پیش‌نویس:تحلیل بازاریابی

بندانگشتی|نمونه‌ای از داشبورد بازاریابی برای نمایش و مقایسهٔ شاخص‌های عملکرد

تحلیل بازاریابی یا تحلیل‌گری بازاریابی به کاربرد نظام‌مند داده‌ها، روش‌های آماری، مدل‌های کمی و فناوری‌های اطلاعاتی برای گردآوری، یکپارچه‌سازی، سنجش و تفسیر داده‌های مربوط به فعالیت‌های بازاریابی گفته می‌شود. هدف این حوزه، ارزیابی عملکرد، بررسی عوامل مرتبط با نتایج، پیش‌بینی پیامدهای آینده و بهبود تخصیص منابع بازاریابی است. تحلیل بازاریابی با تحلیل بازار تفاوت دارد: تحلیل بازار عمدتاً محیط بیرونی سازمان، اندازه و رشد بازار، ساختار صنعت، رقبا و ظرفیت کلان تقاضا را بررسی می‌کند؛ درحالی‌که تحلیل بازاریابی بر داده‌های عملکردی سازمان، کمپین‌ها، کانال‌ها، مشتریان، نقاط تماس و شاخص‌های کلیدی عملکرد متمرکز است. این دو حوزه مکمل یکدیگرند، اما واحد تحلیل و نوع پرسش‌های آن‌ها متفاوت است.

تحلیل بازاریابی موضوعاتی مانند اثربخشی تبلیغات، عملکرد کانال‌ها، هزینهٔ جذب مشتری، ارزش طول عمر مشتری، نرخ تبدیل، حفظ مشتری، قیمت‌گذاری، بخش‌بندی، شخصی‌سازی، پیش‌بینی تقاضا و تخصیص بودجه را در بر می‌گیرد. نتایج آن ممکن است در قالب گزارش، داشبورد، آزمایش کنترل‌شده، مدل پیش‌بینی، مدل انتساب یا سامانهٔ پشتیبان تصمیم ارائه شود.

 تعریف و دامنه 
در ادبیات مدیریت، تحلیل بازاریابی واسطه‌ای میان داده‌های بازاریابی و تصمیم‌های مدیریتی به‌شمار می‌رود. در این فرایند، داده‌های خام پس از گردآوری، پاک‌سازی، یکپارچه‌سازی و تحلیل به شاخص‌ها یا مدل‌هایی تبدیل می‌شوند که برای توصیف عملکرد، بررسی عوامل مرتبط با تغییرات، پیش‌بینی پیامدها یا مقایسهٔ گزینه‌های تصمیم‌گیری به کار می‌روند.

پرسش‌های این حوزه ممکن است از گزارش‌گیری توصیفی، مانند اندازه‌گیری فروش یا هزینهٔ یک کمپین، تا بررسی‌های پیش‌بینی‌کننده و تجویزی، مانند پیش‌بینی احتمال ریزش مشتری یا تخصیص بودجه میان کانال‌های ارتباطی، گسترده باشند.

تحلیل بازاریابی مفهومی گسترده‌تر از تحلیل وب یا گزارش‌گیری تبلیغات دیجیتال دارد. تحلیل وب یکی از منابع دادهٔ آن است و اطلاعات فروش، پژوهش بازار، مدیریت ارتباط با مشتری، خدمات پس از فروش، قیمت‌گذاری و عملکرد مالی نیز ممکن است در تحلیل‌ها وارد شوند. این حوزه با هوش کسب‌وکار هم‌پوشانی دارد، اما تمرکز موضوعی آن بر تصمیم‌ها و پیامدهای بازاریابی است.

در تحلیل بازاریابی میان سه نوع نتیجه تمایز گذاشته می‌شود: توصیف آنچه رخ داده است، پیش‌بینی آنچه احتمال دارد رخ دهد و برآورد اثر یک اقدام مشخص. یک رابطهٔ آماری یا قابلیت پیش‌بینی به‌تنهایی نشان‌دهندهٔ وجود رابطهٔ علّی نیست؛ ازاین‌رو، تحلیل‌های مشاهده‌ای گاه با آزمایش‌ها یا روش‌های استنباط علّی تکمیل می‌شوند.

 سیر تکامل 
 سنجش فروش و پژوهش‌های بازاریابی 
پیش از گسترش سامانه‌های رایانه‌ای، سنجش عملکرد بازاریابی عمدتاً بر گزارش‌های فروش، پیمایش‌ها، پنل‌های مصرف‌کننده، داده‌های خرده‌فروشی و آزمون بازار استوار بود. این داده‌ها معمولاً به‌صورت دوره‌ای و در سطح گروه‌های مشتری، مناطق جغرافیایی یا رده‌های محصول تحلیل می‌شدند.

