Мир наводнен данными, из которых 2,5 квинтиллиона байтов создаются каждый божий день, а в глобальном масштабе 90 процентов всех данных были сгенерированы за последние два года.

Это открывает огромные возможности для маркетологов, но также создает проблемы. Получение данных — это простая часть. Теперь вопрос в том, как вы гарантируете, что данные будут ценными и полезными? Как вы убедитесь, что он лучше всего служит вашему бизнесу, помогая вам разрабатывать эффективные маркетинговые кампании?

Вот четыре основных вопроса, которые обычно упускают из виду, но их следует задать перед созданием стратегии работы с данными, чтобы убедиться, что ваши данные ценны и служат целям вашего бизнеса.

Вопрос 1. Насколько актуальны ваши данные?

Актуальность данных — ключевой показатель при построении стратегии данных. Чем более свежими являются данные, тем более ценными они являются, поскольку они более точно отражают постоянно меняющееся поведение потребителя.

Используя инструменты аналитики, вы можете присвоить своим клиентам оценку давности на основе их недавнего посещения вашего веб-сайта и интервала между покупками, которые они недавно совершили. Это поможет вам отфильтровать новых пользователей, например, если это будет полезно для вашей маркетинговой стратегии.

Это поможет вам более эффективно планировать свои маркетинговые расходы. Если вы ежедневно рекламируете свой бизнес своим клиентам, но большинство из них посещают вас только раз в месяц, это будет огромной тратой вашего маркетингового бюджета. Этот сегмент бюджета лучше направить на тех клиентов, которые посещают сайт чаще, или на разработку индивидуальной маркетинговой стратегии, направленной на превращение этих менее частых посетителей в более постоянных клиентов.

Следовательно, перед запуском любых новых кампаний целесообразно ссылаться на показатель новизны. Таким образом, вы избежите бомбардировки своих клиентов одними и теми же старыми маркетинговыми материалами, а вместо этого разделите свою аудиторию на более целевые уровни.

Вопрос 2. Насколько зашумлены ваши данные?

Не все данные одинаковы. Иногда вы можете столкнуться с «зашумленными» данными — это когда некоторые значения или метки в некоторой степени неверны. Несколько процентных пунктов могут показаться незначительными, но этого достаточно, чтобы исказить или исказить данные, чтобы они рассказывали совсем другую историю, чем та, которую рассказывают «истинные» данные. Это может привести к созданию ошибочной маркетинговой стратегии.

В этих случаях вам нужно внимательно посмотреть на другие переменные, чтобы увидеть, можете ли вы использовать их для устранения шума. Еще один способ сгладить эти морщины — агрегировать данные в больший набор данных.

Например, в данных о точках взаимодействия один конкретный файл cookie может получить 100 показов подряд с одного и того же веб-сайта. В этом случае вы должны решить, является ли это всплеском и поэтому следует рассматривать только как один показ, или на самом деле было 100 показов за такой короткий промежуток времени. Стоит иметь в виду такие потенциальные выбросы, поскольку, если их не обнаружить, они могут нанести ущерб, когда придет время анализировать данные.

Вопрос 3. Насколько разнообразны ваши данные?

Чем больше источников данных вы можете использовать и чем разнообразнее эти источники, тем лучше. Это связано с тем, что данные, полученные из широкого круга разнообразных источников — если все они релевантны — дадут вам более полную картину привычек и поведения ваших клиентов.

Использование одного источника данных — это путь в никуда, так как ваши данные будут очень ограничены. Вы можете расширить свои данные, добавив больше источников, таких как история покупок, информация о профиле клиента, поведение при поиске (как на вашем сайте, так и в Интернете) и данные кампании. Это позволит вам более подробно проанализировать свои маркетинговые данные и даст вам больше информации для дальнейших действий.

Вопрос 4. Насколько быстро вы можете передавать новые данные в конвейер машинного обучения?

Машинное обучение, безусловно, является самым быстрым и эффективным способом выбора полезных наборов данных. Однако машинное обучение — и любая модель ИИ в целом — хороши настолько, насколько хороши данные, которые вы ему предоставляете. Таким образом, вы должны убедиться, что у вас есть удовлетворительные ответы на предыдущие три вопроса, прежде чем передавать данные в конвейер машинного обучения.

Тогда скорость имеет решающее значение. В противном случае вы создадите узкое место в озере данных, что поставит под угрозу актуальность данных и, следовательно, их эффективность. Очень важно, насколько быстро вы сможете передать данные в конвейер машинного обучения, чтобы протестировать его.

Гибкость и масштабируемость (как вверх, так и вниз) также будут важными факторами при выборе модели машинного обучения. Поэтому убедитесь, что вы выбрали тот, который будет хорошо служить вашему бизнесу по мере его развития в ближайшие годы.

Данные бесценны при создании маркетинговых стратегий, но вам нужны правильные данные, правильно обработанные. Задав эти четыре вопроса, вы получите действительно полезные данные, генерирующие практические идеи, которые необходимы для разработки эффективной маркетинговой стратегии.