วิธีสร้างระบบนิเวศข้อมูลการตลาดที่เป็นมิตรกับผู้ใช้
เผยแพร่แล้ว: 2017-05-13ยินดีต้อนรับสู่ ระบบนิเวศข้อมูลการตลาด ในปัจจุบัน เป็นแหล่งข้อมูลและเครื่องมือมากมายที่จะช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลมากขึ้น คาดเดาทุกอย่างตั้งแต่การซื้อสื่อไปจนถึงการขายและการระบุแหล่งที่มาของรายได้ ที่กล่าวว่าในความเป็นจริง อาจดูเหมือนเป็นอาร์เรย์ที่น่ากลัวของข้อมูล เทคโนโลยี และผู้ขายที่เพิ่มจำนวนขึ้นเรื่อยๆ จนทำให้คุณสงสัยว่า: มันจะทำให้งานของฉันง่ายขึ้นจริงหรือ คำศัพท์เพียงอย่างเดียว เช่น Hadoop, BIG Data และ Machine Learning ก็เพียงพอแล้วที่จะทำให้คุณเวียนหัว
ตามหลักการแล้ว ระบบนิเวศข้อมูลการตลาดของคุณอนุญาตให้คุณจัดเก็บ นำเข้า ควบคุม ประมวลผล วิเคราะห์ และแสดงข้อมูลเป็นภาพ รองรับทุกด้านของข้อมูลและเทคโนโลยีข้อมูล
ดังนั้น การเลือกคู่ค้า ผู้ขาย และเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บ ประมวลผล และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความสำเร็จของกลยุทธ์ข้อมูลการตลาดของคุณ เพื่อทำให้สิ่งต่าง ๆ ซับซ้อนยิ่งขึ้น ตัวเลือกต่าง ๆ จากเครื่องมือทั่วไปที่ต้องการให้บริษัทจัดหาความรู้ทั้งหมด ไปจนถึงโซลูชันระดับองค์กรที่มีราคาแพงมาก ซึ่งสัญญาว่าจะแก้ปัญหาความต้องการด้านเทคโนโลยีการตลาดและการโฆษณาทั้งหมด ในระหว่างนั้น มีผลิตภัณฑ์บูติกและโซลูชันที่มุ่งเน้นบริการที่เน้นความต้องการด้านเทคโนโลยีเฉพาะหรือให้บริการแบบบูรณาการที่ไม่เหมือนใคร
คุณรู้ คุณค่า ของข้อมูลของคุณหรือไม่?
จากมุมมองทางเศรษฐกิจ วิธีที่ดีที่สุดในการตอบคำถามนี้อาจคือการดูค่าของบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และสังเกตว่า ข้อมูลเพิ่มมูลค่า บริษัทต่างๆ เช่น Uber, Instagram, Twitter และ Facebook มีการประเมินมูลค่าตลาดที่มากกว่าบริษัทแบบดั้งเดิมอื่นๆ ที่มีรายได้สูงกว่ามาก
ก่อนอื่น คุณต้องรู้ว่าชุดข้อมูลใดที่จะใช้และจะมาจาก ไหน ด้วยข้อมูลภายในและภายนอกที่มีอยู่มากมาย ตั้งแต่ข้อมูลที่มีโครงสร้างจากระบบ ERP และ CRM ไปจนถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ไม่มีโครงสร้างจากช่องทางโซเชียล ฯลฯ เคล็ดลับในการใช้ “ข้อมูลขนาดใหญ่” นี้คือการค้นหาและแยก “นักเก็ตทองคำ” “การทำเหมืองข้อมูล” ของข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่มีค่าคือจุดที่วิทยาศาสตร์มาบรรจบกับการวางแผน
สิ่งที่เกี่ยวข้องกับแผนกการตลาดของคุณคือคุณค่าของข้อมูลนี้เมื่อกลั่นกรองและวิเคราะห์แล้ว เท่านั้นจึงจะสามารถให้ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งและลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับธุรกิจและลูกค้าของคุณ ด้วยข้อมูลนี้ CMO สามารถกำหนดตำแหน่งผลิตภัณฑ์ที่แข็งแกร่งและแข่งขันได้มากขึ้น ซึ่งจะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลกำไร
การสร้างช่องทางข้อมูลที่ชาญฉลาดขึ้น
การย้ายข้อมูลจากแหล่งที่มาและทำให้พร้อมใช้งานสำหรับผู้มีอำนาจตัดสินใจในเวลาที่เหมาะสมและเรียบง่ายเป็นงานที่ไม่ได้เปลี่ยนแปลงโดยพื้นฐานตั้งแต่วันเมนเฟรม ทว่าในขณะที่เป้าหมายยังคงเหมือนเดิม อุปสรรคและความซับซ้อนในการสร้างและรักษาแหล่งที่มาของความจริงเชิงวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้สำเร็จกลายเป็นเรื่องยากขึ้นแบบทวีคูณ
แนะนำสำหรับคุณ:
Metaverse จะพลิกโฉมอุตสาหกรรมยานยนต์อินเดียได้อย่างไร
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
แพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัล Logicserve ระดมทุน INR 80 Cr รีแบรนด์เป็น LS Dig...
