Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Analityka i Business Intelligence

Skuteczny marketing opiera się na danych. Oto trzy kroki na drodze do tego celu

30 grudnia 2019 7 min czytania
Skuteczny marketing opiera się na danych. Oto trzy kroki na drodze do tego celu

Może zabrzmi to nieco nostalgicznie, ale jeszcze kilka‑kilkanaście lat temu marketing trochę bardziej przypominał sztukę. Liczył się przede wszystkim pomysł, oryginalne podejście do klienta i zbudowanie całościowej wizji tego, co i jak chcemy mu przekazać, w zależności od produktu, przekazu czy grupy docelowej – „Big Idea”.

Partnerem materiału jest Salesforce.

Może zabrzmi to nieco nostalgicznie, ale jeszcze kilka‑kilkanaście lat temu marketing trochę bardziej przypominał sztukę. Liczył się przede wszystkim pomysł, oryginalne podejście do klienta i zbudowanie całościowej wizji tego, co i jak chcemy mu przekazać, w zależności od produktu, przekazu czy grupy docelowej – „Big Idea”.

Współczesny marketing nadal docenia oczywiście dobre pomysły, innowacyjność i oryginalność, ale w znacznie większym stopniu bazuje na danych. To już mniej sztuka, a bardziej nauka, oparta już nie na fundamentach „Big Idea”, ale „Big Data”. To dane, często maksymalnie spersonalizowane i sprowadzone do poziomu pojedynczych klientów, są siłą napędową współczesnego marketingu.

Dlaczego dziś liczą się właśnie dane?

Umiejętności i pomysły osób zajmujących się marketingiem nadal są istotne, ale w dzisiejszych czasach nie wystarczają one do zapewnienia klientom tego, czego coraz bardziej oczekują – maksymalnie spersonalizowanych doświadczeń. To właśnie tego typu kontakty najmocniej wpływają na współczesną ocenę marek lub firm, a ich rynkowy sukces w ogromnym stopniu zależy od tego, czy przedstawiona klientowi oferta idealnie pokrywa się z jego osobistymi oczekiwaniami.

Mimo to transformacja firmy w kierunku modelu działania bazującego na danych nie jest wcale prosta – niezależnie od tego, czy myślimy tu o start‑upie, czy też o dużym przedsiębiorstwie o ugruntowanej pozycji i z bagażem wielu lat dobrych doświadczeń wdrażania udanych projektów marketingowych. Właściwe i skuteczne wykorzystanie danych może sprawić problem zarówno 2‑osobowemu zespołowi, jak i organizacji z setką specjalistów zajmujących się wyłącznie zagadnieniami z zakresu marketingu.

Istnieje jednak pewien schemat działania, który może im w tym pomóc:

1. Zrób spis swoich danych

Ilość i różnorodność danych, do których współczesne firmy mają dostęp, nigdy wcześniej nie były tak obfite i tak różnorodne. Często to właśnie ta ilość – i jej opanowanie – staje się pierwszym problemem, z którym muszą zmierzyć się współcześni eksperci od marketingu. Oto pytania, jakie między innymi powinni sobie zadać w trakcie inwentaryzacji danych zebranych podczas jednej kampanii, obejmują:

  • Czy dysponujemy danymi odbiorców, które dotyczą najnowszej kampanii e‑mailowej?

  • Czy są to także dane dotyczące skuteczności tej ostatniej kampanii?

  • Czy dysponujemy danymi o ostatnich zakupach, dotyczącymi odbiorców ostatniej kampanii e‑mail?

  • Czy mamy też dostęp do analizy aktywności internetowej i wizyt na naszej stronie internetowej dokonywanych przez odbiorców ostatniej kampanii e‑mail?

Warunkiem uzyskania maksymalnie konkretnych odpowiedzi na tego typu pytania jest współpraca z innymi zespołami w twojej firmie. Tak, abyś na końcu wiedział dokładnie, gdzie znajdują się gromadzone dane, w jaki sposób są gromadzone i przez jaki zespół. Jedną z najcenniejszych rzeczy, które może zrobić w dzisiejszych czasach firma, jest dobry spis zasobów gromadzonych przez nią danych.

