Sitemap

4 thách thức về dữ liệu hàng đầu giữa các khách hàng đại lý

Các đại lý tiếp thị nhận ra sự cần thiết phải đứng đầu trò chơi dữ liệu của họ để mang lại lợi nhuận tốt nhất cho khách hàng.

Đó là lý do tại sao cần đến hai điệu tango.

Nếu bạn không được khách hàng ủng hộ vì áp dụng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu đối với các nỗ lực tiếp thị của họ, thì tiềm năng chưa được khai thác và tiền sẽ còn lại trên bàn.

Đây là những trở ngại thường xuyên nhất mà khách hàng của chúng tôi gặp phải và cách vượt qua chúng.

1.Theo dõi là một suy nghĩ sau

Các thông số UTM là người bạn tốt nhất của nhà tiếp thị khi đo lường hiệu suất kênh giảm.Chúng cung cấp cho chúng tôi khả năng hiển thị đáng kinh ngạc về chính xác những gì thúc đẩy hiệu suất trên tất cả các kênh kỹ thuật số.

Tuy nhiên, thực tế là nhiều tổ chức đơn giản là không có cấu trúc UTM để phân bổ dữ liệu một cách chính xác trong các chiến dịch tiếp thị của họ.

Một số cạm bẫy quan trọng thường gặp là:

  • Các mẫu không nhất quán từ kênh này sang kênh khác.
  • Các tham số bị thiếu hoặc trùng lặp.
  • Các mẫu không khớp ở các cấp khác nhau, chẳng hạn như có một mẫu cho cấp tài khoản và một mẫu khác cho cấp chiến dịch.

Mẫu UTM kênh chéo, nhất quán có thể đơn giản như một bảng tính Excel.

Đảm bảo rằng nó được thông qua trong toàn bộ nhóm hoạt động tiếp thị có thể cải thiện ngay lập tức thông tin chi tiết về phân bổ và đo lường.

Hơn nữa, khi chúng tôi tiến nhiều hơn đến học máy và tự động hóa, khách hàng phải nắm bắt các ID cấp độ nhấp chuột để đo lường hiệu suất, cung cấp phản hồi cho các nền tảng cung cấp tính năng theo dõi chuyển đổi ngoại tuyến và tối ưu hóa hơn nữa các chiến dịch và chiến lược đặt giá thầu cho các mục tiêu cuối kênh.

Mặc dù Google và Facebook hiện là những nền tảng duy nhất cung cấp tính năng theo dõi chuyển đổi ngoại tuyến, nhưng chúng tôi phải dự đoán rằng điều này sẽ sớm được áp dụng rộng rãi hơn và cuối cùng trở thành phương pháp hay nhất.

Để tận dụng tối đa tính năng theo dõi chuyển đổi ngoại tuyến, khách hàng phải thực hiện các công việc liên quan trong việc thiết lập ngăn xếp martech của họ để nắm bắt và chuyển các ID này qua.Họ cũng cần tạo các lược đồ báo cáo nội bộ và tập dữ liệu để xuất thông tin này trở lại các API nền tảng.

2.Không có chiến lược quản lý dữ liệu tập trung

Thông thường, các công ty xanh hơn thiếu cơ sở hạ tầng dữ liệu gắn kết và dữ liệu của họ bị xáo trộn và vô tổ chức.Nó tồn tại khắp nơi ở các định dạng khác nhau (Google trang tính, tệp CSV được lưu trữ trong một thư mục không có kiểm soát truy cập và dữ liệu khách hàng tiềm năng chỉ tồn tại trong CRM của họ).

Khi gặp những loại vấn đề này, chúng ta cũng có xu hướng thấy rằng các bộ phận khác nhau của tổ chức xử lý dữ liệu của họ theo cách khác nhau.

Các hoạt động tiếp thị phải được coi là không thể tách rời và phù hợp với các mục tiêu của tổ chức, và các thực hành quản lý dữ liệu phải phản ánh điều đó.

Việc có một giải pháp kho dữ liệu tập trung và một nhóm vận hành dữ liệu vượt qua các bộ phận riêng lẻ buộc toàn bộ tổ chức phải phù hợp với các định nghĩa và thông lệ lưu trữ dữ liệu của mình.

Việc đưa mọi người tham gia bằng cách tiếp cận dữ liệu hiện đại hơn có vẻ khó khăn, nhưng nó mang lại lợi ích về lâu dài.

3.Tê liệt phân tích

Khối lượng và mức độ chi tiết của dữ liệu có sẵn cho chúng tôi với tư cách là các nhà tiếp thị là gần như vô hạn và sẽ chỉ tiếp tục phát triển.

Một tổ chức rất dễ rơi vào cạm bẫy của việc dành quá nhiều thời gian để phân tích từng phần dữ liệu thay vì tập trung vào những gì quan trọng và có thể hành động.

Khi một người quản lý quảng cáo hoặc khách hàng đến với bộ phận BI của chúng tôi với một bộ dữ liệu hoặc yêu cầu trực quan hóa mới, các nhà tiếp thị phải luôn hỏi:

  • "Kết quả bạn hy vọng đạt được với yêu cầu này là gì?"
  • “Dữ liệu có thúc đẩy thông tin chi tiết hữu ích và hỗ trợ việc ra quyết định không?”
  • "Yêu cầu có phải là một điều tốt đẹp để có không?"

Có thể hành động là từ khóa ở đây.

Do dữ liệu sẵn có rộng lớn, nên có vẻ khó khăn nếu một tổ chức không có ai đó hỏi những câu hỏi kiểu này để hướng con tàu theo hướng tiếp cận chu đáo và tập trung.

Phân tích dữ liệu thường chia thành ba loại:

  • thám hiểm
  • mô tả
  • kê đơn

Là nhà tiếp thị, chúng tôi muốn tập trung nỗ lực vào hai điều cuối cùng.Nói cách khác, điều gì đang xảy ra hiện tại, điều gì chúng ta muốn xảy ra và chúng ta cần thay đổi điều gì để đạt được điều đó?

Mặc dù có thời gian và địa điểm để phân tích khám phá nhiều hơn, nhưng điều cần thiết là chúng ta không nên rời mắt khỏi giải thưởng và thông tin chi tiết thực sự quan trọng đối với các mục tiêu cuối cùng của khách hàng.

4.Thiếu văn hóa dữ liệu trong tổ chức

Chúng tôi nghe thấy thuật ngữ “văn hóa dữ liệu” được nhắc đến khá nhiều, nhưng cụm từ này có thể hơi ngớ ngẩn và nghe giống như một từ thông dụng vô giá.

Cuối cùng, tất cả những khó khăn ở trên có thể được gói gọn trong một thách thức bao trùm: thiếu định hướng quản lý dữ liệu tổng thể và dứt khoát.

Văn hóa dữ liệu phải được chấp nhận ở cấp điều hành và được thực hiện từ trên xuống.Nếu hoạt động tiếp thị sử dụng ngôn ngữ dữ liệu khác và xác định các mục tiêu và KPI quan trọng của tổ chức khác với hoạt động tài chính thì đó là một vấn đề.

Khi chúng ta thấy thiếu văn hóa dữ liệu và cách tiếp cận vô tổ chức để xử lý và lưu trữ dữ liệu, rất có thể, một công ty đã không đặt đúng người và công cụ vào đúng vị trí.

Một công ty phải sẵn sàng đầu tư thời gian và nguồn lực vào việc tìm kiếm các nhà lãnh đạo dữ liệu có thể hướng dẫn:

  • Triết học ở cấp độ tổ chức.
  • Thực hiện ở cấp phòng ban.

Chúng tôi có thể thực hiện vai trò của mình với tư cách là các chuyên gia dữ liệu tiếp thị để hướng dẫn khách hàng của chúng tôi khắc phục một số kết quả thấp trong ngắn hạn, như cải thiện theo dõi và đo lường.Tuy nhiên, điều đó cuối cùng thuộc về các nhà lãnh đạo tổ chức của họ trong việc thúc đẩy văn hóa dữ liệu hướng tới tương lai và cởi mở để thay đổi nhằm thiết lập cho họ thành công lâu dài.

Ý kiến ​​được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là Search Engine Land.Nhân viên tác giả được liệt kê ở đây.