и обратную связь от покупателей, Zara быстро адаптирует производство и запасы, чтобы соответствовать текущему спросу. Это позволяет компании сократить издержки, связанные с излишками и недостатками, и поддерживать высокий уровень удовлетворенности клиентов, обеспечивая своевременное пополнение запасов популярных товаров. [16, стр. 21]

Персонализация контента

Netflix использует аналитику больших данных для оптимизации своих GTM стратегий, анализируя привычки и предпочтения своих пользователей. Собирая данные о просмотрах, поисковых запросах и оценках пользователей, компания создает высоко персонализированные рекомендации, что улучшает пользовательский опыт и способствует удержанию клиентов.  [13, стр. 142] Эти инсайты также направляют Netflix в принятии решений о закупке и создании контента, оптимизируя инвестиции и увеличивая рыночный успех. [9, стр. 91]

Заключение

Использование больших данных в разработке и реализации GTM стратегий представляет собой мощный инструмент для повышения конкурентоспособности и эффективности на рынке. Аналитика данных не только способствует более обоснованному принятию решений и оптимизации маркетинговых усилий, но и позволяет предприятиям адаптироваться к изменениям рынка и потребностей потребителей, тем самым способствуя устойчивому росту и развитию. [6]

Прежде всего, анализ больших данных представляет собой ценный инструмент для улучшения понимания рынка и потребностей целевой аудитории. Это позволяет компаниям не только более эффективно планировать и реализовывать свои GTM стратегии, но и адаптироваться к меняющимся условиям рынка с удивительной гибкостью и точностью. [4] Внедрение инсайтов, полученных из больших данных, способствует созданию персонализированных продуктов и услуг, которые лучше соответствуют ожиданиям и предпочтениям потребителей.

Кроме того, персонализация маркетинга и предложений на основе аналитики больших данных значительно повышает эффективность взаимодействия с клиентами. Адаптированные и таргетированные маркетинговые кампании и предложения увеличивают вовлеченность и лояльность клиентов, а значит, ведут к улучшению коммерческих показателей.

Третий важный аспект применения аналитики больших данных касается оптимизации ценообразования и управления клиентским опытом. Применение данных для анализа чувствительности к цене и для моделирования спроса позволяет компаниям устанавливать цены более гибко и обоснованно, увеличивая тем самым прибыльность. Кроме того, улучшение клиентского опыта через аналитику отзывов и взаимодействий укрепляет отношения с потребителями и способствует созданию положительного имиджа бренда.

В целом, аналитика больших данных оказывает революционное влияние на разработку и реализацию GTM стратегий, предоставляя компаниям мощные инструменты для исследования рынка, сегментации аудитории, персонализации предложений и оптимизации бизнес-процессов. В будущем, по мере развития технологий обработки и анализа данных, можно ожидать еще более глубокой интеграции данных в стратегическое планирование и операционную деятельность компаний. Это откроет новые горизонты для инноваций и конкурентного преимущества на рынке. Учитывая все вышеизложенное, становится очевидным, что компании, способные эффективно использовать аналитику больших данных в своих GTM стратегиях, имеют высокие шансы на успех в быстро меняющемся мире.

Список литературы:

1. Abeysekera N. et al. Marketing 4.0: Moving from Traditional to Digital. – 2020.
2. Bharadwaj A. et al. Digital business strategy: toward a next generation of insights //MIS quarterly. – 2013. – С. 471-482.
3. Brown B. et al. Views from the front lines of the data-analytics revolution //McKinsey Quarterly. – 2014.
4. Bughin J. et al. The best response to digital disruption. – MIT Sloan Management Review, 2017.
5. Chaffey D., Ellis-Chadwick F. Digital marketing. – Pearson UK, 2019.
6. Erevelles S., Fukawa N., Swayne L. Big Data consumer analytics and the transformation of marketing //Journal of business research. – 2016. – Т. 69. – №. 2. – С. 897-904.
7. Kelleher J. D., Tierney B. Data science. – MIT press, 2018.
8. Marr B. Big data in practice: how 45 successful companies used big data analytics to deliver extraordinary results. – John Wiley & Sons, 2016.
9. Marr B. Data strategy: How to profit from a world of big data, analytics and the internet of things. – Kogan Page Publishers, 2017.
10. Marr B. The amazing ways Tesla is using artificial intelligence and big data //Bernard Marr & Co. - 2018.
    https://bernardmarr.com/the-amazing-ways-tesla-is-using-artificial-intelligence-and-big-data/
11. Mayer-Schönberger V., Cukier K. Big data: A revolution that will transform how we live, work, and think. – Houghton Mifflin Harcourt, 2013.
12. McAfee A. et al. Big data: the management revolution //Harvard business review. – 2012. – Т. 90. – №. 10. – С. 60-68.
13. Provost F., Fawcett T. Data Science for Business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. – O'Reilly Media, Inc., 2013.
14. Rust R. T., Huang M. H. The service revolution and the transformation of marketing science //Marketing Science. – 2014. – Т. 33. – №. 2. – С. 206-221.
15. Schmarzo B. Big Data: Understanding how data powers big business. – John Wiley & Sons, 2013.
16. Silva E. S., Hassani H., Madsen D. Ø. Big Data in fashion: transforming the retail sector //Journal of Business Strategy. – 2020. – Т. 41. – №. 4. – С. 21-27.
17. Varian H. R. Big data: New tricks for econometrics //Journal of economic perspectives. – 2014. – Т. 28. – №. 2. – С. 3-28.
18. Vyas S. et al. Study on use of AI and big data for commercial system //2019 Amity International Conference on Artificial Intelligence (AICAI). – IEEE, 2019. – С. 737-739.
19. Ye P. et al. Customized regression model for Airbnb dynamic pricing //Proceedings of the 24th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery & data mining. – 2018. – С. 932-940.