10 принципов Data-Driven маркетинга

Мы с вами живем в самый захватывающий в истории период для маркетинга. Интернет и диджитал, социальные и мобильные сети, автоматизация и аналитика – только одной из этих сфер развития хватило бы, чтобы полностью изменить рынок. Вместе они меняют понятие “маркетинг” в корне.

Все изменения, разрушение былых принципов и формирование новых спровоцировано данными.

Тем не менее, для многих переход на data-driven маркетинг зачастую непонятный и потому долгий. Какими принципами стоит руководствоваться в процессе этого перехода?

1. Данные – это стратегически важный актив.

По сути, данные – это сырье для принятия решений. Чистота, надежность, свежесть и качество данных для любого маркетолога играют решающую роль при выборе источников и инструментов для работы с информацией. Не может быть ничего хуже, чем выстроить целую рекламную кампанию,основанную на ложных данных.

С учетом важности “правильных” данных для бизнеса, постарайтесь выстроить маркетинговые процессы таким образом, чтобы они работали на вас. Для этого нужно сформировать четкую систему по управлению ключевыми константам

Итак, чеклист по 1 принципу:

  • Вы знаете, откуда берутся ваши данные и где они хранятся?
  • Вы уверены в чистоте и точности собранных данных?
  • У вас есть бизнес глоссарий основных data терминов, чтобы каждый работник разбирался в том, что происходит?

2. Сформируйте сильную команду для работы с данными.

Не бойтесь привлекать специалистов со стороны. По правде говоря, своими силами быстро справиться вы точно не сможете. Обращаясь за помощью к квалифицированным работникам, которые не первый год занимаются вопросами работы с данными. Таким образом, вы расширяете свои возможности на рынке и существенно экономите на затратах времени и финансов.  

Сформируйте команды по решению вопросов в разных сферах – от общения с клиентами до сегментации аудитории.

Чеклист по 2 принципу:

  • Вы уже наняли директора по data science?
  • Насколько удачно подобраны ваши операционные команды? Могут ли они создать целостную модель по отслеживанию всех затрат на маркетинг?
  • Могут ли ваши команды принимать обдуманные решения на основе полученных данных?

3. Постройте базу для хранения данных.

Данные будут сыпаться на вас со всех каналов связи – сеть, имейл, мобильные устройства, разные платформы по работе с данными. Рано или поздно, вам понадобится единая система организации информации, с помощью которой в любой момент можно будет получить нужные данные.

Три шага для организации хранилища данных:

  1. Отыскать всю релевантную информацию.
  2. Систематизировать ее в надлежащий формат.
  3. Загрузка полученных данных в систему хранения.

Третий шаг может быть интерпретирован по разному. Вы можете сформировать либо EDW (хранилище для данных компании – enterprise data warehouse), либо data lake (озеро данных).

Чеклист для 3 принципа:

  • Вы знаете, где хранятся ваши данные?
  • Вы уже начали интегрировать разные data-платформы в одну?
  • Есть ли у вас система для хранения данных? Какой ее объем и какие форматы данных она может хранить?
  • Обсудите целесообразность перехода для вашей компании на data lake.

4. Соедините все источники данных в одну экосистему.

Фрагментация данных пользователей – один из основных челленджей. Дело в том, что информация собирается разными платформами, с разных источников и в разных форматах. Это влияет на степень идентификации брендом пользователя. Для того, чтобы определить, один ли и тот же человек у вас купил продукт и потом позвонил в службу поддержки с комментарием о сервисе применяйте практику “mastering the data”. В таком случае создается master record (запись о клиенте), с помощью которой можно идентифицировать этого человека на любом этапе пути пользователя.

Чеклист к 4 принципу:

  • Сколько платформ у вас работает над сбором данных?
  • Можете ли вы построить бизнес кейс для master data управления?

5. Четко определите ваши операционные рычаги влияния.

Механизм формирования дохода основан на моделировании и отслеживании пути потребителя – от знакомства с брендом до повторной покупки.

Для начала важно определить ключевые этапы на пути потребителя. Что заставляет потенциального покупателя становится реальным? Отслеживайте уровень взаимодействия с брендом на каждом этапе, оценивайте его и делайте выводы, доработки, изменения. Таким образом вы сможете определить работающие рычаги влияния на потребителя.

Чеклист для 5 принципа:

  • Вы отслеживаете ключевые рычаги влияния, которые ведут к формированию дохода?
  • Насколько вы уверены в точности и своевременности данных, собранных на пути пользователя?
  • Можете ли вы уверенно предсказывать уровень дохода от затрат на тот или иной канал связи с пользователем?

