Veriler Yoluyla Pazarlama Kararlarını Güçlendirmek İçin 5 Adım

Geçenlerde müşterilerimizden biri için bir konferansta konuşuyordum ve "Ölçme söz konusu olduğunda karşılaştığınız en büyük zorluk nedir?" diye sordum. 150'den fazla pazarlamacıdan oluşan bu odadan duyduğum şeylerden sadece birkaçı şunlardı:

“Ölçmek için çok fazla şey var”

“Sonuçları anlaşılır ve uygulanabilir kılmak”

“Analitik platformlarının kullanım kolaylığı”

“Araçlar arasında entegrasyon”

“Şu anda değeri olanın gelecekte değeri olmayabilir”

Bunlar hissettiğiniz veya düşündüğünüz şeyler mi? Kabul edelim. Performans ve etkinliğin net bir resmini elde etmek, çoğu pazarlama ekibinin bir ölçüde mücadele ettiği bir şeydir. Aslında, Content Marketing Institute/MarketingProfs'taki arkadaşlarımız, yıllık içerik pazarlama anketlerinin son baskısında, B2B pazarlamacılarının neredeyse yarısının verileri platformlar arasında entegre etme/ilişkilendirme konusunda zorluk çektiğini ve %45'inin bunları gerçekleştirmek için kurumsal hedef belirleme KPI'larına sahip olmadıklarını söyledi. karşı önlem almak. Bunlar, yapmamız gerektiğini bildiğimiz temel şeyler, ancak 2023'te bile pazarlamacılar bunları yapmakta zorlanıyor.

Pazarlamacılar Olarak Verileri Stratejik Olarak Nasıl Kullanabilirsiniz?

Pazarlama çalışmalarımızda stratejik olmak için hedef kitlemizi tanımamız, verilerimiz konusunda net olmamız, verilerimizden anlam çıkarabilmemiz ve verilerimizle deneyler yapmamız gerekiyor. Verilerimizi toplamak ve ölçmek için düşünceli ve stratejik bir yaklaşım olmadan, pazarlama karar alma motorumuzu etkili bir şekilde çalıştıramayız.

Stratejik bir ölçüm çerçevesi oluşturmak ve ölçülene dayalı olarak harekete geçmek için her ekibin yapması gereken beş şeyi burada bulabilirsiniz.

1. Çabalarınızı 9 Çeşit Kitle Verisine Dayandırın

1.000 tüketiciyle yapılan bir ankette SmarterHQ, "tüketicilerin %72'sinin artık yalnızca kişiselleştirilmiş ve ilgi alanlarına göre uyarlanmış pazarlama mesajlarıyla ilgilendiklerini söylediğini" tespit etti. Ayrıca sorunun, "%82'si kişiselleştirilmiş müşteri hizmetlerinin sadakati etkilediğini söyleyen" ticari alıcılar arasında daha da şiddetli olduğunu buldular. Bu şaşırtıcı olmamalı; özel ihtiyaçlarımızla tamamen alakasız bir reklam veya e-posta aldığımızda hepimiz hüsrana uğramadık mı?

Hedef kitlemiz için neyin önemli olduğuna dair net bir resme sahip olduğumuzdan emin olmak için temel bilgilerin ötesinde bilgi toplamamız gerekir. Kuruluşunuz, aşağıdaki 9 alanı dikkate alan müşteri kayıtlarını topluyor ve tutuyor mu?

• Demografik
• Coğrafi
• Davranışsal
• Psikografik
• Müşteri ilişkileri
• kanal tercihi
• teknolojik
• Sosyal medya
• Onay ve tercih

2. Verilerinizi Birleştirin

Ascend2'nin “Veri Birleştirme ve Yönetimi” anketindeki arkadaşlarımız, pazarlamacıların %71'inin verileri birleştirmek ve yönetmek için bir strateji uygulamanın biraz veya aşırı derecede karmaşık olduğu konusunda hemfikir olduğunu buldu. Bunu, büyük finans kurumlarından tanınmış sağlık markalarına kadar kendi müşterilerimiz arasında gördük ; Veri birleştirme süreçlerinin meşakkatli olduğunu ve çok fazla ekibi içerdiğini söyleyen çok sayıda müşterim oldu.

Yine de gerçek şu ki: Verilerinizi birleştirmek için bugünden daha iyi bir zaman olamaz. Hepimiz daha kişiselleştirilmiş ve veriye dayalı bir geleceğe doğru ilerliyoruz ve bunu göz önünde bulundurarak, ekiplerimizin hem etkiyi raporlayabilmesine hem de daha kişiselleştirilmiş sonuçlar sunabilmesine yardımcı olan tek bir gerçek kaynağı oluşturma sürecine öncelik vermeliyiz. müşterilerimiz için deneyimler.

3. Veri Kalitesine Yatırım Yapın

Geçenlerde Twitter'dan, adının X Corp olarak değiştirildiğini bildiren bir e-posta aldım. Bana değil, "Stacy K." Daha sonra, ilk e-postanın bir hata olduğunu ve bilgilerimin tehlikeyeatılmadığınıbildiren bir takip e-postası aldım . Kişiselleştirmeyi bu e-postaya dahil etme zahmetine bile girmediklerini (aşağıda) unutmayın (sadece “Merhaba” diyor):

Bu tür bir insan hatası itibara zarar verebilir çünkü en iyi ihtimalle markanızı aptalca gösterir ve en kötü ihtimalle güveni sarsar. Veriler aracılığıyla daha iyi kararlar verebilmek için veri kalitemizin yüksek olduğundan emin olmalıyız. Bunu yapmak için öncelikle verilerimizi düzenli olarak denetlemeliyiz:

• Veri girişi/içe aktarmaya yönelik süreçlerimizi ve standartlarımızı sürekli olarak gözden geçirin.
• Veri kalitesini düzenli aralıklarla kontrol edin.
• Verilerimizin çeşitli paydaş gruplarımız tarafından nasıl kullanıldığını/arttırıldığını inceleyin.

Ayrıca yönetişim ve ekip eğitimi, veri kalitesinin sürdürülmesi için hayati önem taşır; sadece altyapı veya verinin kendisiyle ilgili değil, aynı zamanda bunların oluşturulmasını ve kullanılmasını denetleyen kişilerle de ilgilidir.

4. Yapay Zeka ve Makine Öğreniminden Yararlanın

Charles Duhigg'in 2012'de The New York Times için yazdığı etkili makalesini hatırlayabilirsiniz. Burada, Target'ın veri bilimi ekibinin, hangi müşterilerin hamile olma olasılığının yüksek olduğunu, daha onlar açıkça bebekle ilgili satın almalar yapmadan önce bile nasıl belirleyebildiğini açıklıyordu. Bunu azim ve çok sayıda deneme yoluyla yaptılar, ancak günümüzde Optimizely veya Persado gibi yapay zeka ile güçlendirilmiş araçlar, müşteri gruplarını belirlemeyi, onları yeniden hedeflemeyi ve hatta bilinenlere göre dinamik olarak web sayfası kopyası veya reklamları sunmayı her zamankinden daha kolay hale getirebilir. Bu tür pazarlama kararları, sistemler kurulduktan sonra insan müdahalesine bile ihtiyaç duymaz.

Ancak küçük ekipler bile hedef kitlelerini daha iyi anlamak için araştırma yapmak üzere halka açık yapay zeka araçlarını kullanabilir. ChatGPT'ye girip "[hedef kitleniz] [ürününüzü] satın almayı düşünürken en önemli faktörler nelerdir?" gibi sorular yazabilirsiniz. Buradaki püf nokta spesifik olmaktır; "Y kuşağı" için alabileceğiniz yanıtlar, "Sınırlı bir bütçeye sahip Y kuşağı işletme sahipleri" için alacağınız yanıtlardan önemli ölçüde daha az spesifik olacaktır.

5. Hipotezlerinizi Test Edin

Ayrıca, veriler statik olmamalıdır. Geliştirmeye ve verilerinizden öğrenmeye devam etmek için, neyin doğru neyin yanlış olduğunu görmek için hipotezler oluşturmalı ve testler oluşturmalısınız.

Pazarlama ekipleriyle konuştuğumda, test etme arzuları olmadığından değil. Çoğu zaman, tutarlı bir şekilde test etmek için mekanizmaları yerleştirmediler.

Testi içerik takvimlerinize dahil edin . Her içeriğin ve her kampanyanın kendisine atanmış bir testi varsa ve bu testi desteklemek için varlıkların oluşturulması üretim sürecinde yerleşikse, her pazarlama uygulamasında hızlı ve tutarlı bir şekilde öğrenebileceksiniz.

Verilerinizi kullanarak daha iyi kararlar almak için, nihai olarak, hedeflerinizle ilgili verilere sahip olduğunuzdan emin olmanız gerekir. Bu mutlaka takipçi sayısı veya abone sayısı gibi şeyler olmayacak. Bunun yerine, etkileşim ve dönüşümün müşterinin her aşamasında toplu olarak nasıl göründüğünün bütünsel bir özeti olabilir.

İçeriğimizin bireysel sayılarında veya performansında netlik aramak yerine, pazarlama geliştirmeye yönelik genel performans ve stratejik yaklaşımdaki değişimlere bakmamız gerekiyor. Bu, daha fazla veriye sahip olmamızı ve aynı zamanda verileri büyük resim hedeflerimizle ilişkilendirmemize izin vererek büyük resmi anlamamıza yardımcı olacak araçlara sahip olmamızı gerektirir.

Ekibinizin yapay zeka ile günlük çalışmalarınızı nasıl artırabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misiniz?Yaklaşan AI Hazırlık web seminerimiz hakkında bilgi edinmek için buraya tıklayın: