Kullanıcı Dostu Bir Pazarlama Veri Ekosistemi Nasıl Oluşturulur
Yayınlanan: 2017-05-13Günümüzün pazarlama verileri ekosistemine hoş geldiniz. Daha bilinçli, “veriye dayalı” kararlar almanıza yardımcı olması beklenen sayısız veri kaynağı ve araç; medya satın alımından satışlara ve gelir ilişkilendirmesine kadar her şeyde tahmin yürütmeyi ortadan kaldırmak. Bununla birlikte, gerçekte, sürekli çoğalan bilgi, teknoloji ve satıcılardan oluşan göz korkutucu bir dizi gibi görünebilir ve bu da sizi merak ettirir: Gerçekten işimi kolaylaştıracak mı? Hadoop, BIG Data ve Machine Learning gibi moda sözcükler tek başına başınızı döndürmek için yeterlidir.
İdeal olarak, Pazarlama Verileri Ekosisteminiz verileri depolamanıza, almanıza, yönetmenize, işlemenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanır. Veri ve veri teknolojisinin tüm yönlerini destekler .
Bu nedenle, bu çok büyük veri kümelerini depolamak, işlemek ve etkili bir şekilde analiz etmek için doğru ortakları, satıcıları ve araçları seçmek, pazarlama veri stratejinizin başarısı için kritik öneme sahiptir. İşleri daha da karmaşık hale getirmek için seçenekler, şirketlerin tüm bilgi birikimini sağlamasını gerektiren genel araçlardan, tüm pazarlama ve reklam teknolojisi ihtiyaçlarını çözmeyi vaat eden, kurumsal çapta oldukça pahalı çözümlere kadar çeşitlilik gösterir. Arada, belirli teknoloji ihtiyaçlarına odaklanan veya benzersiz entegre hizmet teklifleri sunan butik ürünler ve hizmet odaklı çözümler bulunmaktadır.
Verilerinizin Değerini Biliyor musunuz?
Ekonomik açıdan bu soruyu yanıtlamanın en iyi yolu, veriyle hareket eden şirketlerin değerlerine bakmak ve verinin değer kattığını not etmek olabilir. Uber, Instagram, Twitter ve Facebook gibi şirketler, çok daha fazla gelire sahip diğer geleneksel şirketlerin çok ötesinde pazar değerlerine sahiptir.
Öncelikle hangi veri kümelerini kullanacağınızı ve bunların nereden geleceğini bilmeniz gerekir . ERP ve CRM sistemlerinizdeki yapılandırılmış verilerden sosyal ağlardan vb. gelen yapılandırılmamış mega veri setlerine kadar çok fazla dahili ve harici veri mevcutken, bu "BÜYÜK Verileri" kullanmanın püf noktası "altın külçeleri" keşfetmek ve çıkarmaktır. Değerli müşteri içgörülerinden oluşan bu "Veri Madenciliği", bilimin planlama ile kesiştiği yerdir.
Pazarlama departmanınızla ilgili olan, bu verilerin damıtılıp analiz edildikten sonra değeridir. Ancak o zaman işletmeniz ve müşterileriniz hakkında daha kapsamlı ve anlayışlı bir anlayış sağlayabilir. Bu bilgilerle donanmış CMO'lar, kârlılık üzerinde önemli bir etkisi olacak daha güçlü, daha rekabetçi bir ürün konumlandırması oluşturabilir.
Daha Akıllı Bir Veri Hunisi Oluşturma
Verileri kaynağından taşımak ve karar vericilere zamanında, basitleştirilmiş bir şekilde sunmak, anabilgisayar günlerinden bu yana temelde değişmeyen bir görevdir. Yine de, hedef aynı kalırken, veriye dayalı bir analitik hakikat kaynağını başarılı bir şekilde yaratmanın ve sürdürmenin önündeki engeller ve karmaşıklık katlanarak daha zor hale geldi.
Sizin için tavsiye edilen:
Metaverse Hindistan Otomobil Endüstrisini Nasıl Dönüştürecek?
Anti-Profiteing Hükmü Hintli Startuplar İçin Ne Anlama Geliyor?
Edtech Startup'ları Hindistan'ın İşgücünün Becerilerini Geliştirmesine ve Geleceğe Hazır Olmasına Nasıl Yardımcı Oluyor?
Bu Hafta Yeni Çağ Teknoloji Hisseleri: Zomato'nun Sorunları Devam Ediyor, EaseMyTrip Gönderileri Stro...
Hintli Startup'lar Finansman İçin Kısayollar Kullanıyor
Dijital Pazarlama Platformu Logicserve Çantaları 80 INR Cr Finansmanı, LS Dig Olarak Yeniden Markala...
En büyük engellerden biri, genellikle çok küçük bir yapıya sahip, benzeri görülmemiş miktarlarda çıktı üreten çok sayıda yeni veri kaynağı . Sosyal medya kaynaklarından makine ve sensör okumalarına kadar, birden çok kanaldan gelen veri saldırısı bunaltıcı olabilir.
İkincisi, verilerin temizliğini ve doğruluğunu sağlama gerekliliğidir. Eksiksiz bir ana veri yönetimi stratejisi kesinlikle hedeflenen bir hedef olsa da, veri yönetişim politikalarını uygulamak ve bir veri temizleme stratejisi oluşturmak ilk adımınız olmalıdır. Bu, ekosistemdeki tüm veriler için temel bir gerçek kaynağına giden yolu açar.
Üçüncüsü, şu anda mevcut olan ve ufukta görünen araç ve teknolojilerin sayısı hem etkileyici hem de kafa karıştırıcı. Bir teknolojiden ihtiyaç duyduğunuz amaç ve faydaların net bir şekilde anlaşılması, başarısı için esastır.
Bunu Analiz Et
Veri altyapısı teknolojilerinden ayrı olarak, verileri analiz etmek için özel olarak tasarlanmış araçlar bulunmaktadır. Daha önce de belirttiğimiz gibi, analitik verilerden anlam çıkarır . Stratejik karar verme için ihtiyaç duyulan zamanında içgörüleri sağlarlar. Günümüzün araçları, elektronik tablo veri analizinin ötesine geçiyor ve potansiyel içgörüleri ve fırsatları ortaya çıkarmak için çok büyük miktarda veriyi dakikalar içinde toplamayı mümkün kılıyor. Bu analiz araçları üç ana kategoriye ayrılır:
Analitik Platformlar
Yeni içgörüleri ortaya çıkarmak için verileri entegre edin ve analiz edin. Burada Veri Bilimi işi yapılır ve araçlar basit analizden karmaşık tahmine dayalı modellemeye kadar değişir. Bu tipik olarak güçlü, ancak genel teknolojiler, bize ne olduğunu, neden olduğunu ve bundan sonra ne olacağını söyleyen Tanımlayıcı, Teşhis ve Tahmine Dayalı Analitikler sunar.
Analitik Uygulamaları
Belirli bir kategoriye veya sektöre lazer odaklı odaklanarak genel Analytics araçlarını geçebilir. Örneğin, bir dijital medya optimizasyon uygulaması verileri alır ve analiz eder. Ayrıca, daha sonra ne olacağına dair uygulamaya özel tahminler ve nasıl yanıt verileceğine (yani medya fonunuzu nereye koymanız gerektiğine) ilişkin öneriler sağlayarak daha da ileri giden tanımlayıcı ve tanılayıcı bilgiler sağlayacaktır.
Görselleştirme Platformları
Kauçuğun analitikte yola çıktığı yer burasıdır. Adından da anlaşılacağı gibi, verileri görselleştirmek için özel olarak tasarlanmıştır; karmaşık verileri almak ve bilgiyi aydınlatan sezgisel, okunması kolay görsel formatlarda sunmak. Amaç, süreci basitleştirmek ve etkili bir gösterge panosunun - veya görselin - hikayeyi anlatmasına izin vermektir .
Analytics Platformlarına benzer şekilde, genel ve uygulamaya özel görselleştirme platformları vardır. Uygulamaya özel görselleştirme platformları, uygulamaya özel kullanıma hazır görselleştirme paketleri sağlayarak genel araçların ötesine geçer; aylarca geliştirme süresinden tasarruf sağlar.
Hepsini bir araya koy
Günümüz pazarlama ortamının karmaşıklığı son yıllarda katlanarak arttı ve pazarlamacıların her pazarlama kararına akıllıca yaklaşmak için doğru mühimmata ihtiyacı var. İçgüdüsel kararlar vermek artık onu kesmiyor ve toplantı odasında savunulmuyor. Veri odaklı kararlar artık norm haline geldi. Günümüzün araçları, Pazarlama Verileri Ekosisteminin oluşturulmasını basitleştirir ve kolaylaştırır, böylece pazarlamacılar, markalarını oldukça rekabetçi bir ortamda ileriye taşımak için gerekli bilgileri hızla toplayabilirler.