كيف يمكن للمسوقين بناء مجموعة تقنية تعتمد على البيانات

قالت ليزلي لورينز ، رئيسة صناعة البيع بالتجزئة في أمريكا الشمالية في Snowflake ، في عرضها التقديمي في مؤتمر MarTech: "نشهد جميعًا انفجارًا هائلاً في البيانات". ليس من المستغرب إذن أن علامتها التجارية "تتلقى العديد من طلبات [العلامة التجارية] التي تقول إنهم يريدون أن يكونوا مدفوعين بالبيانات."

يوافق معظم المسوقين على أن الوصول إلى المزيد من بيانات العملاء أمر جيد للعلامات التجارية. ومع ذلك ، فإن التجزئة والازدواجية وغيرها من القضايا يمكن أن تؤدي في كثير من الأحيان إلى تعطيل الحملات. تحتاج العلامات التجارية إلى طرق لتركيز بيانات العملاء وإنشاء مصدر موحد للحقيقة.

قالت: "كيف نجمع كل هذه البيانات في مكان واحد هو التحدي". "ما نسعى إليه في النهاية هو القدرة على تجميع البيانات معًا لتمييز تفاعل كل عميل ومساهمته في الإيرادات. إنها تتجاوز قواعد العمل الأساسية مثل اللمسة الأولى واللمسة الأخيرة والانتقال نحو نماذج علوم البيانات التي تتضمن الفروق الدقيقة لكل نقطة اتصال للعميل ".

يقول لورنز إن مفتاح معالجة هذه المشكلات هو إنشاء مجموعة تقنيات تسويقية تعتمد على البيانات بالكامل. فيما يلي بعض الخطوات لبدء العملية.

تحديد أسباب البيانات المجزأة

يتمتع المسوقون بإمكانية الوصول إلى مجموعة متنوعة من التقنيات التي تجمع بيانات العملاء وتحللها. هذه الأدوات نفسها يمكن أن تعمل ضدهم أيضًا. كيف؟ صومعة البيانات.

قال لورنز: "كل واحد من هذه التطبيقات المختلفة التي نستخدمها ، وجميع نقاط الاتصال المختلفة للعملاء ، تعمل فقط على إنشاء المزيد من مستودعات البيانات".

معالجة صوامع البيانات ليس بالأمر السهل - يحتاج المسوقون إلى التحقيق في الأسباب الجذرية للمشكلة ، مع الحرص على عدم تعطيل عمليات جمع البيانات الحالية.

يمكن أن تساعد أدوات تكامل البيانات في تحديد هذه المشاكل من خلال مركزية المعلومات من كل نقطة اتصال للعميل.

بمجرد تحديد مشكلات البيانات ، سيتمتع المسوقون بفهم أفضل لعملائهم ويحتمل أن يحددوا الأسباب التي تؤدي إلى تجارب سيئة.

قال لورنز: "المطلوب هو طريقة سلسة لفهم كل ما يفعله العملاء". "[فهم] احتياجاتهم وكيف يريدون المشاركة ، وفي النهاية ربط ذلك مرة أخرى بمجموعة البيانات التنظيمية الداخلية أو المبيعات."

بناء مجموعة martech تعتمد على البيانات

قال لورنز: "يبدأ معظم هذا بالتقاط البيانات". كيف نحصل على بياناتنا في مصدر واحد للحقيقة؟ يتضمن هذا أنواعًا مختلفة من البيانات ، سواء كانت بيانات إعلانية أو بيانات الطرف الأول أو تطبيقات بيانات تسويقية تقليدية ".

يمكن لمكدس تقنيات التسويق الفعال أن يوحد البيانات ويخلق قصة متماسكة لتجربة العميل. يمكن أن يساعد استخدام أدوات توحيد البيانات في ضمان تجنب هذه الأكوام إنشاء مستودعات البيانات.

سلطت لورينز الضوء على بعض الطرق الفعالة لبناء علامتها التجارية لمكدس البيانات الخاص بها: "نحن نسحب البيانات عبر أدوات ELT [استخراج ، وتحميل ، وتحويل] ، وأدوات البث أو إمكانات مشاركة البيانات في مكدس التكنولوجيا لدينا. وبمجرد أن تصبح في مكدس تكنولوجيا البيانات لدينا ، قمنا بإعداد القدرة على معالجة تلك البيانات ".

حدد الأولويات الصحيحة

للاستفادة من مجموعة التكنولوجيا التي تعتمد على البيانات ، من المهم التركيز على هذه الأشياء الثلاثة: التخصيص ، والمشاركة متعددة القنوات ، وإحالة التسويق.

قالت: "كانت خطوتنا الأولى مجرد تعزيز ما لدينا حاليًا - وجهة النظر الحالية للعميل". "استخدمنا ذلك لفهم كيفية جعل ارتباطاتنا أكثر صلة بعملائنا وكيفية الدفع نحو التخصيص."

تتجاوز تكتيكات Omnichannel النهج متعدد القنوات (وهو أمر غالبًا ما يتم الخلط معه) لمساعدة المسوقين على اكتساب تلك الرؤية الكاملة للعميل. من خلال مركزية بيانات العملاء عبر CDP أو أداة بيانات أخرى ، يمكن للمسوقين فهم نقاط الاتصال المفضلة لجمهورهم بشكل أفضل ، باستخدام تلك المعرفة لتعزيز التجارب عبر جميع القنوات.

يعتمد تحسين تجارب العملاء أيضًا بشكل كبير على تحسين إحالة التسويق. إذا كنت لا تعرف نقاط الاتصال أو السلوكيات التي تساهم أكثر في النتيجة النهائية ، فسيكون من الصعب إنشاء خط أنابيب تسويقي مستدام. يعد استخدام أدوات إحالة التسويق طريقة رائعة لتحديد هذه الأنشطة.

يعتقد لورينز أن هذه المهام التحويلية ، التي تتمحور حول البيانات ، يمكن أن تساعد المسوقين في إنشاء مجموعات تقنية تعزز تجارب العملاء.

قالت: "لقد استخدمنا البيانات لخلق اتصال أفضل مع عملائنا". "[أنشأنا] تجربة علامة تجارية أفضل ووجدنا استخدامًا أفضل لأموالنا التسويقية ، مما ساعدنا على فهم أفضل السبل التي يمكننا من خلالها المضي قدمًا وتنمية المؤسسة."