2. Ujednolić swoje dane

Jeśli posiądziesz już wiedzę, do jakich danych masz dostęp i w jaki sposób możesz tego dokonać, pora na kolejny krok: znalezienia sposobu ich ujednolicenia. Dzięki temu będziesz w stanie prześledzić pełną „podróż” pojedynczego klienta. Oznacza to na przykład zrozumienie, że:

  • Konkretny klient otworzył twój e‑mail, następnie przejrzał twoją witrynę, a w efekcie utworzył koszyk, w którym umieścił kilka produktów.

  • Konkretny klient mógł również porzucić koszyk.

  • Kilka dni później, po obejrzeniu reklamy cyfrowej, która była częścią kampanii „retargetingowej”, klient, który zrezygnował z zakupów wrócił jednak do swojego koszyka i zakończył transakcję.

Choć prześledzenie tego typu podróży klienta wydaje się to łatwe, samo dotarcie do punktu, w którym ujednolicenie danych pozwoli na tego typu proces, wcale takie proste nie jest. Z reguły pojawiają się problemy techniczne związane z integracją różnorodnych systemów, które nie muszą być gotowe do współpracy. Dlatego badanie aktualnie wykorzystywanych systemów w kontekście unifikacji danych powinno być priorytetem wielu organizacji. Oto kilka pytań, które warto w tym kontekście postawić:

  • Czy moja firma zmierza w kierunku identyfikacji tożsamości klientów w systemach, w których gromadzi dane? Czy umożliwia to zidentyfikowanie tego samego klienta, na różnych etapach: podczas odwiedzania strony internetowej, otwierania wiadomości e‑mail czy dokonywania zakupów?

  • Czy technologie marketingowe, które wykorzystuje moja firma, są zoptymalizowane pod kątem wydajności poszczególnych kanałów, czy też pod kątem pełnej, holistycznej obsługi klienta? Czy stworzony przez nas system ma na celu zwiększenie liczby otwieranych wiadomości e‑mail, czy też budowanie bardziej całościowych doświadczeń klientów?

  • Czy holistyczne zbiory danych wpływają na zadowolenie klienta w każdym punkcie, w tym także podczas kontaktów niemarketingowych kontaktowych (np. obsługa, sprzedaż)? Czy mamy możliwość przesyłania danychmiędzy systemami w czasie zbliżonym do rzeczywistego?

3. Zaangażuj i zoptymalizuj

Ostatnim elementem procesu skutecznego bazowania na gromadzonych zasobów danych jest ich wykorzystanie w celu wzbogacenia obsługi klienta i wzbudzenia jego zaangażowania. Celem działań marketingowych jest bowiem maksymalnie pełne poznanie oczekiwań klienta, a następnie uczynienie ścieżki do tego doświadczenia tak przyjemnym, spersonalizowanym i bezproblemowym, jak to możliwe.

Warto przy tym pamiętać, że nie mówimy tylko o celu, ale raczej o procesie, który nie jest nigdy całkowicie zakończony. Gromadzone dane nie powinny tylko zwiększać zaangażowania klienta, ale także do ciągłego eksperymentowania i poszukiwania jeszcze lepszych strategii marketingowych (i szerzej – biznesowych).

Kiedy i jak zacząć zatem bazowanie na danych? W tym momencie i w miejscu, w którym znajduje się aktualnie twoja firma. Otoczenie biznesowe zmienia się bardzo szybko, nie warto zatem czekać na sprzyjające zbiegi okoliczności czy moment, w którym osiągniemy określony poziom kompetencji. Tak naprawdę pierwszym krokiem w podróży do celu, który chcesz osiągnąć, jest zrozumienie, gdzie jesteś teraz – i rozpoczęcie właśnie z tego miejsca.

Tematy

Może Cię zainteresować

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Zamień konflikt we współpracę

Destrukcyjny konflikt w zespole zarządzającym może zahamować rozwój organizacji. Skuteczne zarządzanie takimi napięciami wymaga od liderów świadomego odejścia od rywalizacji o władzę na rzecz współpracy oraz strategicznego, systemowego myślenia.

