Jak zbudować przyjazny dla użytkownika ekosystem danych marketingowych?
Opublikowany: 2017-05-13Witamy w dzisiejszym ekosystemie danych marketingowych . Jest to niezliczona ilość źródeł danych i narzędzi, które mają pomóc w podejmowaniu bardziej świadomych, „opartych na danych” decyzji; bez zgadywania wszystkiego, od kupowania mediów po sprzedaż i atrybucję przychodów. To powiedziawszy, w rzeczywistości może się wydawać, że jest to zniechęcający wachlarz stale mnożących się informacji, technologii i dostawców, który sprawia, że zastanawiasz się: czy to naprawdę ułatwi mi pracę? Same modne słowa – takie jak Hadoop, BIG Data i Machine Learning – wystarczą, aby zakręcić się w głowie.
Idealnie, Twój ekosystem danych marketingowych umożliwia przechowywanie, przyjmowanie, zarządzanie, przetwarzanie, analizowanie i wizualizację danych. Obsługuje wszystkie aspekty danych i technologii danych .
Tak więc wybór odpowiednich partnerów, dostawców i narzędzi do przechowywania, przetwarzania i efektywnej analizy tych bardzo dużych zbiorów danych ma kluczowe znaczenie dla powodzenia strategii danych marketingowych. Aby jeszcze bardziej skomplikować sprawę, dostępne są różne opcje, od ogólnych narzędzi wymagających od firm dostarczenia całego know-how, po bardzo drogie rozwiązania dla całego przedsiębiorstwa, które obiecują zaspokoić wszystkie potrzeby w zakresie technologii marketingowych i reklamowych. W międzyczasie istnieją produkty butikowe i rozwiązania zorientowane na usługi, które koncentrują się na konkretnych potrzebach technologicznych lub zapewniają unikalną ofertę zintegrowanych usług.
Czy znasz wartość swoich danych?
Z ekonomicznego punktu widzenia najlepszym sposobem odpowiedzi na to pytanie może być przyjrzenie się wartościom firm, które kierują się danymi i zauważenie, że dane dodają wartość. Firmy takie jak Uber, Instagram, Twitter i Facebook mają wyceny rynkowe znacznie przewyższające wycenę innych tradycyjnych firm o znacznie większych przychodach.
Najpierw musisz wiedzieć, których zestawów danych użyć i skąd będą one pochodzić . Przy tak dużej ilości dostępnych danych wewnętrznych i zewnętrznych — od ustrukturyzowanych danych z systemów ERP i CRM po nieustrukturyzowane mega zestawy danych z serwisów społecznościowych itp. — sztuczka z wykorzystaniem tych „WIELKICH danych” polega na odkryciu i wyodrębnieniu „złotych bryłek”. Ta „eksploracja danych” cennych informacji o klientach to miejsce, w którym nauka przecina się z planowaniem.
To, co jest istotne dla Twojego działu marketingu, to wartość tych danych po ich wydestylowaniu i przeanalizowaniu. Tylko wtedy może zapewnić dokładniejsze i bardziej wnikliwe zrozumienie Twojej firmy i klientów. Uzbrojeni w te informacje CMO mogą stworzyć silniejsze, bardziej konkurencyjne pozycjonowanie produktów, co będzie miało znaczący wpływ na wyniki finansowe.
Tworzenie inteligentniejszego lejka danych
Przenoszenie danych z ich źródła i udostępnianie ich decydentom w uproszczony sposób na czas to zadanie, które nie zmieniło się zasadniczo od czasów mainframe. Jednak chociaż cel pozostaje ten sam, przeszkody i złożoność skutecznego tworzenia i utrzymywania opartego na danych źródła prawdy analitycznej stały się wykładniczo trudniejsze.
Polecany dla Ciebie:
Jak Metaverse zmieni indyjski przemysł motoryzacyjny?
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Digital Marketing Platform Logicserve Bags Finansowanie INR 80 Cr, zmienia nazwę na LS Dig...
Jedną z największych przeszkód jest sama liczba nowych źródeł danych, które generują bezprecedensowe ilości danych wyjściowych , często o bardzo niewielkiej strukturze. Od źródeł w mediach społecznościowych po odczyty maszyn i czujników, napływ danych z wielu kanałów może być przytłaczający.
Druga to konieczność zapewnienia czystości i dokładności danych. Chociaż kompletna strategia zarządzania danymi podstawowymi jest z pewnością celem, do którego należy dążyć, wdrożenie zasad zarządzania danymi i sformułowanie strategii czyszczenia danych powinno być pierwszymi krokami. Prowadzi to do podstawowego źródła prawdy dla wszystkich danych w ekosystemie.
Po trzecie, liczba dostępnych obecnie i na horyzoncie narzędzi i technologii jest zarówno imponująca, jak i myląca. Zdefiniowanie jasnego zrozumienia celu i korzyści, jakich oczekujesz od technologii, ma kluczowe znaczenie dla jej sukcesu.
Przeanalizuj to
Oprócz technologii infrastruktury danych istnieją narzędzia zaprojektowane specjalnie do analizy danych. Jak zauważyliśmy wcześniej, analityka nadaje sens danym . Dostarczają aktualnych informacji potrzebnych do podejmowania strategicznych decyzji. Dzisiejsze narzędzia wykraczają poza analizę danych w arkuszach kalkulacyjnych i umożliwiają agregowanie ogromnych ilości danych w ciągu kilku minut, aby odkryć potencjalne spostrzeżenia i możliwości. Te narzędzia analityczne są podzielone na trzy podstawowe kategorie:
Platformy analityczne
Integruj i analizuj dane, aby odkrywać nowe informacje. W tym miejscu odbywa się praca z zakresu Data Science, a narzędzia różnią się od prostej analizy do złożonego modelowania predykcyjnego. Te zazwyczaj potężne, ale ogólne technologie zapewniają analitykę opisową, diagnostyczną i predykcyjną, informując nas o tym, co się stało, dlaczego tak się stało i co będzie dalej.
Aplikacje analityczne
Może ominąć ogólne narzędzia analityczne, skupiając się laserowo na określonej kategorii lub branży. Na przykład aplikacja do optymalizacji multimediów cyfrowych będzie pobierać i analizować dane. Dostarczy również opisowych i diagnostycznych spostrzeżeń, które posuną się dalej, dostarczając specyficzne dla aplikacji prognozy dotyczące tego, co będzie dalej, oraz zalecenia dotyczące sposobu reagowania (tj. gdzie należy umieścić środki finansowe na media).
Platformy wizualizacyjne
W tym miejscu guma trafia na drogę w analityce. Specjalnie zaprojektowany - jak nazwa może sugerować - do wizualizacji danych; pobieranie złożonych danych i prezentowanie ich w intuicyjnych, łatwych do odczytania formatach wizualnych, które rozjaśniają informacje. Celem jest uproszczenie procesu i umożliwienie imponującego pulpitu nawigacyjnego — lub wizualizacji — opowiedzenie historii .
Podobnie jak w przypadku platform analitycznych, istnieją ogólne i specyficzne dla aplikacji platformy wizualizacyjne. Platformy wizualizacji specyficzne dla aplikacji znacznie wykraczają poza ogólne narzędzia, dostarczając gotowe do użycia pakiety wizualizacji specyficzne dla aplikacji; oszczędność miesięcy czasu rozwoju.
Kładąc wszystko razem
Złożoność dzisiejszego krajobrazu marketingowego wzrosła wykładniczo w ostatnich latach, a marketerzy potrzebują odpowiedniej amunicji, aby inteligentnie podejść do każdej decyzji marketingowej. Podejmowanie decyzji intuicyjnie już nie ogranicza i nie da się obronić w sali konferencyjnej. Decyzje oparte na danych są teraz normą. Dzisiejsze narzędzia upraszczają i usprawniają tworzenie ekosystemu danych marketingowych, dzięki czemu marketerzy mogą szybko gromadzić informacje niezbędne do napędzania ich marek w wysoce konkurencyjnym środowisku.