Как большие данные (Big Data) убивают типичного клиента или почему вам срочно нужен персональный маркетинг

Как меняется маркетинг в эпоху социальных сетей и больших данных (Big Data) и чем это поможет вашему бизнесу: рассматриваем практические примеры персонализации рекламных предложений. Новый маркетинг: почему вашего типичного клиента больше нет Описывая портрет своего потенциального клиента, традиционный маркетинг попадает в ловушку обобщения. Например, целевая аудитория продукта: домохозяйки с маленькими детьми, владельцы японских авто с пробегом более 100 тысяч километров или обеспеченные миллинеалы с высшим образованием. При этом возникает «проблема мертвых душ» — группа есть, а человека нет. В реальном мире отсутствует абстрактный «пользователь продукта», такой как молодой человек 25-35 лет, пользующийся мобильным интернетом по 3 часа каждый день. В жизни есть вполне конкретный Петр Евгеньевич Сидоров, 27 лет, холост, который работает врачом-анестезиологом сутки через двое, 3 раза в неделю Далее …

Реклама и маркетинг: как сократить расходы и повысить выручку с помощью Big Data: 5 практических кейсов от российских и зарубежных компаний

Оптимизация расходов на маркетинг: как Big Data позволит вам повысить эффективность затрат на рекламу, наладить стабильную лидогенерацию, превратить посетителей в покупателей и увеличить выручку. Продуктивная реклама: 3 простых способа оптимизации рекламного бюджета Чтобы реклама стала двигателем торговли, она должна быть эффективной, т.е. обеспечивать высокую конверсию. Этот показатель описывает отношение целевого результата к затратам на его достижение. Например, сколько процентов посетителей сайта оставили заявку на товар/услугу, какова доля полученной выручки с продаж от потраченного рекламного бюджета и т.д. При этом эффективность рекламного бюджета зависит не столько от инвестиций в него, сколько от точности соответствия рекламных предложений потребностям потенциальных покупателей [1]. А поскольку рекламные бюджеты всегда ограничены, работа маркетолога сводится к увеличению отклика (заявок, продаж и прочих целевых действий) в условиях минимизации Далее …

Как снизить отток клиентов с помощью алгоритмов машинного обучения

Churn rate, показатель оттока, маркетинг

Как использование технологий Machine Learning в онлайн-маркетинге помогло снизить отток клиентов и повысить ROI лояльности покупателей Снижаем Churn Rate и повышаем ROI лояльности клиентов: российский гигант интернет-торговли Ozon.ru делится своим опытом успешного применения технологий Machine Learning в онлайн-маркетинге Churn Rate или показатель оттока, считается одной из важнейших маркетинговых метрик, которая показывает жизнеспособность бизнес-модели удержания лояльных клиентов [1]. Компании стремятся держать его на минимальном уровне, повышая отдачу от стимуляции повторных обращений, т.е. ROI – return of investment, поскольку привлечение нового покупателя стоит в 5 раз дороже возврата старого. А вероятность продажи товаров и услуг старому клиенту равна 60-70%, тогда как новому – всего 5-20% [2]. Что такое превентивный онлайн-маркетинг Чтобы сделать потенциальную продажу реальной, необходимо четко знать потребности клиента. Например, если пользователь задает поисковой запрос «оливковое Далее …