사용자 친화적인 마케팅 데이터 생태계를 구축하는 방법
게시 됨: 2017-05-13오늘날의 마케팅 데이터 생태계 에 오신 것을 환영합니다. 더 많은 정보에 입각한 "데이터 기반" 결정을 내리는 데 도움이 되는 수많은 데이터 소스와 도구가 있습니다. 미디어 구매에서 판매 및 수익 기여에 이르기까지 모든 작업에서 추측 작업을 수행합니다. 하지만 실제로는 계속해서 급증하는 정보, 기술 및 공급업체의 벅찬 배열처럼 보일 수 있습니다. 그러면 다음과 같은 궁금증이 생깁니다. 정말 내 일을 더 쉽게 만들 수 있을까요? Hadoop, BIG Data 및 Machine Learning과 같은 유행어만으로도 머리가 핑 돌게 만들 수 있습니다.
이상적으로는 마케팅 데이터 생태계를 통해 데이터를 저장, 수집, 관리, 처리, 분석 및 시각화할 수 있습니다. 데이터 및 데이터 기술의 모든 측면을 지원합니다 .
따라서 이러한 매우 큰 데이터 세트를 저장, 처리 및 효과적으로 분석하기 위한 올바른 파트너, 공급업체 및 도구를 선택하는 것은 마케팅 데이터 전략의 성공에 매우 중요합니다. 상황을 더욱 복잡하게 하는 것은 기업이 모든 노하우를 제공해야 하는 일반 도구에서 모든 마케팅 및 광고 기술 요구 사항을 해결할 것을 약속하는 고가의 전사적 솔루션에 이르기까지 다양합니다. 그 사이에는 특정 기술 요구 사항에 중점을 두거나 고유한 통합 서비스를 제공하는 부티크 제품과 서비스 지향 솔루션이 있습니다.
데이터의 가치 를 알고 계십니까?
경제적인 관점에서 이 질문에 답하는 가장 좋은 방법은 데이터에 의해 주도되는 기업의 가치를 살펴보고 데이터가 가치를 추가한다는 점에 유의하는 것일 수 있습니다. Uber, Instagram, Twitter 및 Facebook과 같은 회사는 훨씬 더 큰 수익을 내는 다른 전통적인 회사의 시장 가치를 훨씬 능가합니다.
먼저 사용할 데이터 세트와 데이터 세트의 출처를 알아야 합니다 . ERP 및 CRM 시스템의 정형 데이터부터 소셜 아울렛 등의 비정형 메가 데이터 세트에 이르기까지 사용 가능한 내부 및 외부 데이터가 너무 많기 때문에 이 "빅 데이터"를 사용하는 요령은 "황금 덩어리"를 발견하고 추출하는 것입니다. 귀중한 고객 통찰력의 "데이터 마이닝"은 과학이 계획과 교차하는 곳입니다.
마케팅 부서와 관련된 것은 일단 정제되고 분석된 이 데이터의 가치입니다. 그래야만 비즈니스와 고객에 대한 보다 철저하고 통찰력 있는 이해를 제공할 수 있습니다. 이 정보로 무장한 CMO는 더 강력하고 경쟁력 있는 제품 포지셔닝을 구축할 수 있으며 이는 수익에 상당한 영향을 미칠 것입니다.
더 스마트한 데이터 유입경로 만들기
소스에서 데이터를 이동하여 의사 결정자가 적시에 간소화된 방식으로 사용할 수 있도록 하는 것은 메인프레임 시대 이후로 근본적으로 변하지 않은 작업입니다. 그러나 목표는 동일하게 유지되지만 데이터 기반 분석 정보 소스를 성공적으로 생성하고 유지 관리하기 위한 장애물과 복잡성은 기하급수적으로 더 어려워졌습니다.
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가장 큰 장애물 중 하나는 종종 매우 작은 구조로 전례 없는 양의 출력을 생성하는 엄청난 수의 새로운 데이터 소스입니다 . 소셜 미디어 소스에서 기계 및 센서 판독값에 이르기까지 여러 채널의 데이터 공격은 압도적일 수 있습니다.
두 번째는 데이터의 청결성과 정확성을 보장할 필요성입니다. 완전한 마스터 데이터 관리 전략은 분명히 목표를 달성하는 것이지만 데이터 거버넌스 정책을 구현하고 데이터 정리 전략을 수립하는 것이 첫 번째 단계여야 합니다. 이는 생태계의 모든 데이터에 대한 기본 정보 소스로 연결됩니다.
셋째, 현재 사용 가능한 도구와 기술의 수는 인상적이고 혼란스럽습니다. 기술에서 요구하는 목적과 이점에 대한 명확한 이해를 정의하는 것은 기술의 성공에 필수적입니다.
이것을 분석
데이터 인프라 기술과 별도로 데이터 분석을 위해 특별히 설계된 도구가 있습니다. 앞서 언급했듯이 분석은 데이터를 이해합니다 . 그들은 전략적 의사 결정에 필요한 시의적절한 통찰력을 제공합니다. 오늘날의 도구는 스프레드시트 데이터 분석을 넘어 몇 분 안에 방대한 양의 데이터를 집계하여 잠재적인 통찰력과 기회를 발견할 수 있도록 합니다. 이러한 분석 도구는 세 가지 기본 범주로 나뉩니다.
분석 플랫폼
데이터를 통합하고 분석하여 새로운 통찰력을 발견하십시오. 여기에서 데이터 과학 작업이 수행되며 도구는 간단한 분석에서 복잡한 예측 모델링에 이르기까지 다양합니다. 일반적으로 강력하지만 일반적인 이러한 기술은 발생한 일, 발생한 이유 및 다음에 일어날 일을 알려주는 설명, 진단 및 예측 분석을 제공합니다.
분석 애플리케이션
특정 카테고리 또는 카테고리에 집중하여 일반적인 분석 도구를 넘어설 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 미디어 최적화 애플리케이션은 데이터를 수집하고 분석합니다. 또한 다음에 일어날 일에 대한 응용 프로그램별 예측과 대응 방법(즉, 미디어 자금을 어디에 투자해야 하는지)에 대한 권장 사항을 제공함으로써 더 나아가 설명적이고 진단적인 통찰력을 제공할 것입니다.
시각화 플랫폼
여기에서 고무가 분석의 길을 걷게 됩니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터 시각화를 위해 특별히 설계되었습니다. 복잡한 데이터를 가져와 정보를 조명하는 직관적이고 읽기 쉬운 시각적 형식으로 표시합니다. 목표는 프로세스를 단순화하고 영향력 있는 대시보드 또는 시각적 개체가 스토리를 전달하도록 하는 것 입니다.
Analytics 플랫폼과 유사하게 일반 및 애플리케이션별 시각화 플랫폼이 있습니다. 애플리케이션별 시각화 플랫폼은 애플리케이션별로 바로 사용할 수 있는 시각화 패키지를 제공함으로써 일반 도구를 훨씬 능가합니다. 수개월의 개발 시간 절약.
함께 모아서
오늘날 마케팅 환경의 복잡성은 최근 몇 년 동안 기하급수적으로 증가했으며 마케터는 각 마케팅 결정에 지능적으로 접근할 수 있는 적절한 수단이 필요합니다. 직감으로 결정을 내리는 것은 더 이상 적절하지 않으며 이사회에서 변호할 수도 없습니다. 데이터 기반 의사 결정은 이제 표준입니다. 오늘날의 도구는 마케팅 데이터 생태계의 생성을 단순화하고 간소화하므로 마케터는 경쟁이 치열한 환경에서 브랜드를 발전시키는 데 필요한 통찰력을 신속하게 수집할 수 있습니다.