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एजेंसी ग्राहकों के बीच शीर्ष 4 डेटा चुनौतियां

मार्केटिंग एजेंसियां ​​ग्राहकों को सर्वोत्तम रिटर्न प्रदान करने के लिए अपने डेटा गेम में शीर्ष पर रहने की आवश्यकता को पहचानती हैं।

इसलिए टैंगो में दो लगते हैं।

यदि आपके पास अपने मार्केटिंग प्रयासों के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण को अपनाने के लिए ग्राहकों की खरीद-फरोख्त नहीं है, तो अप्रयुक्त क्षमता और पैसा मेज पर छोड़ दिया जाता है।

ये सबसे आम बाधाएं हैं जिनका हमारे ग्राहकों को सामना करना पड़ता है, और उन्हें कैसे दूर किया जाए।

1.ट्रैकिंग एक सोच है

डाउन-फ़नल प्रदर्शन मापन को मापते समय UTM पैरामीटर बाज़ार के सबसे अच्छे मित्र होते हैं।वे हमें अविश्वसनीय दृश्यता प्रदान करते हैं कि वास्तव में सभी डिजिटल चैनलों में प्रदर्शन क्या है।

हालाँकि, वास्तविकता यह है कि कई संगठनों के पास अपने मार्केटिंग अभियानों में डेटा को ठीक से विशेषता देने के लिए UTM संरचना नहीं होती है।

कुछ सामान्य महत्वपूर्ण नुकसान हैं:

  • एक चैनल से दूसरे चैनल में असंगत टेम्पलेट।
  • गुम या डुप्लीकेट पैरामीटर।
  • विभिन्न स्तरों पर बेमेल खाका, जैसे एक खाता स्तर के लिए और दूसरा अभियान स्तर के लिए।

एक सुसंगत, क्रॉस-चैनल UTM टेम्प्लेट एक्सेल स्प्रेडशीट जितना सरल हो सकता है।

यह सुनिश्चित करना कि इसे संपूर्ण मार्केटिंग संचालन टीम में अपनाया गया है, तुरंत एट्रिब्यूशन और माप अंतर्दृष्टि में सुधार कर सकता है।

इसके अलावा, जैसे-जैसे हम मशीन लर्निंग और ऑटोमेशन की ओर बढ़ते हैं, क्लाइंट्स को प्रदर्शन को मापने के लिए क्लिक-लेवल आईडी को कैप्चर करना चाहिए, ऑफलाइन कन्वर्ज़न ट्रैकिंग की पेशकश करने वाले प्लेटफॉर्म को फीडबैक देना चाहिए और डाउन-फ़नल लक्ष्यों के लिए अभियानों और बोली-प्रक्रिया रणनीतियों को और अधिक अनुकूलित करना चाहिए।

जबकि Google और Facebook वर्तमान में एकमात्र ऐसे प्लेटफ़ॉर्म हैं जो ऑफ़लाइन रूपांतरण ट्रैकिंग की पेशकश करते हैं, हमें यह अनुमान लगाना होगा कि यह बाद की तुलना में अधिक व्यापक रूप से अपनाया जाएगा और अंततः सर्वोत्तम अभ्यास बन जाएगा।

ऑफ़लाइन रूपांतरण ट्रैकिंग का पूरा लाभ उठाने के लिए, क्लाइंट को इन आईडी को कैप्चर और पास करने के लिए अपने मार्टेक स्टैक को स्थापित करने में लेगवर्क करना पड़ता है।उन्हें इस जानकारी को वापस प्लेटफ़ॉर्म एपीआई में निर्यात करने के लिए आंतरिक रिपोर्टिंग और डेटासेट स्कीमा बनाने की भी आवश्यकता है।

2.कोई केंद्रीकृत डेटा प्रबंधन रणनीति नहीं

अक्सर, हरित कंपनियों में समेकित डेटा अवसंरचना की कमी होती है, और उनका डेटा खामोश और अव्यवस्थित होता है।यह हर जगह अलग-अलग प्रारूपों में रहता है (Google पत्रक, एक फ़ोल्डर में संग्रहीत सीएसवी फाइलें जिसमें कोई एक्सेस नियंत्रण नहीं है और लीड डेटा जो केवल उनके सीआरएम के भीतर रहता है)।

जब हम इस प्रकार के मुद्दों को देखते हैं, तो हम यह भी देखते हैं कि संगठन के विभिन्न विभाग अपने डेटा को अलग तरह से संभालते हैं।

विपणन संचालन को संगठनात्मक लक्ष्यों के साथ अभिन्न और संरेखित माना जाना चाहिए, और डेटा प्रबंधन प्रथाओं को इसे प्रतिबिंबित करना चाहिए।

एक केंद्रीकृत डेटा वेयरहाउस समाधान और एक डेटा संचालन टीम जो अलग-अलग विभागों से आगे निकल जाती है, पूरे संगठन को अपने डेटा भंडारण प्रथाओं और परिभाषाओं के साथ संरेखित करने के लिए मजबूर करती है।

डेटा के लिए अधिक आधुनिक दृष्टिकोण के साथ सभी को जहाज पर लाना कठिन लग सकता है, लेकिन यह लंबे समय में लाभांश का भुगतान करता है।

3.विश्लेषण पक्षाघात

विपणक के रूप में हमारे लिए उपलब्ध डेटा की मात्रा और ग्रैन्युलैरिटी लगभग असीमित है और केवल बढ़ती रहेगी।

किसी संगठन के लिए महत्वपूर्ण और कार्रवाई योग्य चीज़ों पर शून्य करने के बजाय डेटा के हर टुकड़े का विश्लेषण करने में बहुत अधिक समय खर्च करने के नुकसान में पड़ना आसान है।

जब कोई विज्ञापन प्रबंधक या क्लाइंट हमारे बीआई विभाग में नए डेटासेट या विज़ुअलाइज़ेशन अनुरोध के साथ आता है, तो विपणक को हमेशा पूछना चाहिए:

  • "इस अनुरोध के साथ आप क्या परिणाम प्राप्त करने की आशा करते हैं?"
  • "क्या डेटा कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि चलाएगा और निर्णय लेने की सुविधा प्रदान करेगा?"
  • "क्या अनुरोध अच्छा है?"

कार्रवाई योग्य यहाँ प्रमुख शब्द है।

विशाल डेटा उपलब्धता के कारण, यह कठिन लग सकता है यदि किसी संगठन के पास इस प्रकार के प्रश्न पूछने वाला कोई व्यक्ति नहीं है जो जहाज को एक विचारशील और केंद्रित दृष्टिकोण की ओर ले जाए।

डेटा विश्लेषण आम तौर पर तीन श्रेणियों में आता है:

  • खोजपूर्ण
  • वर्णनात्मक
  • नियम के अनुसार

विपणक के रूप में, हम अपने प्रयासों को अंतिम दो पर केंद्रित करना चाहते हैं।दूसरे शब्दों में, वर्तमान में क्या हो रहा है, हम क्या होना चाहते हैं और हमें वहाँ पहुँचाने के लिए हमें क्या बदलने की आवश्यकता है?

जबकि अधिक खोजपूर्ण विश्लेषण के लिए एक समय और स्थान है, यह आवश्यक है कि हम पुरस्कार और अंतर्दृष्टि से अपनी आँखें न हटाएं जो वास्तव में ग्राहक के निचले-पंक्ति लक्ष्यों के लिए मायने रखती हैं।

4.संगठन में डेटा संस्कृति का अभाव

हम "डेटा कल्चर" शब्द को काफी इधर-उधर फेंकते हुए सुनते हैं, लेकिन यह वाक्यांश थोड़ा अस्पष्ट और एक पदार्थहीन चर्चा की तरह लग सकता है।

अंततः, उपरोक्त सभी दुर्दशाओं को एक व्यापक चुनौती में समाहित किया जा सकता है: निर्णायक, समग्र डेटा प्रबंधन दिशा की कमी।

डेटा संस्कृति को कार्यकारी स्तर पर अपनाया जाना चाहिए और ऊपर से नीचे तक लागू किया जाना चाहिए।यदि मार्केटिंग संचालन एक अलग डेटा भाषा बोलते हैं और महत्वपूर्ण संगठनात्मक लक्ष्यों और KPI को वित्तीय संचालन से अलग परिभाषित करते हैं, तो यह एक समस्या है।

जब हम डेटा संस्कृति की कमी और डेटा को संभालने और संग्रहीत करने के लिए एक अव्यवस्थित दृष्टिकोण देखते हैं, तो सबसे अधिक संभावना है, एक कंपनी ने सही लोगों और उपकरणों को सही जगहों पर नहीं रखा है।

एक कंपनी को मार्गदर्शन करने वाले डेटा नेताओं को खोजने में समय और संसाधनों का निवेश करने के लिए तैयार होना चाहिए:

  • संगठनात्मक स्तर पर दर्शन।
  • विभागीय स्तर पर क्रियान्वयन।

हम मार्केटिंग डेटा विशेषज्ञों के रूप में अपने ग्राहकों को अल्पावधि में कुछ कम लटके हुए फलों को ठीक करने की दिशा में मार्गदर्शन करने के लिए कर सकते हैं, जैसे ट्रैकिंग और माप में सुधार करना।फिर भी, यह अंततः उनके संगठनात्मक नेताओं के कंधों पर एक डेटा संस्कृति को बढ़ावा देने के लिए आता है जो आगे की सोच है और उन्हें दीर्घकालिक सफलता के लिए स्थापित करने के लिए बदलने के लिए खुला है।

इस लेख में व्यक्त विचार अतिथि लेखक के हैं और जरूरी नहीं कि सर्च इंजन लैंड हो।स्टाफ लेखक यहां सूचीबद्ध हैं।