با توسعهٔ بازاریابی مستقیم و پایگاه‌های دادهٔ مشتریان، امکان مقایسهٔ پاسخ گروه‌های مختلف به نامه‌های تبلیغاتی، کاتالوگ‌ها، تماس‌های فروش و پیشنهادهای ترویجی افزایش یافت. روش‌هایی مانند گروه کنترل، تحلیل هم‌گروهی و مدل‌سازی پاسخ نیز کاربرد گسترده‌تری پیدا کردند.

 تحلیل وب و کانال‌های دیجیتال 
گسترش اینترنت در دههٔ ۱۹۹۰ و توسعهٔ ابزارهای تحلیل وب، سنجش بازدید صفحه، کلیک، منبع ترافیک، مسیر حرکت کاربر و تبدیل‌های آنلاین را امکان‌پذیر کرد. در ادامه، موتورهای جست‌وجو، شبکه‌های اجتماعی، تلفن‌های هوشمند، تجارت الکترونیک و تبلیغات دیجیتال تعداد نقاط تماس قابل اندازه‌گیری را افزایش دادند.

این تحول بخشی از تحلیل بازاریابی را از گزارش‌های دوره‌ای به سنجش مستمر یا نزدیک به زمان واقعی منتقل کرد. در مقابل، استفاده از چند دستگاه، محدودشدن شناسه‌های رهگیری و فعالیت کاربران در پلتفرم‌های مختلف، مشاهدهٔ کامل سفر مشتری را دشوار ساخته است.

 کلان‌داده و رایانش ابری 
گسترش سامانه‌های مدیریت ارتباط با مشتری، پلتفرم‌های تبلیغاتی، برنامه‌های تلفن همراه، دستگاه‌های متصل و زیرساخت‌های ابری، حجم و تنوع داده‌های قابل استفاده در بازاریابی را افزایش داد. داده‌های ساخت‌یافتهٔ فروش و حساب مشتری با داده‌های رفتاری، متنی، مکانی و رسانه‌ای ترکیب شدند.

در چنین محیط‌هایی، تحلیل بازاریابی علاوه بر روش‌های آماری سنتی، از ذخیره‌سازی ابری، پردازش توزیع‌شده و الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. افزایش حجم داده به‌خودی‌خود دقت تحلیل را تضمین نمی‌کند و منشأ، پوشش و کیفیت داده همچنان بر نتیجه اثر می‌گذارند.

 یادگیری ماشین و هوش مصنوعی 
یادگیری ماشین در تحلیل بازاریابی برای مسائلی مانند پیش‌بینی ریزش مشتری، امتیازدهی سرنخ‌های فروش، پیشنهاد محصول، بخش‌بندی رفتاری، پیش‌بینی پاسخ به کمپین و برآورد تقاضا استفاده می‌شود. الگوریتم‌های رگرسیون، درخت تصمیم، خوشه‌بندی، سری زمانی، پردازش زبان طبیعی و شبکه‌های عصبی از جمله روش‌های مورد استفاده‌اند.

کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی علاوه بر تحلیل داده، خودکارسازی فعالیت‌ها، شخصی‌سازی ارتباطات و پشتیبانی از تصمیم را نیز در بر می‌گیرد. پژوهش‌های این حوزه به موضوعاتی مانند سوگیری الگوریتمی، حریم خصوصی، توضیح‌پذیری و نقش نظارت انسانی نیز پرداخته‌اند.

 منابع داده 
داده‌های مورد استفاده در تحلیل بازاریابی از منابع گوناگون به دست می‌آیند. مهم‌ترین گروه‌های داده عبارت‌اند از:

 داده‌های تراکنشی: خرید، مبلغ فروش، تخفیف، بازپرداخت، تعداد اقلام و تکرار خرید؛
 داده‌های رفتاری: بازدید، کلیک، جست‌وجو، مشاهدهٔ محتوا، استفاده از برنامه و تعامل با پیام؛
 داده‌های مشتری: اطلاعات حساب، سوابق ارتباطی، وضعیت وفاداری، رضایت و ترجیحات اعلام‌شده؛
 داده‌های رسانه‌ای: هزینه، نمایش، دسترسی، بسامد، کلیک و مشاهدهٔ تبلیغات؛
 داده‌های فروش: سرنخ، فرصت فروش، مرحلهٔ مذاکره، ارزش قرارداد و طول چرخهٔ فروش؛
 داده‌های پژوهشی: پیمایش، مصاحبه، آزمون مفهوم، سنجش آگاهی از برند و قصد خرید؛
 داده‌های محیطی: فصل، رویدادهای اقتصادی، قیمت رقبا، شرایط جغرافیایی و تغییرات مقرراتی.

از نظر منشأ، داده‌ها ممکن است داده‌های شخص اول، شخص دوم یا شخص سوم باشند. داده‌های شخص اول مستقیماً از تعامل سازمان با مشتریان یا کاربران به دست می‌آیند؛ داده‌های شخص دوم معمولاً توسط یک شریک تجاری در اختیار سازمان قرار می‌گیرند و داده‌های شخص سوم از گردآورندگان یا تأمین‌کنندگان بیرونی تهیه می‌شوند.

در تحلیل‌های چندکاناله، یکپارچه‌سازی منابع به وجود تعاریف مشترک، شناسه‌های قابل اتکا و هماهنگی زمانی میان سامانه‌ها وابسته است. تفاوت در تعریف «مشتری»، «فروش»، «نشست» یا «تبدیل» ممکن است به محاسبهٔ مقادیر متفاوت برای یک شاخص منجر شود.

منشأ داده، شیوهٔ نمونه‌گیری، نرخ داده‌های مفقود و تغییرات ایجادشده در ابزارهای گردآوری از عواملی هستند که در تفسیر نتایج تحلیلی اثر می‌گذارند. داده‌های مشاهده‌شده لزوماً نمایندهٔ همهٔ مشتریان یا همهٔ نقاط تماس آنان نیستند.

 شاخص‌های کلیدی عملکرد 
شاخص‌های کلیدی عملکرد معیارهایی هستند که برای سنجش پیشرفت نسبت به یک هدف بازاریابی یا تجاری انتخاب می‌شوند. در ادبیات سنجش عملکرد بازاریابی میان معیارهای نگرشی، رفتاری و مالی تمایز گذاشته می‌شود و این معیارها ممکن است جهت یا شدت تغییر یکسانی نداشته باشند.

 هزینهٔ جذب مشتری 
هزینهٔ جذب مشتری (CAC) متوسط هزینهٔ منتسب به جذب هر مشتری جدید را نشان می‌دهد:

در این رابطه، مجموع هزینه‌های منتسب به جذب مشتری و تعداد مشتریان جدید جذب‌شده در دورهٔ مورد بررسی است.

هزینه‌های منظورشده در محاسبه در سازمان‌ها متفاوت است. هزینهٔ تبلیغات، فعالیت‌های بازاریابی، فروش، تخفیف یا فناوری ممکن است بسته به هدف تحلیل در صورت کسر وارد شود. مقایسهٔ CAC میان دوره‌ها یا کانال‌های مختلف به یکسان‌بودن تعریف مشتری جدید، پنجرهٔ زمانی و قواعد انتساب وابسته است.

 ارزش طول عمر مشتری 
ارزش طول عمر مشتری (CLV) ارزش اقتصادی مورد انتظار از رابطهٔ یک مشتری با سازمان را در طول زمان بیان می‌کند. مدل‌های CLV معمولاً درآمد یا حاشیهٔ سود مورد انتظار، احتمال حفظ مشتری، هزینه‌های خدمت‌رسانی و نرخ تنزیل را در نظر می‌گیرند.

CLV در پژوهش‌های بازاریابی برای مقایسهٔ گروه‌های مشتری، انتخاب مشتریان هدف و بررسی تخصیص منابع جذب و حفظ به کار رفته است.

 بازده سرمایه‌گذاری بازاریابی 
بازده سرمایه‌گذاری بازاریابی که گاه با عنوان ROMI یا به‌صورت عمومی‌تر ROI بازاریابی بیان می‌شود، منفعت مالی منتسب به فعالیت بازاریابی را با هزینهٔ آن مقایسه می‌کند:

در این رابطه، منفعت یا بازده مالی منتسب به فعالیت بازاریابی و هزینهٔ اجرای آن فعالیت است. نتیجه معمولاً به‌صورت درصد بیان می‌شود.

یکی از مسائل محوری در محاسبهٔ آن، تفکیک فروش یا سود افزایشی ناشی از فعالیت بازاریابی از فروش‌هایی است که بدون آن فعالیت نیز رخ می‌داد. تغییر قیمت، فصل، توزیع، فعالیت رقبا و شرایط اقتصادی نیز ممکن است بر نتیجه اثر بگذارند.