Konflikt w zespole zarządzającym, szczególnie wtedy gdy przeradza się w trwały, emocjonalny antagonizm, staje się realnym zagrożeniem dla efektywności całej organizacji. Studium przypadku firmy X-Style.

Jak zapewnić stabilność i elastyczność na rynku zielonej energii?

Dynamiczne zmiany na rynku energii oraz rosnące znaczenie OZE i celów ESG stawiają przed firmami nowe wyzwania. W tym kontekście Reo.pl (Grupa Enerconet) kładzie nacisk na elastyczność, dogłębną analizę potrzeb klienta i transparentność danych. O strategiach budowania długoterminowych relacji i zapewniania przewidywalności w sektorze odnawialnym opowiada Grzegorz Tomasik, prezes Reo.pl. 

Reo.pl działa na polskim rynku od 2022 roku. Jakie wyzwania napotkali państwo przy wprowadzaniu elastyczności i dostosowywaniu się do dynamicznych zmian w sektorze OZE?

Chociaż marka Reo.pl powstała na początku 2022 r., nasza grupa – Enerconet – działa na rynku energetycznym już od 2007 r. Ta wieloletnia obecność w sektorze OZE i doświadczenie w obrocie energią dają nam status dojrzałego podmiotu, wspartego silnym zespołem i dogłębną znajomością branży.

Od 2007 r. sektor OZE przeszedł znaczącą transformację, obejmującą regulacje, mechanizmy rynkowe i podejście firm do zakupu zielonej energii. Kluczową zmianą był rozwój bezpośrednich kontraktów (P2P) między wytwórcami OZE a odbiorcami końcowymi. Spółki tworzące dziś Enerconet aktywnie uczestniczyły w tej ewolucji od samego początku, analizując rynek i wypracowując skuteczne rozwiązania, co ostatecznie doprowadziło do uruchomienia platformy Reo.pl.

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Premium
Dlaczego odważne pomysły giną w szufladach menedżerów i co z tym zrobić?

Najbardziej innowacyjne, nietypowe idee często nie zostają zrealizowane – nie dlatego, że są złe, ale dlatego, że wywołują niepewność. Co może pomóc menedżerom w podejmowaniu ryzykownych, lecz potencjalnie przełomowych decyzji? Kluczowe okazuje się świadome budowanie sieci doradczej.

Menedżerowie, którzy są świadomi znaczenia innowacji w rozwoju organizacji, często zachęcają członków swoich zespołów do dzielenia się świeżymi i kreatywnymi pomysłami. Jednak wielu pracowników skarży się, że ich najlepsze propozycje są przez zwierzchników często pomijane, odrzucane lub niewłaściwie rozumiane.

Paradoksalnie to właśnie menedżerowie mogą stanowić jedną z największych barier dla innowacji. Mocno zakorzenieni we własnych obszarach specjalizacji, często nie dostrzegają wartości nowatorskich idei – szczególnie wtedy, gdy pomysły te wyznaczają nowe ścieżki w ich dziedzinie.

AI dla wszystkich - Mechło
Premium
AI dla wszystkich: jak ją wdrożyć w firmie?

Sztuczna inteligencja nie jest już zarezerwowana wyłącznie dla dużych korporacji i technologicznych gigantów. Dziś każdy może korzystać z narzędzi opartych na AI, a bariera kosztów znacząco się obniżyła. To jednak nie znaczy, że korzystanie z tych technologii jest proste i zrozumiałe dla wszystkich.

Powszechna dostępność sztucznej inteligencji (AI) nie rozwiązuje kluczowego problemu: braku wiedzy o tym, jak skutecznie i odpowiedzialnie z niej korzystać. Dlatego edukacja staje się nie tylko wsparciem, ale wręcz warunkiem realnego wykorzystania potencjału tej technologii. Umiejętność pracy z AI powinna być dziś traktowana jak podstawowa kompetencja, niezbędna zarówno w życiu zawodowym, jak i codziennym. Tym bardziej, że generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) coraz śmielej wkracza na polski rynek, oferując firmom wiele korzyści: począwszy od automatyzacji drobnych zadań aż po strategiczne przedsięwzięcia.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!