5 ขั้นตอนในการขับเคลื่อนการตัดสินใจทางการตลาดผ่านข้อมูล

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันกำลังพูดในการประชุมกับลูกค้ารายหนึ่งของเรา และฉันถามว่า "อะไรคือความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของคุณเมื่อพูดถึงการวัดผล" บางสิ่งที่ฉันได้ยินจากห้องนี้ซึ่งมีนักการตลาดมากกว่า 150 คนคือ:

“มีหลายสิ่งมากเกินไปที่จะวัด”

“ทำให้ผลลัพธ์เป็นที่เข้าใจและนำไปใช้ได้”

“ใช้งานง่ายของแพลตฟอร์มการวิเคราะห์”

“การบูรณาการระหว่างเครื่องมือ”

“สิ่งที่มีค่าในตอนนี้อาจไม่มีค่าในอนาคต”

สิ่งเหล่านี้คุณเคยรู้สึกหรือคิดไปเองหรือเปล่า? มาเผชิญหน้ากัน การได้ภาพที่ชัดเจนของประสิทธิภาพและประสิทธิผลเป็นสิ่งที่ทีมการตลาดส่วนใหญ่ประสบปัญหาในบางความสามารถ ในความเป็นจริง ในแบบสำรวจการตลาดเนื้อหาประจำปีฉบับล่าสุด เพื่อนของเราที่ Content Marketing Institute/MarketingProfs พบว่าเกือบครึ่งหนึ่งของนักการตลาด B2B มีปัญหากับการรวม/เชื่อมโยงข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม และ 45% กล่าวว่าพวกเขาขาด KPI ที่กำหนดเป้าหมายขององค์กร วัดกับ สิ่งเหล่านี้คือสิ่งพื้นฐานที่เรารู้ว่าควรทำ แต่ถึงกระนั้นในปี 2023 นักการตลาดก็ยังพยายามอย่างหนักที่จะทำเช่นนั้น

วิธีการใช้ข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์ในฐานะนักการตลาด

เพื่อให้เป็นกลยุทธ์ในการทำการตลาด เราจำเป็นต้องรู้จักกลุ่มเป้าหมายของเรา เราต้องมีความชัดเจนเกี่ยวกับข้อมูลของเรา เราต้องสามารถเข้าใจข้อมูลของเราได้ และเราต้องทดลองกับข้อมูลของเรา หากไม่มีวิธีการที่รอบคอบและมีกลยุทธ์ในการรวบรวมและวัดผลข้อมูลของเรา เราจะไม่สามารถขับเคลื่อนกลไกการตัดสินใจทางการตลาดของเราได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ต่อไปนี้คือ 5 สิ่งที่ทุกทีมต้องทำเพื่อสร้างกรอบการวัดเชิงกลยุทธ์และดำเนินการตามสิ่งที่ถูกวัด

1. ใช้ความพยายามของคุณในข้อมูลผู้ชม 9 ประเภท

ในการสำรวจที่ดำเนินการกับผู้บริโภค 1,000 ราย SmarterHQ พบว่า “72% ของผู้บริโภคกล่าวว่าตอนนี้พวกเขามีส่วนร่วมกับข้อความทางการตลาดที่มีความเป็นส่วนตัวและปรับให้เหมาะกับความสนใจของพวกเขาเท่านั้น” พวกเขายังพบว่าปัญหานี้รุนแรงยิ่งขึ้นในหมู่ผู้ซื้อทางธุรกิจ “82% ของผู้ที่กล่าวว่าการดูแลลูกค้าส่วนบุคคลมีอิทธิพลต่อความภักดี” ไม่ใช่เรื่องน่าแปลกใจ เราทุกคนเคยผิดหวังเมื่อได้รับโฆษณาหรืออีเมลที่ไม่เกี่ยวข้องกับความต้องการเฉพาะของเราเลยใช่ไหม

เพื่อให้แน่ใจว่าเรามีภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับสิ่งที่สำคัญสำหรับผู้ชมของเรา เราจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลนอกเหนือจากพื้นฐาน องค์กรของคุณรวบรวมและรักษาบันทึกลูกค้าที่คำนึงถึง 9 ด้านต่อไปนี้หรือไม่?