 نرخ کلیک و نرخ تبدیل 
نرخ کلیک (CTR) نسبت کلیک‌ها به نمایش‌های ثبت‌شده است:

در این رابطه، تعداد کلیک‌های ثبت‌شده و تعداد نمایش‌های ثبت‌شده است.

نرخ تبدیل (CR) نسبت تعداد اقدامات هدف به تعداد کاربران، نشست‌ها، کلیک‌ها یا فرصت‌های واجد شرایط است:

در این رابطه، تعداد تبدیل‌های ثبت‌شده و تعداد واحدهای واجد شرایط است.

تعریف «تبدیل» بر اساس هدف فعالیت متفاوت است و می‌تواند خرید، ثبت‌نام، نصب برنامه، ارسال فرم یا ایجاد یک سرنخ فروش باشد. بنابراین مقدار نرخ تبدیل به نوع اقدام و مخرج انتخاب‌شده وابسته است.

 شاخص‌های دیگر 
شاخص‌های رایج دیگر شامل نرخ حفظ مشتری، نرخ ریزش، درآمد متوسط هر مشتری، حاشیهٔ مشارکت، مدت بازگشت هزینهٔ جذب، سهم بازار، آگاهی از برند، نرخ تعامل، تعداد سرنخ‌های واجد شرایط و نرخ تبدیل فرصت فروش به قرارداد است. انتخاب شاخص به مدل کسب‌وکار، مرحلهٔ سفر مشتری و هدف تصمیم‌گیری وابسته است.

 سطوح تحلیل بازاریابی 
تحلیل بازاریابی معمولاً در چهار سطح توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینی‌کننده و تجویزی طبقه‌بندی می‌شود. مرز این سطوح در کاربردهای عملی همیشه کاملاً مجزا نیست و یک پروژه ممکن است چند سطح را هم‌زمان در بر گیرد.

+ مقایسهٔ سطوح تحلیل بازاریابی سطح پرسش محوری روش‌های نمونه خروجی متداول توصیفی چه اتفاقی افتاده است؟ گزارش‌گیری، تجمیع، روند زمانی و داشبورد وضعیت عملکرد و مقایسه با هدف یا دورهٔ پیشین تشخیصی چه عواملی با نتیجه ارتباط داشته‌اند؟ تحلیل قیف، تفکیک شاخص‌ها، تحلیل هم‌گروهی و مقایسهٔ بخش‌ها شناسایی الگوها و فرضیه‌های توضیح‌دهنده پیش‌بینی‌کننده چه پیامدی احتمال بیشتری دارد؟ رگرسیون، طبقه‌بندی، سری زمانی و یادگیری ماشین احتمال، امتیاز یا مقدار پیش‌بینی‌شده تجویزی کدام گزینه با توجه به اهداف و محدودیت‌ها مناسب‌تر است؟ بهینه‌سازی، شبیه‌سازی و قواعد تصمیم پیشنهاد تخصیص منابع یا اقدام

 تحلیل توصیفی 
تحلیل توصیفی عملکرد ثبت‌شده را بر اساس معیارهایی مانند فروش، هزینه، ترافیک، تبدیل یا حفظ مشتری خلاصه می‌کند. داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌های دوره‌ای عمدتاً در این سطح قرار دارند.

 تحلیل تشخیصی 
تحلیل تشخیصی به بررسی عوامل همراه با یک تغییر عملکرد می‌پردازد. تفکیک نتایج بر اساس کانال، محصول، بخش مشتری، منطقه، زمان یا دستگاه از روش‌های متداول این سطح است. یافته‌های تشخیصی ممکن است فرضیه‌هایی دربارهٔ علت تغییر ایجاد کنند، اما همبستگی مشاهده‌شده به‌تنهایی اثبات‌کنندهٔ رابطهٔ علّی نیست.

 تحلیل پیش‌بینی‌کننده 
تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای برآورد پیامدهایی مانند احتمال خرید، ریزش مشتری، پاسخ به پیشنهاد، ارزش آیندهٔ مشتری یا تقاضای دورهٔ بعد استفاده می‌شود. عملکرد این مدل‌ها معمولاً با داده‌هایی متفاوت از داده‌های آموزش سنجیده می‌شود و ممکن است در اثر تغییر رفتار بازار یا مشتریان کاهش یابد.

 تحلیل تجویزی 
تحلیل تجویزی خروجی مدل‌های پیش‌بینی را با اهداف و محدودیت‌هایی مانند بودجه، ظرفیت، سودآوری یا قواعد تجاری ترکیب می‌کند. نتیجهٔ آن ممکن است پیشنهاد یک کانال، پیام، قیمت، زمان تماس یا نحوهٔ تخصیص بودجه باشد.

 مدل‌های انتساب بازاریابی 
انتساب بازاریابی به تخصیص اعتبار یک تبدیل یا پیامد به نقاط تماس بازاریابی گفته می‌شود. در محیط چندکاناله، مشتری ممکن است پیش از تبدیل با تبلیغات نمایشی، جست‌وجو، ایمیل، شبکه‌های اجتماعی، وبگاه یا نیروی فروش تعامل داشته باشد.

+ مقایسهٔ مدل‌های انتساب بازاریابی مدل شیوهٔ تخصیص اعتبار ویژگی محدودیت اولین تماس تمام اعتبار به نخستین نقطهٔ تماس ثبت‌شده اختصاص می‌یابد. منبع ورود اولیه یا آشنایی را برجسته می‌کند. تعاملات بعدی را نادیده می‌گیرد. آخرین تماس تمام اعتبار به آخرین نقطهٔ تماس پیش از تبدیل اختصاص می‌یابد. ساده و نزدیک به رویداد تبدیل است. نقش کانال‌های آغازگر یا میانی را کم‌رنگ می‌کند. خطی اعتبار به‌طور مساوی میان نقاط تماس تقسیم می‌شود. همهٔ نقاط تماس ثبت‌شده را در نظر می‌گیرد. اثر یکسانی برای تعاملات مختلف فرض می‌کند. کاهش زمانی نقاط تماس نزدیک‌تر به تبدیل اعتبار بیشتری دریافت می‌کنند. وزن بیشتری به تعاملات پایانی می‌دهد. میزان کاهش بر اساس قاعده‌ای از پیش تعیین‌شده است. موقعیت‌محور سهم بیشتری به نخستین و آخرین تماس و سهم کمتری به تماس‌های میانی اختصاص می‌یابد. مراحل آگاهی و تبدیل را هم‌زمان برجسته می‌کند. وزن‌ها ممکن است با اثر واقعی کانال‌ها تطابق نداشته باشند. داده‌محور اعتبار با استفاده از مدل‌های آماری یا الگوریتمی محاسبه می‌شود. می‌تواند تفاوت مسیرها، ترتیب و تعامل کانال‌ها را وارد مدل کند. به دادهٔ کافی، مفروضات معتبر و ارزیابی مدل وابسته است.

مطالعات انتساب داده‌محور نشان داده‌اند که نتایج مدل‌های آماری ممکن است با قواعد ساده‌ای مانند آخرین تماس تفاوت داشته باشد.

انتساب مشاهده‌ای الزاماً اثر علّی یک کانال را نشان نمی‌دهد. حضور یک کانال در مسیر خرید ممکن است با قصد خرید پیشین مشتری مرتبط باشد. به همین دلیل، مدل‌های انتساب گاه در کنار آزمایش‌های کنترل‌شده یا مدل‌سازی آمیختهٔ بازاریابی استفاده می‌شوند.

 سفر مشتری و نقاط تماس 
سفر مشتری مجموعهٔ مراحل و تعاملاتی است که فرد پیش، هنگام و پس از خرید تجربه می‌کند. این سفر ممکن است شامل نقاط تماس متعلق به سازمان، شرکای آن، مشتریان دیگر یا محیط اجتماعی باشد.

تحلیل سفر مشتری می‌تواند نقاط اصطکاک، وقفه در قیف، تفاوت رفتار بخش‌ها و نقش کانال‌ها را آشکار کند. بااین‌حال، مسیر ثبت‌شده در سامانه‌ها همیشه معادل تجربهٔ کامل مشتری نیست؛ گفت‌وگوهای حضوری، توصیهٔ دیگران، استفاده از دستگاه دیگر یا مشاهدهٔ تبلیغ بدون کلیک ممکن است ثبت نشوند.

 روش‌های تحلیلی 
 بخش‌بندی و تحلیل مشتری 
بخش‌بندی تحلیلی، مشتریان یا مخاطبان را بر اساس ویژگی‌های جمعیت‌شناختی، رفتاری، نیازها یا ارزش اقتصادی گروه‌بندی می‌کند. روش‌هایی مانند خوشه‌بندی، تحلیل کلاس پنهان، امتیازدهی بر اساس تازگی، تکرار و ارزش خرید و مدل‌های احتمال پاسخ در این زمینه استفاده می‌شوند.

تحلیل هم‌گروهی نیز رفتار گروه‌هایی را که در زمان یا شرایط مشابه وارد شده‌اند مقایسه می‌کند. این روش در بررسی حفظ مشتری، خرید تکراری و درآمد تجمعی گروه‌های مختلف کاربرد دارد.

 آزمایش و استنباط علّی 
آزمون آ/ب و آزمایش‌های کنترل‌شده برای مقایسهٔ نتیجهٔ گروه‌های مواجه‌شده و مواجه‌نشده با یک اقدام بازاریابی به کار می‌روند. تخصیص تصادفی می‌تواند اثر عوامل مخدوش‌کننده را کاهش دهد و برآوردی از اثر افزایشی فعالیت فراهم آورد.

در مواردی که آزمایش تصادفی امکان‌پذیر نیست، روش‌هایی مانند آزمایش جغرافیایی، تحلیل سری زمانی مداخله‌ای، تطبیق آماری و دیگر روش‌های شبه‌آزمایشی استفاده می‌شوند. اعتبار نتایج این روش‌ها به مفروضات طراحی و کیفیت داده‌ها وابسته است.

 مدل‌سازی آمیختهٔ بازاریابی 
مدل‌سازی آمیختهٔ بازاریابی یا مدل‌سازی آمیختهٔ رسانه‌ای از داده‌های تجمیعی زمانی برای بررسی رابطهٔ میان فعالیت‌های بازاریابی و پیامدهایی مانند فروش استفاده می‌کند. در این مدل‌ها متغیرهایی مانند هزینهٔ رسانه، قیمت، ترویج فروش، توزیع، فصل و شرایط اقتصادی ممکن است وارد تحلیل شوند.

این روش بیشتر برای ارزیابی عملکرد در سطح کلان و تخصیص بودجه میان کانال‌ها به کار می‌رود. هم‌بستگی میان هزینه‌های رسانه‌ای، تغییرات ساختاری بازار و کمبود تنوع در داده ممکن است تفکیک اثر هر عامل را دشوار سازد.

 تحلیل سفر مشتری 
سفر مشتری مجموعهٔ مراحل و نقاط تماسی است که مشتری پیش، هنگام و پس از خرید تجربه می‌کند. تحلیل این مسیر می‌تواند تعامل میان کانال‌های متعلق به سازمان، شرکای تجاری، محیط اجتماعی و خود مشتری را بررسی کند.

مسیر ثبت‌شده در سامانه‌های دیجیتال ممکن است تنها بخشی از تجربهٔ واقعی مشتری را نشان دهد؛ زیرا تعاملات حضوری، توصیهٔ دیگران، مشاهدهٔ تبلیغ بدون کلیک یا استفاده از دستگاه‌های مختلف ممکن است به یک شناسهٔ واحد متصل نشوند.

 ابزارها و فناوری‌ها 
 مدیریت ارتباط با مشتری 
سامانه‌های مدیریت ارتباط با مشتری داده‌های مربوط به حساب‌ها، تماس‌ها، سرنخ‌ها، فرصت‌های فروش، خرید و خدمات را ذخیره می‌کنند. این داده‌ها برای تحلیل چرخهٔ فروش، حفظ مشتری، ارزش مشتری و هماهنگی فعالیت‌های فروش و بازاریابی استفاده می‌شوند.

 خودکارسازی بازاریابی 
سامانه‌های خودکارسازی بازاریابی برای مدیریت پیام‌ها، پرورش سرنخ، زمان‌بندی ارتباطات، امتیازدهی مشتریان بالقوه و اجرای جریان‌های ارتباطی استفاده می‌شوند. داده‌های تولیدشده در این سامانه‌ها ممکن است شامل تحویل پیام، بازشدن، کلیک، پاسخ و تبدیل باشند.

 ابزارهای تحلیل وب و برنامه‌های کاربردی 
ابزارهای تحلیل وب و برنامه، رویدادهایی مانند مشاهدهٔ صفحه، کلیک، جست‌وجو، افزودن کالا به سبد و خرید را ثبت می‌کنند. داده‌های این ابزارها معمولاً برای تحلیل قیف، رفتار کاربران و عملکرد کانال‌های دیجیتال استفاده می‌شوند.

 انبار داده و هوش کسب‌وکار 
انبار داده و مخازن تحلیلی برای ترکیب اطلاعات فروش، تبلیغات، وب، CRM و سامانه‌های مالی به کار می‌روند. ابزارهای هوش کسب‌وکار نیز امکان گزارش‌گیری، ایجاد داشبورد و مقایسهٔ شاخص‌ها را فراهم می‌کنند.

