Cómo construir un ecosistema de datos de marketing fácil de usar
Publicado: 2017-05-13Bienvenido al ecosistema de datos de marketing actual. Es una miríada de fuentes de datos y herramientas que se supone que lo ayudarán a tomar decisiones más informadas y "basadas en datos"; eliminando las conjeturas de todo, desde la compra de medios hasta las ventas y la atribución de ingresos. Dicho esto, en realidad, puede parecer una variedad desalentadora de información, tecnologías y proveedores en constante proliferación que lo hace preguntarse: ¿realmente facilitará mi trabajo? Las palabras de moda por sí solas, como Hadoop, BIG Data y Machine Learning, son suficientes para hacer que tu cabeza dé vueltas.
Idealmente, su ecosistema de datos de marketing le permite almacenar, ingerir, gobernar, procesar, analizar y visualizar datos. Es compatible con todos los aspectos de los datos y la tecnología de datos .
Por lo tanto, seleccionar los socios, proveedores y herramientas adecuados para almacenar, procesar y analizar de manera efectiva estos grandes conjuntos de datos es fundamental para el éxito de su estrategia de datos de marketing. Para complicar aún más las cosas, las opciones varían desde herramientas genéricas que requieren que las empresas proporcionen todo el conocimiento, hasta soluciones muy caras para toda la empresa que prometen resolver todas las necesidades tecnológicas de marketing y publicidad. En el medio, hay productos boutique y soluciones orientadas a servicios que se enfocan en necesidades tecnológicas específicas o brindan ofertas de servicios integrados únicos.
¿Conoce el valor de sus datos?
Desde una perspectiva económica, la mejor manera de responder a esta pregunta podría ser observar los valores de las empresas que se basan en datos y notar que los datos agregan valor. Empresas como Uber, Instagram, Twitter y Facebook tienen valoraciones de mercado muy superiores a las de otras empresas tradicionales con ingresos mucho mayores.
Primero necesita saber qué conjuntos de datos usar y de dónde van a provenir . Con tantos datos internos y externos disponibles, desde datos estructurados de sus sistemas ERP y CRM hasta conjuntos de megadatos no estructurados de redes sociales, etc., el truco para usar estos "GRANDES datos" es descubrir y extraer las "pepitas de oro". Esta "minería de datos" de información valiosa sobre los clientes es donde la ciencia se cruza con la planificación.
Lo que es relevante para su departamento de marketing es el valor de estos datos una vez destilados y analizados. Solo entonces puede ofrecer una comprensión más completa y perspicaz de su negocio y sus clientes. Armados con esta información, los CMO pueden diseñar un posicionamiento de producto más sólido y competitivo, lo que tendrá un impacto significativo en el resultado final.
Creación de un embudo de datos más inteligente
Mover datos desde su fuente y ponerlos a disposición de los tomadores de decisiones de manera oportuna y simplificada es una tarea que no ha cambiado fundamentalmente desde los días de mainframe. Sin embargo, aunque el objetivo sigue siendo el mismo, los obstáculos y la complejidad para crear y mantener con éxito una fuente de verdad analítica basada en datos se han vuelto exponencialmente más difíciles.
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Uno de los mayores obstáculos es la gran cantidad de nuevas fuentes de datos que generan cantidades de resultados sin precedentes , a menudo con muy poca estructura. Desde fuentes de redes sociales hasta lecturas de máquinas y sensores, la avalancha de datos de múltiples canales puede ser abrumadora.
En segundo lugar está la necesidad de garantizar la limpieza y precisión de los datos. Si bien una estrategia completa de administración de datos maestros es sin duda un objetivo al que apuntar, implementar políticas de gobierno de datos y formular una estrategia de limpieza de datos deben ser sus primeros pasos. Esto abre el camino a una fuente básica de verdad para todos los datos en el ecosistema.
En tercer lugar, la cantidad de herramientas y tecnologías actualmente disponibles y en el horizonte es impresionante y confusa. Definir una comprensión clara del propósito y los beneficios que necesita de una tecnología es esencial para su éxito.
analiza esto
Aparte de las tecnologías de infraestructura de datos, existen herramientas diseñadas específicamente para analizar datos. Como señalamos anteriormente, los análisis dan sentido a los datos . Proporcionan los conocimientos oportunos necesarios para la toma de decisiones estratégicas. Las herramientas actuales van más allá del análisis de datos de hojas de cálculo y permiten agregar cantidades masivas de datos en minutos para descubrir perspectivas y oportunidades potenciales. Estas herramientas de análisis se dividen en tres categorías principales:
Plataformas de análisis
Integre y analice datos para descubrir nuevos conocimientos. Aquí es donde se realiza el trabajo de ciencia de datos y las herramientas varían desde análisis simples hasta modelos predictivos complejos. Estas tecnologías típicamente poderosas, pero genéricas, brindan análisis descriptivos, de diagnóstico y predictivos que nos dicen qué sucedió, por qué sucedió y qué sucederá a continuación.
Aplicaciones de análisis
Puede ir más allá de las herramientas genéricas de análisis centrándose en una categoría o vertical específica. Por ejemplo, una aplicación de optimización de medios digitales ingerirá y analizará los datos. También proporcionará información descriptiva y de diagnóstico que va más allá al proporcionar predicciones específicas de la aplicación sobre lo que sucederá a continuación y recomendaciones sobre cómo responder (es decir, dónde debe poner su financiación de medios).
Plataformas de visualización
Aquí es donde la goma llega a la carretera en análisis. Específicamente diseñado, como su nombre lo sugiere, para visualizar datos; tomando datos complejos y presentándolos en formatos visuales intuitivos y fáciles de leer que iluminan la información. El objetivo es simplificar el proceso y dejar que un tablero impactante, o visual, cuente la historia .
Al igual que las plataformas de análisis, existen plataformas de visualización genéricas y específicas de la aplicación. Las plataformas de visualización específicas de la aplicación van mucho más allá de las herramientas genéricas al proporcionar paquetes de visualización listos para usar específicos para la aplicación; ahorrando meses de tiempo de desarrollo.
Poniendolo todo junto
La complejidad del panorama de marketing actual ha crecido exponencialmente en los últimos años y los especialistas en marketing necesitan la munición adecuada para abordar cada decisión de marketing de manera inteligente. Tomar decisiones por intuición ya no es suficiente y no es defendible en la sala de juntas. Las decisiones basadas en datos son ahora la norma. Las herramientas actuales simplifican y agilizan la creación de un ecosistema de datos de marketing para que los especialistas en marketing puedan recopilar rápidamente los conocimientos necesarios para impulsar sus marcas en un entorno altamente competitivo.