Data-driven marketing - podejmowanie decyzji na podstawie danych
Intuicja to za mało. Data-driven marketing oznacza podejmowanie decyzji na podstawie danych, nie przeczuć. Analytics, A/B testing, segmentacja, predictive modeling - narzędzia są dostępne. Pytanie: czy umiesz z nich korzystać?
Krótka odpowiedź
Źródła danych marketingowych
First-party data (Twoje):
- Website analytics (GA4)
- CRM data (historie zakupów)
- Email engagement
- App behavior
- Customer service interactions
- Surveys, feedback
Second-party data (partnerów):
- Data partnerships
- Publisher data
- Retailer insights
Third-party data (kupowane):
- Data providers
- Intent data
- Demographic data
- *Uwaga: ograniczenia privacy*
Zero-party data (deklaratywne):
- Preferences podane przez klienta
- Quiz results
- Account settings
- Subscription preferences
Analiza i segmentacja
Typy analiz:
- Descriptive: co się stało?
- Diagnostic: dlaczego się stało?
- Predictive: co się stanie?
- Prescriptive: co robić?
Segmentacja klientów:
- Demograficzna (wiek, lokalizacja)
- Behawioralna (co robią)
- Psychograficzna (dlaczego robią)
- RFM (Recency, Frequency, Monetary)
- Customer lifetime value
Cohort analysis:
- Grupowanie po czasie acquisition
- Tracking behavior over time
- Identyfikacja patterns
Attribution modeling:
- First touch / last touch
- Linear / time decay
- Data-driven attribution
- Multi-touch models
Data w działaniu
Personalizacja:
- Email content na podstawie behavior
- Website dynamic content
- Product recommendations
- Pricing personalization
- Ad targeting
Optymalizacja:
- A/B testing (data-driven decisions)
- Budget allocation (gdzie ROI najwyższe)
- Channel mix optimization
- Bid optimization (ads)
Predictive marketing:
- Churn prediction
- Next best action
- Lead scoring
- Demand forecasting
- Customer lifetime value prediction
Real-time marketing:
- Triggered campaigns
- Dynamic pricing
- Behavioral retargeting
- Anomaly detection
Budowanie kultury data-driven
Organizacja:
- Data democratization (dostęp dla wszystkich)
- Dashboards, not reports
- Regular data reviews
- Test & learn culture
Kompetencje:
- Data literacy w zespole
- Analyst/Data scientist w marketingu
- Tool proficiency
- Statistical understanding
Proces:
- Hypothesis → Test → Learn → Iterate
- Document learnings
- Share insights cross-team
- Challenge assumptions z danymi
Pułapki:
- Analysis paralysis (za dużo danych, za mało action)
- Vanity metrics (liczby które dobrze wyglądają ale nic nie znaczą)
- Correlation vs causation
- Data silos (dane w różnych systemach)