Как данные влияют на успех маркетинга: роль статистических моделей в оптимизации бюджета и выборе целевой аудитории. В материале Wunder Digital
Эффективное применение данных о потребностях клиентов, объемах продаж и результатах рекламных кампаний является основой успешной маркетинговой стратегии. Статистические методы позволяют более точно распределять бюджет на рекламу и находить ЦА для различных каналов. Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital, рассказал о том, какие данные являются ключевыми для маркетинга, какие инструменты следует использовать для их анализа и как это способствует достижению бизнес-целей.
Этапы подготовки данных
Для начала процесса необходимо собрать исходные данные, включая ключевые бизнес-показатели, такие как объемы продаж, лиды, уровень охвата рынка, а также ценовую политику компании и ее конкурентов. Важно также учитывать информацию о потребителях, включая их демографические характеристики и пути коммуникации с брендом. Кроме того, необходимо собрать данные о прошлых кампаниях, включая итоги медиаактивностей с учетом KPI для каждого канала и финансовые затраты на продвижение.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Чтобы выявить стабильные тенденции и создать точные прогнозы, необходимо проанализировать данные за период не менее 3 лет, с разбивкой по месяцам или более коротким временным промежуткам. Сбор информации может занять 3-5 недель.
Оценка внешних условий
Чтобы создать точную модель, важно брать в расчет действия конкурентов, в том числе их рекламные кампании и присутствие на полках, а также влияние косвенной рекламы, например, сотрудничество с лидерами мнений. Кроме того, важно принимать во внимание неконтролируемые факторы, такие как изменения валютных курсов, погодные условия и другие внешние обстоятельства.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Не все внешние воздействия оказывают положительное влияние на бизнес, некоторые из них могут снижать продажи. При построении моделей важно также учитывать эти факторы. Такой подход позволяет точнее предсказывать возможные сценарии и принимать взвешенные стратегические решения.
Для начала процесса необходимо собрать исходные данные, включая ключевые бизнес-показатели, такие как объемы продаж, лиды, уровень охвата рынка, а также ценовую политику компании и ее конкурентов. Важно также учитывать информацию о потребителях, включая их демографические характеристики и пути коммуникации с брендом. Кроме того, необходимо собрать данные о прошлых кампаниях, включая итоги медиаактивностей с учетом KPI для каждого канала и финансовые затраты на продвижение.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Чтобы выявить стабильные тенденции и создать точные прогнозы, необходимо проанализировать данные за период не менее 3 лет, с разбивкой по месяцам или более коротким временным промежуткам. Сбор информации может занять 3-5 недель.
Оценка внешних условий
Чтобы создать точную модель, важно брать в расчет действия конкурентов, в том числе их рекламные кампании и присутствие на полках, а также влияние косвенной рекламы, например, сотрудничество с лидерами мнений. Кроме того, важно принимать во внимание неконтролируемые факторы, такие как изменения валютных курсов, погодные условия и другие внешние обстоятельства.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Не все внешние воздействия оказывают положительное влияние на бизнес, некоторые из них могут снижать продажи. При построении моделей важно также учитывать эти факторы. Такой подход позволяет точнее предсказывать возможные сценарии и принимать взвешенные стратегические решения.
Трехмерный подход
Полученные данные позволяют осуществить трехмерное планирование рекламных кампаний, которое включает установление оптимального бюджета для максимальной рентабельности каждого канала, определение ЦА для предстоящих рекламных активностей и расчет наилучшей стоимости за ключевые медиа-KPI для каждого канала.
Основные инструменты для работы с данными
Эконометрическое моделирование
Этот инструмент позволяет определить, как каждый канал продвижения и внешние условия влияют на результаты бизнеса. Он позволяет эффективно распределить инвестиции между каналами для достижения максимального ROMI и предсказывать результаты предстоящей кампании с наибольшей отдачей для бизнеса.
Корреляционный анализ
Используя данные CRM и медиадавление, этот подход помогает сегментировать целевую аудиторию для каждого канала продвижения. Это позволяет компаниям более точно направлять рекламные усилия, что в свою очередь способствует повышению эффективности и росту конверсии.
Собственные системы для планирования кампаний
Помогают определить бюджет для каждого канала в рамках отдельных медиа.
