בפרק 6 בפודקסט לבן על שחור דיברתי על דאטה וניתוח נתונים.
נושאים מתוך הפרק:
מה זה בכלל דאטה?
האם דאטה זה הזהב החדש?
מדוע חברות גדולות התחילו למכור ישירות לצרכן למרות שהכסף הגדול נמצא בהפצה למשווקים?
איך אנחנו אוספים דאטה?
איך דאטה עוזרת בתרגוט הקמפיינים שלנו בדיגיטל?
איך דאטה עוזרת לסגירת יותר עסקאות?
איך הדאטה עוזרת בריגוש של הקהל שלנו?
ועוד נקודות מעניינות…
שלום לכולם פרק שישי של הפודקאסט לבן על שחור, שיווק, מיתוג, אסטרטגיה ודיגיטל.
הפרק הזה אני רוצה לדבר אתכם על דאטה ונתונים שאנחנו יכולים לאסוף על הלקוחות.
מה בעצם אנחנו יכולים לעשות עם הנתונים האלה.
איך אנחנו יכולים לנתח אותם להשתמש בהם בכדי שהעסק שלנו יהיה יותר חכם שנדע יותר מידע על הלקוחות שלנו, שנוכל להעניק להם דברים שהרבה יותר מדויקים בשבילם.
דברים שהם יותר רוצים שהם הרבה יותר משתוקקים אליו וכל זה באמצעות ניתוח נתונים שכבר במלא קיימים אצלנו בעסק (לדוגמא באנליטיקס שמחובר לאתר)
בעצם היום אומרים שהדאטה זה הזהב החדש, שמעתי ביטוי לא מזמן שאומר שהדאטה זה לא הזהב החדש, אבל זה בעצם המכרה ששם אנחנו יכולים לחפור ולמצוא את הזהב החדש.
אז אנחנו עוברים למוזיקה ומתחילים עם הפרק.
מתחילים,
דאטה בעצם זה נתונים שאנחנו אוספים אותם בעסק.
אני יותר ידבר על דאטה יותר בקטע של שיווק וקידום עסקים, פחות בקטע של נתונים שיכולים לאסוף.
סתם דוגמא מפעלים, כדי למקסם את הייצור שלהם או דברים, נושאים אחרים.
אנחנו נדבר יותר בקטע של איך להבין את הלקוחות שלנו יותר טוב, לא רק איזה מוצרים הם יותר קונים או פחות קונים.
זה היה דבר שכמעט כולם עושים, אלא יותר איזה אנשים קונים את המוצרים הספציפיים האלה, מי הפרסונה שם מתחברת למוצר.
היום חברות גדולות, זה משהו שהתחיל בישראל האמת היא, בעידן הקורונה.
אם זה החברה המרכזית שזה בעצם קוקה קולה, חברות שמייצרות פולי קפה.
בעצם הם משווקים לרשתות הקמעוניות השונות ובעצם הם פתחו ערוץ דיגיטלי שבו הם מפרסמים ללקוחות הקצה.
והרעיון הוא פה שעומד מאחורי זה, מעבר ל כמובן עוד ערוץ הכנסה, זה יותר כדי לקבל את הנתונים של, מי הלקוחות שלהם.
כרגע, אם אתם מסתכלים על החברות שמוכרות לרשתות הקמעונאיות או לספקים שונים.
הם מקבלים נתון של, איזה מוצר יצאה הכי הרבה ונמכר הכי הרבה והם לא יודעים, בעצם מי הצרכן שקנה את אותו מוצר.
אם היה להם את הנתונים של מי הפרסונה שעומדת מאחורי הרכישה, היה, היה להם הרבה יותר פשוט ללכת ולהתאים לו את המוצר הרבה יותר.
להוציא לו מוצרים משלימים אחרים, כי יש להם תמונה הרבה יותר רחבה.
