Национальная служба экономической разведки

Национальная служба экономической разведки – это крупнейшая Российская организация, занимающаяся сбором, обработкой и анализом информации экономического характера о ситуации в различных секторах рынка, а также его участниках.
Национальная служба экономической разведки специализируется на комплексном информационно-аналитическом обеспечении ведущих предприятий Российской Федерации. Благодаря профессионализму и огромному опыту сотрудников службы, мы добиваемся самых лучших результатов в работе и гордимся нашим вкладом в защиту экономической безопасности предприятий России.
Служба имеет представительства в разных регионах России, включая города федерального значения.

Маркетинг с использованием персонализации

Персонализированный маркетинг — это способ коммуникации бренда и клиента, основанный на построении общения и продаж с учетом интересов, потребностей, целей клиента (это нетрадиционное определение). Личный маркетинг повышает доверие и лояльность, увеличивает конверсию и продажи, получает реальный фидбек от клиента

 

Зачем собирать данные?

Чтобы создать предложение, от которого клиент не захочет отказаться, вам надо знать, кто ваш клиент, что он делает, о чем мечтает, чего боится, где работает, а где хотел бы работать, где живет и т. д.

Получить массив данных о каждом клиенте вручную невозможно. Тут на помощь приходит автоматизация. Она не только упрощает сбор данных и персонализацию отношений с клиентом. Зная больше о клиенте, вы оптимизируете предложение, увеличиваете темп восприятия предложения/бренда, ускоряете процесс принятия решения и совершения покупки. Есть статистика, что компании, персонализирующие подход к клиентам, увеличивают продажи в среднем на 19%.

 

Как персонализировать маркетинг?

Персонализированный маркетинг — это не обращение по имени. Точнее не только это. Для персонализации недостаточно знать возраст и местоположение клиента. Без большого массива личных данных разработать личный подход к клиенту просто невозможно.

 

Кто ваш клиент?

Учитывая демографические и поведенческие данные пользователя, вы получаете четкий ответ — кто есть кто в вашей целевой аудитории, какой контент станет максимально эффективным для каждой группы потребителей, какие потребности у пользователей. Это дает больше достоверных данных для прогнозирования, чтобы каждый новый клиент уже на входе получал релевантное предложение.

 

Пример демографических данных:

  • должность: маркетолог
  • местоположение: Иваново
  • сфера деятельности: информационные технологии
  • размер компании: до 100 человек

 

Пример поведенческих данных:

  • провел пять минут в категории каталога
  • открыл три письма
  • загрузил два документа
  • кликнул ссылку в публикации социальной сети
  • сделал 1 покупку за последние 3 месяца

 

Как получить данные о клиенте?

Лендинг-пейдж — на посадочные страницы пользователи чаще попадают, кликнув по баннеру, объявлению, ссылке в социальной сети. Лендинги предлагают конкретный товар товара/услуги и мотивируют оставить личные данные.

Лид-формы — дополнительный инструмент лидогенерации, побуждающий клиента самостоятельно предоставить личные данные. Удачные лид-формы превращают анонимного посетителя в идентифицированного клиента. Неудачные лид-формы создают конверсионные трения и часто становятся преградой на пути пользователя к цели, а то и вовсе причиной отказа.

Составление портрета пользователя и дополнение личных данных — это необходимо для получения более глубокой информации о пользователе, его привычках, настроении. К примеру, чтобы получить недостающие данные о клиенте, можно предлагать пользователям разные поля лид-форм, обменять дополнительную информацию на бонусы и скидки.

Всегда объясняйте, зачем это нужно. Запрашивайте информацию опционально. Если пользователь отказывается от заполнения дополнительной анкеты, у него должна оставаться возможность завершить действие (покупку, регистрацию). Иначе можно навсегда потерять клиента.

Сервисы автоматизации сбора и стандартизации данных — не будем рекомендовать какой-то конкретный продукт, они разные и соответствуют разным целям каждого бизнеса. Стандартизация и автоматизация данных исключает ручной ввод и человеческую ошибку, заполняет пробелы в пользовательском профиле, поддерживает информацию в актуальном состоянии, собирает и обрабатывает данные из множества источников. Ручной способ сбора и актуализации базы данных дороже во всех отношениях: времени, сил и финансов.

Системы аналитики сайта частично решают проблему. Так, как например, Яндекс.Метрика позволяют получить следующие данные о посетителях: география, пол, возраст. Это обобщенная информация, однако она уже дает полезные данные, по которым можно направлять маркетинговую стратегию.

 

Как использовать данные о клиентах для маркетинга?

Для повышения эффективности писем. Личные данные используются для составления триггерных писем, предлагающих пользователю правильный контент в правильное время, чтобы они могли шаг за шагом становиться ближе к решению или покупке.

Для повышения релевантности предложения клиентам. Сегментируйте клиентскую базу по должности, местоположению, возрасту, социальному статусу и т. д. Это позволит создавать максимально релевантные сообщения для каждого сегмента, четко соответствующие целям и потребностям потребителей в конкретный момент времени.

Для повышения эффективности контента. Получив больше данных о клиенте, вы точно узнаете, что, когда и где ему показать, чтобы покупка/конверсия состоялась.

 

Как использовать данные для продаж?

Эффективный come-back. Зная, что делает пользователь в каждую минуту пребывания на сайте: загружает документ, просматривает страницу с ценами, заполняет форму и т. д., вы составите правильное сообщение, исходя из результата взаимодействия. Клиент посмотрел, но не купил, начал заполнять форму, но не завершил либо заполнил только обязательные поля.

 

Четкое попадание в нужды клиента

Делайте продажи в наиболее удобном формате, в нужное время, в нужном месте. Следите, когда подписчики открывают письма, когда и где кликают, какие ссылки получают больше кликов, какой контент интереснее, в какое время чаще посещают сайт, а в какое добавляют товар и оплачивают корзину. Эти данные помогут сформировать релевантное предложение и составить правильные сценариев холодных звонков.

По результатам применения рассмотренных решений существует статистика:

  • Персонализированные письма открывают на 14% чаще, а конверсия из таких писем возрастает на 10%
  • 57% пользователей согласны предоставить личные данные, если это позволит улучшить сервис и предложение
  • 77% пользователей станут доверять бизнесу больше, если узнают, как используются пользовательские данные для улучшения потребительского опыта
  • 92% пользователей обеспокоены безопасностью личных данных онлайн
  • 71% пользователей боятся, что компания использует предоставленные данные не по назначению (сливает другим компаниям)

Персонализированный маркетинг — это весомое и выгодное преимущество: вы не только выделяетесь на фоне конкурентов, но и получаете бесценные знания о клиенте.

 

 

По материалам GGR