Оптимизация маркетинга начинается с данных

Оптимизация маркетинга начинается с данных
Mr. Pixel
Mr. Pixel
18 декабря
0
343

Аналитика хороша настолько, насколько хороши используемые данные. Именно поэтому очень важно начать с больших и, что самое главное, полных данных.

Data – это современный оракул для компаний, которые находится в перманентном поиске мудрого совета и глубокого понимания потребностей своей целевой аудитории. Иногда создается впечатление, что большие данные приняли практически мифический образ в представлении маркетологов, которые стремятся постичь искусство и науку аналитики, чтобы исследовать сердца и умы потребителей. Однако стартовать нужно все равно с самого начала – с качества и полноты данных.

digital-marketing

Аналитику, построенную на низкокачественных и неполных данных, априори можно считать провальной. Визуализация, которая основана на некачественных данных и аналитике, является не больше, чем просто симпатичными картинками. Действия, предпринятые на основе таких «прозрений», не способны обеспечить достижение поставленных целей и могут даже ввести в серьезное заблуждение, что губительно для любого бизнеса. Говоря простым языком, качество выхода зависит от качества входа. Это до банальности простая модель экономики, когда от затрат зависит выпуск. Вход-выход… Ввод-вывод… Въезд-выезд… Input-output… Ну, вы понимаете.

Что все это значит для маркетологов, стремящихся принимать data-driven решения? Клиенты сегодня рассчитывают на высокорелевантные и персонализированные омниканальные, то есть охватывающие все каналы коммуникации с клиентами, решения. Вне зависимости от того, как взаимодействует потребитель с брендом – отвечает на кампанию, проводимую в Facebook, или же совершает покупку через колл-центр.

Любое действие, которое имеет отношение к оптимизации маркетинга, должно начинаться с данных.

Как упростить оптимизацию маркетинга

Пелин Торогуд, генеральный директор аналитического стартапа Anametrix, советует маркетологам начать с вопросов и решений, которые помогут определить, какой тип данных потребуется компании в будущем. Парадигма, то есть совокупность фундаментальных научных установок и представлений позволит собрать столько многоканальных данных и настолько быстро, что можно будет ответить практически на любой вопрос. Поэтому не так важно заранее четко определить главные вопросы, как получить своевременный доступ к качественным детализированным данным, на которых и должен базироваться любой итерационный анализ. Имея это в виду, давайте разберем процесс оптимизации маркетинга на четыре основных компонента:

data-illustration-computing-cover

Данные. Какие механизмы вы используете для сбора цифровых и оффлайновых данных? Насколько они полны и подробны? Какова гарантия того, что вы владеете данными, которые сами и генерируете? Как вы стандартизируете собираемую информацию для того, чтобы ее можно было использовать?

shutterstock_149322338

Аналитика. Вы сперва собираете и подсчитываете данные, или проводите более сложную аналитику, как то кросс-девайс идентификация пользователей, корреляция и любое другое статистическое моделирование? Насколько зрелой является ваша многоканальная атрибуция?

visualization-exercises1

Визуализация. Насколько эффективно ваши отчеты и мониторинговые информационные панели унифицируют многоканальные данные? Имеются ли у вас рычаги, которые позволяют вносить определенные изменения в вашу многоканальную маркетинговую деятельность?

Take-ACTION-Bisnis-Online

Действие. Насколько персонализированными, таргетированными и своевременными можно назвать ваши действия, которые вы предпринимаете после сбора и анализа данных? Могут ли они быть автоматизированы через разные каналы и платформы, чтобы обеспечить своевременность маркетинговых действий?

Как видите, данные являются самым объективным элементом в процессе оптимизации маркетинга. И это фундаментальный принцип. Аналитика, визуализации и возможность применения на практике, которые, исходя из личного или ситуативного выбора, становятся все более субъективными, тоже основываются на этом принципе. Независимо от того, какие инструменты вы предпочитаете использовать для моделирования и визуализации, и что мотивирует вас к совершению конкретных маркетинговых действий, важность качества данных для принятия лучших решений даже не обсуждается.

Data – самый объективный элемент

Давайте начнем с самого начала. Аналитика или действие ни при каких обстоятельствах не могут быть лучше, чем данные, на которых они основаны. Вот почему маркетологи должны всегда начинать с оценки наборов данных. Для этого достаточно ответить всего на три вопроса.

Насколько подробны и детализированы ваши данные? Детализированные данные всегда лучше, чем агрегированные, потому что они могут рассказать вам об индивидуальном потребителе, а не об обобщенной его версии. Подробные данные предоставляют информацию, которая выходит далеко за пределы простого подсчета посещений веб-сайта или количества лайков в социальной сети. Вместо этого данные расскажут вам о точке пересечения бренда и потребителя и создадут основу для выявления скрытых корреляций через все каналы и платформы.

Вы используете first-party или third-party data? Собственные данные дают возможность следить за отдельным пользователем через платформы, которые он посещает, и объявления, по которым он кликает. Данные являются ключом к пониманию взаимодействия на различных платформах, используемых вашим брендом, позволяя получать релевантный омниканальный опыт. Поэтому нет ничего странного в том, что вы хотите владеть этими данными.

Являются ли данные полными? Способность консолидировать и интегрировать данные из многочисленных источников имеет основополагающее значение для эффективного многоканального маркетинга. Маркетологи должны быть в состоянии объединить данные, сгенерированные на разных платформах: цифровые «облачные» приложения, внутренние системы продаж, сторонние источники, такие как статистика организаций, занимающихся переписью населения, и справочные данные, которые проливают свет на рыночные тренды. Спросите себя – в состоянии ли вы идентифицировать пользователя, когда он переходит на сайт из социальной сети или мобильного приложения? И можете ли вы сложить кусочки этого пазла в единую картину?

Открытость и гибкость – ключевые факторы

После того как данные собраны и интегрированы в процесс оптимизации, в основу аналитики, визуализации и возможности практического применения ложатся субъективные критерии, которые связаны с различными технологическими потребностями компании. Из-за этой субъективности открытость и гибкость становятся критически важными для эффективной аналитики. Многие крупные игроки рынка построили собственные закрытые системы, которые в прямом смысле этого слова держат данные в заложниках в дата-центрах за семью печатями фаерволов, ограничивая возможности их использования. Однако важно инвестировать в открытые системы не только ради гибкости имеющихся, но и ради возможности использования новых инструментов и решений.

Мы могли бы продолжать дальше, но хотели бы оставить вас наедине с одним трюизмом, который заключается в том, что уровень ценности аналитики и действий напрямую связан с качеством и полнотой данных. В конце концов, все действительно начинается с данных!

Источники: Сlickz.com и Мediapost.com

Комментарии к статье (0)