ユーザーフレンドリーなマーケティングデータエコシステムを構築する方法
公開: 2017-05-13今日のマーケティング データ エコシステムへようこそ。 それは、より多くの情報に基づいた「データ駆動型」の意思決定を行うのに役立つはずの無数のデータ ソースとツールです。 メディアの購入から売上や収益の帰属まで、あらゆることから当て推量を取り除きます。 とはいえ、実際には、増え続ける情報、テクノロジ、およびベンダーの数々に、「本当に仕事が楽になるのだろうか?」と疑問に思うかもしれません。 Hadoop、BIG Data、機械学習などの流行語だけでも、頭が混乱するほどです。
理想的には、マーケティング データ エコシステムにより、データの保存、取り込み、管理、処理、分析、および視覚化が可能になります。 データとデータ技術のあらゆる側面をサポートします。
したがって、これらの非常に大規模なデータセットを保存、処理、効果的に分析するための適切なパートナー、ベンダー、およびツールを選択することは、マーケティング データ戦略の成功に不可欠です。 さらに複雑なことに、オプションは、企業がすべてのノウハウを提供する必要がある一般的なツールから、すべてのマーケティングおよび広告テクノロジーのニーズを解決することを約束する非常に高価な企業全体のソリューションまでさまざまです。 その中間には、特定の技術ニーズに焦点を当てた、または独自の統合サービスを提供するブティック製品とサービス指向のソリューションがあります。
データの価値を知っていますか?
経済的な観点から、この質問に答える最善の方法は、データによって動かされる企業の価値を見て、データが付加価値をもたらすことに注意することかもしれません。 Uber、Instagram、Twitter、Facebook などの企業は、はるかに大きな収益を上げている従来型の企業をはるかに上回る市場評価を得ています。
まず、使用するデータ セットと、それらがどこから取得されるのかを知る必要があります。 ERP や CRM システムからの構造化データから、ソーシャル アウトレットなどからの非構造化メガ データ セットまで、非常に多くの内部および外部データを利用できるため、この「ビッグ データ」を使用する秘訣は、「黄金のナゲット」を発見して抽出することです。 貴重な顧客インサイトのこの「データ マイニング」は、科学が計画と交差する場所です。
マーケティング部門に関連するのは、このデータを抽出して分析した後の価値です。 そうして初めて、ビジネスと顧客をより完全かつ洞察に満ちた理解を提供することができます。 この情報を武器に、CMO はより強力で競争力のある製品のポジショニングを作成でき、最終的な収益に大きな影響を与えることができます。
よりスマートなデータ ファネルの作成
ソースからデータを移動し、意思決定者がタイムリーかつ簡素化された方法でデータを利用できるようにすることは、メインフレームの時代から根本的に変わっていないタスクです。 しかし、目標は同じままですが、データ駆動型の分析的真実のソースをうまく作成して維持するための障害と複雑さは、飛躍的に困難になっています。
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最大の障害の 1 つは、前例のない量の出力を生成する膨大な数の新しいデータ ソースであり、多くの場合、ほとんど構造がありません。 ソーシャル メディア ソースから機械やセンサーの読み取り値まで、複数のチャネルからのデータの猛攻撃は圧倒される可能性があります。
2 つ目は、データのクリーンさと正確性を確保する必要性です。 完全なマスター データ管理戦略は確かに目指すべき目標ですが、データ ガバナンス ポリシーを実装し、データ クレンジング戦略を策定することが最初のステップであるべきです。 これは、エコシステム内のすべてのデータの基本的な信頼できる情報源への道を示しています。
第 3 に、現在利用可能なツールとテクノロジの数は、目を見張るものがあり、混乱を招きます。 テクノロジーから必要な目的と利点を明確に理解することは、テクノロジーの成功に不可欠です。
これを分析
データ インフラストラクチャ テクノロジとは別に、データを分析するために特別に設計されたツールがあります。 前述したように、分析はデータを理解します。 戦略的な意思決定に必要なタイムリーな洞察を提供します。 今日のツールは、スプレッドシートのデータ分析を超えて、膨大な量のデータを数分で集約して、潜在的な洞察と機会を明らかにすることを可能にします。 これらの分析ツールは、主に次の 3 つのカテゴリに分類されます。
分析プラットフォーム
データを統合して分析し、新しい洞察を明らかにします。 ここでデータ サイエンスの作業が行われ、ツールは単純な分析から複雑な予測モデリングまでさまざまです。 これらの通常は強力ですが、一般的なテクノロジは、何が起こったのか、なぜそれが起こったのか、そして次に何が起こるのかを伝える、記述的、診断的、予測的な分析を提供します。
分析アプリケーション
特定のカテゴリまたは業種に集中することで、一般的な分析ツールを超えることができます。 たとえば、デジタル メディア最適化アプリケーションは、データを取り込み、分析します。 また、次に何が起こるかについてのアプリケーション固有の予測と、対応方法 (つまり、メディア資金をどこに置くべきか) の推奨事項を提供することによって、さらに先を行く記述的で診断的な洞察も提供します。
可視化プラットフォーム
これこそが、アナリティクスでゴムが道にぶつかる場所です。 名前が示すように、データを視覚化するために特別に設計されています。 複雑なデータを取得し、情報を明らかにする直感的で読みやすい視覚的な形式で表示します。 目標は、プロセスを簡素化し、インパクトのあるダッシュボード (またはビジュアル) でストーリーを伝えることです。
分析プラットフォームと同様に、汎用およびアプリケーション固有の視覚化プラットフォームがあります。 アプリケーション固有の視覚化プラットフォームは、アプリケーション固有のすぐに使用できる視覚化パッケージを提供することで、一般的なツールをはるかに超えています。 開発時間を数か月節約できます。
すべてを一緒に入れて
今日のマーケティング環境の複雑さは、近年指数関数的に増大しており、マーケティング担当者は、各マーケティングの意思決定にインテリジェントにアプローチするための適切な弾薬を必要としています。 直感で意思決定を下すことは、もはや効果的ではなく、取締役会で弁護することもできません。 データ主導の意思決定は今や標準です。 今日のツールは、マーケティング データ エコシステムの作成を簡素化および合理化するため、マーケティング担当者は、競争の激しい環境でブランドを推進するために必要な洞察を迅速に収集できます。