5 шагов к эффективному принятию маркетинговых решений с помощью данных

Недавно я выступал на конференции для одного из наших клиентов и спросил: «Что для вас является самой большой проблемой, когда дело доходит до измерений?» Вот лишь несколько вещей, которые я услышал из этой комнаты, где собралось более 150 маркетологов:

«Слишком много вещей для измерения»

«Делаем результаты понятными и применимыми»

«Простота использования аналитических платформ»

«Интеграция между инструментами»

«То, что имеет ценность сейчас, может не иметь ценности в будущем»

Это то, что вы чувствовали или думали? Давайте посмотрим правде в глаза. Получение четкой картины производительности и эффективности — это то, с чем в той или иной степени сталкивается большинство маркетинговых команд. На самом деле, в последнем выпуске своего ежегодного опроса по контент-маркетингу наши друзья из Content Marketing Institute/MarketingProfs обнаружили, что почти половина маркетологов B2B испытывает трудности с интеграцией/сопоставлением данных между платформами, а 45% заявили, что им не хватает организационных KPI для постановки целей. мера против. Мы знаем, что это основные вещи, которые мы должны делать, но даже в 2023 году маркетологи изо всех сил пытаются их выполнить.

Как маркетологам стратегически использовать данные

Чтобы быть стратегическими в наших маркетинговых усилиях, нам нужно знать нашу аудиторию, нам нужна ясность в отношении наших данных, нам нужно иметь возможность понимать наши данные, и нам нужно экспериментировать с нашими данными. Без продуманного и стратегического подхода к сбору и измерению наших данных мы не сможем эффективно управлять нашим механизмом принятия маркетинговых решений.

Вот пять вещей, которые должна сделать каждая команда, чтобы построить систему стратегических измерений и действовать на основе того, что измеряется.

1. Сосредоточьтесь на 9 типах данных об аудитории

В ходе опроса, проведенного среди 1000 потребителей, компания SmarterHQ обнаружила, что «72% потребителей говорят, что теперь они взаимодействуют только с маркетинговыми сообщениями, которые персонализированы и адаптированы к их интересам». Они также обнаружили, что проблема еще более актуальна для бизнес-покупателей, «82% которых говорят, что персонализированный подход к клиентам влияет на их лояльность». Это не должно быть сюрпризом — разве мы все не были разочарованы, когда получили рекламу или электронное письмо, которые совершенно не имеют отношения к нашим конкретным потребностям?

Чтобы убедиться, что у нас есть четкое представление о том, что важно для нашей аудитории, нам необходимо собирать информацию, выходящую за рамки основ. Собирает ли ваша организация и ведет записи о клиентах, которые учитывают следующие 9 областей?

• Демографический
• Географический
• Поведенческий
• Психографический
• Отношения с клиентами
• Настройки канала
• Технографический
• Социальные медиа
• Согласие и предпочтение

2. Унифицируйте свои данные

Наши друзья из опроса Ascend2 «Унификация данных и управление» обнаружили, что 71% маркетологов согласны с тем, что реализация стратегии по унификации данных и управлению ими несколько или чрезвычайно сложна. Мы видели это среди наших собственных клиентов, от крупных финансовых учреждений до известных брендов в области здравоохранения ; У меня было так много клиентов, которые говорили мне, что их процесс объединения данных обременительный и требует слишком много команд.

И все же правда в том, что никогда не будет лучшего времени, чем сегодня, для унификации ваших данных. Мы все движемся к более персонализированному будущему, основанному на данных, и, помня об этом, нам необходимо расставить приоритеты в процессе создания единого источника достоверной информации, который поможет нашим командам не только сообщать о воздействии, но и предоставлять более персонализированные результаты. впечатления для наших клиентов.