אז הנתונים האלה, חברות גדולות מבינות שהנתונים האלה הם מאוד חשובים והם בעצם מחפשים את הדרכים כדי להגיע לצרכן וכדי להבין מי הוא.
אם אנחנו נתחיל, נתחיל בתוך העסק עצמו ואנחנו נצא לערוצי שיווק ופרסום שונים.
אם נתחיל בעסק עצמו, זה אומר שהיום כמעט כל מערכת קופה.
בשונה מפעם, פעם היה לנו קופות רושמות של פעם, מכניסים כסף מוציאים קבלה מביאים ללקוח, פה נגמר הסיפור והתקשורת אתו.
היום כמעט כל העסקים עובדים עם קופות חכמות.
משמעות הדבר זה שיש לנו אפשרויות רבות בתוך הקופה שאנחנו יכולים בעצם לשייך את אותה רכישה ללקוח מסוים.
זה אומר שעל כל לקוח שהיה אצלנו בקופה אנחנו יכולים להוציא את היסטוריית הקניה שלו אצלנו ולייצר לו פרסונה מסוימת לפי המוצרים שהוא רכש.
לדוגמה, אם אנחנו, מאיין מרקט פלייס שמוכר מוצרים באינטרנט.
מוכר מגוון מוצרים מאוד מאוד רחב,
אנחנו יודעים שלדוגמה משה הוא מאוד מאוד חובב גאדג'טים וקונה אצלנו כל מיני מוצרים טכנולוגיים שונים.
ואם אנחנו נוציא מייל ונוכל לסווג אותו לסגמנט מסוים, סגמנט זה בעצם אפשרויות חיתוך למייל לפי קטגוריות.
וברגע שאנחנו נוציא ניוזלטר או אימייל או אס.אמ.אס לאותה רשימה ואנחנו נשלח רשימת מוצרים שיכולים לעניין את אותו פרסונה.
כל האנשים שנמצאים שם קודם כול ייהנו מזה שמקבלים מוצרים שרלוונטיים אליהם.
ואנחנו נהנה מזה שהסבירות שתהיה רכישה מאותם האנשים תגדל.
המשמעות היא מאוד פשוטה, בגלל שאנחנו יותר מדויקים בתירגוט שלנו ובמידה הלקוחות ככה אנחנו נצטרך לדוור אס.אמ.אס.ים או מיילים וככה אנחנו נשלם פחות כסף על הפרסום.
אם אנחנו קצת מתרחקים מתוך העסק עצמו ואנחנו הולכים לכיווני השיווק יותר.
אם אנחנו מפרסמים בדיגיטל והעלינו איזה סרטון השוואה שמסביר איזה מוצר מסוים ויש לו התעניינות מסוימת.
היום כמעט בכל פלטפורמת דיגיטל אנחנו יכולים להוציא לפי כמות הצפיות וכמה באמת עמוק צללו הלקוחות שצפו בסרטון.
האם הם צפו ב-25% מהסרטון?
50% מהסרטון?
צפו בכל הסרטון?
אנחנו יכולים להוציא נתון של כמה עמוק יגיעו אנשים בסרטון ואנחנו יודעים לפי העומק שלהם, כמה הסרטון הזה היה רלוונטי אליהם.
ולפי זה אנחנו יכולים לפרסם להם את השלב הבא.
שהוא יותר יהיה שלב שהוא יותר רכישתי, יותר ״הארדסייל״ במהות שלו, אנחנו יותר נניח לפעולה.
כי אנחנו יודעים שהלקוחות האלה, המוצר עניין אותם כי הם צפו כמעט בכל הסרטון.
כמו כן, בכל הפלטפורמות הדיגיטל השונות, אם אנחנו לוקחים את כל רשימת הלקוחות שלנו או את רשימת הלידים שלנו.
הפלטפורמות פרסום השונות בדיגיטל מאפשרות לנו לקחת את הרשימה, לייצא אותה ולשים אותה במערכות הפרסום ולתרגט ספציפית ללקוחות שאנחנו רוצים לראות.
