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代理客户面临的 4 大数据挑战

营销机构认识到需要在他们的数据游戏中处于领先地位,以便为客户提供最佳回报。

这就是为什么探戈需要两个人。

如果您没有得到客户的认可,因为他们在营销工作中采用数据驱动的方法,那么未开发的潜力和资金就会被搁置一旁。

这些是我们的客户面临的最常见的障碍,以及如何克服这些障碍。

1.跟踪是事后的想法

UTM 参数是营销人员在衡量漏斗绩效测量时最好的朋友。它们使我们能够准确了解推动所有数字渠道绩效的因素。

然而,现实情况是,许多组织根本没有 UTM 结构来正确地在其营销活动中归因数据。

一些常见的关键陷阱是:

  • 不同频道的模板不一致。
  • 缺少或重复的参数。
  • 不同级别的模板不匹配,例如帐户级别的模板和广告系列级别的模板。

一致的跨渠道 UTM 模板可以像 Excel 电子表格一样简单。

确保在整个营销运营团队中采用它可以立即改善归因和衡量洞察力。

此外,随着我​​们更多地转向机器学习和自动化,客户必须捕获点击级别的 ID 来衡量绩效,向提供离线转化跟踪的平台提供反馈,并进一步优化活动和竞价策略以实现漏斗目标。

虽然 Google 和 Facebook 目前是唯一提供离线转化跟踪的平台,但我们必须预见到这迟早会被更广泛地采用,并最终成为最佳实践。

为了充分利用离线转换跟踪,客户必须在设置他们的 martech 堆栈以捕获和传递这些 ID 时做一些工作。他们还需要创建内部报告和数据集模式,以将此信息导出回平台 API。

2.没有集中的数据管理策略

通常,更环保的公司缺乏有凝聚力的数据基础设施,而且他们的数据是孤立的和杂乱无章的。它以不同的格式存在于各处(Google 表格、存储在没有访问控制的文件夹中的 CSV 文件和仅存在于其 CRM 中的潜在客户数据)。

当我们看到这类问题时,我们也倾向于看到组织的各个部门以不同的方式处理他们的数据。

营销运营应被视为不可或缺并与组织目标保持一致,数据管理实践应反映这一点。

拥有一个集中的数据仓库解决方案和一个超越各个部门的数据运营团队会迫使整个组织与其数据存储实践和定义保持一致。

让每个人都采用更现代的数据处理方法似乎令人生畏,但从长远来看,它会带来好处。

3.分析瘫痪

作为营销人员,我们可用的数据量和粒度几乎是无限的,而且只会继续增长。

组织很容易陷入花太多时间分析每条数据的陷阱,而不是专注于重要和可操作的内容。

当广告经理或客户带着新的数据集或可视化请求来到我们的 BI 部门时,营销人员应始终询问:

  • “你希望通过这个请求达到什么结果?”
  • “数据会推动可行的见解并促进决策制定吗?”
  • “这个请求很好吗?”

可操作是这里的关键词。

由于大量数据的可用性,如果一个组织没有人提出这些问题来引导船舶走向深思熟虑和专注的方法,这似乎令人生畏。

数据分析通常分为三类:

  • 探索性的
  • 描述性的
  • 规定性的

作为营销人员,我们希望将精力集中在最后两个上。换句话说,目前正在发生什么,我们想要发生什么,我们需要改变什么才能让我们到达那里?

虽然有时间和地点进行更多的探索性分析,但重要的是不要把目光从奖品和对客户的底线目标真正重要的见解上移开。

4.组织中缺乏数据文化

我们经常听到“数据文化”这个词,但这个词听起来有点模糊,听起来像是一个没有实质内容的流行词。

最终,上述所有困境都可以归结为一个总体挑战:缺乏决定性的、整体的数据管理方向。

数据文化必须在执行层接受并自上而下实施。如果营销运营使用不同的数据语言,并以不同于财务运营的方式定义重要的组织目标和 KPI,那就是个问题。

当我们看到缺乏数据文化以及处理和存储数据的方法杂乱无章时,很可能是公司没有将正确的人员和工具放在正确的位置。

公司必须愿意投入时间和资源来寻找能够指导的数据领导者:

  • 组织层面的哲学。
  • 在部门层面实施。

作为营销数据专家,我们可以尽自己的一份力量来指导我们的客户在短期内解决一些容易实现的目标,例如改进跟踪和衡量。尽管如此,培养具有前瞻性思维和乐于改变的数据文化最终还是落在了他们的组织领导者的肩上,以使他们为长期成功做好准备。

本文中表达的观点是客座作者的观点,不一定是 Search Engine Land。工作人员作者在这里列出。