Създаването на решения, стратегия и медийно планиране са задължителни познания за маркетолозите в днешния свят. Напоследък обаче има друг набор от умения, който е необходимо условие за всички търговци на Big Data, Consumer Insights и Analytics. Тези 3 термина наистина създават бръмчане и противно на общоприетото схващане, че се нуждаете от технически познания за цялостно разбиране на данните, може да бъде доста „лесно грахово изцедено лимонено“, ако го сложите малко логика.

Големите данни са на снимката вече 5 години, които започват с гиганти като Google и Facebook, съхраняващи данни за потребителите. Именно когато започнаха да съхраняват данни за марките, които рекламираха на своята платформа, в картината влязоха анализът на данните и потребителските прозрения. В този конкурентен и всеки променящ се рекламен пейзаж само даването на платформа на рекламните марки не беше достатъчно. Отговорът защо и защо не е ефективността на кампанията, какво работи, какво не прави и след това създаване на полезни изводи за по-добра възвръщаемост на инвестициите в кампанията стана задължително. Скоро всички заинтересовани страни, било то издатели, мрежи и агенции създаваха инструменти за прогнозиране и оптимизиране на кампаниите с обслужване от край до край на събиране на данни, анализ на данни и потребителски прозрения, които спомагат за по-добри резултати от кампанията.

Сега всяка марка иска стратегия, ориентирана към данни, независимо дали е креативна или медия, свързана с създаването на глупава доказателствена кампания, която има по-голяма вероятност да успее в сравнение с кампания, която не се ръководи от данни. Въпреки това, въпросът, който все още дебне в съзнанието на учения за данни, е дали маркетолозите всъщност знаят за тези три стълба на стратегията, управлявана от данни? Знаят ли, че се нуждаят от различни набори от умения? Знаят ли, че не могат да се използват единствено, че те комбинирани заедно създават най-добрата стратегия, управлявана от данни. Тук ще говорим за разликата между тези три и ще говорим как да ги декодираме поотделно и заедно.

Знаете ли, че през последните 2 години сме създали повече данни, отколкото имаме в цялата човешка история и че събираме повече от 1,7 MB данни всяка секунда?

Трите стълба на стратегията, базирана на данни:

Стълб първи - Събирайте данни

Стълб втори - Прилагане на анализ към данните

Трети стълб - тълкуване на прозрения от анализираните данни
Какво е Данни?

Всичко започва със събирането на данни. Веднага щом потребител се регистрира във вашето приложение, абонира вашия блог, прегледа рекламата ви или дори влезе в своя имейл акаунт, процесът на събиране на данни вече е в опасност. Данни за демографски данни, географски данни, психографски данни и техния цикъл на покупка, всичко това са данни и тези данни наслагват повече данни в Big Data.

Какви инструменти за данни?

Първата стъпка към данните е събирането на сурови данни. Microsoft, SalesForce, Oracle и Adobe са няколко първоначални имена, които започнаха да събират данни за трафика на уебсайтове и транзакциите. Сега събирането на данни стана по-специфично за индустрията. Брандовете все още използват тези софтуерни тежки компании, за да създават големи набори от данни за тях, интегрирайки ги с няколко други инструменти, които използват, за да получат номера от различни медийни компоненти, които използват за своите маркетингови инициативи. BARC за телевизия, Hootsuite за социален, лакмус за имейл маркетинг, Apsalar за приписване на приложения, Google Analytics за анализиране на уебсайтове, KISSmetrics за анализи на електронната търговия и накрая, марките също използват инструменти за автоматизация на маркетинга като Marketo за централизиране на цялата им маркетингова роля с данни, анализи и маркетингова ангажираност. (Съществуват още няколко добри инструмента за всеки маркетингов компонент, който можете да изберете и изберете според маркетинговите изисквания на вашата организация)

Кой набор от умения?

Имате нужда от технологични познания за създаването на тези инструменти, когато вие сте този, който пише алгоритъма за това. Хората с опит в информационните технологии, компютърните науки (SAS, SPSS, R, Python и т.н.) и математиката са тези, които пишат и разбиват престановките и комбинациите от събиране на данни.

Следващата стъпка за събиране на данни е Analytics. Това е тенденция или модел, който излиза от вашите данни. Без анализа данните не са от полза, това помага за разкриването на огромната възможност, която данните предоставят. След анализ на данните, когато можете да работите за прозрение.

С гореспоменатия инструмент за данни се съхраняват данни. Анализът обаче идва от стратезите в бизнеса. Момчетата от технологията поставят основата за събиране на данни, след това структурата е създадена от екипа за анализи. Екипът на Google Анализ насочва данните, споделени с тях, и създава няколко възможности за данни, за да се запознаете как те влияят един върху друг. Например как влияе времето на деня в онлайн продажбите или как промяната в дизайна на потребителския интерфейс се отразява на трафика на приложението.

Какъв набор умения?

Стратегите са хора с маркетинг, икономика, бизнес и статистика. Хората са много по-зле с теориите за анализ. Опитът обаче има значение повече от тези образователни квалификации. Човек, който работи в бранша от 3 до 4 години, би знаел за работата повече, следователно може да я анализира по-добре с нашата без гореспоменатите фонове. Те могат да бъдат специалисти по съдържание и изследвания; те могат да бъдат стратези и мениджъри на профили / клиенти.

Insight е стойност, която се създава от анализираните данни. Прозрението е това, което помага при вземането на бизнес цели и решения. Докато анализът не се превърне в прозрение, стъпка, която да формира бизнеса в правилната посока или решение на проблем, не е възможна. Професионалистите на Insights са тези, които събират данните и констатациите от първите 2 стъпки и създават нещо, което ще има смисъл за непрофесионалния човек. Повечето ръководители на търговски марки и ръководители на решения (различни от маркетинговите ръководители) не разбират какво е анализирано, докато екипът за прозрения не бъде поставен на слайд, който им помага да разберат последните стъпки, които трябва да бъдат предприети за подобряване на бизнеса им на прост език. Събирането на данни на издателите, четенето на оценката след публикуването и ефективността на миналата кампания е друга част от прозренията.

В днешния сценарий много малко агенции имат професионални познания, като цяло се създава екип за данни и анализи и се оставят прозрения, за да могат да се погрижат за марката. Много малко търговци от страна на марката имат знания за данни и анализи, камо ли да създават информация за тях. Професионалистите на Insights са покривът на архитектурата на данни и анализи. Те дават приключване на целия процес и поставят окончателната пълна спирка на взетите бизнес решения.

Какви умения са необходими?

Професионалист за проникване може да бъде всеки в системата за една година плюс. Човек или от планиране, съдържание, изследвания, маркетинг или стратегия, който е малко любопитен за картографиране на данни и е нетърпелив да работи с всички раздели на бизнеса, за да създаде най-добра информация.

Пример за съвместна работа на данни, анализ и прозрения:

Пример за данни: В Дивали приложението за електронна търговия видя 30% ниски продажби на етническо облекло на жените в сравнение със същото време миналата година. От друга страна продажбите на етническо облекло при мъжете нараснаха над 100%.

Примери за анализ: Сравнявайки горния сценарий с миналата година, видяхме, че етническото облекло на жените е с 15% повече от тази година. Това доведе до 30% повече продажби миналата година в сравнение с тази година. Освен това, етническото облекло за мъже не е имало отстъпки и тази година има 15% отстъпка, което води до увеличаване на продажбите през текущата година.

Примери за прозрение: Прозрението беше да се увеличи отстъпката от женското етническо облекло с 10%, така че продажбата да се увеличи и да съответства на постигнатата предишната година. Не е необходимо да правите никакви промени в отстъпките в раздела за етническо облекло за мъже.

Как си помагат взаимно?

Именно след като се оженихме за тези три заедно, ние получихме осезаем отговор, който ще стабилизира ситуацията и ще работи за разрастващ се бизнес. Липсата на представа може да доведе до липса на задържане на потребителите. Данните по извличането ефективно дават възможност на търговците да се ангажират с аудиторията си по оптимален начин, като проактивно създават по-добри бизнес възможности за себе си в замяна. Процесът трябва да бъде завършен, за да може бизнесът да пожъне парите, които инвестира в тях.

Относно уменията, дори наборът от умения се припокрива. Можете да сте от всеки отдел или с каквато и да е образователна подготовка, за да бъдете в събиране на данни, анализ или създаване на прозрения. Имате курсове онлайн, които можете да изучавате, за да създадете продукт и да бъдете в технологиите, дори ако имате произход на изкуството. Не е нужно да бъдете стратег, за да бъдете специалист по анализи и за прозрения не е нужно да сте MBA. Ако сте в бизнеса от 2 до 3 години, имате достатъчно образование, за да сте част от всеки отдел. Единственото, което е необходимо, е да се актуализира, тъй като новите технологии и новото обучение често се добавят.

Публикацията Каква е разликата между големите данни, потребителските данни и анализите? се появи първо на Digital Defynd.