Da biste bili svjesni va\u017enosti poslovne inteligencije za prodaju i marketing, spomenimo da je ona stvorila potpuno novi pristup pod nazivom DDM (Data-Driven Marketing). Istina je da su podaci koji su to i omogu\u0107ili. Ali po\u010dnimo od po\u010detka.<\/p>\n\n\n\n Prve masovne marketin\u0161ke kampanje bile su zasnovane isklju\u010divo na asortimanu. Bio je veliki izazov definirati svoju ciljnu publiku. Nije bilo alata za to. Dakle, jednostavno ste morali i\u0107i daleko sa svojim oglasom.<\/p>\n\n\n\n Na kraju je stigao do potencijalnih kupaca. Me\u0111utim, daleko od toga da se to naziva efikasnom strategijom. Stvari su se promijenile kada su trgovci po\u010deli prikupljati podatke o kupcima i samom tr\u017ei\u0161tu i po\u010deli ga analizirati. U marketingu, kao nigdje drugdje, podaci zna\u010de preciznost.<\/p>\n\n\n\n Danas oko 3 od svaka 4 marketing lidera (76%) zasnivaju odluke na analizi podataka.<\/p>\n\n\n\n Big Data (veliki podaci) u marketingu<\/strong><\/p>\n\n\n\n Big Data je posvuda. Jedan od najzanimljivijih aspekata analitike velikih podataka je njena sposobnost da izvu\u010de podatke iz razli\u010ditih izvora, kao \u0161to su spominjanja na Twitteru i zapisi o prodaji, i kombinuje podatke za kreiranje interpretacija na osnovu datih parametara.<\/p>\n\n\n\n Kada je u pitanju marketing BI, veliki podaci poma\u017eu preduze\u0107ima daju\u0107i vrijedne uvide o njihovim klijentima i potencijalnim klijentima. Big Data tako\u0111er poma\u017ee trgovcima da shvate za\u0161to njihovi napori ne poma\u017eu kompaniji da raste i za\u0161to gube novac. Uz velike podatke i poslovnu inteligenciju u marketingu, trgovci mogu lako maksimizirati napore za pove\u0107anje profita, kao i optimizirati svoje kriti\u010dne radne tokove.<\/p>\n\n\n\n Koje su vrste Big Data za trgovce?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Marketin\u0161ki stru\u010dnjaci su zainteresovani za tri vrste velikih podataka: podatke o kupcima, finansijske i operativne podatke. Me\u0111utim, ove tri vrste podataka mogu se kategorizirati kao nestrukturirane, polustrukturirane i strukturirane.<\/p>\n\n\n\n Podaci o kupcima<\/strong><\/p>\n\n\n\n Podaci o kupcima poma\u017eu trgovcima da razumiju svoju ciljnu publiku. Tako va\u017ene metrike o va\u0161oj publici mogu se dobiti iz aktivnosti dru\u0161tvenih medija, anketa i online zajednica.<\/p>\n\n\n\n Finansijski podaci<\/strong><\/p>\n\n\n\n Finansijski podaci vam poma\u017eu da izmjerite produktivnost i pobolj\u0161ate efikasnost. Ova kategorija uklju\u010duje statistiku prodaje i marketinga va\u0161e organizacije, tro\u0161kove i mar\u017ee. Ova kategorija mo\u017ee uklju\u010divati \u200b\u200bi finansijske podatke konkurenata, kao \u0161to su cijene.<\/p>\n\n\n\n Operativni podaci<\/strong><\/p>\n\n\n\n Operativni podaci se odnose na poslovne procese. To mo\u017ee uklju\u010divati \u200b\u200bdostavu i logistiku, sisteme upravljanja odnosima s klijentima ili povratne informacije od hardverskih senzora i drugih izvora. Ovi podaci se mogu analizirati kako bi se pove\u0107ala produktivnost i smanjili tro\u0161kovi.<\/p>\n\n\n\n Gdje trgovci primjenjuju velike podatke?