อุปสรรคที่ใหญ่ที่สุดประการหนึ่งคือจำนวนแหล่งข้อมูลใหม่ที่สร้างจำนวนเอาต์พุตที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่งมักมีโครงสร้างเพียงเล็กน้อย ตั้งแต่แหล่งที่มาของโซเชียลมีเดียไปจนถึงการอ่านด้วยเครื่องและเซ็นเซอร์ การโจมตีข้อมูลจากหลายช่องทางอาจล้นหลาม
ประการที่สองคือความจำเป็นในการตรวจสอบความสะอาดและความถูกต้องของข้อมูล แม้ว่ากลยุทธ์การจัดการข้อมูลหลักที่สมบูรณ์จะเป็นเป้าหมายที่แน่นอน แต่การใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลและการกำหนดกลยุทธ์การล้างข้อมูลควรเป็นขั้นตอนแรกของคุณ สิ่งนี้นำไปสู่แหล่งความจริงพื้นฐานของข้อมูลทั้งหมดในระบบนิเวศ
ประการที่สาม จำนวนเครื่องมือและเทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบันและในอนาคตอันใกล้นั้นทั้งน่าประทับใจและน่าสับสน การกำหนดความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับวัตถุประสงค์และประโยชน์ที่คุณต้องการจากเทคโนโลยีมีความสำคัญต่อความสำเร็จของเทคโนโลยี
วิเคราะห์สิ่งนี้
แยกจากเทคโนโลยีโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูล มีเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโดยเฉพาะ ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์มีความสมเหตุสมผลของข้อมูล พวกเขาให้ข้อมูลเชิงลึกที่ทันท่วงทีที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ เครื่องมือของวันนี้เป็นมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสเปรดชีต และทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ในเวลาไม่กี่นาทีเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและโอกาสที่อาจเกิดขึ้น เครื่องมือวิเคราะห์เหล่านี้แบ่งออกเป็นสามประเภทหลัก:
แพลตฟอร์มการวิเคราะห์
ผสานรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ นี่คือจุดทำงานของ Data Science และเครื่องมือต่างๆ แตกต่างกันไปตั้งแต่การวิเคราะห์อย่างง่ายไปจนถึงการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ซับซ้อน โดยทั่วไปแล้วเทคโนโลยีที่ทรงพลังแต่ทั่วไปเหล่านี้ให้การวิเคราะห์เชิงพรรณนา การวินิจฉัย และการคาดการณ์บอกเราว่าเกิดอะไรขึ้น เหตุใดจึงเกิดขึ้น และสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป
แอปพลิเคชันการวิเคราะห์
สามารถผ่านเครื่องมือ Analytics ทั่วไปได้โดยเน้นที่เลเซอร์ในหมวดหมู่หรือประเภทเฉพาะ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการเพิ่มประสิทธิภาพสื่อดิจิทัลจะนำเข้าและวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงพรรณนาและการวินิจฉัยที่ดำเนินการต่อไปโดย ให้การคาดการณ์เฉพาะแอปพลิเคชันเกี่ยวกับสิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไปและคำแนะนำในการตอบสนอง (เช่น ที่ที่คุณควรให้ทุนสื่อของคุณ)
แพลตฟอร์มการแสดงภาพ
นี่คือจุดที่ยางเข้าสู่ท้องถนนในการวิเคราะห์ ออกแบบมาโดยเฉพาะ- ตามชื่ออาจแนะนำ- สำหรับการแสดงข้อมูลเป็นภาพ นำข้อมูลที่ซับซ้อนมานำเสนอในรูปแบบภาพที่อ่านง่าย เข้าใจง่าย ซึ่งจะให้ความสว่างแก่ข้อมูล เป้าหมายคือเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการและปล่อยให้แดชบอร์ดที่มีผลกระทบ – หรือภาพ – บอกเล่าเรื่องราว
คล้ายกับแพลตฟอร์ม Analytics มีแพลตฟอร์มการแสดงภาพทั่วไปและเฉพาะแอปพลิเคชัน แพลตฟอร์มการแสดงภาพเฉพาะแอปพลิเคชันทำได้ดีกว่าเครื่องมือทั่วไปโดยจัดเตรียมแพ็คเกจการแสดงภาพแบบพร้อมใช้งานเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชัน ประหยัดเวลาในการพัฒนา
วางมันทั้งหมดเข้าด้วยกัน
ความซับซ้อนของภูมิทัศน์ทางการตลาดในปัจจุบันเติบโตขึ้นอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา และนักการตลาดต้องการอาวุธที่เหมาะสมในการตัดสินใจทางการตลาดแต่ละครั้งอย่างชาญฉลาด การตัดสินใจด้วยอุทรไม่รู้สึกว่าเป็นการตัดทอนอีกต่อไป และไม่สามารถป้องกันได้ในห้องประชุมคณะกรรมการ การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้กลายเป็นบรรทัดฐานไปแล้ว เครื่องมือในปัจจุบันช่วยลดความซับซ้อนและเพิ่มความคล่องตัวในการสร้างระบบนิเวศข้อมูลการตลาด เพื่อให้นักการตลาดสามารถรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นในการขับเคลื่อนแบรนด์ของพวกเขาไปข้างหน้าอย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูง