Sitemap

Ajans müşterileri arasında en önemli 4 veri zorluğu

Pazarlama ajansları, müşterilere en iyi getiriyi sağlamak için veri oyunlarının zirvesinde olma ihtiyacının farkındadır.

Bu yüzden tango için iki kişi gerekir.

Müşterilerin pazarlama çabalarına yönelik veriye dayalı bir yaklaşımı benimsemeleri için katılımınız yoksa, kullanılmayan potansiyel ve para masada kalır.

Bunlar, müşterilerimizin karşılaştığı en sık karşılaşılan engeller ve bunların üstesinden nasıl gelineceğidir.

1.Takip sonradan düşünülür

UTM parametreleri, huni aşağı performans ölçümünü ölçerken bir pazarlamacının en iyi arkadaşıdır.Tüm dijital kanallarda performansı tam olarak neyin yönlendirdiği konusunda bize inanılmaz bir görünürlük sağlıyorlar.

Ancak gerçek şu ki, birçok kuruluş, pazarlama kampanyalarında verileri uygun şekilde ilişkilendirmek için bir UTM yapısına sahip değil.

Yaygın kritik tuzaklardan bazıları şunlardır:

  • Kanaldan kanala tutarsız şablonlar.
  • Eksik veya yinelenen parametreler.
  • Hesap düzeyinde bir tane ve kampanya düzeyinde bir tane olması gibi farklı düzeylerde uyumsuz şablonlar.

Tutarlı, kanallar arası bir UTM şablonu, bir Excel elektronik tablosu kadar basit olabilir.

Tüm pazarlama operasyonları ekibinde benimsenmesini sağlamak, ilişkilendirme ve ölçüm içgörülerini anında iyileştirebilir.

Ayrıca, makine öğrenimi ve otomasyona doğru ilerledikçe, müşterilerin performansı ölçmek için tıklama düzeyinde kimlikler yakalaması, çevrimdışı dönüşüm izleme sunan platformlara geri bildirim sağlaması ve kampanyaları ve teklif stratejilerini dönüşüm hunisinin aşağısındaki hedeflere göre daha da optimize etmesi gerekiyor.

Google ve Facebook şu anda çevrimdışı dönüşüm izleme sunan tek platformlar olsa da, bunun er ya da geç daha geniş çapta benimseneceğini ve sonunda en iyi uygulama haline geleceğini tahmin etmek zorundayız.

Çevrimdışı dönüşüm izlemeden tam olarak yararlanmak için, müşterinin bu kimlikleri yakalayıp geçmek için martech yığınını ayarlama ayak işlerini yapması gerekir.Ayrıca, bu bilgileri platform API'lerine geri aktarmak için dahili raporlama ve veri kümesi şemaları oluşturmaları gerekir.

2.Merkezi veri yönetimi stratejisi yok

Çoğu zaman, daha yeşil şirketler uyumlu veri altyapısından yoksundur ve verileri siliktir ve düzensizdir.Her yerde farklı biçimlerde bulunur (Google sayfaları, erişim denetimi olmayan bir klasörde depolanan CSV dosyaları ve yalnızca CRM'lerinde yaşayan müşteri verileri).

Bu tür sorunları gördüğümüzde, kuruluşun çeşitli departmanlarının verilerini farklı şekilde ele aldığını da görme eğilimindeyiz.

Pazarlama operasyonları, kurumsal hedeflerle bütünleşik ve uyumlu olarak düşünülmeli ve veri yönetimi uygulamaları bunu yansıtmalıdır.

Merkezi bir veri ambarı çözümüne ve bireysel departmanları aşan bir veri operasyon ekibine sahip olmak, tüm organizasyonu veri depolama uygulamaları ve tanımlarıyla uyumlu hale getirmeye zorlar.

Herkesi verilere daha modern bir yaklaşımla dahil etmek göz korkutucu görünebilir, ancak uzun vadede temettü öder.

3.Analiz felci

Pazarlamacılar olarak bize sunulan verilerin hacmi ve ayrıntı düzeyi neredeyse sınırsızdır ve yalnızca büyümeye devam edecektir.

Bir kuruluşun, neyin önemli ve uygulanabilir olduğuna odaklanmak yerine her bir veri parçasını analiz etmek için çok fazla zaman harcama tuzağına düşmesi kolaydır.

Bir reklam yöneticisi veya müşteri, iş zekası departmanımıza yeni bir veri kümesi veya görselleştirme isteğiyle geldiğinde, pazarlamacılar her zaman şunları sormalıdır:

  • “Bu istekle elde etmeyi umduğunuz sonuç nedir?”
  • "Veriler, eyleme geçirilebilir içgörüler sağlayacak ve karar vermeyi kolaylaştıracak mı?"
  • "Talep hoş bir şey mi?"

Eyleme geçirilebilirlik burada anahtar kelimedir.

Geniş veri mevcudiyeti nedeniyle, bir kuruluşun gemiyi düşünceli ve odaklanmış bir yaklaşıma yönlendirmek için bu tür sorular soran birine sahip olmaması göz korkutucu görünebilir.

Veri analizi tipik olarak üç kategoriye ayrılır:

  • keşif
  • tanımlayıcı
  • kuralcı

Pazarlamacılar olarak, çabalarımızı son ikisine odaklamak istiyoruz.Başka bir deyişle, şu anda ne oluyor, ne olmasını istiyoruz ve oraya ulaşmak için neyi değiştirmemiz gerekiyor?

Daha fazla keşif analizi için bir zaman ve yer olsa da, gözümüzü ödülden ve müşterinin nihai hedefleri için gerçekten önemli olan içgörülerden almamak çok önemlidir.

4.Kurumda veri kültürü eksikliği

"Veri kültürü" teriminin ortalıkta dolaştığını duyuyoruz, ancak bu ifade biraz belirsiz ve kulağa temelsiz bir moda sözcük gibi gelebilir.

Sonuç olarak, yukarıdaki tüm kötü durumlar tek bir kapsayıcı zorlukta özetlenebilir: kararlı, bütünsel veri yönetimi yönünün eksikliği.

Veri kültürü, yönetici düzeyinde benimsenmeli ve yukarıdan aşağıya uygulanmalıdır.Pazarlama operasyonları farklı bir veri dili konuşuyorsa ve önemli kurumsal hedefleri ve KPI'ları finansal operasyonlardan farklı şekilde tanımlıyorsa, bu bir sorundur.

Veri kültürünün eksikliğini ve verilerin işlenmesine ve depolanmasına yönelik düzensiz bir yaklaşım gördüğümüzde, büyük olasılıkla bir şirket doğru insanları ve araçları doğru yerlere koymamıştır.

Bir şirket, aşağıdakilere rehberlik edebilecek veri liderleri bulmaya zaman ve kaynak ayırmaya istekli olmalıdır:

  • Örgütsel düzeyde felsefe.
  • Departman düzeyinde uygulama.

Pazarlama verisi uzmanları olarak, takip ve ölçümün iyileştirilmesi gibi, kısa vadede bazı zayıf meyveleri düzeltmeye yönelik müşterilerimize rehberlik etmek için üzerimize düşeni yapabiliriz.Yine de, uzun vadeli başarı için onları kurmak için ileriye dönük ve değişime açık bir veri kültürünü teşvik etmek nihayetinde organizasyonel liderlerinin omuzlarına düşüyor.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka Search Engine Land değildir.Personel yazarları burada listelenir.