Oprogramowanie analityczne dostarcza dane, standardy dostarczają spostrzeżenia

Zespoły marketingowe mają dostęp do bezprecedensowej ilości danych i informacji o klientach, ale zbyt wiele z nich nie jest użytecznych ani użytecznych. To może być fascynujące, że 40% Twoich klientów pochodzi z Kansas, ale jak to pomaga Twojej firmie?

Zespoły marketingowe potrzebują wyższych standardów dotyczących tego, co jest uważane za wgląd. Sztuczna inteligencja jest teraz wdrażana w narzędziach analitycznych, aby uzyskać szczegółowe informacje szybciej, niż możesz je przeczytać. Zobacz, jak robi to Google Analytics.

Nie możesz pozwolić, aby oprogramowanie analityczne mówiło Ci, czym jest wgląd. Tylko twoja drużyna może to ustalić. Oczywiście oprogramowanie może pomóc, ale ostateczna decyzja należy do Ciebie. Jeśli nie utrzymasz standardów, Twój zespół zje odpowiednik spostrzeżeń „fast food”.

Pojawienie się spostrzeżeń dotyczących fast foodów

Fast food smakuje wyśmienicie, ale ma niewiele składników odżywczych. Uwielbiam Popeyes i od czasu do czasu zrobię wszystko, aby je zdobyć. Jednak nie udaję, że jedząc tam dokonuję zdrowych wyborów.

Pracuję z zespołami marketingowymi i wszędzie widzę „wgląd w fast food”. Zgłaszają dane, na których im nie zależy, takie jak odsłony, współczynniki odrzuceń itp. Cieszą się, gdy ich polubienia wzrosną do arbitralnego celu, nie biorąc pod uwagę danych.

Wglądy muszą kierować zachowaniami. Czy zmieniasz cokolwiek w swojej strategii, jeśli metryka idzie w górę lub w dół? Jeśli nie, to dlaczego go śledzisz? To tak, jakby codziennie sprawdzać pogodę, ale decydować się ubrać w cokolwiek, niezależnie od prognozy.

Podobnie jak w przypadku fast foodów, tego rodzaju spostrzeżenia mogą być świetne.

Kiedyś pracowałem z zespołem marketingowym, który mierzył wyniki swoich agencji na podstawie odsłon. Płacone przez nich wydatki były kierowane do kanałów, które przyniosły najwięcej odwiedzin. Nie było wystarczającej dyskusji na temat tego, co robią użytkownicy po wejściu na stronę.

Twój zespół musi mieć zbilansowaną dietę. Spostrzeżenia dotyczące fast foodów są dobre od czasu do czasu, ale nie jak chleb powszedni.

Spostrzeżenia dotyczące fast foodów są również popularne, ponieważ sprawiają wrażenie, że ktoś kieruje się danymi. Po prostu praca z liczbami może zapewnić każdemu pewność siebie. Nie pozwól jednak, aby środki uzasadniały cele. Oparte na danych nie chodzi o pracę z liczbami, ale o uzyskiwanie znaczących wyników dla firmy za pomocą danych.

Jakie są twoje standardy?

Poświęć chwilę, aby zastanowić się, jakie standardy obowiązują w Twoim zespole. Wiele firm domyśla się standardów ustalonych zewnętrznie. Ich klienci oczekiwali, że odpowiedzą w określonych ramach czasowych lub oczekują określonej ceny od swoich produktów. Inwestorzy oczekują określonych celów i celów dotyczących przychodów.

Potrzebujesz własnych standardów. Kiedyś pracowałem z firmą zajmującą się fitnessem konsumenckim, która miała 30 stron rygorystycznych standardów brandingowych dotyczących odpowiedniego rozmiaru logo i określonych czcionek, których należy użyć.

Dzięki temu wszystkie media, które reprezentowały markę, były zawsze spójne. Być może ich standardy były zbyt sztywne, ale przynajmniej wiedzieli, czego chcą i nie byli skłonni zadowalać się mniej.

Wielkie firmy nakładają na siebie wysokie standardy. Pomyśl przez chwilę o Guccim. Czy myślisz, że obchodzi ich, dlaczego ludzie nie kupują ich produktów? Mało prawdopodobny.

Istnieje niezliczona ilość powodów, dla których ludzie nie kupują ich produktów. Zamiast tego Gucci skupia się na tym, dlaczego ludzie kupują i jak zdobyć więcej tych klientów. Nie obniżają swoich standardów, czyli ceny. Zamiast tego podnoszą je jeszcze bardziej.

Podnoszenie standardów w zakresie spostrzeżeń

Świat danych przechodzi fascynującą zmianę. Przez długi czas problemem było za dużo danych. Potem oprogramowanie i sztuczna inteligencja polepszyły się, a teraz problemem jest zbyt wiele spostrzeżeń. Tworzenie standardów dla insightów to rozwiązanie długoterminowe.

Jeśli chodzi o insighty, najważniejszym elementem jest umiejętność wyjaśnienia ich znaczenia. W mojej pierwszej książce „The Data Mirage” omawiam pytanie WDIM lub „Co to znaczy”.

WDIM to proste przypomnienie, że każdy wgląd musi mieć wiarygodne wyjaśnienie. Na przykład, jeśli 40% Twoich klientów pochodzi z Kansas, co to oznacza? Czy powinieneś zmienić marketing, aby skoncentrować się na tym regionie? Czy to dobrze czy źle? Czy to są klienci, których chcesz przyciągnąć?

WDIM zaczyna docierać do sedna problemu. Podniesienie standardu oznacza, że ​​nie będziesz rozważać wglądu, dopóki nie zostanie do niego dołączony wyraźny WDIM. Jeśli ktoś dzieli się spostrzeżeniami, poproś o WDIM. W prezentacjach slajdów i raportach należy skupić się na WDIM.

Omawianie spostrzeżeń bez WDIM to strata czasu. Z biegiem czasu twoja definicja dobrego WDIM może wzrosnąć. Zadanie kilku dobrych pytań może nie wystarczyć. Być może szukasz strategicznych powiązań z firmą lub związku z bieżącymi kampaniami.

Możesz również pomyśleć o nałożeniu kryteriów technicznych na swoje spostrzeżenia. Na przykład pomogłem firmom narzucić minimalne wymagania, takie jak:

• Statystycznie ważne
• Wzór jest widoczny przez wiele dni lub tygodni
• Wgląd zweryfikowany przez co najmniej dwa źródła danych
• Opiera się na nowym, poprzednim pomyślnym spostrzeżeniu

Jeśli Twój zespół dopiero zaczyna korzystać z analiz danych, nadal ma sens wczesne egzekwowanie standardów. Nie chcesz budować kultury, która wierzy w słabe spostrzeżenia. W dłuższej perspektywie może to zaszkodzić zaufaniu do danych. Dlaczego ktokolwiek miałby ufać spostrzeżeniom, które nie okazały się przydatne dla firmy?

W wielu zespołach egzekwowanie standardów zaczyna się od pracowników zajmujących się danymi technicznymi. Znają dane wchodzące i wychodzące i są pierwszą linią obrony przed próżnymi spostrzeżeniami. Dla osób nietechnicznych musisz przejść szkolenie, jak rozpoznawać spostrzeżenia dotyczące „fast foodów”. Podstawowe szkolenie z prawdopodobieństw i statystyk pomaga przebrnąć przez szum.

Opinie wyrażone w tym artykule są opiniami autora gościnnego i niekoniecznie MarTech. Lista autorów personelu znajduje się tutaj.