1. Як спрасціць аптымізацыю маркетынгу
2. Data - самы аб'ектыўны элемент
3. Адкрытасць і гнуткасць - ключавыя фактары

Аналітыка добрая настолькі, наколькі добрыя выкарыстоўваюцца дадзеныя. Менавіта таму вельмі важна пачаць з вялікіх і, што самае галоўнае, поўных дадзеных.

Data - гэта сучасны аракул для кампаній, якія знаходзіцца ў перманентным пошуку мудрага савета і глыбокага разумення патрэб сваёй мэтавай аўдыторыі. Часам ствараецца ўражанне, што вялікія дадзеныя прынялі практычна міфічны вобраз у прадстаўленні маркетолагаў, якія імкнуцца спасцігнуць мастацтва і навуку аналітыкі, каб даследаваць сэрца і розумы спажыўцоў. Аднак стартаваць трэба ўсё роўна з самага пачатку - з якасці і паўнаты дадзеных.

Аналітыку, пабудаваную на нізкаякасных і няпоўных дадзеных, апрыёры можна лічыць правальнай. Візуалізацыя, якая заснавана на няякасных дадзеных і аналітыцы, з'яўляецца не больш, чым проста сімпатычнымі малюнкамі. Дзеянні, прынятыя на аснове такіх «прасвятленняў», не здольныя забяспечыць дасягненне пастаўленых мэтаў і могуць нават ўвесці ў сур'ёзнае зман, што пагібельна для любога бізнэсу. Кажучы простай мовай, якасць выхаду залежыць ад якасці ўваходу. Гэта да банальнасці простая мадэль эканомікі, калі ад выдаткаў залежыць выпуск. Уваход-выхад ... Увод-вывад ... Уезд-выезд ... Input-output ... Ну, вы разумееце.

Што ўсё гэта значыць для маркетолагаў, якія імкнуцца прымаць data-driven рашэнні? Кліенты сёння разлічваюць на высокорелевантные і персаналізаваныя омниканальные, то ёсць якія ахопліваюць усе каналы камунікацыі з кліентамі, рашэнні. Па-за залежнасці ад таго, як ўзаемадзейнічае спажывец з брэндам - ​​адказвае на кампанію, што праводзіцца ў Facebook, ці ж здзяйсняе куплю праз колл-цэнтр.

Любое дзеянне, якое мае дачыненне да аптымізацыі маркетынгу, павінна пачынацца з дадзеных.

Як спрасціць аптымізацыю маркетынгу

Пэліных Торогуд, генеральны дырэктар аналітычнага стартапа Anametrix, раіць маркетолагам пачаць з пытанняў і рашэнняў, якія дапамогуць вызначыць, які тып дадзеных спатрэбіцца кампаніі ў будучыні. Парадыгма, то ёсць сукупнасць фундаментальных навуковых установак і ўяўленняў дазволіць сабраць столькі шматканальных дадзеных і настолькі хутка, што можна будзе адказаць практычна на любое пытанне. Таму не так важна загадзя дакладна вызначыць галоўныя пытанні, як атрымаць своечасовы доступ да якасных дэталізаваным дадзеных, на якіх і павінен грунтавацца любы ітэрацыйныя аналіз. Маючы гэта на ўвазе, давайце разбярэм працэс аптымізацыі маркетынгу на чатыры асноўныя кампаненты:

▪ Дадзеныя. Якія механізмы вы карыстаецеся для збору лічбавых і афлайнавых дадзеных? Наколькі яны поўныя і падрабязныя? Якая гарантыя таго, што вы валодаеце дадзенымі, якія самі і генерируете? Як вы стандартизируете збіраць інфармацыю для таго, каб яе можна было выкарыстоўваць?

▪ Аналітыка. Вы перш збіраеце і падлічваюць дадзеныя, ці праводзіце больш складаную аналітыку, як то крос-девайс ідэнтыфікацыя карыстальнікаў, карэляцыя і любое іншае статыстычнае мадэляванне? Наколькі спелай з'яўляецца ваша шматканальная атрыбуцыя?

▪ Візуалізацыя. Наколькі эфектыўна вашыя справаздачы і маніторынгавыя інфармацыйныя панэлі уніфікуюць шматканальныя дадзеныя? Ці маюцца ў вас рычагі, якія дазваляюць ўносіць пэўныя змены ў вашу шматканальную маркетынгавую дзейнасць?

▪ Дзеянне. Наколькі персаналізаваныя, таргетаваць і своечасовымі можна назваць вашы дзеянні, якія вы робіце пасля збору і аналізу дадзеных? Ці могуць яны быць аўтаматызаваны праз розныя каналы і платформы, каб забяспечыць своечасовасць маркетынгавых дзеянняў?

Як бачыце, дадзеныя з'яўляюцца самым аб'ектыўным элементам у працэсе аптымізацыі маркетынгу. І гэта фундаментальны прынцып. Аналітыка, візуалізацыі і магчымасць прымянення на практыцы, якія, зыходзячы з асабістага або сітуацыйна выбару, становяцца ўсё больш суб'ектыўнымі, таксама грунтуюцца на гэтым прынцыпе. Незалежна ад таго, якія інструменты вы аддаеце перавагу выкарыстоўваць для мадэлявання і візуалізацыі, і што матывуе вас да здзяйснення канкрэтных маркетынгавых дзеянняў, важнасць якасці дадзеных для прыняцця лепшых рашэнняў нават не абмяркоўваецца.

Data - самы аб'ектыўны элемент

Давайце пачнем з самага пачатку. Аналітыка або дзеянне ні пры якіх абставінах не могуць быць лепш, чым дадзеныя, на якіх яны заснаваны. Вось чаму маркетолагі павінны заўсёды пачынаць з ацэнкі набораў дадзеных. Для гэтага дастаткова адказаць за ўсё на тры пытанні.

● Наколькі падрабязныя і дэталізаваны вашы дадзеныя? Дэталізаваныя дадзеныя заўсёды лепш, чым агрэгаваныя, таму што яны могуць расказаць вам аб індывідуальным спажыўцу, а не пра абагульненай яго версіі. Падрабязныя дадзеныя падаюць інфармацыю, якая выходзіць далёка за межы простага падліку наведванняў вэб-сайта або колькасці лайкаў у сацыяльнай сетцы. Замест гэтага дадзеныя раскажуць вам аб пункце перасячэння брэнда і спажыўца і створаць аснову для выяўлення схаваных карэляцыі праз усе каналы і платформы.

● Вы карыстаецеся first-party або third-party data? Ўласныя дадзеныя даюць магчымасць сачыць за асобным карыстальнікам праз платформы, якія ён наведвае, і аб'явы, па якіх ён клікае. Дадзеныя з'яўляюцца ключом да разумення ўзаемадзеяння на розных платформах, якія выкарыстоўваюцца вашым брэндам, дазваляючы атрымліваць рэлевантны омниканальный вопыт. Таму няма нічога дзіўнага ў тым, што вы хочаце валодаць гэтымі дадзенымі.

● Ці з'яўляюцца дадзеныя поўнымі? Здольнасць кансалідаваць і інтэграваць дадзеныя з шматлікіх крыніц мае асноватворнае значэнне для эфектыўнага шматканальнага маркетынгу. Маркетолагі павінны быць у стане аб'яднаць дадзеныя, згенераваныя на розных платформах: лічбавыя «хмарныя» прыкладанні, унутраныя сістэмы продажаў, іншыя крыніцы, такія як статыстыка арганізацый, якія займаюцца перапісам насельніцтва, і даведачныя дадзеныя, якія праліваюць святло на рынкавыя трэнды. Спытаеце сябе - ці ў стане вы ідэнтыфікаваць карыстальніка, калі ён пераходзіць на сайт з сацыяльнай сеткі або мабільнага прыкладання? І ці можаце вы скласці кавалачкі гэтага пазла ў адзіную карціну?

Адкрытасць і гнуткасць - ключавыя фактары

Пасля таго як дадзеныя сабраны і інтэграваныя ў працэс аптымізацыі, у аснову аналітыкі, візуалізацыі і магчымасці практычнага прымянення кладуцца суб'ектыўныя крытэры, якія звязаны з рознымі тэхналагічнымі патрэбамі кампаніі. З-за гэтай суб'ектыўнасці адкрытасць і гнуткасць становяцца крытычна важнымі для эфектыўнай аналітыкі. Многія буйныя гульцы рынку пабудавалі ўласныя закрытыя сістэмы, якія ў прамым сэнсе гэтага слова трымаюць дадзеныя ў закладніках ў дата-цэнтрах за сям'ю пячаткамі фаерволаў, абмяжоўваючы магчымасці іх выкарыстання. Аднак важна інвеставаць у адкрытыя сістэмы не толькі дзеля гнуткасці наяўных, але і дзеля магчымасці выкарыстання новых інструментаў і рашэнняў.

Мы маглі б працягваць далей, але хацелі б пакінуць вас сам-насам з адным труізм, які заключаецца ў тым, што ўзровень каштоўнасці аналітыкі і дзеянняў наўпрост звязаны з якасцю і паўнатой дадзеных. У рэшце рэшт, усё сапраўды пачынаецца з дадзеных!

крыніцы: Сlickz.com і Мediapost.com