الـ Growth Marketing بالـ Data Analysis 

كان فيه شركة ناشئة صغيرة اسمها Tech Trove بتبيع technological tools بالرغم من إن منتجاتهم كانت جديدة والإعلانات بتاعتهم كانت ملفتة للنظر، إلا إن growth كان بطيء، وقتها قرروا يشوفوا الـ Growth Marketing من باب الـ Data.

في Tech Trove  قالوا انهم محتاجين يفهموا العملاء بدأوا يجمعوا Data عن سلوك العملاء، “traffic” على الموقع، و”sales patterns” لكن الـ Data كانت كتيرة ومش عارفين يبدؤوا منين.

الخطوة الأولى: أدوات جمع الـ Data استخدموا شوية أدوات قوية عشان يفهموا الـ Data دي بشكل أحسن:

• Google Analytics: عشان يتابعوا ويحللوا “traffic” على الموقع وسلوك المستخدمين.
• Mixpanel: لتحليل سلوك المستخدمين بشكل وإزاي بيتفاعلوا مع الموقع والمنتجات.
• HubSpot: لإدارة Data العملاء والتسويق والمبيعات.

دور الـ Data Analysis 

قرروا إن لازم يعملوا Data Analysis عشان يستفيدوا من الـ Data بشكل أكبر جابوا خبير في Data Analysis ساعدهم في تفسير الـ Patterns وفهم السلوكيات المختلفة للعملاء. طيب لية؟ واي أهمية الـ Data Analysis في الـ Growth Marketing

الـ Data Analysis خطوة محورية في الـ Growth Marketing. هي العملية اللي من خلالها نقدر نفهم سلوكيات العملاء وتفضيلاتهم بشكل أعمق. 

باستخدام الأدوات دي، اكتشفوا Patterns مهمة مثلاً، معظم الزوار كانوا بيخرجوا من الموقع من غير ما يشتروا حاجة، خاصة على الموبايلات، كمان لاحظوا إن العملاء اللي بيستقبلوا الـ “emails” بيكونوا أكثر عملاء بتشترى.

 دي شوية أسباب لأهمية الـ Data Analysis:

• اتخاذ قرارات: من خلال تحليل الـ Data، الشركات بتقدر تاخد قرارات مبنية على أدلة وبيانات حقيقية مش مجرد تخمين.
• تحسين تجربة المستخدم: بفهم سلوك المستخدمين، الشركات بتقدر تحسن تجربتهم على الموقع أو التطبيق، وده بيؤدي لزيادة التفاعل والاحتفاظ بالعملاء.
• استهداف أفضل: تحليل الـ Data بيساعد في تحديد الفئات اللي لازم استهدافها، وده بيزود من فعالية الإعلانات.

طريقة شغل الـ Data Analysis في الـ Growth Marketing

الـ Data Analysis بتتم على مراحل مختلفة، وكل مرحلة لها دورها في تحسين استراتيجيات الـ Growth Marketing:

• جمع الـ Data: باستخدام أدوات زي Google Analytics و Mixpanel، الشركات بتجمع بيانات عن سلوك المستخدمين، الزيارات، وسلوك الشراء.
• تنظيف الـ Data: الـ Data اللي بتتجمع بتحتاج تتنظم وتتصفى من أي بيانات غير صحيحة أو مكررة عشان تكون جاهزة للتحليل.
• تحليل الـ Data: باستخدام أدوات تحليل زي Excel أو برامج زي R أو Python، الشركات بتحلل الـ Data لفهم أسلوب وتوجهات السوق والعملاء.
• تفسير النتائج: بعد التحليل، الشركات بتحتاج تفسر النتائج بشكل يديهم فهم عميق لسلوك العملاء. مثلاً، ليه الزوار بيخرجوا من الموقع من غير ما يشتروا؟ إيه العوامل اللي بتأثر على قرار الشراء؟
• تطبيق الاستنتاجات: بناءً على التحليل، الشركات بتبدأ في تطبيق التعديلات والتحسينات على الموقع أو الحملات التسويقية عشان تحسن من الأداء العام.

بالمعلومات الجديدة دي، في الشركة عملوا خطة جديدة بتركز على التخصيص وتحسين الموقع للموبايل. دي كانت الخطوات:

• تحسين الموقع للموبايل: عملوا إعادة تصميم للموقع عشان يكون صديق للموبايل. استخدموا أدوات زي Google Mobile-Friendly Test عشان يحددوا ويصلحوا المشاكل.
• حملات “email” مخصصة: باستخدام HubSpot، عملوا حملات “email” مخصصة بناءً على سلوك العملاء وتفضيلاتهم. استخدموا Test A/B عشان يشوفوا أفضل أشكال “email”.
• إعلانات إعادة الاستهداف: عملوا حملات إعادة استهداف باستخدام Facebook Ads و Google AdWords عشان يرجعوا الزوار اللي سابوا الموقع من غير ما يشتروا.

استراتيجيات تحسين الأداء

التغييرات دي بدأت تظهر نتائج على طول:

• زيادة المشتريات من الموبايل: تحسين الموقع للموبايل زود نسبة المشتريات من الموبايل بنسبة 30%.
• زيادة التفاعل مع “emails”: “emails” كان عندها نسبة فتح أعلى بـ 50% ونسبة نقر أعلى بـ 40%.
• تحسن العائد على الاستثمار في الإعلانات: إعلانات إعادة الاستهداف رجعت 20% من الزوار اللي سابوا الموقع من غير ما يشتروا.
• قصة “Tech Trove” شبه اللي بنشوفه مع العلامات التجارية الكبيرة زي أمازون

أمازون بتستخدم استراتيجيات مستندة إلى الـ Data بشكل كبير:

• Personalized Recommendations: نظام التوصيات الشخصي لأمازون اللي بيعتمد على تحليلات الـ Data بيحقق جزء كبير من مبيعاتهم.
• A/B Testing: دايمًا بيعملوا اختبارات A/B عشان يحسنوا كل جزء في الموقع وحملاتهم التسويقية.
• Customer Segmentation: بيقسموا عملائهم بناءً على سلوك الشراء، وده بيساعد في تحقيق جهود تسويقية موجهة.