С момента зарождения бизнеса в онлайн-пространстве в 2008 году, компании переживали золотую эпоху привлечения клиентов через интернет. Однако с 2015 года, снижение покупательской способности вынудило предпринимателей и маркетологов задуматься: как с тем же бюджетом привлечь больше клиентов или уменьшить стоимость привлечения лидов? Это стало стимулом для развития Performance-маркетинга и глубокой аналитики, включая анализ продукта и эффективности рекламных каналов.
Время перемен: 2020-е и новые тренды
Год 2020 оказал сильное воздействие на потребительское поведение. Локдауны подстегнули развитие доставок, а маркетплейсы перехватили аудиторию у офлайн магазинов. В 2022 году сократились источники рекламы, вызвав увеличение конкуренции в Яндексе и ВКонтакте. Это привело к увеличению стоимости кликов и проблеме выбора целевого трафика.
Необходимость качественной аналитики
Бизнес понял, что без качественной аналитики невозможно определить те каналы, которые действительно приносят результат. Бюджет на рекламу тратится неэффективно. Сейчас, около 92,5% мелкого и среднего бизнеса регулярно анализируют источники трафика и лидов. Однако простой анализ источников трафика - не всё. Для эффективного поиска точек роста необходимо видеть полный путь пользователя, а не только последний клик. Каждый этап воронки, каждый момент принятия решения должен быть прозрачным и доступным в одной CRM системе.
Основы качественной аналитики
Чтобы добиться качественной аналитики, необходимо учитывать несколько ключевых аспектов:
1. Сбор данных: от всех источников, начиная с счетчиков, Яндекс Метрики и заканчивая CRM системой.
2. Понимание эффективности рекламной кампании: каждая рекламная кампания должна быть детально проанализирована.
3. Реакция на изменения: важно быстро реагировать на изменения в рыночных условиях и адаптироваться под них.
4. Построение отчетов: отчеты должны быть детальными и информативными для принятия обоснованных решений.
Прорыв: роль искусственного интеллекта
С развитием искусственного интеллекта в анализе данных, появилась уникальная возможность решать множество задач, таких как:
1. Оптимизация бюджетов – ИИ предсказывает на основании предыдущих данных вашей компании, какие каналы и методы рекламы принесут наилучший ROI, оптимизируя распределение рекламного бюджета.
2. Анализ эффективности рекламной кампании – ИИ может предсказать риски и проблемы на основании статистики. Важно упомянуть, что на это особенно важно обратить внимание маркетплейсам.
3. Прогнозирование трендов - основываясь на множестве факторов, ИИ способен предсказывать будущие тренды, адаптируясь к изменяющимся условиям рынка.
4. Сегментация клиентов – с помощью ИИ возможно даже разделить клиентскую базу на сегменты по различным параметрам, что позволяет более точно настраивать рекламные кампании.
5. Автоматизация отчетности и обслуживания клиентов – ИИ облегчает процесс создания отчетов и обслуживания клиентов, что позволяет сократить временные затраты. Достаточно загрузить в ИИ шаблон, и он будет «штамповать» нужные отчеты.
6. Кластеризация и поиск закономерностей - используя методы кластеризации, ИИ позволяет выявлять схожие группы данных и анализировать их, что дает новые возможности для понимания поведения клиентов.
7. Разработка моделей и прогнозирование – анализ данных, выявление закономерностей и предсказание влияния изменений параметров на результаты рекламных кампаний, одна из многих полезных способностей ИИ.
8. Прогнозирование "Что если?" – вы можете с помощью ИИ проанализировать влияние различных факторов на результаты, что позволяет предсказывать возможные сценарии и принимать обоснованные решения.
Комментарий агентства HICLICK:
Построение качественной аналитики представляет собой сложную и затратную задачу. Включая оплату коллтрекингов и сервисов лидогенерации, она требует значительных ресурсов. Однако без надлежащей аналитики рекламные бюджеты могут быть израсходованы неэффективно. Оценка текущей ситуации и выявление закономерностей становится возможным лишь при наличии достоверных исходных данных. Уверенность в окупаемости затрат приходит с перераспределением ресурсов и масштабированием успешных кампаний.
Существует множество инструментов для ускорения аналитического процесса. Один из наиболее удобных вариантов – использование возможностей искусственного интеллекта (ИИ). Важно помнить, что успех этого подхода зависит от качества данных и точности запроса.
ИИ находится в стадии стремительного развития, но без участия человека не обходится. Необходимо собирать и загружать данные в файлы, так как ИИ не имеет доступа к Я.Метрике, личному кабинету Я.Директ и прочим системам. Однако, возможно, это временная ограниченность, так как существуют попытки интегрировать ИИ в открытый интернет. Остается решить вопросы безопасности. Далее, требуется перемещать полученные данные, поскольку они не выгружаются из интерфейса чата. Наконец, важно обработать и объединить данные, учитывая, что ИИ не способен обработать большие объемы информации.
Помимо ускорения процесса аналитики, ИИ может предложить новые идеи и гипотезы. Однако, несмотря на все его преимущества, важно помнить, что роль человека в этом процессе остается ключевой.