שיש לו כמות לידים מסוימת ואנשי המכירות מצאו ומסווגים לקוח לפי לקוח שהתעניין במוצר שלנו.
אבל לא סגר עסקה בגלל שיש לו בעיית מחיר.
אז אנחנו יכולים לקחת את כל הסגמנטציה הזאת שאנחנו יודעים על הלקוח שמצד אחד הוא התעניין במוצר או בשירות שלנו, ומהצד השני, אנחנו יודעים שיש לו בעיה עם המחיר שלנו.
לאותם הלקוחות, אנחנו יכולים לשים את הרשימה בגוגל או בפייסבוק ולהתקשר לאותם הלקוחות מסרים שיכולים להתאים במיוחד בשבילם.
לדוגמה, מבצע לזמן מוגבל על המוצר או השירות, או כל דבר כזה או אחר שבעצם אנחנו פותרים ללקוח את ההתנגדות היחידה שהייתה לו כלפי המוצר או השירות שלנו.
הוא התעניין, הוא כבר פנה הוא כבר מכיר, הייתה לא רק בעיית מחיר, אנחנו בעצם סוגרים אתו את השלב ונועצים אתו את העסקה בכך שאנחנו מוצאים אותו, מוצאים לו פתרון בדיוק לבעיה שלא.
עוד דבר שמאוד משתמשים בנתונים האלה, זה שלפעמים הלקוח לא מספיק מכיר אותנו בשביל להבין למה אנחנו לוקחים את המחיר המסוים.
אנחנו יכולים באמצעות הדאטה להשתמש בידע שיש לנו עם הלקוח ולהבין שאנחנו צריכים להעביר אותו בעוד, סדרת מסרים שיותר נספר על עצמנו על סיפורי ההצלחה שלנו על הלקוחות מרוצים.
כדי לחזק עם הלקוח את ההרגשה שהבחירה בנו היא הבחירה הטובה ביותר למה שהוא צריך.
יכול להיות שלפעמים אנחנו נהיה יקרים יותר בכמה מאות שקלים או כמה אלפי שקלים.
תלוי במוצר או בשירות ובעלות השוק.
זה שהוא בוחר בנו מעבר לכל המתחרים.
זה בגלל שהוא מחפש את האקסטרה את האמינות את השירות שאנחנו יכולים להעביר לו ולסגור לו כל מיני נקודות, למה שווה לו לשלם את זה אצלנו.
הנושא שאני רוצה לדבר אתכם עכשיו זה על
אני רוצה לתת לכם סיפור ששמעתי באיזה פודקאסט שהוא סיפור ממש מגניב, שמאוד התחברתי עליו.
שתבינו כמה לדבר הזה יש כוח והסיפור הזה הולך ככה
וזה היה בארצות הברית, שהייתה איזה רשת קמעונאית ששלחה בטעות כנראה, לילדה בת 16 ערכת הריון.
זאת אומרת שלפי הנתונים של הרכישה בחנויות.
הם מעבדים את הנתונים.
אוספים דאטה ומנתחים אותם ולפי היא הסוגי רכישות של הדברים שאותה בחורה רכשה, הרשת, המחשב האנליסט הסיק מזה שהאישה נמצאת בהריון.
איך אפשר לדעת את זה, באותו מקרה ספציפית בדרך כלל לנשים בהריון יש בעיות עם ריח מסוים.
הן קונות מרכך כביסה ללא ריח או כל מיני פעולות וחשוב להבין, לא מדובר פה בערכת הריון.
כמובן שערכת הריון ממש מאמתת את זה שמישהי בהריון, או שהיא חושבת שהיא בהריון,
אבל יש המון סדרות פעולות שאפשר לחבר את זה ועוד זה ועוד זה ולהוציא מספר של אחוזים כמה בכמה אחוזים אפשר להבין שהאישה בהריון.