• ข้อมูลประชากร
• ทางภูมิศาสตร์
• พฤติกรรม
• จิตวิทยา
• ความสัมพันธ์กับลูกค้า
• การตั้งค่าช่อง
• เทคโนโลยี
• สื่อสังคม
• ความยินยอมและการตั้งค่า

2. รวมข้อมูลของคุณ

เพื่อนของเราในการสำรวจ "การรวมข้อมูลและการจัดการข้อมูล" ของ Ascend2 พบว่า 71% ของนักการตลาดยอมรับว่าการใช้กลยุทธ์เพื่อรวมและจัดการข้อมูลนั้นค่อนข้างซับซ้อนหรือซับซ้อนมาก เราได้เห็นสิ่งนี้ในลูกค้าของเราตั้งแต่ สถาบันการเงินขนาดใหญ่ ไปจนถึง แบรนด์ ด้านการดูแลสุขภาพที่มีชื่อเสียง ฉันมีลูกค้าจำนวนมากบอกฉันว่ากระบวนการรวมข้อมูลของพวกเขานั้นยุ่งยากและเกี่ยวข้องกับทีมจำนวนมากเกินไป

และความจริงก็คือ: จะไม่มีเวลาไหนดีกว่าวันนี้ในการรวมข้อมูลของคุณให้เป็นหนึ่งเดียว เราทุกคนกำลังมุ่งสู่อนาคตที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นและขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ด้วยเหตุนี้ เราจึงจำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญของกระบวนการสร้างแหล่งความจริงแหล่งเดียวที่ช่วยให้ทีมของเราสามารถรายงานผลกระทบและนำเสนอข้อมูลเฉพาะบุคคลได้มากขึ้น ประสบการณ์ให้กับลูกค้าของเรา

3. ลงทุนในคุณภาพข้อมูล

ฉันเพิ่งได้รับอีเมลจาก Twitter ประกาศเปลี่ยนชื่อเป็น X Corp ยกเว้นว่าไม่ได้ส่งถึงฉัน แต่ส่งถึง "Stacy K" จากนั้นฉันได้รับอีเมลติดตามแจ้งว่าอีเมลฉบับแรกเป็นข้อผิดพลาดและข้อมูลของฉันไม่ได้ ถูกบุกรุก โปรดทราบ (ด้านล่าง) ว่าพวกเขาไม่ได้สนใจที่จะรวมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในอีเมลนี้ด้วยซ้ำ (มันเขียนว่า “สวัสดี”):

ข้อผิดพลาดของมนุษย์ประเภทนี้อาจสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงได้ เพราะที่ดีที่สุดคือทำให้แบรนด์ของคุณดูโง่เขลา และที่แย่ที่สุดก็คือทำลายความไว้วางใจ เพื่อให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นผ่านข้อมูล เราต้องแน่ใจว่าข้อมูลของเรามีคุณภาพสูง ในการทำเช่นนั้น อันดับแรก เราต้องดำเนินการตรวจสอบข้อมูลของเราเป็นประจำ:

• ทบทวนกระบวนการและมาตรฐานสำหรับการป้อน/นำเข้าข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ
• ตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ
• ตรวจสอบวิธีการใช้/เพิ่มข้อมูลของเราโดยกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ของเรา

นอกจากนี้ การกำกับดูแลและการฝึกอบรมทีมงานมีความสำคัญต่อการรักษาคุณภาพของข้อมูล ไม่ใช่แค่โครงสร้างพื้นฐานหรือตัวข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้ที่ดูแลการสร้างและใช้งานด้วย

4. ใช้ประโยชน์จาก AI และการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณอาจจำบทความที่ทรงอิทธิพลของ Charles Duhigg ใน The New York Times ในปี 2012 ซึ่งเขาได้เปิดเผยว่าทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Target สามารถระบุได้ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะตั้งครรภ์ แม้ว่าพวกเขาจะไม่ได้ซื้อสินค้าเกี่ยวกับทารกก็ตาม พวกเขาทำสิ่งนี้ผ่านความดื้อรั้นและการทดลองมากมาย แต่ในปัจจุบัน เครื่องมือที่เสริมด้วย AI เช่น Optimizely หรือ Persado สามารถทำให้ระบุกลุ่มลูกค้าตามรุ่น กำหนดกลุ่มเป้าหมายใหม่ และแสดงสำเนาหน้าเว็บหรือโฆษณาแบบไดนามิกตามสิ่งที่ทราบได้ง่ายกว่าที่เคย การตัดสินใจทางการตลาดประเภทนี้ไม่จำเป็นต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ด้วยซ้ำเมื่อระบบถูกตั้งค่าแล้ว

แต่แม้แต่ทีมเล็กๆ ก็สามารถใช้เครื่องมือ AI ที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อทำการวิจัยเพื่อทำความเข้าใจผู้ชมได้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถไปที่ ChatGPT แล้วพิมพ์คำถาม เช่น “อะไรคือปัจจัยที่สำคัญที่สุดเมื่อ [กลุ่มเป้าหมายของคุณ] กำลังพิจารณาซื้อ [ผลิตภัณฑ์ของคุณ]” เคล็ดลับที่นี่คือการเจาะจง คำตอบที่คุณอาจได้รับสำหรับ "คนรุ่นมิลเลนเนียล" จะเจาะจงน้อยกว่าสำหรับ "เจ้าของธุรกิจยุคมิลเลนเนียลที่มีงบประมาณจำกัด"

5. ทดสอบสมมติฐานของคุณ

นอกจากนี้ ข้อมูลไม่ควรคงที่ หากต้องการปรับปรุงและเรียนรู้จากข้อมูลของคุณต่อไป คุณต้องสร้างสมมติฐานและตั้งค่าการทดสอบเพื่อดูว่าอะไรจริงและอะไรไม่จริง

เมื่อฉันพูดคุยกับทีมการตลาด ไม่ใช่ว่าพวกเขาไม่มีความปรารถนาที่จะทดสอบ บ่อยครั้งที่พวกเขาไม่ได้วางกลไกในการทดสอบอย่างสม่ำเสมอ

สร้างการทดสอบใน ปฏิทิน เนื้อหา ของคุณ หากเนื้อหาทุกชิ้นและทุกแคมเปญมีการทดสอบที่กำหนดไว้ และการสร้างเนื้อหาเพื่อรองรับการทดสอบนั้นถูกสร้างขึ้นในกระบวนการผลิต คุณจะสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วและสม่ำเสมอกับการดำเนินการทางการตลาดทุกครั้ง

เพื่อให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลของคุณ ในท้ายที่สุด คุณต้องแน่ใจว่าคุณมีข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับวัตถุประสงค์ของคุณ ไม่จำเป็นต้องเป็นจำนวนผู้ติดตามหรือจำนวนผู้ติดตาม แต่อาจเป็นภาพรวมแบบองค์รวมของลักษณะการมีส่วนร่วมและ Conversion ในแต่ละขั้นตอนของลูกค้าโดยรวม

แทนที่จะมองหาความชัดเจนในตัวเลขหรือประสิทธิภาพของเนื้อหาของเรา เราจำเป็นต้องมองหาการเปลี่ยนแปลงในประสิทธิภาพโดยรวมและแนวทางเชิงกลยุทธ์เพื่อพัฒนาการตลาด ซึ่งทำให้เราต้องมีข้อมูลมากขึ้น แต่ยังต้องมีเครื่องมือที่ช่วยให้เราเข้าใจภาพรวม โดยช่วยให้เราเชื่อมโยงข้อมูลกับเป้าหมายภาพรวมของเราได้

ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ทีมของคุณสามารถเสริมการทำงานประจำวันของคุณด้วย AI ได้อย่างไรคลิกที่นี่เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับการสัมมนาผ่านเว็บเพื่อความพร้อมด้าน AI ที่กำลังจะมีขึ้น: