Sitemap

4 největší problémy s daty mezi klienty agentur

Marketingové agentury si uvědomují, že je třeba být na vrcholu své datové hry, aby klientům zajistily co nejlepší návratnost.

Proto jsou na tango potřeba dva.

Pokud nemáte zájem klientů o přijetí přístupu založeného na datech k jejich marketingovému úsilí, nevyužitý potenciál a peníze zůstanou na stole.

To jsou nejčastější překážky, kterým naši klienti čelí a jak je překonávat.

1.Sledování je dodatečný nápad

Parametry UTM jsou nejlepším přítelem obchodníka při měření měření výkonu směrem dolů.Poskytují nám neuvěřitelný přehled o tom, co přesně řídí výkon ve všech digitálních kanálech.

Skutečnost je však taková, že mnoho organizací jednoduše nemá strukturu UTM, která by správně přiřazovala data ve svých marketingových kampaních.

Některé z běžných kritických úskalí jsou:

  • Nekonzistentní šablony mezi kanály.
  • Chybějící nebo duplicitní parametry.
  • Neodpovídající šablony na různých úrovních, například jedna pro úroveň účtu a druhá pro úroveň kampaně.

Konzistentní šablona UTM pro více kanálů může být stejně jednoduchá jako excelovská tabulka.

Zajištěním, že bude přijat celým týmem marketingových operací, může okamžitě zlepšit statistiky atribuce a měření.

Kromě toho, jak se více posouváme směrem ke strojovému učení a automatizaci, klienti musí zaznamenávat ID na úrovni kliknutí, aby mohli měřit výkon, poskytovat zpětnou vazbu platformám, které nabízejí sledování offline konverzí, a dále optimalizovat kampaně a strategie nabídek pro cíle směrem dolů.

Zatímco Google a Facebook jsou v současné době jediné platformy, které nabízejí sledování offline konverzí, musíme počítat s tím, že toto bude dříve než později rozšířeno a nakonec se stane osvědčeným postupem.

Chcete-li plně využít sledování offline konverzí, musí klient provést základní práci při nastavení svého martech stacku, aby zachytil a předával tato ID.Potřebují také vytvořit interní výkazy a schémata datových sad pro export těchto informací zpět do rozhraní API platformy.

2.Žádná strategie centralizované správy dat

Zelenějším společnostem často chybí soudržná datová infrastruktura a jejich data jsou umlklá a neuspořádaná.Žije všude v různých formátech (tabulky Google, soubory CSV uložené ve složce, která nemá žádné řízení přístupu, a data potenciálních zákazníků, která žijí pouze v rámci jejich CRM).

Když vidíme tyto druhy problémů, máme také tendenci vidět, že různá oddělení organizace zacházejí se svými daty odlišně.

Marketingové operace by měly být považovány za integrální a v souladu s organizačními cíli a postupy správy dat by to měly odrážet.

Řešení centralizovaného datového skladu a tým pro datové operace, který přesahuje jednotlivá oddělení, nutí celou organizaci sladit se s jejími postupy a definicemi ukládání dat.

Zapojit všechny pomocí modernějšího přístupu k datům se může zdát skličující, ale z dlouhodobého hlediska se to vyplatí.

3.Analytická paralýza

Objem a granularita dat, která máme jako marketéři k dispozici, jsou téměř neomezené a budou dále růst.

Pro organizaci je snadné upadnout do úskalí trávit příliš mnoho času analýzou každého kusu dat místo toho, aby se zaměřovala na to, co je důležité a použitelné.

Když správce reklam nebo klient přijde do našeho oddělení BI s novou datovou sadou nebo požadavkem na vizualizaci, marketéři by se měli vždy zeptat:

  • "Jakého výsledku doufáte, že dosáhnete s touto žádostí?"
  • "Přinesou data využitelné poznatky a usnadní rozhodování?"
  • "Je žádost příjemná?"

Akční je zde klíčové slovo.

Vzhledem k obrovské dostupnosti dat se může zdát skličující, pokud organizace nemá někoho, kdo by kladl tyto druhy otázek, aby nasměroval loď k promyšlenému a cílenému přístupu.

Analýza dat obvykle spadá do tří kategorií:

  • průzkumný
  • popisný
  • nařizovací

Jako marketéři chceme zaměřit své úsilí na poslední dva.Jinými slovy, co se aktuálně děje, co chceme, aby se stalo a co musíme změnit, abychom se tam dostali?

I když je čas a místo pro další průzkumné analýzy, je nezbytné nespouštět oči z ceny a poznatků, které jsou pro konečné cíle klienta skutečně důležité.

4.Nedostatek datové kultury v organizaci

Pojem „kultura dat“ slýcháme často omílaný, ale tato fráze může působit poněkud mlhavě a znít jako bezvýznamné módní slovo.

Nakonec lze všechny výše uvedené nepříjemnosti zapouzdřit do jedné zastřešující výzvy: nedostatek rozhodného, ​​holistického směru správy dat.

Datová kultura musí být přijata na výkonné úrovni a implementována shora dolů.Pokud marketingové operace mluví jiným jazykem dat a definují důležité organizační cíle a KPI jinak než finanční operace, je to problém.

Když vidíme nedostatek datové kultury a neorganizovaný přístup k manipulaci a ukládání dat, společnost s největší pravděpodobností neumístila správné lidi a nástroje na správná místa.

Společnost musí být ochotna investovat čas a zdroje do hledání datových lídrů, kteří mohou vést:

  • Filosofie na organizační úrovni.
  • Implementace na úrovni oddělení.

Jako experti na marketingová data můžeme přispívat k tomu, abychom své klienty vedli k tomu, aby v krátkodobém horizontu napravili některé z nedostatků, jako je zlepšení sledování a měření.Přesto je v konečném důsledku na bedrech jejich organizačních vedoucích podporovat kulturu dat, která myslí dopředu a je otevřená změnám, aby je připravila pro dlouhodobý úspěch.

Názory vyjádřené v tomto článku jsou názory hostujícího autora a ne nutně Search Engine Land.Autoři štábu jsou uvedeni zde.