Sitemap

Οι 4 κορυφαίες προκλήσεις δεδομένων μεταξύ πελατών πρακτορείων

Οι εταιρείες μάρκετινγκ αναγνωρίζουν την ανάγκη να βρίσκονται στην κορυφή του παιχνιδιού δεδομένων τους για να παρέχουν την καλύτερη απόδοση για τους πελάτες.

Γι' αυτό χρειάζονται δύο για το ταγκό.

Εάν δεν έχετε τη δυνατότητα των πελατών να υιοθετήσουν μια προσέγγιση που βασίζεται στα δεδομένα για τις προσπάθειες μάρκετινγκ τους, οι αναξιοποίητες δυνατότητες και τα χρήματα μένουν στο τραπέζι.

Αυτά είναι τα πιο συχνά εμπόδια που αντιμετωπίζουν οι πελάτες μας και πώς να τα ξεπεράσουμε.

1.Η παρακολούθηση είναι μια μεταγενέστερη σκέψη

Οι παράμετροι UTM είναι ο καλύτερος φίλος του εμπόρου κατά τη μέτρηση της μέτρησης απόδοσης κάτω από τη χοάνη.Μας δίνουν απίστευτη ορατότητα σε αυτό ακριβώς που οδηγεί στην απόδοση σε όλα τα ψηφιακά κανάλια.

Ωστόσο, η πραγματικότητα είναι ότι πολλοί οργανισμοί απλά δεν διαθέτουν δομή UTM για να αποδίδουν σωστά δεδομένα στις καμπάνιες μάρκετινγκ τους.

Μερικές από τις κοινές κρίσιμες παγίδες είναι:

  • Ασυνεπή πρότυπα από κανάλι σε κανάλι.
  • Λείπουν ή διπλότυπες παράμετροι.
  • Μη αντιστοιχισμένα πρότυπα σε διαφορετικά επίπεδα, όπως ένα για επίπεδο λογαριασμού και ένα άλλο για επίπεδο καμπάνιας.

Ένα σταθερό, διακαναλικό πρότυπο UTM μπορεί να είναι τόσο απλό όσο ένα υπολογιστικό φύλλο Excel.

Η διασφάλιση της υιοθέτησής του σε ολόκληρη την ομάδα λειτουργιών μάρκετινγκ μπορεί να βελτιώσει άμεσα τις πληροφορίες απόδοσης και μέτρησης.

Επιπλέον, καθώς προχωράμε περισσότερο προς τη μηχανική εκμάθηση και την αυτοματοποίηση, οι πελάτες πρέπει να καταγράφουν αναγνωριστικά σε επίπεδο κλικ για να μετρούν την απόδοση, να παρέχουν σχόλια στις πλατφόρμες που προσφέρουν παρακολούθηση μετατροπών εκτός σύνδεσης και να βελτιστοποιούν περαιτέρω τις καμπάνιες και τις στρατηγικές υποβολής προσφορών σε στόχους down-funnel.

Ενώ η Google και το Facebook είναι επί του παρόντος οι μόνες πλατφόρμες που προσφέρουν παρακολούθηση μετατροπών εκτός σύνδεσης, πρέπει να αναμένουμε ότι αυτή θα υιοθετηθεί ευρύτερα σύντομα και τελικά θα γίνει η καλύτερη πρακτική.

Για να επωφεληθεί πλήρως από την παρακολούθηση μετατροπών εκτός σύνδεσης, ο πελάτης πρέπει να κάνει το legwork στη ρύθμιση της στοίβας martech για να συλλάβει και να περάσει αυτά τα αναγνωριστικά.Πρέπει επίσης να δημιουργήσουν εσωτερικά σχήματα αναφορών και δεδομένων για να εξαγάγουν αυτές τις πληροφορίες πίσω στα API της πλατφόρμας.

2.Δεν υπάρχει κεντρική στρατηγική διαχείρισης δεδομένων

Συχνά, οι πιο πράσινες εταιρείες στερούνται συνεκτικής υποδομής δεδομένων και τα δεδομένα τους αποσιωπούνται και αποδιοργανώνονται.Ζει παντού σε διαφορετικές μορφές (φύλλα Google, αρχεία CSV αποθηκευμένα σε φάκελο που δεν έχει στοιχεία ελέγχου πρόσβασης και δεδομένα οδηγών που ζουν μόνο στο CRM τους).

Όταν βλέπουμε τέτοιου είδους ζητήματα, τείνουμε επίσης να βλέπουμε ότι τα διάφορα τμήματα του οργανισμού χειρίζονται διαφορετικά τα δεδομένα τους.

Οι δραστηριότητες μάρκετινγκ θα πρέπει να θεωρούνται ενσωματωμένες και ευθυγραμμισμένες με τους οργανωτικούς στόχους και οι πρακτικές διαχείρισης δεδομένων θα πρέπει να το αντικατοπτρίζουν.

Έχοντας μια κεντρική λύση αποθήκης δεδομένων και μια ομάδα λειτουργιών δεδομένων που υπερβαίνει τα μεμονωμένα τμήματα αναγκάζει ολόκληρο τον οργανισμό να ευθυγραμμιστεί με τις πρακτικές και τους ορισμούς αποθήκευσης δεδομένων.

