Как построить удобную экосистему маркетинговых данных

Добро пожаловать в современную экосистему маркетинговых данных . Это множество источников данных и инструментов, которые должны помочь вам принимать более обоснованные решения, основанные на данных; исключая все догадки из всего, от покупки медиа до продаж и атрибуции доходов. Тем не менее, на самом деле это может показаться устрашающим набором постоянно растущей информации, технологий и поставщиков, которые заставляют задуматься: действительно ли это облегчит мою работу? Одних модных словечек вроде Hadoop, BIG Data и Machine Learning достаточно, чтобы у вас закружилась голова.

В идеале ваша экосистема маркетинговых данных позволяет хранить, принимать, управлять, обрабатывать, анализировать и визуализировать данные. Он поддерживает все аспекты данных и технологий обработки данных .

Таким образом, выбор правильных партнеров, поставщиков и инструментов для хранения, обработки и эффективного анализа этих очень больших наборов данных имеет решающее значение для успеха вашей стратегии маркетинговых данных. Еще больше усложняет ситуацию то, что варианты варьируются от общих инструментов, требующих от компаний предоставления всех ноу-хау, до очень дорогих общекорпоративных решений, которые обещают удовлетворить все потребности в маркетинговых и рекламных технологиях. Между ними есть бутик-продукты и сервис-ориентированные решения, ориентированные на конкретные технологические потребности или предлагающие уникальные интегрированные сервисные предложения.

Знаете ли вы ценность ваших данных?

С экономической точки зрения, лучший способ ответить на этот вопрос — взглянуть на ценности компаний, которые управляются данными, и отметить, что данные добавляют ценность. Такие компании, как Uber, Instagram, Twitter и Facebook, имеют рыночную оценку, намного превышающую рыночную стоимость других традиционных компаний с гораздо большей выручкой.

Сначала вам нужно знать, какие наборы данных использовать и откуда они будут поступать . Имея так много доступных внутренних и внешних данных — от структурированных данных из ваших систем ERP и CRM до неструктурированных мега-наборов данных из социальных сетей и т. д. — хитрость в использовании этих «БОЛЬШИХ данных» заключается в обнаружении и извлечении «золотых самородков». В этом «интеллектуальном анализе данных» ценной информации о клиентах наука пересекается с планированием.

Что важно для вашего отдела маркетинга, так это ценность этих данных после их обработки и анализа. Только тогда он сможет обеспечить более полное и глубокое понимание вашего бизнеса и клиентов. Вооружившись этой информацией, директора по маркетингу могут разработать более сильное и конкурентоспособное позиционирование продукта, что значительно повлияет на конечный результат.

Создание более разумной воронки данных

Перемещение данных из источника и предоставление их лицам, принимающим решения, своевременным и упрощенным способом — задача, принципиально не изменившаяся со времен мейнфреймов. Тем не менее, хотя цель остается прежней, препятствия и сложности для успешного создания и обслуживания источника аналитической истины, основанного на данных, стали экспоненциально более сложными.

Рекомендуется для вас:

Ресурсы

Как Metaverse изменит индийскую автомобильную промышленность

Вайбхав С.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Что означает положение о борьбе со спекуляцией для индийских стартапов?

Чаранья Л.

31 июля 2022 г.

Ресурсы

Как стартапы Edtech помогают повысить квалификацию рабочей силы Индии и стать готовыми к будущему ...

Анкуш С.

31 июля 2022 г.

Новости

Технологические акции нового века на этой неделе: проблемы Zomato продолжаются, EaseMyTrip публикует...

Тапанджана Р.

31 июля 2022 г.

Функции

Индийские стартапы срезают путь в погоне за финансированием

Нихил С.

31 июля 2022 г.

Новости

Цифровая маркетинговая платформа Logicserve Bags Финансирование 80 CR INR, ребрендинг как LS Dig...

Четан Т.

31 июля 2022 г.

Одним из самых больших препятствий является огромное количество новых источников данных, которые генерируют беспрецедентные объемы выходных данных , часто с очень слабой структурой. От источников в социальных сетях до показаний машин и датчиков поток данных из нескольких каналов может быть ошеломляющим.

Во-вторых, необходимо обеспечить чистоту и точность данных. Хотя полная стратегия управления основными данными, безусловно, является целью, внедрение политик управления данными и формулирование стратегии очистки данных должны стать вашими первыми шагами. Это ведет к основному источнику правды для всех данных в экосистеме.

В-третьих, количество инструментов и технологий, доступных в настоящее время и на горизонте, одновременно впечатляет и сбивает с толку. Определение четкого понимания цели и преимуществ, которые вы требуете от технологии, имеет важное значение для ее успеха.

Проанализируйте это

Помимо технологий инфраструктуры данных, существуют инструменты, специально предназначенные для анализа данных. Как мы отмечали ранее, аналитика анализирует данные . Они предоставляют своевременную информацию, необходимую для принятия стратегических решений. Современные инструменты выходят за рамки анализа данных электронных таблиц и позволяют собирать огромные объемы данных за считанные минуты, чтобы выявить потенциальные идеи и возможности. Эти инструменты аналитики разбиты на три основные категории:

Аналитические платформы

Интегрируйте и анализируйте данные, чтобы открывать новые идеи. Именно здесь выполняется работа по науке о данных, и инструменты варьируются от простого анализа до сложного прогнозного моделирования. Эти обычно мощные, но универсальные технологии обеспечивают описательную, диагностическую и предиктивную аналитику, сообщая нам, что произошло, почему это произошло и что произойдет дальше.

Аналитические приложения

Может превзойти общие инструменты аналитики, сфокусировавшись на определенной категории или вертикали. Например, приложение для оптимизации цифровых медиа будет получать и анализировать данные. Он также предоставит описательную и диагностическую информацию, которая пойдет дальше, предоставив прогнозы того, что произойдет дальше, для конкретных приложений и рекомендации о том, как реагировать (т.е. куда вы должны направить свое медиа-финансирование).

Платформы визуализации

Вот где резина отправляется в путь в аналитике. Специально разработан, как следует из названия, для визуализации данных; получение сложных данных и представление их в интуитивно понятных, простых для чтения визуальных форматах, которые освещают информацию. Цель состоит в том, чтобы упростить процесс и позволить эффектной информационной панели — или визуальному элементу — рассказать историю .

Подобно платформам аналитики, существуют общие платформы визуализации и платформы визуализации для конкретных приложений. Платформы визуализации для конкретных приложений выходят далеко за рамки общих инструментов, предоставляя готовые пакеты визуализации, специфичные для приложения; экономия месяцев времени разработки.

Собираем все вместе

Сложность современного маркетингового ландшафта за последние годы выросла в геометрической прогрессии, и маркетологам нужны правильные боеприпасы, чтобы разумно подходить к каждому маркетинговому решению. Принятие решений на основе интуиции больше не работает, и его нельзя защищать в зале заседаний. Решения, основанные на данных, теперь являются нормой. Современные инструменты упрощают и оптимизируют создание экосистемы маркетинговых данных, чтобы маркетологи могли быстро собирать информацию, необходимую для продвижения своих брендов в высококонкурентной среде.