כנראה שאותה בחורה בת 16, עשתה איזה קנייה פעולה וזה אותת לנתונים שיש סבירות מאוד גבוהה ש הבחורה בהריון והיא קיבלה לביתה ערכת הריון במתנה.
האבא שלה התקשר לאותו חברה קמעונאית בצעקות והיה נרגז ואמר להם:
אני לא מבין איך אתם שולחים לילדה בת 16 ערכת הריון היא לא בהיריון, אני לא מבין מה אתם עושים.
ובאמת היה סיפור גדול והעצבים.
ואחרי באמת שהחברה התנצלה והסבירה לו שכנראה מדובר בנתונים וכנראה הייתה טעות במערכת.
האב לאחר כמה ימים טובים, התקשר והתנצל.
כי הוא אמר בדיוק את המשפט הבא, כנראה שיש דברים בבית שלי שאני לא יודע עליהם.
המשמעות היא שהנתונים והסבירות היו כל כך גבוהים שהילדה בת 16 בהריון.
שהנתונים הראו שהיא בהריון עוד לפני שאבא שלה ידע.
יכול להיות גם שהנתונים הראו שהיא בהריון עוד לפני שהיא ידעה שהיא בהריון.
היום אוספים עלינו כל כך הרבה מיידע ואם ניתוח נכון והסקת מסקנות אפשר להשתמש בכוח הזה כדי לעשות דברים מאוד מאוד גדולים עבור הלקוחות שלנו.
אבל תחשבו על אותו רשת קמעונאית שמישהי קונה איזה משהו בהריון, ויודעים שלפי הנתונים שהיא בהריון והיא מקבלת ערכת הריון.
תחשבו על ההרגשה שלה.
איזה כיף שחושבים עלייך שאת בהריון ולא לא אמרת שאת בהריון פשוט, עשית איזה פעולה מסוימת, היא לא יודעת להסביר את זה.
איך הם ידעו?
אבל, יש פה איזה עניין של חשבו עליי.
אני לא יודעת איך הם יודעים את זה, אבל וואו נתנו לי להרגיש ממש, ממש טוב.
אני מתרגשת גם מההיריון ועוד שיש איזה מקום שאני מבקרת בו ועושה שם את הקניות שלי והם חושבים עליי גם בסיטואציה הזאת.
מה שקורה מדברים כאלה שבסופו של דבר, אותה לקוחה שהיא תרצה לעשות את הקניות שלה להריון, אם זה תהיה מיטה או חיתולים או כל דברים שאותה רשת מציעה.
יש סבירות יותר גדולה שהיא תעשה את זה שם כי היא כבר מרגישה חיבור ושהם אתה כבר בתוך התהליך.
אז זה באמת סיפור שהוא לוקח את זה ממש הארד קור של המידע שאפשר לאסוף עלינו.
אז תחשבו איזה עולם מטורף ואיזה דברים מדהימים אפשר לעשות באמצעות הנתונים האלה.
היום אחד הדברים הבסיסיים שגם התחילו להיות מאוד מאוד פופולריים בקרב כמעט כל עסק, זה מועדון לקוחות.
הם פשוט עושים את זה כי הם רואים את כולם עושים את זה, אבל מה שהם מוציאים מאותו מועדון לקוחות, הוא לא מה שצריך לעשות אתו באמת.
אני גם אסביר את זה.
בעיקרון מועדון לקוחות, מצד אחד, אם אנחנו מסתכלים על הצד של הלקוחות שלנו.
זה משהו שצריך להצדיק את זה שהם יחזרו שוב ושוב לקנות דווקא מאתנו ולא למישהו אחר.
אנחנו נותנים להם סיבה שזה בדרך כלל באיזה מבצע או איזה הטבה או כל דבר שיעביר את הנושא ששווה לכם לחזור אלינו זה הצד של הלקוח.
