Программное обеспечение для аналитики предоставляет данные, стандарты обеспечивают понимание

Маркетинговые команды имеют доступ к беспрецедентному количеству данных и информации о клиентах, но слишком многие из них бесполезны или бесполезны. Удивительно, но 40% ваших клиентов из Канзаса, но как это поможет вашему бизнесу?

Маркетинговым командам нужны более высокие стандарты для того, что считается пониманием. ИИ теперь развернут в инструментах аналитики, чтобы получать информацию быстрее, чем вы можете ее прочитать. Посмотрите, как это делает Google Analytics.

Вы не можете позволить аналитическому программному обеспечению сказать вам, что такое понимание. Только ваша команда может определить это. Конечно, программное обеспечение может помочь, но окончательное решение остается за вами. Если вы не будете поддерживать стандарты, ваша команда съест эквивалент информации из «фаст-фуда».

Рост идей фаст-фуда

Фаст-фуд имеет прекрасный вкус, но содержит мало питательных веществ. Я люблю Popeyes и буду стараться изо всех сил, чтобы получить его время от времени. Тем не менее, я не претендую на здоровый выбор, когда ем там.

Я работаю с маркетинговыми командами и повсюду вижу «инсайты о фаст-фуде». Они сообщают метрики, которые им не важны, такие как просмотры страниц, показатель отказов и т. д. Они радуются, если их лайки увеличиваются до произвольной цели без учета метрики.

Инсайты должны управлять поведением. Меняете ли вы что-нибудь в своей стратегии, если показатель растет или падает? Если нет, то зачем вы это отслеживаете? Это все равно, что каждый день проверять погоду, но решать носить то, что хочется, вне зависимости от прогноза погоды.

Как и в случае с фаст-фудом, такие идеи могут быть приятными.

Однажды я работал с маркетинговой командой, которая измеряла эффективность своих агентств по просмотрам страниц. Их платные расходы были направлены на каналы, которые привлекли наибольшее количество посещений. Недостаточно обсуждали, что делают пользователи после того, как попали на сайт.

Ваша команда должна иметь сбалансированное питание. Информация о фаст-фуде хороша время от времени, но не в качестве хлеба насущного.

Инсайты о фаст-фуде также популярны, потому что они создают впечатление, что кто-то руководствуется данными. Простая работа с числами может придать уверенности любому. Однако не позволяйте средствам оправдывать цели. Управление данными — это не работа с цифрами, а получение значимых для бизнеса результатов с помощью данных.

Каковы ваши стандарты?

Найдите секунду, чтобы подумать о том, какие стандарты применяются в вашей команде. Многие компании по умолчанию придерживаются стандартов, установленных извне. Их клиенты ожидали, что они ответят в течение определенного периода времени или ожидают определенной цены за свои продукты. Инвесторы ожидают конкретных целей и целей по доходам.

Вам нужны свои стандарты. Однажды я работал с потребительской фитнес-компанией с 30 страницами строгих стандартов брендинга по правильному размеру их логотипа и конкретным шрифтам, которые следует использовать.

В результате все средства массовой информации, которые представляли бренд, всегда были последовательными. Возможно, их стандарты были слишком жесткими, но, по крайней мере, они знали, чего хотят, и не соглашались на меньшее.

Великие компании предъявляют к себе высокие стандарты. Подумайте о Гуччи на секунду. Как вы думаете, их волнует, почему люди не покупают их продукцию? Вряд ли.

Есть бесчисленное множество причин, по которым люди не покупают их продукцию. Вместо этого Gucci фокусируется на том, почему люди покупают и как привлечь больше таких клиентов. Они не снижают свои стандарты, то есть цену. Вместо этого они повышают их еще больше.

Повышение стандартов в отношении аналитических данных

Мир данных претерпевает удивительные изменения. Долгое время проблемой было слишком много данных. Затем программное обеспечение и ИИ стали лучше, и теперь проблема заключается в слишком большом количестве инсайтов. Создание стандартов для анализа — это долгосрочное решение.

Когда дело доходит до инсайтов, самым важным элементом является возможность объяснить их важность. В моей первой книге «Мираж данных» я обсуждаю вопрос WDIM или «Что это значит».

WDIM — это простое напоминание о том, что каждое понимание должно иметь правдоподобное объяснение. Например, если 40% ваших клиентов из Канзаса, что это значит? Следует ли вам изменить свой маркетинг, чтобы сосредоточиться на этом регионе? Хорошо это или плохо? Это те клиенты, которых вы хотите привлечь?

WDIM начинает проникать в суть проблемы. Повышение стандарта означает, что вы не будете рассматривать информацию, пока к ней не будет подключен четкий WDIM. Если кто-то делится своим мнением, попросите WDIM. В презентациях и отчетах WDIM должен быть в центре внимания.

Обсуждать инсайты без WDIM — пустая трата времени. Со временем ваше определение хорошего WDIM может возрасти. Может быть недостаточно, чтобы задать пару хороших вопросов. Возможно, вы ищете стратегические связи с бизнесом или релевантность текущим кампаниям.

Вы также можете подумать о наложении технических критериев на свои идеи. Например, я помогал компаниям устанавливать минимальные требования, такие как:

• Статистически достоверный
• Паттерн наблюдается в течение нескольких дней или недель
• Информация подтверждена двумя или более источниками данных
• Опирается на новое предыдущее успешное понимание

Если ваша команда только приступает к анализу данных, имеет смысл заблаговременно внедрить стандарты. Вы не хотите строить культуру, которая верит в слабые идеи. В долгосрочной перспективе это может подорвать доверие к данным. Почему кто-то должен доверять идеям, которые не оказались полезными для бизнеса?

Для многих команд обеспечение соблюдения стандартов начинается с ваших специалистов по техническим данным. Они знают данные от и до и являются первой линией защиты от тщеславных идей. Людям, не разбирающимся в технических вопросах, нужно пройти обучение тому, как распознавать идеи «фаст-фуда». Базовая подготовка по вероятностям и статистике помогает справиться с ажиотажем.

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат приглашенному автору, а не обязательно MarTech. Штатные авторы перечислены здесь.