Mart ve Ağustos 2020 arasında, beş tüketiciden biri marka değiştirdi. Ayrıca onda yedisi yeni dijital alışveriş kanallarını denedi. Perakende sektörü, birkaç ay içinde dijital penetrasyonda on yıllık büyüme yaşadı. Ancak, ortaya çıkan veri artışı, pazarlamacılara müşterileri hakkında önemli ölçüde daha iyi bir anlayış sağlamadı. Çünkü şirketlerinin güncel olmayan veri modellemesi, bu değişimleri gerekli ayrıntı ve hızla yakalayamadı.
Veri odaklı pazarlama stratejileri
Verileri müşterileri daha iyi hedeflemek ve mesajları kişiselleştirmek için kullanmak yerine, birçok pazarlamacı kitle iletişimine ve promosyonlara geri döndü. Ancak bazı pazarlamacılar, verileri olduğu gibi kabul ediyor. Hassas pazarlamadan geri adım atmak yerine, ikiye katlıyor. Örneğin, bir tüketim malları şirketi, topluluklar karantinadan çıktıkça güzellik ürünleri satışlarının artacağını öngörmüştü. Pazarlama ekipleri, medya harcamalarını nereye odaklayacaklarını belirlemek için epidemiyolojik istatistikler, belediye raporlaması ve trafik verilerini kullanarak ilçe bazında yeniden açılışları takip etti. Bu taktikler satışlarda çift haneli bir artışa yol açtı.
Benzer içgörüler, bir işletme hizmet sağlayıcısının başka bir ortaya çıkan trende ayak uydurmasına yardımcı oldu. İşletme kaydı ve istihdam verileri, büyük metropol alanlarındaki küçük sağlık hizmeti sağlayıcılarının diğer küçük ve orta ölçekli işletmelerden çok daha hızlı bir oranda büyüdüğünü gösterdi. Bu içgörüyle donanmış şirket, sağlık hizmetlerine özgü ürün paketleri oluşturdu. Bu işletmeleri ve yerleri hedeflemek için ücretli medya reklamları başlattı. Bu hamleler, benzer şekilde veri odaklı diğer kampanyalarla birleştiğinde, temel bir üründeki satışları yüzde 10’dan fazla artırmaya hazır.
Hassas pazarlamalarını bu yollarla geliştiren şirketler, sarsıcı değişim dönemlerinde önemli müşteri edinimleri sağlayabiliyor. Ancak bu fırsatı yakalamak, markaların hem değişen ihtiyaçlara ve beklentilere ayak uydurmak hem de müşteri davranışlarındaki değişimleri öngörmek için modellemelerini güncellemelerini gerektirecek.
Hassas pazarlama modelleri, davranış kalıplarını tanımanızı sağlıyor. Bunlardan çıkarımlar çıkarmak üzere eğitilmiş. Örneğin bir algoritma, iki haftalık bir süre içinde bir mağazanın web sitesini iki kereden fazla ziyaret eden müşterilerin satın alma yapma olasılığının yüzde 30 daha fazla olduğunu öğrenebiliyor. Bu tür göstergeler, tarayıcıları alıcıya dönüştürmek için özel teklifleri tetikleyebiliyor. Ayrıca pazarlamacıların edinim çabalarını yönlendirmelerine ve en karlı segmentlere harcama yapmalarına olanak tanıyor.