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Zapravo, skoro svuda. Analitika kupaca (48%), prevare i uskla\u0111enost (12%), inovacije novih proizvoda i usluga (10%), optimizacija skladi\u0161ta podataka preduze\u0107a (10%) su me\u0111u najpopularnijim slu\u010dajevima upotrebe velikih podataka u prodaji i marketingu. To dovodi do zna\u010dajnih pobolj\u0161anja u SEM-u i SEO-u, ogla\u0161avanju na dru\u0161tvenim mre\u017eama, OOH ogla\u0161avanju (Out Of Home) i kampanjama slanja po\u0161te.<\/p>\n\n\n\n Veliki podaci su alat, izvor koji omogu\u0107ava algoritmima poslovne inteligencije da rade svoj posao. Ipak, to je poslovna inteligencija koja kombinuje i analizira velike podatke i poma\u017ee va\u0161oj kompaniji da ih pretvori u korisno znanje.<\/p>\n\n\n\n Prednosti kori\u0161tenja poslovne inteligencije u marketingu<\/strong><\/p>\n\n\n\n Postoje tri glavna polja u kojima je poslovna inteligencija korisna za prodaju i marketing.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Istra\u017eivanja. Poslovna inteligencija, posebno s informacijama koje pohranjuju dru\u0161tveni mediji, upoznaje trgovce s velikim detaljima pona\u0161anja i interesa potro\u0161a\u010da. To vam omogu\u0107ava da identificirate novu ciljnu publiku i prona\u0111ete nove marketin\u0161ke mogu\u0107nosti, na primjer, nove ni\u0161e ili tra\u017eene proizvode.<\/p>\n\n\n\n \u2022 Analiza. Izazov je analizirati velike podatke bez algoritama umjetne inteligencije. Dugotrajno, a donekle i nemogu\u0107e. Poslovna inteligencija u marketingu to \u010dini izvodljivim.<\/p>\n\n\n\n Algoritmi umjetne inteligencije analiziraju tone podataka u roku od nekoliko sekundi. Zahvaljuju\u0107i tome, mo\u017eete napraviti brze izmjene kako bi va\u0161a marketin\u0161ka kampanja bila \u0161to profitabilnija.<\/p>\n\n\n\n \u2022 \u0160tednja. Tre\u0107a i posljednja korist je u\u0161teda. Budu\u0107i da algoritmi poslovne inteligencije obavljaju ve\u0107inu posla, morate zaposliti manje zaposlenika. Tako\u0111e, poslovna inteligencija vam omogu\u0107ava da razvijete outsourcing unutar va\u0161e kompanije. Mo\u017eete se okrenuti sa tradicionalnog zaposlenja na saradnju sa agencijama, freelancerima i BI konsultantskim kompanijama.<\/p>\n\n\n\n Kako implementirati poslovnu inteligenciju u marketingu?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Sve \u0161to smo ranije spomenuli ne zna\u010di da je poslovna inteligencija za marketing uobi\u010dajena u industriji. Nije. U jednoj anketi koju je proveo MiQ, 43% marketin\u0161kih stru\u010dnjaka navodi tro\u0161kove napredne nauke o podacima kao najve\u0107i izazov za ulaganje u nju. Neki trgovci se bore sa pitanjima poput \u201eOdakle po\u010deti? Kojim marketin\u0161kim operacijama trebam dati prioritet? Koliko \u0107e vremena pro\u0107i prije nego \u0161to vidim prave rezultate?\u201d Poku\u0161ajmo odgovoriti na njih.<\/p>\n\n\n\n Gdje po\u010deti?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Da biste izvukli maksimum iz poslovne inteligencije u marketingu, morate postaviti odgovaraju\u0107a pitanja. Poslovna inteligencija je alat, a ne \u010darobni \u0161tapi\u0107. Ako \u017eelite da dobijete odgovore i podatke koje tra\u017eite, morate znati koja pitanja postaviti. Jedna od najzna\u010dajnijih prednosti i primjena poslovne inteligencije u marketingu je sposobnost analize i sortiranja ogromnih koli\u010dina podataka i generiranja uvida. Ove uvide mo\u017eete pretvoriti u akciju.