Cara Membangun Ekosistem Data Pemasaran yang Ramah Pengguna
Diterbitkan: 2017-05-13Selamat datang di ekosistem data pemasaran hari ini. Ini adalah segudang sumber data dan alat yang seharusnya membantu Anda membuat keputusan “berdasarkan data” yang lebih terinformasi; mengambil tebakan dari segala sesuatu mulai dari pembelian media hingga penjualan dan atribusi pendapatan. Yang mengatakan, pada kenyataannya, itu bisa tampak seperti sederetan informasi, teknologi, dan vendor yang terus berkembang biak yang membuat Anda bertanya-tanya: Apakah itu benar-benar membuat pekerjaan saya lebih mudah? Kata kuncinya saja — seperti Hadoop, BIG Data, dan Machine Learning — sudah cukup untuk membuat Anda pusing.
Idealnya, Ekosistem Data Pemasaran Anda memungkinkan Anda untuk menyimpan, mencerna, mengatur, memproses, menganalisis, dan memvisualisasikan data. Mendukung semua aspek data dan teknologi data .
Jadi, memilih mitra, vendor, dan alat yang tepat untuk menyimpan, memproses, dan menganalisis secara efektif kumpulan data yang sangat besar ini sangat penting untuk keberhasilan strategi data pemasaran Anda. Untuk memperumit hal-hal lebih lanjut, pilihannya bervariasi dari alat generik yang mengharuskan perusahaan untuk menyediakan semua pengetahuan, hingga solusi tingkat perusahaan yang sangat mahal yang menjanjikan untuk menyelesaikan semua kebutuhan teknologi pemasaran dan periklanan. Di antaranya, terdapat produk butik dan solusi berorientasi layanan yang berfokus pada kebutuhan teknologi spesifik atau memberikan penawaran layanan terintegrasi yang unik.
Apakah Anda Tahu Nilai Data Anda?
Dari perspektif ekonomi, cara terbaik untuk menjawab pertanyaan ini mungkin dengan melihat nilai perusahaan yang didorong oleh data dan mencatat bahwa data menambah nilai. Perusahaan seperti Uber, Instagram, Twitter, dan Facebook memiliki penilaian pasar yang jauh melampaui perusahaan tradisional lainnya dengan pendapatan yang jauh lebih besar.
Pertama, Anda perlu mengetahui kumpulan data mana yang akan digunakan dan dari mana asalnya . Dengan begitu banyak data internal dan eksternal yang tersedia — dari data terstruktur dari sistem ERP dan CRM Anda hingga kumpulan data mega tidak terstruktur dari outlet sosial, dll. – trik untuk menggunakan "Data BESAR" ini adalah menemukan dan mengekstrak "nugget emas". “Penambangan Data” dari wawasan pelanggan yang berharga ini adalah tempat sains bersinggungan dengan perencanaan.
Apa yang relevan dengan departemen pemasaran Anda adalah nilai data ini setelah disaring dan dianalisis. Hanya dengan begitu ia dapat memberikan pemahaman yang lebih menyeluruh dan mendalam tentang bisnis dan pelanggan Anda. Berbekal informasi ini, CMO dapat membuat positioning produk yang lebih kuat dan lebih kompetitif, yang akan berdampak signifikan pada laba.
Membuat Corong Data yang Lebih Cerdas
Memindahkan data dari sumbernya dan membuatnya tersedia bagi pengambil keputusan secara tepat waktu dan disederhanakan adalah tugas yang tidak berubah secara mendasar sejak masa mainframe. Namun, sementara tujuannya tetap sama, hambatan dan kerumitan untuk berhasil menciptakan dan memelihara sumber kebenaran analitis berbasis data menjadi semakin sulit secara eksponensial.
Direkomendasikan untukmu:
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Startup India Mengambil Jalan Pintas Dalam Mengejar Pendanaan
Platform Pemasaran Digital Logicserve Bags Pendanaan INR 80 Cr, Berganti Nama Sebagai LS Dig...
Salah satu rintangan terbesar adalah banyaknya sumber data baru yang menghasilkan jumlah keluaran yang belum pernah terjadi sebelumnya , seringkali dengan struktur yang sangat sedikit. Dari sumber media sosial hingga pembacaan mesin dan sensor, serangan data dari berbagai saluran bisa sangat banyak.
Kedua, perlunya memastikan kebersihan dan keakuratan data. Sementara strategi manajemen data master yang lengkap tentu saja merupakan tujuan yang harus dicapai, menerapkan kebijakan tata kelola data dan merumuskan strategi pembersihan data harus menjadi langkah pertama Anda. Ini mengarah pada sumber kebenaran dasar untuk semua data dalam ekosistem.
Ketiga, jumlah alat dan teknologi yang tersedia saat ini, dan di cakrawala, sangat mengesankan dan membingungkan. Mendefinisikan pemahaman yang jelas tentang tujuan dan manfaat yang Anda butuhkan dari sebuah teknologi sangat penting untuk keberhasilannya.
Analisis Ini
Terpisah dari teknologi infrastruktur data, ada alat yang dirancang khusus untuk menganalisis data. Seperti yang kami catat sebelumnya, analitik memahami data . Mereka memberikan wawasan tepat waktu yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan strategis. Alat hari ini melampaui analisis data spreadsheet dan memungkinkan untuk mengumpulkan sejumlah besar data dalam hitungan menit untuk mengungkap potensi wawasan dan peluang. Alat analisis ini dibagi menjadi tiga kategori utama:
Platform Analisis
Integrasikan dan analisis data untuk mengungkap wawasan baru. Di sinilah pekerjaan Ilmu Data dilakukan dan alatnya bervariasi dari analisis sederhana hingga pemodelan prediktif yang kompleks. Teknologi yang biasanya kuat, tetapi generik ini, memberikan Analisis Deskriptif, Diagnostik, dan Prediktif yang memberi tahu kami apa yang terjadi, mengapa hal itu terjadi, dan apa yang akan terjadi selanjutnya.
Aplikasi Analisis
Dapat melampaui alat Analytics generik dengan memfokuskan laser pada kategori atau vertikal tertentu. Misalnya, aplikasi pengoptimalan media digital akan mencerna dan menganalisis data. Ini juga akan memberikan wawasan deskriptif dan diagnostik yang melangkah lebih jauh dengan memberikan prediksi khusus aplikasi tentang apa yang akan terjadi selanjutnya dan rekomendasi tentang bagaimana merespons (yaitu di mana Anda harus menempatkan dana media Anda).
Platform Visualisasi
Di sinilah karet menyentuh jalan dalam analitik. Dirancang khusus - seperti namanya - untuk memvisualisasikan data; mengambil data yang kompleks dan menyajikannya dalam format visual yang intuitif dan mudah dibaca yang menerangi informasi. Tujuannya adalah untuk menyederhanakan proses dan membiarkan dasbor yang berdampak — atau visual — menceritakan kisahnya .
Mirip dengan Platform Analytics, ada platform visualisasi umum dan khusus aplikasi. Platform visualisasi khusus aplikasi melampaui alat generik dengan menyediakan paket visualisasi siap pakai khusus untuk aplikasi; menghemat waktu pengembangan selama berbulan-bulan.
Menyatukan Semuanya
Kompleksitas lanskap pemasaran saat ini telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir dan pemasar membutuhkan amunisi yang tepat untuk mendekati setiap keputusan pemasaran secara cerdas. Membuat keputusan dengan firasat tidak lagi memotongnya, dan tidak dapat dipertahankan di ruang rapat. Keputusan berdasarkan data sekarang menjadi norma. Alat hari ini menyederhanakan dan merampingkan pembuatan Ekosistem Data Pemasaran sehingga pemasar dapat dengan cepat mengumpulkan wawasan yang diperlukan untuk mendorong merek mereka maju dalam lingkungan yang sangat kompetitif.