Необходимые ресурсы
Для получения информации о бизнес-результатах необходимы данные из CRM-системы или результаты розничного аудита. Чтобы сформировать профиль ЦА, используют данные из CRM, рекламных систем и измерителей для офлайн-медиа. А для анализа данных требуется специалист, владеющий навыками работы с Excel или Python.
Полученные данные позволяют осуществить трехмерное планирование рекламных кампаний, которое включает установление оптимального бюджета для максимальной рентабельности каждого канала, определение ЦА для предстоящих рекламных активностей и расчет наилучшей стоимости за ключевые медиа-KPI для каждого канала.
Основные инструменты для работы с данными
Эконометрическое моделирование
Этот инструмент позволяет определить, как каждый канал продвижения и внешние условия влияют на результаты бизнеса. Он позволяет эффективно распределить инвестиции между каналами для достижения максимального ROMI и предсказывать результаты предстоящей кампании с наибольшей отдачей для бизнеса.
Корреляционный анализ
Используя данные CRM и медиадавление, этот подход помогает сегментировать целевую аудиторию для каждого канала продвижения. Это позволяет компаниям более точно направлять рекламные усилия, что в свою очередь способствует повышению эффективности и росту конверсии.
Собственные системы для планирования кампаний
Помогают определить бюджет для каждого канала в рамках отдельных медиа.
Необходимые ресурсы
Для получения информации о бизнес-результатах необходимы данные из CRM-системы или результаты розничного аудита. Чтобы сформировать профиль ЦА, используют данные из CRM, рекламных систем и измерителей для офлайн-медиа. А для анализа данных требуется специалист, владеющий навыками работы с Excel или Python.
Как работать с собранными данными
Для моделирования зависимости влияния рекламных и бизнес-факторов часто применяются алгоритмические функции. Чтобы определить, как объемы продаж зависят от интенсивности других факторов, можно использовать такие программы, как SPSS, Tamburin или стандартный Excel.
Чтобы обеспечить максимальную точность, необходимо провести тестирование модели на прошлых данных. Для оценки ее достоверности применяются несколько статистических критериев: во-первых, это процент погрешности, во-вторых, сходимость данных на уровне отдельных месяцев и повторяющаяся динамика.
На бизнес влияют разные факторы, и невозможно учесть все из них в модели, что делает невозможным полное воспроизведение предыдущего опыта. Тем не менее с использованием названного набора данных можно создать качественную модель с высокой точностью.
Как выявить наиболее релевантную ЦА?
Для выявления наиболее релевантной ЦА применяется корреляция данных сквозной аналитики, которая позволяет отслеживать все точки взаимодействия с клиентами на протяжении их пути.
Чтобы провести такой анализ, нужно собрать данные о количестве обращений и лидах с разбивкой по дням, а также информацию о возрасте, поле и уровне дохода, если это необходимо. Важную роль играет и информация о рекламных активностях с детализированным разделением по каналам, аналогично данным, используемым в CRM.
Для моделирования зависимости влияния рекламных и бизнес-факторов часто применяются алгоритмические функции. Чтобы определить, как объемы продаж зависят от интенсивности других факторов, можно использовать такие программы, как SPSS, Tamburin или стандартный Excel.
Чтобы обеспечить максимальную точность, необходимо провести тестирование модели на прошлых данных. Для оценки ее достоверности применяются несколько статистических критериев: во-первых, это процент погрешности, во-вторых, сходимость данных на уровне отдельных месяцев и повторяющаяся динамика.
На бизнес влияют разные факторы, и невозможно учесть все из них в модели, что делает невозможным полное воспроизведение предыдущего опыта. Тем не менее с использованием названного набора данных можно создать качественную модель с высокой точностью.
Как выявить наиболее релевантную ЦА?
Для выявления наиболее релевантной ЦА применяется корреляция данных сквозной аналитики, которая позволяет отслеживать все точки взаимодействия с клиентами на протяжении их пути.
Чтобы провести такой анализ, нужно собрать данные о количестве обращений и лидах с разбивкой по дням, а также информацию о возрасте, поле и уровне дохода, если это необходимо. Важную роль играет и информация о рекламных активностях с детализированным разделением по каналам, аналогично данным, используемым в CRM.
Использование статистических моделей: примеры из практики
Кейс№1
Для гипермаркетов, работающих в более чем 50 городах, была поставлена задача увеличить число чеков в офлайн-продажах. Чтобы достичь этой цели, специалисты использовали статистическую модель, которая помогла определить оптимальный медиамикс и бюджет для продвижения продукции. Модель учла различные особенности каждого города, предпочтения потребителей и специфику работы торговых точек. Благодаря этому было возможно точно и эффективно распределить рекламные усилия по наиболее результативным каналам. В итоге точность прогноза размещения товаров в магазинах составила 98,4%, что позволило значительно повысить эффективность продаж и достичь запланированных показателей.
Кейс №2
Банк из ТОП-20 поставил цель увеличить свою клиентскую базу в рамках рекламной кампании. Для достижения этой задачи использовали статистическую модель, которая помогла определить оптимальный медиамикс и правильно распределить рекламный бюджет. Модель позволила точно нацелить усилия на самые эффективные каналы и аудитории. План по привлечению новых клиентов был успешно осуществлен, а кампания принесла ожидаемые результаты.
Кейс №3
Ключевой задачей было увеличение заявок на продажу авто через офлайн-кампании. Для достижения цели провели комплексный анализ данных о поведении пользователей, рекламных активностях и органическом трафике. Это позволило точно определить целевую аудиторию и внести изменения в медиаплан. Итог — снижение показателей отказов на 23%, увеличение времени, проведенного на сайте, на 14%, и улучшение качества органического трафика с ростом числа заявок на 9%.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Использование статистических моделей — это ключ к эффективной оптимизации маркетинга. Они позволяют эффективно направлять рекламный бюджет, выявлять подходящие аудитории для разных каналов и предсказывать результаты с учетом внешних условий. Ключевым моментом является работа с качественными данными, учет особенностей каждой аудитории и внимание к внешним факторам. Применение методов анализа взаимосвязей, экономического моделирования и комплексной аналитики помогает принимать решения, которые существенно повышают возврат инвестиций и способствуют стабильному росту бизнеса.
Кейс№1
Для гипермаркетов, работающих в более чем 50 городах, была поставлена задача увеличить число чеков в офлайн-продажах. Чтобы достичь этой цели, специалисты использовали статистическую модель, которая помогла определить оптимальный медиамикс и бюджет для продвижения продукции. Модель учла различные особенности каждого города, предпочтения потребителей и специфику работы торговых точек. Благодаря этому было возможно точно и эффективно распределить рекламные усилия по наиболее результативным каналам. В итоге точность прогноза размещения товаров в магазинах составила 98,4%, что позволило значительно повысить эффективность продаж и достичь запланированных показателей.
Кейс №2
Банк из ТОП-20 поставил цель увеличить свою клиентскую базу в рамках рекламной кампании. Для достижения этой задачи использовали статистическую модель, которая помогла определить оптимальный медиамикс и правильно распределить рекламный бюджет. Модель позволила точно нацелить усилия на самые эффективные каналы и аудитории. План по привлечению новых клиентов был успешно осуществлен, а кампания принесла ожидаемые результаты.
Кейс №3
Ключевой задачей было увеличение заявок на продажу авто через офлайн-кампании. Для достижения цели провели комплексный анализ данных о поведении пользователей, рекламных активностях и органическом трафике. Это позволило точно определить целевую аудиторию и внести изменения в медиаплан. Итог — снижение показателей отказов на 23%, увеличение времени, проведенного на сайте, на 14%, и улучшение качества органического трафика с ростом числа заявок на 9%.
Федор Сенновский, медиадиректор инновационного digital-хаба Wunder Digital:
— Использование статистических моделей — это ключ к эффективной оптимизации маркетинга. Они позволяют эффективно направлять рекламный бюджет, выявлять подходящие аудитории для разных каналов и предсказывать результаты с учетом внешних условий. Ключевым моментом является работа с качественными данными, учет особенностей каждой аудитории и внимание к внешним факторам. Применение методов анализа взаимосвязей, экономического моделирования и комплексной аналитики помогает принимать решения, которые существенно повышают возврат инвестиций и способствуют стабильному росту бизнеса.