Hva er egentlig datadrevet markedsføring?
Skal du henge med i samtalen, må du snakke flytende markedsføringsspråk. Derfor har vi laget en ordliste med digitale fremmedord.
Vær forberedt når en kollega sier hun har gode leads som hun tror vil påvirke ROI. Har du gjort en god prediktiv analyse basert på smart data med høy datakvalitet, så slipper hun å tro, da kan hun vite akkurat det.
Eller du kan spørre hvor leadsene kommer fra – burde ikke datadrevet markedsføring gi en overflod av kunder med høy livstidsverdi? Les hele ordlista og kom godt ut av samtalen.
Våre beste tips til en troverdig og god prat om datadrevet markedsføring:
- Ikke bruk ord du ikke kan – det er fristende, men ikke tillitsvekkende.
- Ikke lat som du forstår, hvis du ikke gjør det. Spør heller! Det er garantert andre rundt samme bord som lurer på det samme som deg.
- Lær deg de viktigste bransjeordene, så forstår du faget bedre. Last ned og lykke til.
Bli bedre skodd for hverdagen – last ned ordlisten i dag!
CLV – hvem skal du ringe?
Customer Lifetime Value – livstidsverdi på norsk – er et tall som viser hvilke kunder som sannsynligvis vil være mest lønnsomme for deg over tid. Har du dette tallet klart for deg, kan du tilpasse kommunikasjon og tilbud for å etablere langsiktige kundeforhold med de kundene som har høyest CLV.
Med gode inndata kan du få en svært god analyse av hvor mye du kommer til å sitte igjen med på bunnlinjen etter et langt og godt kundeforhold.
Datadrevet markedsføring (programmatic)
Forbrukerne blir stadig mer kresne. Derfor er det avgjørende å skreddersy kommunikasjonen til hver enkelt kunde. Ved hjelp av data, høykvalitets databaseanalyse av offentlige datakilder sammen med innsamlet undersøkelsesdata, kan du bli bedre kjent med kundene dine.
Dermed kan du vinke farvel til generell, digital markedsføring og ta steget over i datadrevet markedsføring. Kundene dine vil sette pris på å få relevante budskap. Og du får økt utbytte av markedsføringsbudsjettet ditt.
Med datadrevet markedsføring minimeres tilfeldighetene – sjansen er stor for at du treffer blink. Så lenge du har høy datakvalitet.
Datakvalitet – alfa og omega. Punktum.
Du kan ha så mye data du vil – om ikke datakvaliteten er høy, får du ikke utnyttet dem godt. Det er mange bedrifter som sitter på store mengder informasjon om kundene sine, kanskje gjennom flere år. Men det er like mange bedrifter som har byttet systemer, ikke vedlikeholdt databasene sine eller har gjennomgått en endring slik at de plutselig mangler relevante data for å drive på ønsket måte.
Data må holdes oppdatert, systemer konsolideres, informasjon kvalitetssikres og gjerne supplementeres. Det beste er å ha tilgang til flere datakilder gjennom en løsning som er integrert i bedriftens systemer. Da blir det lettere å ha en kontinuerlig kvalitetssikring av dataene og å hente inn data som eventuelt mangler for å gjennomføre et prosjekt.
Det høres overveldende ut, men med de rette verktøyene er prosessen nærmest automatiskert. Og en kundedatabase med høy kvalitet vil være verdt investeringen. Høy datakvalitet er bedriftens sterkeste kort fremover.
Lead - hva er et lead?
En lead er en potensiell kunde. Gjerne med litt mer pondus enn en som tilfeldigvis var innom nettsidene dine.
Prediktiv analyse – slutt med gjettingen
Med høykvalitetsdata og smart analyse kan du med stor sannsynlighet forutse kundenes neste kjøp. Det høres nesten ut som magi, men det handler bare om å kombinere tilgjengelige data med innsikt i kundegruppen og gode algoritmer. Prediktiv analyse kalles også hendelsesdrevet salg.
Med prediktiv analyse av hendelser (triggere) får du vite hva din målgruppe kommer til å kjøpe og når de kommer til å gjøre det. Det gir deg muligheten til å komme med relevante tilbud på riktig. Ved hjelp av prediktiv analyse kan du både utvikle forretningsstrategier og taktiske og operative prosesser for smartere virksomhet.
ROI
Return On Investment. Hvor mye får du igjen for pengene dine? Det er liten vits å overforklare ROI – den skal være høyest mulig.
Smarte data – eller big data?
Smarte data handler om å orientere seg i den enorme jungelen av informasjon som finnes der ute. Det gjør du ved å sortere ut alt som ikke er relevant og forsikre seg om at de gjenværende dataene holder høy datakvalitet. Først da blir big data til smarte data.