3. Инвестируйте в качество данных

Недавно я получил электронное письмо от Twitter, в котором сообщалось об изменении названия на X Corp. За исключением того, что оно было адресовано не мне, оно было адресовано «Стейси К.». Затем я получил дополнительное электронное письмо, в котором сообщалось, что первое электронное письмо было ошибкой и что моя информациянебыла скомпрометирована. Обратите внимание (ниже), что они даже не удосужились включить персонализацию в это письмо (в нем просто написано «Привет»):

Такая человеческая ошибка может нанести ущерб репутации, потому что в лучшем случае ваш бренд будет выглядеть глупо, а в худшем — подорвет доверие. Чтобы принимать лучшие решения с помощью данных, мы должны убедиться, что качество наших данных высокое. Для этого, во-первых, мы должны регулярно проводить аудит наших данных:

• Постоянно пересматривайте наши процессы и стандарты для ввода/импорта данных.
• Регулярно проверяйте качество данных.
• Посмотрите, как наши данные используются/дополняются различными заинтересованными группами.

Кроме того, управление и обучение команды жизненно важны для поддержания качества данных; речь идет не только об инфраструктуре или самих данных, но и о людях, которые контролируют их создание и использование.

4. Используйте искусственный интеллект и машинное обучение

Возможно, вы помните влиятельную статью Чарльза Дахигга для The New York Times в 2012 году, в которой он рассказал, как команда Target по анализу данных смогла определить, какие клиенты, вероятно, были беременны, даже до того, как они совершали покупки, явно связанные с ребенком. Они сделали это благодаря упорству и большому количеству экспериментов, но в настоящее время инструменты с искусственным интеллектом, такие как Optimizely или Persado, могут упростить, чем когда-либо, идентификацию когорт клиентов, перенацелить их и даже динамически отображать копию веб-страницы или рекламу на основе того, что известно. Такой вид принятия маркетинговых решений даже не требует вмешательства человека после того, как система настроена.

Но даже небольшие команды могут использовать общедоступные инструменты искусственного интеллекта для проведения исследований, чтобы лучше понять свою аудиторию. Вы можете зайти в ChatGPT и ввести такие вопросы, как «Каковы наиболее важные факторы, когда [ваша целевая аудитория] рассматривает возможность покупки [вашего продукта]?» Хитрость здесь заключается в том, чтобы быть конкретным; ответы, которые вы можете получить для «миллениалов», будут значительно менее конкретными, чем для «миллениалов-владельцев бизнеса с ограниченным бюджетом».

5. Проверьте свои гипотезы

Кроме того, данные не должны быть статичными. Чтобы продолжать совершенствовать свои данные и учиться на них, вы должны создавать гипотезы и настраивать тесты, чтобы увидеть, что верно, а что нет.

Когда я разговариваю с маркетинговыми командами, я не говорю, что у них нет желания тестировать. Часто они просто не создали механизмов для последовательного тестирования.

Включите тестирование в свои календари контента . Если каждому элементу контента и каждой кампании назначен тест, а создание ресурсов для поддержки этого теста встроено в производственный процесс, вы сможете быстро и последовательно учиться при каждом маркетинговом выполнении.

В конечном счете, чтобы принимать лучшие решения, используя ваши данные, вам нужно убедиться, что у вас есть данные, которые связаны с вашими целями. Это не обязательно будут такие вещи, как количество подписчиков или количество подписчиков. Скорее, это может быть целостная сводка того, как взаимодействие и конверсия выглядят на каждом этапе клиента в совокупности.

Вместо того, чтобы искать ясности в отдельных цифрах или эффективности нашего контента, нам нужно искать сдвиги в общей эффективности и стратегическом подходе к развитию маркетинга. Это требует, чтобы у нас было больше данных, а также инструменты, которые помогут нам разобраться в общей картине, позволяя нам связать данные с нашими целями в общей картине.

Хотите узнать больше о том, как ваша команда может улучшить свою повседневную работу с помощью ИИ?Нажмите здесь, чтобы узнать о нашем предстоящем вебинаре по готовности к ИИ: