Sitemap

Topp 4 datautmaningar bland byråkunder

Marknadsbyråer inser behovet av att vara på toppen av sitt dataspel för att ge kunderna bästa avkastning.

Det är därför det krävs två för tango.

Om du inte har kundernas inköp för att anamma ett datadrivet förhållningssätt till deras marknadsföringsinsatser, blir outnyttjad potential och pengar kvar på bordet.

Dessa är de vanligaste hindren som våra kunder möter och hur man kan övervinna dem.

1.Spårning är en eftertanke

UTM-parametrar är en marknadsförares bästa vän när man mäter prestandamätning nedåt i tratten.De ger oss otrolig insyn i exakt vad som driver prestanda över alla digitala kanaler.

Men verkligheten är att många organisationer helt enkelt inte har en UTM-struktur för att korrekt tillskriva data i sina marknadsföringskampanjer.

Några av de vanliga kritiska fallgroparna är:

  • Inkonsekventa mallar från kanal till kanal.
  • Saknade eller dubblerade parametrar.
  • Felaktiga mallar på olika nivåer, som att ha en för kontonivå och en annan för kampanjnivå.

En konsekvent UTM-mall för flera kanaler kan vara lika enkel som ett Excel-kalkylblad.

Att se till att det tillämpas i hela marknadsföringsteamet kan omedelbart förbättra tillskrivnings- och mätinsikter.

När vi går mer mot maskininlärning och automatisering måste kunderna dessutom fånga klicknivå-ID:n för att mäta prestanda, ge feedback till plattformarna som erbjuder offlinekonverteringsspårning och ytterligare optimera kampanjer och budgivningsstrategier för att nå mål i kanalen.

Även om Google och Facebook för närvarande är de enda plattformarna som erbjuder spårning av offlinekonverteringar, måste vi förutse att detta kommer att bli mer allmänt antaget förr än senare och så småningom bli den bästa praxisen.

För att dra full nytta av offlineomvandlingsspårning måste kunden göra benarbetet med att ställa in sin Martech-stack för att fånga och skicka dessa ID:n.De måste också skapa interna rapporterings- och datasetscheman för att exportera denna information tillbaka till plattforms-API:er.

2.Ingen centraliserad datahanteringsstrategi

Ofta saknar grönare företag en sammanhållen datainfrastruktur, och deras data är silade och oorganiserad.Det finns överallt i olika format (Google-ark, CSV-filer lagrade i en mapp som inte har några åtkomstkontroller och leaddata som bara finns i deras CRM).

När vi ser den här typen av problem tenderar vi också att se att organisationens olika avdelningar hanterar sin data olika.

Marknadsföringsoperationer bör betraktas som integrerade och anpassade till organisationens mål, och datahanteringspraxis bör återspegla det.

Att ha en centraliserad datalagerlösning och ett datadriftsteam som överskrider enskilda avdelningar tvingar hela organisationen att anpassa sig till sina datalagringsmetoder och definitioner.

Att få alla ombord med ett modernare förhållningssätt till data kan verka skrämmande, men det ger utdelning i längden.

3.Analys förlamning

Volymen och granulariteten för data som är tillgängliga för oss som marknadsförare är nästan obegränsade och kommer bara att fortsätta att växa.

Det är lätt för en organisation att hamna i fallgropen att spendera för mycket tid på att analysera varje bit av data istället för att nollställa vad som är viktigt och genomförbart.

När en annonshanterare eller kund kommer till vår BI-avdelning med en ny datauppsättning eller visualiseringsbegäran bör marknadsförare alltid fråga:

  • "Vilket resultat hoppas du uppnå med denna begäran?"
  • "Kommer data att driva handlingsbara insikter och underlätta beslutsfattande?"
  • "Är förfrågan trevlig att ha?"

Handlingsduglig är nyckelordet här.

På grund av stor datatillgänglighet kan det verka skrämmande om en organisation inte har någon som ställer den här typen av frågor för att styra skeppet mot ett genomtänkt och fokuserat tillvägagångssätt.

Dataanalys delas vanligtvis in i tre kategorier:

  • utforskande
  • beskrivande
  • normativ

Som marknadsförare vill vi fokusera våra ansträngningar på de två sista.Med andra ord, vad händer just nu, vad vill vi ska hända och vad behöver vi förändra för att ta oss dit?

Även om det finns en tid och plats för mer utforskande analys, är det viktigt att inte ta blicken från priset och de insikter som verkligen betyder något för en klients slutresultat.

4.Brist på datakultur i organisationen

Vi hör termen "datakultur" slängas runt en hel del, men frasen kan framstå som lite oklar och låta som ett substanslöst modeord.

I slutändan kan alla problem ovan kapslas in i en övergripande utmaning: en brist på avgörande, holistisk datahanteringsriktning.

Datakultur måste omfamnas på verkställande nivå och implementeras uppifrån och ned.Om marknadsföringsverksamheten talar ett annat dataspråk och definierar viktiga organisatoriska mål och KPI:er annorlunda än finansverksamheten, är det ett problem.

När vi ser en brist på datakultur och ett oorganiserat förhållningssätt till hantering och lagring av data, har ett företag troligen inte placerat rätt personer och verktyg på rätt ställen.

Ett företag måste vara villigt att investera tid och resurser för att hitta dataledare som kan vägleda:

  • Filosofi på organisationsnivå.
  • Implementering på avdelningsnivå.

Vi kan göra vår del som experter på marknadsföringsdata för att guida våra kunder mot att fixa några av de lågt hängande frukterna på kort sikt, som att förbättra spårning och mätning.Ändå faller det i slutändan på deras organisatoriska ledares axlar att främja en datakultur som är framåtsträvande och öppen för förändring för att förbereda dem för långsiktig framgång.

Åsikter som uttrycks i den här artikeln är de från gästförfattaren och inte nödvändigtvis Search Engine Land.Personalförfattare listas här.