Маркетинговая аналитика на В2В-рынке: оптимизация стратегий и проектирование архитектуры аналитики

Фоломеева Марина Александровна

Аннотация: в статье рассматривается важность использования маркетинговой аналитики для компаний, работающих на B2B-рынке. Анализ данных позволяет эффективно сегментировать аудиторию, оптимизировать каналы коммуникации, прогнозировать результаты рекламных кампаний и улучшать клиентский опыт. Рассматриваются ключевые инструменты аналитики, такие как CRM-системы, web-аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект, а также обсуждаются преимущества сквозной маркетинговой аналитики. Подчеркивается важность грамотного анализа данных для принятия обоснованных решений, оптимизации бизнеса и увеличения прибыли компаний на B2B-рынке.

В современном мире, где конкуренция на рынке становится все более острой, эффективное использование маркетинговой аналитики становится ключевым фактором успеха для компаний, особенно на B2B-рынке [3]. В данной статье рассмотрим ключевые аспекты маркетинговой аналитики, ее инструменты и архитектуру, оптимальную для компаний, действующих на B2B-рынке.

Идеальный сценарий для компаний – это выстроить сквозную маркетинговую аналитику, которая прослеживает не просто пользовательские пути, а также может рассчитать расходы и доходы на каждом этапе маркетинговой воронки.

Подобная система аналитики ведёт к оптимизации бизнеса, улучшению прогнозирования и увеличению прибыли.

Для лучшего понимания роли аналитики при совершенствовании маркетинговой стратегии на B2B-рынке стоит также рассмотреть основные инструменты, применяемые в современной маркетинговой аналитике [1, 2]:

  1. Web-аналитика. Использование инструментов веб-аналитики позволяет отслеживать поведение пользователей на сайте, их взаимодействие с контентом, что также помогает в оценке эффективности рекламных кампаний.
  2. CRM-системы. Цифровые базы данных, собираемые CRM-системами, содержат информацию о потребителях, их личные данные, размеры выручки, региональность и продуктовые направления, что помогает анализировать поведение клиентов, уровень вовлечённости и их взаимодействие с продуктом.
  3. Машинное обучение и искусственный интеллект. Технологии машинного обучения и искусственного интеллекта могут использоваться для прогнозирования результатов рекламных кампаний на основе анализа больших объемов данных и выявления паттернов [9].
  4. Ручные аналитические инструменты. Сюда входят любые ручные расчёты, сводимые из данных, заполняемых маркетологами, менеджерами отдела продаж и так далее. Это может быть, например, сегментация на основе комментариев по каждому заказу от менеджеров по продажам [6, 10]. Сюда же относятся опросы, нерегулярные маркетинговые исследования – в общем, так называемая аналитика на основе ad-hoc запросов. Применяется нерегулярно и служит для поиска скрытых трендов.

Эти технологии помогают компаниям более точно прогнозировать результаты рекламных кампаний, оптимизировать бюджет и адаптировать стратегии маркетинга под потребности аудитории.

Путем систематического анализа эффективности маркетинговых кампаний можно оптимизировать свои стратегии продвижения, повысить отдачу от инвестиций и достичь поставленных целей более эффективно [12].

Чтобы реализовывать возможности аналитики на полную мощность и полностью раскрыть её важную роль, не стоит также забывать о грамотном структурировании архитектуры системы аналитики.

Архитектура маркетинговой аналитики может быть сквозной или несквозной, она может делать упор на веб-аналитику или аналитику CRM-систем – всё зависит от потребностей компании и особенностей B2B-рынка.

Успешность выбора архитектуры системы аналитики оценивается по тому принципу, что необходимая информация должна предоставляться в нужный момент. Если этот принцип не соблюдается, это может указывать на ошибки в проектировании системы.

Важно учитывать современные требования и потребности B2B-рынка. Также система аналитики в компании должна обеспечивать надежность, скорость обработки данных, наглядность результатов и постоянную актуализацию данных [8].

Таким образом, архитектура систем маркетинговой аналитики в компании, действующей на B2B-рынке, должна быть гибкой, надежной, эффективной и способствовать принятию обоснованных решений на основе анализа данных.

Архитектура системы аналитики, опирающаяся на данные CRM-систем и отчёты отдела продаж, играет важную роль в обеспечении конкурентоспособности компании, улучшении качества обслуживания клиентов, оптимизации процессов внутри отдела продаж и принятии обоснованных стратегических решений [4]. Чтобы резюмировать, стоит подытожить, что маркетинговая аналитика, вне зависимости от своей архитектуры, предоставляет ряд значительных преимуществ для маркетинга на B2B-рынке, включая:

  1. Прогнозирование эффективности рекламных кампаний. Аналитика данных позволяет маркетологам анализировать информацию о потребителях, выявлять тренды и паттерны, что помогает прогнозировать результаты рекламных кампаний.
  2. Сегментация потребителей. Аналитика баз данных CRM-систем позволяет проводить более точную сегментацию аудитории на основе данных о транзакциях, что помогает создавать персонализированные маркетинговые стратегии. Например, при заключении договоров об оказании B2B-услуг CRM-системы принимают некоторую персональную информацию о клиентах: размер компании клиента, региональность, форму деятельности и т.п., что позволяет сегментировать клиентов по регионам, предпочитаемым продуктам, размеру компании и т.д. [2, 5].
  3. Оптимизация каналов коммуникации. Аналитика данных помогает определить наиболее эффективные каналы коммуникации с аудиторией, что позволяет максимизировать вовлеченность и конверсию. Например, для B2B-рынка важно коммуницировать с клиентом и через сайт, и через звонки (данные о которых собираются через колл-трекинг), и через почту (данные уходят в CRM-системы) [7, 11].
  4. Оценка рисков и принятие обоснованных решений. Аналитика данных помогает маркетологам оценить риски при проведении рекламных кампаний, а также принимать обоснованные решения на основе фактической и свежей информации.
  5. Улучшение клиентского опыта. Аналитика данных позволяет лучше понимать потребности и предпочтения клиентов, что помогает улучшить клиентский опыт и удовлетворенность [9].

Научная новизна исследования состоит в обобщении данных маркетинговой аналитики для компаний, работающих на B2B-рынке, что позволяет прогнозировать результаты рекламных кампаний и улучшать клиентский опыт, а также подчеркивается важность грамотного анализа данных для принятия обоснованных решений, оптимизации бизнеса и увеличения прибыли компаний на B2B-рынке.

В целом, аналитика баз данных играет ключевую роль в современном маркетинге, обеспечивая компаниям инсайты, необходимые для эффективной стратегии продвижения продуктов и услуг на B2B-рынке.

Список использованных источников:

  1. Жильцов Д.А. Интернет-маркетинг на рынке логистических услуг: тенденции, теория и практика / Монография, Москва: Издательство Перо, 2023. — 162 с.
  2. Жильцов Д. А. Внедрение системы маркетинга взаимоотношений на основе CRM для сектора В2В // Маркетинг и логистика. – 2017. – №1 (9). – с. 27-35.
  3. Жильцова О. Н. Современные организационные формы управления маркетингом // Маркетинг и логистика. – 2019. – №5 (25). — с. 33-41.
  4. Молчанова Р.В. Инновации в интернет-маркетинге // Международный научно-исследовательский журнал, 2023. – № 12 (138).
  5. Новичков Д.Е., Яковлева С.Д. Увеличение рентабельности бизнеса за счет внедрения инновационных технологий // В сборнике: Актуальные вопросы развития естественных и технических наук. Материалы XXX Всероссийской научно-практической конференции. Ставрополь, 2023. – С. 55-58.
  6. Оценка влияния новых глобальных трендов на развитие цепей поставок / Г. П. Быкова, Ф. Венде-Д., О. Н. Жильцова, Д.А. Жильцов // Вестник Евразийской науки. — 2023. — Т 15. — № 1.
  7. Романенкова О.Н. Инновации как движущая сила развития корпоративных сетей торговли на рынке России // Российское предпринимательство. — 2014. — № 22 (268). — c. 36-43
  8. Сивов В.В. Проектирование комплексной архитектуры бизнес-аналитики // Вестник ГГНТУ. Технические науки, 2023. – Т. 19. № 1 (31). – С. 28-39.
  9. Скуратова В.А. Прогнозирование эффективности рекламных кампаний с помощью аналитики баз данных // В сборнике: Юность науки. Сборник студенческих научных статей. Под редакцией Н.И. Архиповой, Редколл.: Е.В. Зенкина [и др.]. Москва, 2022. – С. 87-91.
  10. Тенденции трансформации транспортной отрасли России / А. А. Арский, О. Н. Жильцова, Д. А. Жильцов // Вестник Евразийской науки. — 2023. — Т 15. — № 5.
  11. Формирование и развитие интернет-рекламы в комплексе интегрированных маркетинговых коммуникаций: теория и практическая реализация: Монография / О.Н. Романенкова. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2013. – 140 с.
  12. Фрункина И.Б. Совершенствование организации управления интернет-маркетингом в современных условиях // Синергия Наук, 2021. – № 56. – С. 33-43.

УДК 339

Фоломеева М. А. – студент магистратуры группы ДПМиА23-1м, Институт отрытого образования, Финансовый университет при Правительстве при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия.

e-mail: m-folomeeva@mail.ru

Научный руководитель: Жильцова О. Н., к.э.н., доцент кафедры логистики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия.

Folomeeva M. – master’s student of the DPMiA23-1m group, Institute of Open Education, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.

Scientific supervisor: Zhiltsova O., Ph.D., Associate Professor of the Department of Logistics, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia.

Annotation: The article discusses the importance of using marketing analytics for companies operating in the B2B market. Data analysis allows you to effectively segment the audience, optimize communication channels, predict the results of advertising campaigns and improve the customer experience. Key analytics tools such as CRM systems, web analytics, machine learning and artificial intelligence are discussed, and the benefits of end-to-end marketing analytics are discussed. The importance of competent data analysis for making informed decisions, optimizing business and increasing the profits of companies in the B2B market is emphasized.