<\/p>\n\n\n\n Dakle, da biste to postigli, morate navesti i definirati KPI i druge metrike. Oni \u0107e vam poslu\u017eiti kao smjernica kuda i\u0107i i o \u010demu pitati.<\/p>\n\n\n\n Kojim operacijama treba dati prioritet?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Imate dvije opcije. Mo\u017eete se ili koncentrirati na marketin\u0161ke kanale koje ve\u0107 koristite, ili mo\u017eete po\u010deti s primarnom analizom va\u0161e web stranice. Provjerite broj posjetitelja stranice, koliko dugo provode pregledavaju\u0107i va\u0161u web stranicu i koje stranice pregledavaju. Poku\u0161ajte saznati odakle dolaze da vidite va\u0161u web stranicu. Ako ve\u0107 postoje marketin\u0161ki alati, fokusirajte se na najva\u017enije. Vjerovatno \u0107ete otkriti nove prednosti i slabosti u svojoj marketin\u0161koj aktivnosti, a to \u0107e vas odvesti do sljede\u0107ih koraka.<\/p>\n\n\n\n Koliko \u0107e vremena trebati da se vide stvarni rezultati?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Poslovna inteligencija, sama po sebi, ne mo\u017ee vam pru\u017eiti nikakva pobolj\u0161anja. To je instrument koji vam pokazuje \u0161ta treba u\u010diniti kako biste pobolj\u0161ali svoj marketing i komunikaciju. Ali na vama je da implementirate potrebne promjene. Kada to u\u010dinite, prvi rezultati bi trebali biti vidljivi za nekoliko dana.<\/p>\n\n\n\n Kako poslovna inteligencija mo\u017ee biti korisna u marketingu?<\/strong><\/p>\n\n\n\n Postoje mnoge aplikacije poslovne inteligencije u marketingu koje pru\u017eaju va\u017ene informacije o modelima kupaca, pona\u0161anju kupaca, omogu\u0107avaju\u0107i kompaniji da razumije njihove \u017eelje, stavove i pove\u0107a prihod zbog BI alata.<\/p>\n\n\n\n Stoga pametno koristite poslovnu inteligenciju u marketingu. Navedite KPI i postavite prava pitanja. Zauzvrat \u0107ete dobiti dragocjeno znanje o svojim marketin\u0161kim aktivnostima koje ve\u0107 provodite. I naravno, morate zapamtiti da niste sami. Profesionalna BI konsultantska kompanija ne samo da \u0107e vam pru\u017eiti potrebne alate, ve\u0107 \u0107e vas i voditi i pomo\u0107i da dobijete onoliko koliko vam poslovna inteligencija mo\u017ee ponuditi.<\/p>\n\n\n\n U \u010demu vam poslovna inteligencija mo\u017ee pomo\u0107i? Pogledajmo bli\u017ee ove aplikacije:<\/p>\n\n\n\n Podaci o kupcima<\/strong><\/p>\n\n\n\n Business Intelligence mo\u017ee integrirati cjelokupno poslovanje kompanije u jedan centralno upravljani sistem, kao i informacije o klijentima. Platforma za upravljanje podacima kompanije mo\u017ee pratiti podatke o klijentima iz CRM-a, e-mail marketinga, kampanja na dru\u0161tvenim mre\u017eama i interakcija na web stranici.<\/p>\n\n\n\n Nadalje, Business Intelligence u marketingu kombinuje prikupljanje podataka, analizu podataka i vizualizaciju podataka kako bi rukovodiocima i drugim poslovnim korisnicima pru\u017eila sveobuhvatnu perspektivu korporativnih podataka, koje mogu koristiti za dono\u0161enje poslovnih odluka na informiraniji na\u010din.<\/p>\n\n\n\n Tako\u0111e, marketin\u0161ki BI poma\u017ee u analizi pona\u0161anja kupaca i tr\u017ei\u0161nih trendova, pobolj\u0161avaju\u0107i isporuku i efikasnost lanca snabdevanja.<\/p>\n\n\n\n Prediktivna analitika<\/strong><\/p>\n\n\n\n Prediktivna analitika otkriva budu\u0107e trendove analizom podataka. Prediktivna analitika pru\u017ea informacije koje podr\u017eavaju pristup prodajnog tima i poma\u017ee im da pove\u0107aju prihod. Nadalje, prediktivna analitika ne samo da odre\u0111uje najbolju poruku za kupce na osnovu njihovog pona\u0161anja u pro\u0161losti, ve\u0107 i informira kompaniju koje proizvode kojim kupcima treba prodati.<\/p>\n\n\n\n Prema Robertu Daityleu, glavnom komercijalnom direktoru dobavlja\u010da tehnolo\u0161kih usluga UST Global, prediktivna analitika povezana s alatima poslovne inteligencije mo\u017ee pru\u017eiti poslovnim korisnicima a\u017euriranja skoro u realnom vremenu kako bi se ubrzalo djelovanje ili automatizirali aspekti dono\u0161enja i izvr\u0161enja odluka.<\/p>\n\n\n\n Personalizirana strategija prodaje<\/strong><\/p>\n\n\n\n Poslovna inteligencija u marketingu poma\u017ee kompanijama da razviju bolje i efikasnije prodajne strategije. Koriste\u0107i alate poslovne inteligencije, kompanija ima sve potrebne podatke o prometu ciljne kompanije, planovima bud\u017eeta, strategijama budu\u0107eg \u0161irenja, brojkama prodaje, konkurenciji itd. Takva analitika mo\u017ee pru\u017eiti dodatne informacije odjelima prodaje i marketinga za podr\u0161ku u evaluaciji i priprema ponude na osnovu ovih informacija.<\/p>\n\n\n\n Danas, s obzirom na konkurentnost modernog doba, klju\u010dno je prona\u0107i i maksimizirati mogu\u0107nosti prodaje. Primjena poslovne inteligencije u marketingu je odli\u010dan na\u010din za optimizaciju trgovinskih operacija kompanije. \u0160tavi\u0161e, poslovna inteligencija poma\u017ee prodajnim timovima da se koncentri\u0161u na privla\u010denje visokokvalitetnih kupaca i pobolj\u0161anje svega, od stopa konverzije do ukupnog rezultata.<\/p>\n\n\n\n Proces izvje\u0161tavanja<\/strong><\/p>\n\n\n\n Izvje\u0161tavanje je najva\u017enija poslovna aplikacija BI. Podaci se pretvaraju u jednostavne informacije putem izvje\u0161tavanja, a analiza pretvara podatke u upotrebljive uvide. I jedno i drugo poma\u017ee preduze\u0107ima u pove\u0107anju produktivnosti i preuzimanju kontrole nad svojim poslovanjem. Shodno tome, uz br\u017ei proces izvje\u0161tavanja, trgovci ne moraju gubiti vrijeme na uskla\u0111ivanje tokova podataka i prilago\u0111avanje prora\u010duna prema potrebi.<\/p>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/addepto.com\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/newsletter-1-3.png\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/manager.ba\/sites\/default\/files\/Untitled%20%284000%20%C3%97%202000%20px%29%20%284000%20%C3%97%202500%20px%29%20%2866%29.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/manager.ba\/sites\/default\/files\/Untitled%20%284000%20%C3%97%202000%20px%29%20%284000%20%C3%97%202500%20px%29%20%2865%29.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n![\"\"\/](\"https:\/\/manager.ba\/sites\/default\/files\/Untitled%20%284000%20%C3%97%202000%20px%29%20%284000%20%C3%97%202500%20px%29%20%2863%29.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\n