אם אנחנו מסתכלים על הצד שלנו שפה בעצם נופלים כל העסקים, זה מה אנחנו עושים עם כל המידע שיש לנו אותו, על אותו לקוח.
ברגע שפתחנו מועדון לקוחות אנחנו יכולים לדעת מה אותו אדם קונה אצלנו.
איזה מוצר הוא קונה אצלנו, באיזה תדירות, כמה פעמים הוא מגיע, כמה מוצרים הוא קונה באותה בכל רכישה, האם שלחנו.
האם הוא קונה משהו ליום הולדת שלו?
האם יש לו, אנחנו יכולים לדעת עליו נתונים כמו,
יום נישואים
יום הולדת לשלוח לו איזה מתנה
לשלוח לו מתנה ביום נישואין
לחזק את הקשר אתו.
ובנוסף לזה גם ללמוד עליו דברים ולדעת תמיד לאתגר אותו, לחדש לו ולרענן לו ולרגש אותו
אנחנו צריכים לדעת ולהיות מובילים איך לקחת כל פרסונה שיש לנו ולקחת את ההתנהגות שלה.
ללמוד אותה ולראות איך אנחנו באמצעות הדאטה המנתחים את זה ומרגישים את הלקוחות שלנו
ברמה הכי אישית והכי טובה, שיגרמו להם להגיד, אני פשוט אוהב את העסק זה. אני מרגיש אליו משהו.
הם כל כך מכירים אותי שאין סיכוי שאני אלך לאף אחד אחר.
עוד שימוש שיש לנו בדאטה זה בניתוח ביצועים שיש לנו לקמפיינים בדיגיטל.
כולם מכירים את את כל הנתונים, נכנסים לטבלאות או מקבלים מהמשרדי פרסום שלנו, מסוכנויות הדיגיטל, מקבלים טבלאות עם מיליון מספרים.
העניין פה זה שהמערכות של הפייסבוק של גוגל, כל מה שקשור לעולם הדיגיטל.
המערכות יודעות להציג לך מיליון ואחד פרמטרים.
מיליון ואחת נתונים של:
אחוזי הקלקה
העלות לקליק
כמה אנשים נחשפו
כמות הפעמים שהמודעה שלי הוצגה במקומות השונים
איזה קהל ראה
כמה כמות המעורבות
באמת, יש פרמטרים בלי סוף.
עכשיו, להציג את הנתונים האלה כולם יודעים זה לא בעיה, פלט מהמערכות ואתם מקבלים מיליון ואחת מספרים.
כי עם כל הכבוד למספרים, בסופו של דבר אנחנו עובדים עם בני אדם ובני אדם הם לא רובוטים ויש להם התנהגות אנושית.
אז אם אנחנו נבין למה היה לנו כמות מעורבות מסוימת על פוסט מסוים לצורך הדוגמא, אנחנו צריכים להבין מה גרם למישהו אנושי, לכמות של אנשים לקחת מעורבות באותו הפוסט.
למה הווידאו הזה עבד יותר טוב מהווידאו השני?
ממש יותר לנתח את רמת הקריאייטיב, להסתמך על הנתונים ולנתח את הקריאייטיב, כי כנראה היה שם משהו שעבד טוב יותר ולא סתם.
בדרך כלל תשימו לב שאם זה משהו שיותר קשור להפחדה ומשהו שזמן מוגבל, אז אנשים יותר יענו לפעולה כדי לא לפספס.
אם זה יהיה יותר משהו שהוא רגשי בווידאו אז אנשים כנראה יצפו ויהיה להם יותר קל לשתף כי הם רוצים להזדהות.
אם זה יהיה משהו שהוא מצחיק בטירוף, הם ירצו לשתף חבר שיש להם את אותו חוש הומור וירצו להגיד אחי, אתה חייב לראות את זה, זה ממש מצחיק.
אז אנחנו באמצעות הנתונים יכולים לראות מה, איפה היה לנו את הכמות מעורבות שזה אומר לייקים, תגובות, איפה אנשים יותר לקחו חלק פעיל בפרסום שלנו
לראות למה הם לקחו חלק פעיל בפרסום שלנו, מה היה באותו הפרסום, לנתח ולאחר מכן, אחרי שעשינו את הניתוח, אנחנו יודעים להגיד איך אנחנו יכולים לקחת את אותו החומר הפרסומי להפוך אותו לאיזה תבנית מסוימת כדי לדעת לתת לקהל ממנו עוד ועוד בצורה אחרת.
אנחנו יודעים שרגש עובד לנו טוב, אז אנחנו נשתמש יותר ברגש.
אנחנו יודעים שעשינו קמפיין מבצעים והשתמשנו בהפחדה שזה לזמן מוגבל, אז אנחנו בפעם הבאה שנעלה מבצעים אנחנו נשתמש באותה הטכניקה פשוט עם מעטפת וקריאייטיב וקופי טיפה שונים.
אז אפשר להסתכל על המספרים ולהגיד וואו, איזה יופי יש לי פה כמות מעורבות יפה, הדבר הזה עבד נהדר.
הרעיון המרכזי זה לדעת לנתח אותם ולדעת לייצר מהם משהו שיגרום לעסק למגמת שיפור תמידית ויהפוך אותנו ליותר טובים.
כדי להבין את החשיבות של הדאטה, אני רוצה לקחת ולתת דוגמאות של חברות ענק ולמה הם עושים פעולות שיכולות, שנותנות לכם דברים בחינם כביכול והן עושות את זה רק בשביל לאסוף עליכם דאטה.
הטובים בזה שעושים את זה כמעט תמיד זה גוגל, שהם נותנים לכם פשוט כלים מדהימים ואתם פשוט בתור ישראלים בטוח שואלים את עצמכם, אני לא מבין למה הם נותנים לי את זה בחינם
איפה הקאצ'?
והקאצ' הוא שהם אוספים עליכם נתונים.
הדוגמה שאני גם משתמש באפליקציה הזאת, אבל זה משהו שידוע שהיא אוספת עלינו נתונים זה גוגל פוטוס.
הם נותנים לנו ללא הגבלה להעלות תמונות, לקטלג אותם, לסרוק פרצופים, לסדר באלבומים והם לא מחייבים אותנו על זה בשקל אחד.
והתמונות נשמרות באיכות טובה.
עכשיו, כמובן שהדבר והמידע הזה יושב על שרתי ענק והדבר הזה עולה המון כסף לגוגל כדי לתחזק את זה למיליוני אם לא מאות מיליוני יוזרים. אבל הם בכל זאת את השירות הזה נותנים לנו בחינם.
זה בגלל הדאטה.
כי בכל תמונה שאנחנו אוספים ומעלים לשם יש המון מידע.
יש לה תמונה מיקום, יש איפה היא צולמה, מניתוח התמונה אפשר לדעת איפה אנחנו אוהבים, האם מדובר במסעדה, האם מדובר באצטדיון כדורגל, בהופעה, גוגל יודעת לחזק ולייצר לנו פרסונה לפי התמונות שאנחנו מעלים בגוגל פוטוס.
לפי הנתונים האלה, היא יודעת להנגיש למפרסמים שלה את הפרסונות המתאימות.
אז יש משפט שאומר:
וזה לא סתם, אין דבר כזה היום חינם.
ברגע שאתם משתמשים במשהו שהוא כביכול חינמי, אתם המוצר.
אז הרעיון הוא איך בעצם עסק קטן ואני יותר פונה לעסקים קטנים לקחת את המידע שיש לכם, אני לא אומר לעשות עכשיו דברים חינמיים שעולים מאות מיליונים כמו שגוגל עושים כמובן,
אבל לראות איזה נתונים אנחנו יכולים לאסוף על הלקוחות שלנו ואיך אנחנו יכולים לנתח אותם ולהבין מה הם אוהבים יותר טוב.
אם מדובר בקוסמטיקאית אפילו, שעובדת מהבית ומקבלת כמה לקוחות מסוימות, אם היא תנתח באמת כמה פעמים הלקוחה מגיע אליה בממוצע.
היא יכולה פשוט לשלוח לה, לבנות איזה מערכת ש כן אגיד הלקוחה מגיעה אליה פעם ב שלושה חודשים לטיפול פנים בממוצע.
היא יכולה לבנות מערכת שכל שלושה חודשים אפילו חודשיים וחצי, שולחת ללקוחה הזאת אס.אמ.אס שאומרת לה:
מה קורה? הרבה זמן לא היית, לא ראיתי אותך בטיפול פנים, כנראה שעכשיו את צריכה לעשות, מה את אומרת אולי לקבוע תור?
הסיכוי שהיא תקבע תור הולך וגדל.
כמו כן, תחשבו שניקח מוסך לדוגמה:
שאותו מוסך עושים שם טיפולים לקראת טסט או טיפולים תקופתיים ורשמנו בדאטה שלנו שהרכב הספציפי הזה עשה טיפול פעם אחרונה לפני שנה והוא צריך לעשות את הטיפול הבא עוד שנה.
אז היום יש את כל הכלים ואת כל האפשרויות כדי שאותו לקוח.
חודש או שבועיים לפני שהוא צריך לעשות טיפול, פשוט לשלוח לו אס.אמ.אס תזכורת, היי משה, אנחנו רואים שאתה צריך לעשות טיפול תקופתי בעוד שבועיים,
תקלו על הלקוחות שלכם.
תחשבו שאתם משתמשים בדאטה ובנתונים, אתם יוצאים הרבה יותר מקצועיים ואתם הרבה יותר מגדילים מכירות כי הלקוח זה לא מעניין אותו באותו רגע.
לא כולם מסודרים ולא כולם רושמים ומכניסים ליומן.
התזכורת הזאת שהיא מאוד פשוטה לעשות את זה, יכולה להיות שווה המון, המון כסף.
דוגמה, כדי להבין שמדברים על דאטה ומדברים על נתונים, על אם אנחנו הולכים ממש, ממש אחורה כדי לבדוק איך פעם היו משתמשים בנתונים ובדאטה כדי לעשות פעולה מסוימת.
זה ביטוי שבטוח כולם מכירים וזה נקרא חוכמת ההמונים.
אם נגיד היו, פעם רצו לאסוף איזה מידע או לדעת אם צריך לעשות איזה מהלך מסוים היו פשוט עושים את זה ברמה של סקרים והיו שואלים את כל האנשים שאלות.
או שאלון ברמה של טלפון מתקשרים שלא מדברים בסקר מטעם החברה האיקס ואנחנו רצינו לשאול אתכם כמה שאלות.
כמובן שיש כאלה שמנתקים אוטומטית בפנים יש כאלה שעונים ואז לוקחים את כל הסקרים האלה ולוקחים את התשובות שקיבלו ולפי זה צריכים, היו לוקחים החלטות.
אבל היום אנחנו יכולים לאסוף כל כך הרבה מידע על הלקוח שהסקרים האלה הולכים ונהיים פחות רלוונטיים כי מכל הנתונים כבר כביכול יש לנו אותם.
אז אנחנו, להשתמש בנתונים, לפעמים יהיה יותר אמין מאשר לשאול את האדם עצמו.
כי ההתנהגות של האדם יותר מעידה על מה שהוא עושה לפעמים, יותר מה שהוא יגיד בעצמו.
נדבר קצת על פייסבוק ויש המון, המון ויכוח, אני יוצא לי לדבר על זה עם הרבה אנשים שתמיד מגיע לנושא של, האם פייסבוק מקשיבים לנו. עכשיו, כל מי ששומע עכשיו אומר, בטח שהם מקשיבים לנו.
פעם דיברתי עם חבר, על איזה נושא, נכנסתי לפייסבוק וראיתי שם את הפרסומת של אותו דבר שדיברתי עליו אז זה מקשיבים לנו בטוח.
עכשיו חשוב שתבינו
קודם כל אם להסתכל על כל בתי המשפט והצהרות של מארק צוקרברג ואפשר למצוא את זה בקלות ברשת.
כל פעם שהוא נשאל תחת שבועה ובבית משפט, האם פייסבוק מאזינה, אז כמובן, התשובה שלו הייתה חד משמעית שלא.
ואם להסתכל על זה בעניין של ניתוח נתונים, פייסבוק לא צריכה להאזין לנו, לפייסבוק יש כל כך הרבה מידע עלינו שהם פשוט יודעים ומכירים אותנו, לפעמים יותר טוב ממה שאנחנו מכירים את עצמנו.
כי הם מקבלים כל כך הרבה מה התת מודע שלנו, שהחלטות שאנחנו לוקחים ברגע או בזמן הנאה שהמוח שלנו, מה שנקרא ב הרפיה מסוימת ואנחנו עושים פעולות כביכול על אוטומט, הם לומדים מכל קליק שלנו או מכל סקרול או מכל העצירה בניוזפיד, הם לומדים עלינו משהו.
הם יודעים לפעמים מה אנחנו צריכים עוד לפני שאנחנו צריכים אותו בגלל כל הנתונים שהם יודעים עלינו.
העולם הזה פשוט מוצף בנתונים ומתנהגות שאנחנו משאירים אצלנו, משאירים בעצם אחרינו שובל של נתונים של פעולות של דברים שעשינו ברשת, או מכל מקום שנכנסנו ורכשנו והוצאנו שקל או שתיים או גיהצנו איזה סכום מסוים אנחנו משאירים אחרינו המון, המון נתונים.
שאם אפשר או כל לכוח, מה זה אם אפשר, צריך לקחת את כל הנתונים האלה, לדעת לנתח אותם לדעת להבין מה הלקוחות שלנו רוצים, מה הלקוחות שלנו אוהבים, איפה התשוקה הכי חזקה שלהם ולהשתמש במידע הזה בשביל לרגש אותם.
זה ללמוד את הלקוח יותר טוב, ולהשתמש בזה בשביל שהוא יהיה יותר מרוצה ויאהב אותנו יותר.
אז בלי להרגיש כבר הגענו לסוף הפרק ואני חושב שאז פרק סופר מעניין.
אני חושב ואני מאמין שכבר העברתי את זה במהלך כל הפרק יש לכם המון נתונים על הלקוחות שלכם, המון דברים שאפשר ללמוד מהם.
אם אתם לא יודעים לנתח דברים בעצמכם, לפעמים מסתתר שם זהב.
לא תמיד, לפעמים מסתתרים שם סתם מספרים שלא אומרים כלום ושום דבר, אבל לפעמים מסתתרים שם דברים ששווים לכם המון כסף.
שווה ללכת לאנשי מקצוע שיודעים לנתח את דטאות, שיודעים להסיק מסקנות.
הדברים האלה בסופו של דבר הופכים את העסק להרבה יותר מקצועי, הרבה יותר שמבין את הלקוחות שלו.
שיודע, עסקים שיודעים יותר לרגש
וזה דברים שלקוחות אוהבים והם מחפשים אצל המותגים שהם קונים בהם.
אז תודה רבה שהגעתם עד לפה, קוראים לי רועי ריבק, שמח שאתם איתי ואתם מאזינים לכל פרק וזה עושה לי הכי טוב בעולם.
תודה רבה לכם, נתראה בפרקים הבאים.
אז לאחר שתרשמו תקבלו מספר מיילים שידריכו אותם אתכם איך ליצור את הדף נחיתה המושלם וכמובן תקבלו את המבנה ב- WireFrame להורדה!
