1. Jak uprościć optymalizację marketingową
2. Dane są najbardziej obiektywnym elementem.
3. Otwartość i elastyczność to kluczowe czynniki.

Analytics jest tak dobry, jak używane dane. Dlatego bardzo ważne jest, aby zacząć od dużych i, co najważniejsze, kompletnych danych.

Dane to nowoczesna wyrocznia dla firm, które stale poszukują mądrej porady i głębokiego zrozumienia potrzeb docelowych odbiorców. Czasami wydaje się, że duże dane przyjęły niemal mityczny obraz w myśleniu marketerów, którzy chcą pojąć sztukę i naukę analityki, aby zbadać serca i umysły konsumentów. Jednak i tak trzeba zacząć od samego początku - z jakością i kompletnością danych.

Analityk zbudowany na danych niskiej jakości i niekompletnych może zostać uznany za awaria z góry. Wizualizacja, która opiera się na słabej jakości danych i analizach, to nic innego jak ładne zdjęcia. Działania podejmowane na podstawie takich „spostrzeżeń” nie są w stanie osiągnąć wyznaczonych celów i mogą nawet wprowadzać w błąd, co jest szkodliwe dla każdej firmy. Mówiąc prościej, jakość wyjścia zależy od jakości danych wejściowych. Jest to prosty model gospodarki, gdy wydajność zależy od kosztów. Input-output ... Input-output ... Entry-exit ... Input-output ... Cóż, rozumiesz.

Co to wszystko oznacza dla marketerów chcących podejmować decyzje oparte na danych? Klienci liczą dziś na bardzo istotne i spersonalizowane omnichannel, czyli na wszystkie kanały komunikacji z klientami, rozwiązania. Niezależnie od tego, jak konsument wchodzi w interakcję z marką - odpowiada na kampanię przeprowadzoną na Facebooku lub dokonuje zakupu za pośrednictwem call center.

Wszelkie działania związane z optymalizacją marketingową muszą zaczynać się od danych.

Jak uprościć optymalizację marketingową

Pelin Torogud, dyrektor generalny startupu analitycznego Anametrix, radzi sprzedawcom, aby zaczynali od pytań i rozwiązań, które pomogą określić, jakiego rodzaju dane firma będzie potrzebować w przyszłości. Paradygmat, czyli wszystkie podstawowe instalacje i reprezentacje naukowe, pozwolą zebrać tak wiele danych wielokanałowych i tak szybko, że będzie można odpowiedzieć na niemal każde pytanie. Dlatego nie jest tak ważne, aby jasno zdefiniować główne problemy z wyprzedzeniem, jak uzyskać szybki dostęp do szczegółowych danych o wysokiej jakości, na których powinna opierać się analiza iteracyjna. Mając to na uwadze, podzielmy proces optymalizacji marketingu na cztery główne komponenty:

▪ Dane . Jakich mechanizmów używasz do zbierania danych cyfrowych i offline? Jak są kompletne i szczegółowe? Jaka jest gwarancja, że ​​jesteś właścicielem danych, które sam generujesz? Jak ujednolicić zebrane informacje, aby można je było wykorzystać?

▪ Analytics . Czy najpierw gromadzisz i obliczasz dane, czy też wykonujesz bardziej zaawansowane analizy, takie jak identyfikacja między urządzeniami, korelacja i inne modelowanie statystyczne? Jak dojrzałe jest twoje przypisanie wielokanałowe?

▪ Wizualizacja . Jak efektywne są Twoje raporty i panele informacyjne monitorujące jednoczące dane wielokanałowe? Czy masz dźwignię, która pozwala na dokonanie pewnych zmian w Twoich działaniach marketingowych wielokanałowych?

▪ Działanie . Jak spersonalizowane, ukierunkowane i aktualne mogą być twoje działania, które podejmujesz po zebraniu i przeanalizowaniu danych? Czy można je zautomatyzować za pośrednictwem różnych kanałów i platform, aby zapewnić terminowość działań marketingowych?

Jak widać, dane są najbardziej obiektywnym elementem w procesie optymalizacji marketingu. I to jest podstawowa zasada. Analityka, wizualizacja i możliwość zastosowania w praktyce, które na podstawie wyboru osobistego lub sytuacyjnego stają się coraz bardziej subiektywne, również opierają się na tej zasadzie. Bez względu na to, jakich narzędzi wolisz używać do modelowania i wizualizacji, i co motywuje Cię do podejmowania konkretnych działań marketingowych, znaczenie jakości danych dla podejmowania najlepszych decyzji nie jest nawet omawiane.

Dane są najbardziej obiektywnym elementem.

Zacznijmy od początku. W żadnym wypadku analityk lub działanie nie mogą być lepsze niż dane, na których są oparte. Dlatego marketingowcy powinni zawsze zaczynać od oceny zestawów danych. W tym celu wystarczy odpowiedzieć tylko na trzy pytania.

● Jak szczegółowe i szczegółowe są twoje dane? Szczegółowe dane są zawsze lepsze niż zagregowane, ponieważ mogą powiedzieć o indywidualnym konsumentu, a nie o jego uogólnionej wersji. Szczegóły dostarczają informacji, które wykraczają poza zwykłe liczenie odwiedzin na stronie lub liczby polubień w sieci społecznościowej. Zamiast tego dane powiedzą ci o punkcie przecięcia marki i konsumenta oraz stworzą podstawę do identyfikacji ukrytych korelacji we wszystkich kanałach i platformach.

● Czy korzystasz z danych firm zewnętrznych lub firm zewnętrznych? Własne dane umożliwiają śledzenie indywidualnego użytkownika za pośrednictwem odwiedzanych platform i reklam, na które klika. Dane są kluczem do zrozumienia interakcji między różnymi platformami używanymi przez Twoją markę, co pozwala uzyskać odpowiednie doświadczenie omnichannel. Dlatego nie ma nic dziwnego w tym, że chcesz posiadać te dane.

● Czy dane są kompletne? Możliwość konsolidacji i integracji danych z wielu źródeł ma zasadnicze znaczenie dla efektywnego marketingu wielokanałowego. Marketerzy powinni być w stanie łączyć dane generowane na różnych platformach: cyfrowe aplikacje w chmurze, wewnętrzne systemy sprzedaży, źródła pochodzące od osób trzecich, takie jak statystyki z organizacji spisu ludności, oraz dane referencyjne, które rzucają światło na trendy rynkowe. Zadaj sobie pytanie - czy jesteś w stanie zidentyfikować użytkownika, gdy wchodzi na stronę z sieci społecznościowej lub aplikacji mobilnej? Czy możesz umieścić kawałki tej układanki w jednym obrazku?

Otwartość i elastyczność to kluczowe czynniki.

Po zebraniu danych i zintegrowaniu ich z procesem optymalizacji, subiektywne kryteria związane z różnymi potrzebami technologicznymi firmy stanowią podstawę analizy, wizualizacji i zastosowań praktycznych. Ze względu na tę subiektywność otwartość i elastyczność stają się kluczowe dla skutecznej analizy. Wielu dużych graczy rynkowych zbudowało swoje własne systemy zamknięte, które w najprawdziwszym znaczeniu tego słowa przechowują zakładników danych w centrach danych zamkniętych zaporami ogniowymi, ograniczając ich wykorzystanie. Ważne jest jednak, aby inwestować w otwarte systemy nie tylko ze względu na elastyczność istniejących, ale także na możliwość korzystania z nowych narzędzi i rozwiązań.

Moglibyśmy kontynuować, ale chcielibyśmy pozostawić was samych z jednym truizmem, który polega na tym, że poziom wartości analiz i działań jest bezpośrednio związany z jakością i kompletnością danych. W końcu wszystko naprawdę zaczyna się od danych!

Źródła: Clickz.com i Mediapost.com