6. Оптимизируйте процессы.

Постоянно экспериментируйте и оценивайте результаты своих кампаний. Для начала, определите, что вы хотели бы улучшить и от чего нужно отталкиваться. Сравнивать можно как с результатами других компаний на рынке, так и со своими предыдущими итогами.

Если вы понимаете, что что-то в ваших бизнес процессах нужно поменять – меняйте. Как только вы наладите механизм управления данными, эксперимент – ваш верный друг в оптимизации и бесконечном процессе доработок и улучшений.

Чеклист по 6 принципу:

  • Беспрерывный процесс развития.

7. Быстро анализируйте бизнес процессы.

На первых порах при переходе на data-driven маркетинг все бизнес процессы могут замедлиться в связи с реструктуризацией. Понадобится много времени и ресурсов на сборы данных, их сегментацию и анализ. Однако, рынок и ваши клиенты ждать не будут.

Постарайтесь предварительно сформировать быструю и мобильную организационную структуру.

Аналитика в реальном времени – это мастхэв современного бизнеса. Но будьте осторожны. Без автоматизации этого процесса можно столкнуться с проблемой затратности по времени и человеческой ошибкой. С другой стороны, автоматизация процесса имеет также ряд недостатков. Если проводить анализ, скажем, вручную, есть возможность заметить недобросовестность собранных данных и вовремя все поменять. При автоматизированном методе обработки данных такой возможности нет. Так что обязательно убедитесь в чистоте и надежности собранных данных перед проведением автоматизированной аналитики.

Чеклист для 7 принципа:

  • Обеспечиваете ли вы свой персонал достаточной техподдержкой для оптимизации их работы?
  • Сколько времени тратят ваши подчиненные на сбор и очистку данных перед тем, как отдать их на анализ?
  • Часто ли поднимается вопрос достоверности данных и доверия к источникам информации?

8. Создайте культуру данных в вашей компании.

Обсуждайте данные постоянно. Каждое собрание анализируйте данные, над сбором которых трудились ваши работники. Ведь именно на базе этого их работа и оценивается в data-driven организациях.

Не поймите неправильно, данные не забирают необходимость в креативности и интуиции традиционного маркетинга. Даже больше, данные дополняют их качественными инсайтами.

Большая часть data-driven изменений построенная на взращивании культуры постоянного обучения в команде компании. Полученный инсайт не имеет никакой силы, если им не поделиться с коллегами. Лишнее мнение никогда не повредит.

Чеклист для 8 принципа:

  • Имеется ли у вас практика сбора и обмена опытом среди работников компании?
  • Основаны ли ваши лучшие примеры кейсов работников на данных?
  • Все ли знают, что все отчеты и сверки нужно подкреплять соответствующими данными?

9. Организуйте платформу для работы маркетологов, которые не связаны с технической составляющей маркетинговых процессов.  

Без помощи программистов точно не обойтись. Не требуйте от своих маркетологов срочно начинать кодировать или интегрировать сложные пласты данных. Научите их работать с платформами. Если айтишник понимает, как работает механизм сбора данных, маркетолог понимает рынок и все, что на нем происходит. Потому оставьте тяжелое программирование для первых, а вторых научите работать самостоятельно.

Чеклист по 9 принципу:

  • Умеют ли ваши маркетологи самостоятельно получать данные и делать отчеты по ним?
  • Существует ли какой-то простой способ для добавления и интеграции данных для создания нового отчета?
  • Сколько времени нужно вашему маркетологу на то, чтобы добиться ответа от айтишника?

10. Подружитесь с директором по информационным технологиям.

Лучшие data-driven менеджеры всегда в хороших отношениях с CIO (директор по информационным технологиям). Существует практика создания целых команд из специалистов двух отделов для разностороннего рассмотрения того или иного вопроса.

Такие бренды, как JP Morgan Chase, Starbucks, Nationwide Insurance практикуют создание инновационных лабораторий. В них встречаются специалисты по информационной архитектуре, data-аналитике и маркетологи для тестирования и оптимизации пользовательского опыта.

Чеклист по 10 принципу:

  • Когда в последний раз вы встречались с директором по ИТ за чашкой кофе?
  • Ваши встречи с ИТ директором происходят хотя бы раз в неделю? Нет? Почему так?

Все необходимые для работы данные уже есть, вам осталось только собрать их и привести в нужный для вас формат. Применяйте на практике все эти принципы и переходите на data-driven.

Источник: https://www.informatica.com

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)