меню
Действенные метрики позволяют маркетологам оценивать свои действия для подробной отчетности и оптимизации в режиме реального времени. Маркетологи должны смотреть не только на метрики тщеславия и количество интеграций, которые могут предложить поставщики аналитики данных, чтобы сосредоточиться на действенных метриках, имеющих отношение к их бизнес-целям.
Потребность маркетологов в понимании приводит к резкому росту инструментов и методов измерения, в результате чего маркетологи перегружены выбором и часто тонут в данных. Они должны облегчать подробную отчетность, позволяющую обосновывать расходы, действенные метрики повышают эффективность и результативность за счет непрерывной оптимизации. Так как же маркетологи могут убедиться, что они сосредоточены на качестве, а не на количестве, и используют правильные данные для принятия обоснованных решений?
Слишком долго маркетологи полагались на метрики тщеславия – большие цифры, которые делают отдел маркетинга привлекательным, но не имеют большого значения для бизнеса в целом. Для цифровых рекламных кампаний это могут быть показы или рейтинг кликов; В то время как для активности в социальных сетях это может означать количество подписчиков. Они могут показаться впечатляющими, но эти статистические данные не связаны с реальными бизнес-целями, такими как продажи или рост доходов. Маркетологи могут быть в восторге от быстрого роста количества установок приложения, но этот пик мало что значит, если никто на самом деле не использует приложение.
Растет осознание необходимости выйти за рамки метрик тщеславия и найти более значимые измерения, связанные с бизнес-целями. Это подстегивается такими инициативами, как кампания IAB «Не будь кликхедом», которая направлена на снижение зависимости от рейтинга кликов. Лучше всего это можно описать как «краткосрочную метрику, которая не может рассказать полную историю того, насколько хорошо работает реклама».
По мере того, как маркетологи ищут более значимые показатели, которые соответствуют бизнес-целям, они рискуют погрузиться в хаос данных. Каждый день создаются огромные объемы данных: от платформ электронной коммерции, предоставляющих статистику посетителей, до рекламных систем, генерирующих поведенческие инсайты.
Многие маркетологи не знают, какие данные собирает их бизнес, где они хранятся и что они могут с ними сделать, поэтому они, как правило, ориентируются на поставщиков аналитических данных. Эти эксперты любят хвастаться количеством коннекторов данных в своих библиотеках, что позволяет маркетологам черпать данные из бесчисленных источников. Но точно так же, как маркетологи не должны полагаться на метрики тщеславия, они не должны выбирать решение для анализа данных, основываясь исключительно на количестве интеграций данных, которые может предложить поставщик.
Например, чтобы получить полное представление о своей маркетинговой стратегии в социальных сетях, основанной на данных, маркетологи могут использовать данные со всех популярных платформ социальных сетей, включая Facebook, Twitter, LinkedIn, YouTube, Pinterest и Instagram. Они могли получать органические данные из постов в Twitter на ежечасной основе, углубляясь в впечатления, ретвиты, вовлеченность и подписчиков. Они могут объединить данные из продвигаемых постов в Instagram, такие как комментарии и отметки «Нравится», с аналитикой из рекламы на Facebook, чтобы показать, какие креативы, таргетинг и варианты ставок работают лучше всего. Они могут извлекать данные из LinkedIn, разбивая статистику подписчиков по отраслям, функциям или географическому местоположению и анализируя просмотры страниц по разделам или устройствам.
Хотя каждый из этих коннекторов может предоставить невероятно полезную информацию, если маркетологи попытаются их использовать, они будут полностью перегружены социальными данными. Если они затем добавят другие источники, такие как реклама, аналитика, розничная торговля, CRM, коммуникации или инструменты SEO — и это лишь некоторые из них — они получат гораздо больше информации, чем они могли бы когда-либо предпринять значимым образом.
Вместо того, чтобы зацикливаться на цифрах, маркетологи должны работать с поставщиками аналитики данных, чтобы выяснить, какие интеграции наиболее актуальны для их уникальной клиентской базы, что в конечном итоге поможет им достичь своих бизнес-целей. Например, поставщик технологий B2B, вероятно, сочтет LinkedIn более полезным связующим звеном для социальных данных, чем Pinterest, в то время как розничный продавец модной одежды может найти Instagram более проницательным, чем Facebook. Большинство маркетологов обнаружат, что дело не в количестве источников, а в глубине понимания путем объединения источников.
Даже когда маркетологи используют лишь несколько интеграций данных для развития бизнес-аналитики, они все равно будут производить огромные объемы данных, потенциально в различных форматах, которые необходимо преобразовать в действенные метрики. Чтобы максимально эффективно использовать интеллектуальные данные, им потребуется платформа данных для сбора, очистки, преобразования и гармонизации информации из различных изолированных потоков данных.
Далее им понадобится программное обеспечение для управления приборной панелью для отображения данных в актуальном и понятном формате. Маркетологи должны иметь возможность автоматически запрашивать наборы данных с уровнем детализации, необходимым для внесения информации в отчетность, что позволит им использовать собранные данные для решения конкретных бизнес-проблем. Это может быть достигнуто с помощью таких технологий, как дополненная аналитика, которая сочетает в себе алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для автоматизации подготовки, управления данными и упреждающего получения информации в масштабах всего бизнеса.
Когда нужные данные интегрированы в единую панель управления, интеллект может обеспечить единообразное представление о рынке. Это позволяет маркетологам извлекать действенные метрики, которые имеют отношение к конкретным продажам или маркетинговым инициативам, предоставлять информацию для принятия бизнес-решений на высоком уровне и улучшать кампании за счет оптимизации в режиме реального времени.
Современные маркетологи имеют в своем распоряжении так много данных; Здесь легко увлечься. Вместо того, чтобы гнаться за очевидным успехом, иллюстрируемым метриками тщеславия, или зацикливаться на количестве интеграций данных, которые может предоставить поставщик, маркетологи должны учитывать, какие измерения наиболее релевантны для их бизнес-целей. После успешного выполнения у вас будет возможность гармонизировать сбор данных в действенные метрики, связанные с успехом бизнеса и оптимизацией кампании.
оставьте заявку и мы начнём работать