Маркетинговая аналитика, процесс управления данными и анализа, разработанный с целью создания всеобъемлющих маркетинговых стратегий с обоснованными решениями, может изменить бизнес-цели компаний в постоянно меняющейся сфере цифрового маркетинга.
По мере того, как системы данных становятся более сложными и широкими, возрастает потребность в более интеллектуальных ресурсах управления. Теперь данные можно использовать в большем масштабе и с большей скоростью, что также является проблемой для маркетинговых команд любого размера. Хотя использование маркетинговой информации является преимуществом для компаний и предприятий, маркетологи должны знать и быть готовыми избегать подводных камней, которые могут возникнуть.
На протяжении всей истории маркетинг сталкивался с неудачами. Доцифровые методы сбора данных, такие как фокус-группы, опросы и анкеты, обычно подвержены предвзятости из-за человеческих склонностей к построению и условию вопросов. Маркетинговая аналитика - это постоянная разработка, позволяющая контролировать эти переменные и упрощать адаптацию к изменениям на рынке. Несмотря на более совершенные технологии, предвзятость по-прежнему остается проблемой при анализе данных. Благодаря более совершенным технологиям маркетинговая разведка решает более интеллектуальные задачи.
НОВАЯ ТЕХНОЛОГИЯ
Технологии кардинально влияют на нашу жизнь, в том числе и на маркетинг. Глобальный сдвиг в сторону интеграции технологий в маркетинговые ресурсы компании превращается в гонку за адаптацию технологий раньше и лучше, чем у конкурентов, и достижение общей эффективности с такой же эффективностью. Внутреннее давление, направленное на то, чтобы идти в ногу с технологическими тенденциями, и внешнее давление со стороны конкурентов, которые столь же мотивированы в своей инновационной игре, побуждают некоторых маркетологов использовать сами технологии в качестве решения, а не использовать их для лучшего достижения своих целей. Внедрение новых технологий обеспечивает такие стимулы, как эффективность и более глубокое понимание потребителя, но только тогда, когда изначально вкладывается время и надлежащее изучение ресурсов.
Обращение к ориентированной на технологии демографии требует, чтобы компании были в курсе новых технологических тенденций, таких как искусственный интеллект, Интернет вещей и виртуальная реальность. Например, с помощью искусственного интеллекта машинное обучение может выполнять задачи по анализу данных, которые были бы практически невозможны для людей, но машина не может заменить человека-маркетолога. Когда маркетинг слишком сильно полагается на автоматизацию, технологии могут упускать из виду нюансы в поведении потребителей.
Решение. Найдите ресурсы, которые вам подходят, а не пытайтесь работать ради них. Поскольку технология является важным инструментом для маркетологов, она призвана облегчить человеческие процессы, а не заменить их. Хотя машинное обучение может обеспечить автоматизацию и «глубокое обучение» в маркетинге, человеческий интеллект также необходим для распознавания тонких сигналов в потребительских тенденциях. Понимание того, как объединить реальный и искусственный интеллект, а затем правильно их реализовать, является ключом к тому, чтобы сделать технологию полезной для компании.
БОЛЬШОЕ КОЛИЧЕСТВО ДАННЫХ
Большие данные, процесс сбора данных из всех источников, - это жизненный путь маркетинговой аналитики. Это имеет решающее значение для бизнеса, поскольку дает представление о потребителях, привлечении потенциальных клиентов и предотвращении рисков. Однако, даже будучи ценным активом, большие объемы данных сами по себе не превращаются в ценные данные. Приобретение более совершенной системы управления данными также является лишь первым шагом к использованию маркетологом анализа в стратегии.
Качество данных и понимание аналитика определяют разницу между хорошо обоснованным решением и неверным заключением.
Большие данные также являются одной из распространенных ошибок в маркетинге. Управление большими объемами данных может быть трудным, поскольку идеи полезны только в том случае, если они раскрывают действенную модель или приводят к новой возможности продажи. Нерелевантные данные и разрозненные выводы могут затруднить понимание маркетологом потребителя и привести к пагубным результатам в маркетинговой аналитике. Систематическая ошибка подтверждения, систематическая ошибка выбора, выбросы в данных, искажающие переменные и ненормальность способствуют возникновению ловушек, которые могут возникнуть при анализе данных и разработке маркетингового интеллекта. Между специалистами по обработке данных и маркетологами стоит задача взаимно понять результаты, касающиеся данных, и поддерживать соответствие с маркетинговыми целями на протяжении всего процесса получения информации из данных.
Решение. Интегрируйте инструменты искусственного интеллекта для управления большими данными, помните о своих целях и сосредоточьтесь на интеллектуальных данных, а не на больших данных. Имея бесконечные объемы данных, легко потеряться в том, какие данные актуальны и информативны. Машинное обучение может дать полезную информацию о рыночных тенденциях без предвзятости или ошибок. Может показаться очевидным, что нужно помнить о своих целях, но если вы сделаете это во время анализа идей, это позволит держать фокус под контролем. Предвзятость, связанная с большими данными, - это тенденция согласовывать маркетинговую ценность с данными, а не искать более ценные данные. Основная задача больших данных - умные данные - поиск нужных данных для маркетинговых целей. Эта цель достигается за счет предотвращения предвзятости и понимания того, какие данные позволят получить полезную информацию.
СТРАХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОМПАНИЙ
Всплеск новых технологий расширяет диапазон возможностей для маркетологов, ограничивая их текущую практику. Стоимость и время, необходимое для изучения и внедрения новых инструментов, а затем тестирования различных стратегий в своей команде, могут удержать маркетологов от стремления к инновациям. Еще одной неудачей может стать кривая обучения маркетинговой команды. Если новый процесс слишком специализирован или сложен, для овладения этим инструментом потребуются дополнительные усилия, которые сокращают основную работу сотрудников.
Возможен вариант найма внешней команды для облегчения технологических процессов, но боязнь риска возникает из-за использования разведывательного агентства, которое охватывает широкий круг вопросов. Природа всех рынков нестабильна и требует анализа в течение длительного периода времени и внимания. Маркетологи, внимательно изучающие свои рынки, предвидят изменения и тенденции. Передача этой информации в аутсорсинговую разведывательную команду может быть трудной для передачи, и совместное достижение общей цели требует совместной адаптации процесса. Данные также становятся более разнообразными, преобладает визуальный контент и контент в социальных сетях. Следовательно, комплексная маркетинговая аналитика нереальна из-за масштабов управления информацией, полученной от широкой аудитории.
Решение. Адаптация к развитию инструментов аналитики данных за короткий период времени может быть облегчена путем привлечения группы маркетинговой аналитики на аутсорсинг. Поскольку природа рынков постоянно меняется, специализированное агентство, обладающее возможностями и технологиями для выполнения соответствующих процессов управления данными и предоставления информации для достижения целей компании, может сэкономить время и деньги для клиента. Чтобы избежать ловушки аутсорсинга разведывательной компании, маркетологи должны заранее изучить компанию и проанализировать свои услуги, политику прозрачности и конфиденциальности, а также предыдущие тематические исследования. Команды маркетинговой аналитики могут быть ценным ресурсом для компаний, которые пытаются внедрять инновации, но не имеют времени и ресурсов для конкретных проектов и ориентации на определенные рынки.
Маркетинговая информация - важный инструмент для бизнеса, и не менее важно предотвращение ошибок в процессе. Маркетологи могут оставаться впереди в своей практике, используя эффективные инструменты и ресурсы, вместо того, чтобы испытывать недостаток в инновациях. Обладая самосознанием и пониманием того, как работать с окружающими их возможностями - технологиями, большими данными и возможностями аутсорсинга, маркетологи могут оптимизировать оптимизатор, то есть маркетинговый интеллект.