 نرم‌افزارهای آماری 
محیط‌هایی مانند آر، پایتون و نرم‌افزارهای آماری برای پاک‌سازی داده، مدل‌سازی، آزمایش و مصورسازی به کار می‌روند. در مجموعه‌داده‌های بزرگ ممکن است از زیرساخت‌های پردازش توزیع‌شده و سامانه‌های رایانش ابری نیز استفاده شود.

انتخاب فناوری به نوع مسئله، حجم داده، مهارت تحلیلگران، قابلیت بازتولید تحلیل، امنیت و هزینهٔ نگهداری وابسته است.

 حریم خصوصی و حفاظت از داده 
تحلیل بازاریابی ممکن است شامل پردازش داده‌هایی باشد که به‌طور مستقیم یا غیرمستقیم به افراد مرتبط‌اند. اتصال داده‌های چند منبع، پروفایل‌سازی و شخصی‌سازی گسترده ممکن است پیامدهایی برای حریم خصوصی، استقلال افراد و نحوهٔ تصمیم‌گیری دربارهٔ آنان داشته باشد.

مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها یا GDPR در حوزهٔ شمول خود اصولی مانند قانونی‌بودن، انصاف و شفافیت پردازش، محدودیت هدف، کمینه‌سازی داده، صحت، محدودیت نگهداری، امنیت و پاسخ‌گویی را مقرر کرده است.

موضوعات حقوقی و اخلاقی مرتبط با تحلیل بازاریابی شامل مبنای قانونی پردازش، رضایت، مدت نگهداری، کنترل دسترسی، انتقال داده، پروفایل‌سازی، تصمیم‌گیری خودکار و حقوق اشخاص موضوع داده است. الزامات دقیق بر اساس نوع داده، هدف پردازش، نقش سازمان و حوزهٔ قضایی متفاوت‌اند.

فنون ناشناس‌سازی، مستعارسازی، تجمیع داده و محدودکردن دسترسی می‌توانند بخشی از سازوکارهای حفاظت از داده باشند، اما اثربخشی آن‌ها به نوع داده و امکان پیوند مجدد اطلاعات با افراد وابسته است.

 کیفیت و حاکمیت داده 
کیفیت داده یکی از عوامل تعیین‌کننده در اعتبار تحلیل بازاریابی است. داده‌های مفقود، رویدادهای تکراری، برچسب‌گذاری نادرست کمپین، حساب‌های آزمایشی، فعالیت ربات‌ها یا اختلاف زمانی میان سامانه‌ها ممکن است مقادیر شاخص‌ها و خروجی مدل‌ها را تغییر دهند.

ابعاد متداول کیفیت داده شامل صحت، کامل‌بودن، سازگاری، به‌هنگام‌بودن و یکتایی است. حاکمیت داده نیز به تعیین مالکیت داده، تعریف شاخص‌ها، کنترل دسترسی، مستندسازی منابع و ثبت تغییرات مربوط می‌شود.

یکی دیگر از مسائل، یکپارچگی هویت است. یک فرد ممکن است با چند حساب، مرورگر یا دستگاه تعامل کند و چند فرد نیز ممکن است از یک دستگاه مشترک استفاده کنند. اتصال نادرست شناسه‌ها می‌تواند به دوباره‌شماری یا ادغام اشتباه رفتار افراد منجر شود.

تعریف مشترک شاخص‌ها و نگهداری فراداده دربارهٔ منبع، فرمول، مالک، تناوب به‌روزرسانی و استثناهای هر معیار، امکان مقایسهٔ نتایج میان واحدهای سازمانی را افزایش می‌دهد. مستندسازی کد، نسخهٔ داده و مفروضات نیز برای بازتولید تحلیل‌ها اهمیت دارد.

 چالش‌ها و محدودیت‌ها 
 همبستگی و علیت 
یکی از محدودیت‌های تحلیل بازاریابی، تمایز میان ارتباط آماری و اثر علّی است. برای مثال، مشتریانی که بیشتر با پیام‌های بازاریابی تعامل دارند ممکن است از ابتدا علاقه یا قصد خرید بیشتری داشته باشند. در چنین وضعیتی، نسبت‌دادن همهٔ تفاوت فروش به پیام‌های بازاریابی ممکن است اثر آن‌ها را بیش‌برآورد کند.

 داده‌های ناقص سفر مشتری 
همهٔ نقاط تماس مشتری قابل ثبت نیستند. تعاملات آفلاین، استفاده از چند دستگاه، گفت‌وگو با دیگران و مشاهدهٔ تبلیغ بدون کلیک ممکن است خارج از داده‌های در دسترس باقی بمانند.

این محدودیت ممکن است کانال‌های قابل ردیابی را در مقایسه با کانال‌های کمتر قابل مشاهده برجسته‌تر نشان دهد و بر مدل‌های انتساب اثر بگذارد.

 ناهماهنگی شاخص‌ها 
شاخص‌های نگرشی، رفتاری و مالی لزوماً هم‌زمان تغییر نمی‌کنند. افزایش آگاهی از برند ممکن است پیش از تغییر فروش مشاهده شود و افزایش نرخ کلیک نیز الزاماً به افزایش سود منتهی نمی‌شود. بنابراین ارزیابی عملکرد ممکن است به مجموعه‌ای از معیارهای مرتبط با مراحل مختلف نیاز داشته باشد.

 سوگیری و پایداری مدل 
مدل‌های آماری و یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی استفاده می‌کنند. اگر داده‌های گذشته بازتاب‌دهندهٔ سوگیری در انتخاب، دسترسی یا اندازه‌گیری باشند، خروجی مدل نیز ممکن است همان الگوها را بازتولید کند. تغییر شرایط بازار، محصول، قیمت یا شیوهٔ گردآوری داده نیز ممکن است دقت مدل را در طول زمان کاهش دهد.

 محدودیت‌های سازمانی 
کاربرد تحلیل بازاریابی علاوه بر فناوری به مهارت‌های آماری، شناخت بازاریابی، زیرساخت داده و سازوکار تصمیم‌گیری وابسته است. اختلاف در تعریف شاخص‌ها، پراکندگی داده در سامانه‌های مستقل و نبود ارتباط میان واحدهای بازاریابی، فناوری، فروش و مالی از مسائل پیاده‌سازی این حوزه‌اند.

 بهینه‌سازی محلی 
بهبود یک شاخص ممکن است با تغییر نامطلوب در شاخصی دیگر همراه شود. برای نمونه، افزایش تبدیل از طریق تخفیف ممکن است درآمد را افزایش دهد، اما بر حاشیهٔ سود اثر متفاوتی داشته باشد. ازاین‌رو، شاخص‌ها معمولاً در ارتباط با اهداف مالی، رفتاری و راهبردی تفسیر می‌شوند.

 ارتباط با تحلیل بازار 
تحلیل بازار و تحلیل بازاریابی در دو سطح متفاوت از تصمیم‌گیری عمل می‌کنند. تحلیل بازار جذابیت و ساختار محیط بیرونی را با بررسی عواملی مانند اندازهٔ بازار، نرخ رشد، رقبا، بخش‌های مشتری و شرایط کلان ارزیابی می‌کند. تحلیل بازاریابی عملکرد فعالیت‌های سازمان را با استفاده از داده‌هایی مانند هزینه، فروش، رفتار مشتری و نتایج کمپین‌ها می‌سنجد.

برای نمونه، تحلیل بازار ممکن است یک بخش مشتری را دارای ظرفیت رشد ارزیابی کند، درحالی‌که تحلیل بازاریابی هزینهٔ بالای جذب یا نرخ پایین حفظ مشتریان آن بخش را نشان دهد. در جهت دیگر، افت عملکرد یک کمپین ممکن است با تغییر اندازهٔ بازار، شدت رقابت یا شرایط اقتصادی مرتبط باشد.

ترکیب یافته‌های دو حوزه امکان می‌دهد ظرفیت بیرونی بازار با نتایج واقعی اجرای راهبرد مقایسه شود. تحلیل بازار بیشتر برای انتخاب بازار، بخش هدف یا موقعیت رقابتی به کار می‌رود، درحالی‌که تحلیل بازاریابی بر سنجش و اصلاح عملکرد فعالیت‌های اجراشده تمرکز دارد.

 جستارهای وابسته 
 تحلیل بازار
 پژوهش بازار
 بازاریابی داده‌محور
 تحلیل وب
 مدیریت ارتباط با مشتری
 هوش کسب‌وکار
 شاخص کلیدی عملکرد
 ارزش طول عمر مشتری
 سفر مشتری
 آزمون آ/ب
 تقسیم‌بندی بازار
 خودکارسازی بازاریابی
 یادگیری ماشین
 مقررات عمومی حفاظت از داده‌ها

 منابع 

:رده:بازاریابی
:رده:تحلیل داده
:رده:بازاریابی دیجیتال
:رده:هوش کسب‌وکار
:رده:سنجش عملکرد
:رده:مدیریت ارتباط با مشتری