Η ενσωμάτωση όλων με μια πιο σύγχρονη προσέγγιση στα δεδομένα μπορεί να φαίνεται τρομακτικό, αλλά μακροπρόθεσμα αποδίδει οφέλη.

3.Παράλυση ανάλυσης

Ο όγκος και η αναλυτικότητα των δεδομένων που διαθέτουμε ως έμποροι είναι σχεδόν απεριόριστες και θα συνεχίσουν να αυξάνονται.

Είναι εύκολο για έναν οργανισμό να πέσει στην παγίδα του να ξοδεύει πολύ χρόνο αναλύοντας κάθε κομμάτι δεδομένων αντί να μηδενίζει τι είναι σημαντικό και πρακτικό.

Όταν ένας διαχειριστής διαφημίσεων ή πελάτης έρχεται στο τμήμα BI μας με ένα νέο σύνολο δεδομένων ή αίτημα οπτικοποίησης, οι υπεύθυνοι του μάρκετινγκ πρέπει πάντα να ρωτούν:

  • «Ποιο είναι το αποτέλεσμα που ελπίζετε να επιτύχετε με αυτό το αίτημα;»
  • «Τα δεδομένα θα οδηγήσουν σε ενεργές ιδέες και θα διευκολύνουν τη λήψη αποφάσεων;»
  • «Είναι ωραίο το αίτημα;»

Ενεργός είναι η λέξη κλειδί εδώ.

Λόγω της τεράστιας διαθεσιμότητας δεδομένων, μπορεί να φαίνεται τρομακτικό εάν ένας οργανισμός δεν έχει κάποιον να κάνει τέτοιου είδους ερωτήσεις για να οδηγήσει το πλοίο προς μια στοχαστική και εστιασμένη προσέγγιση.

Η ανάλυση δεδομένων χωρίζεται συνήθως σε τρεις κατηγορίες:

  • εξερευνητικός
  • περιγραφικός
  • εντεταλμένος

Ως έμποροι, θέλουμε να επικεντρώσουμε τις προσπάθειές μας στα δύο τελευταία.Με άλλα λόγια, τι συμβαίνει αυτή τη στιγμή, τι θέλουμε να συμβεί και τι πρέπει να αλλάξουμε για να φτάσουμε εκεί;

Αν και υπάρχει χρόνος και τόπος για πιο διερευνητική ανάλυση, είναι σημαντικό να μην απομακρύνουμε τα μάτια μας από το έπαθλο και τις ιδέες που πραγματικά έχουν σημασία για τους βασικούς στόχους ενός πελάτη.

4.Έλλειψη κουλτούρας δεδομένων στον οργανισμό

Ακούμε τον όρο «κουλτούρα δεδομένων» να διατυπώνεται αρκετά, αλλά η φράση μπορεί να φαίνεται λίγο νεφελώδης και να ακούγεται σαν τσιτάτο χωρίς ουσία.

Τελικά, όλα τα παραπάνω δεινά μπορούν να ενσωματωθούν σε μια πρωταρχική πρόκληση: την έλλειψη αποφασιστικής, ολιστικής κατεύθυνσης διαχείρισης δεδομένων.

Η κουλτούρα δεδομένων πρέπει να ενστερνιστεί σε εκτελεστικό επίπεδο και να εφαρμοστεί από πάνω προς τα κάτω.Εάν οι λειτουργίες μάρκετινγκ μιλούν διαφορετική γλώσσα δεδομένων και καθορίζουν σημαντικούς οργανωτικούς στόχους και KPI διαφορετικά από τις οικονομικές λειτουργίες, αυτό είναι πρόβλημα.

Όταν βλέπουμε έλλειψη κουλτούρας δεδομένων και μια αποδιοργανωμένη προσέγγιση στο χειρισμό και την αποθήκευση δεδομένων, πιθανότατα μια εταιρεία δεν έχει τοποθετήσει τα κατάλληλα άτομα και εργαλεία στα σωστά μέρη.

Μια εταιρεία πρέπει να είναι πρόθυμη να επενδύσει το χρόνο και τους πόρους για να βρει ηγέτες δεδομένων που μπορούν να καθοδηγήσουν:

  • Φιλοσοφία σε οργανωτικό επίπεδο.
  • Εφαρμογή σε επίπεδο τμήματος.

Μπορούμε να κάνουμε το μέρος μας ως ειδικοί σε δεδομένα μάρκετινγκ για να καθοδηγήσουμε τους πελάτες μας προς την κατεύθυνση της διόρθωσης ορισμένων από τα χαμηλά φρούτα βραχυπρόθεσμα, όπως η βελτίωση της παρακολούθησης και της μέτρησης.Ωστόσο, εν τέλει εναπόκειται στους ώμους των οργανωτικών τους ηγετών να καλλιεργήσουν μια κουλτούρα δεδομένων που είναι προνοητική και ανοιχτή σε αλλαγές για να τους προετοιμάσει για μακροπρόθεσμη επιτυχία.

Οι απόψεις που εκφράζονται σε αυτό το άρθρο είναι αυτές του προσκεκλημένου συγγραφέα και όχι απαραίτητα Γη της μηχανής αναζήτησης.Οι συγγραφείς του προσωπικού παρατίθενται εδώ.