Mengukur data pemasaran: Apa yang harus dicari dan bagaimana memulainya

Data, data, data… Kadang-kadang sepertinya itu yang dibicarakan semua pemasar. Tapi bagaimana kita bisa benar-benar mendapatkan wawasan yang berguna dari kekayaan data yang tersedia bagi kita, dan hal-hal seperti apa yang harus kita cari sejak awal?

Pada tanggal 18 Juni, kami menjamu Sepi Pouryahya, Chief Data Science Officer di Fospha, dan Adam Broitman, Senior Expert, Digital Marketing di McKinsey untuk sarapan atribusi New York kami di The Nomad.

Sepi memulai dengan memperkenalkan Fospha , penyedia teknologi atribusi pemasaran yang membangun MMM (model pemasaran campuran) untuk menggerakkan CDP (platform data pelanggan). Fospha bekerja dengan sejumlah besar perusahaan di berbagai vertikal – layanan keuangan, e-niaga, ritel – untuk memecahkan tantangan atribusi pemasaran mereka.

Konten yang diproduksi bekerja sama dengan Fospha.

Semua pemasar ingin menghemat uang, menghemat waktu, dan meningkatkan efektivitas dari apa yang mereka lakukan

Faktanya, pemasaran biasanya bermuara pada dua pertanyaan utama:

1. Bagaimana saya bisa mengurangi BPA saya?
2. Di mana saya harus menghabiskan anggaran pemasaran digital saya?

Pengukuran yang akurat sangat penting untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini. Jika Anda tidak dapat menemukan apa yang benar-benar berhasil, Anda tidak tahu apa yang harus diprioritaskan ke depan dan apa yang harus dihindari.

Sederhana, bukan? Yah, tidak begitu banyak. Kita semua tahu bahwa bisnis cenderung beroperasi dalam silo – ada tim pemasaran, tim CRM, tim penjualan, dan lainnya semua mencoba untuk mengambil kredit untuk satu konversi. Faktanya, ada satu perusahaan tempat Sepi bekerja di mana, jika Anda menghitung semua "konversi" yang diambil kredit oleh setiap tim, itu adalah 5 kali jumlah konversi sebenarnya.

Tapi itu bukan salah mereka – mereka hanya menggunakan alat yang mereka miliki, yang menunjukkan titik kontak dan kemudian konversi berikutnya. Namun, pengukuran pemasaran lebih dari sekadar mengidentifikasi satu titik kontak tunggal sebelum pelanggan berkonversi. Seberapa sering orang membeli produk saat pertama kali menemukannya?

Jadi, bagaimana kita bisa mengukur upaya pemasaran kita?

Laporan BCG (Boston Consulting Group) baru-baru ini menyebutkan tiga langkah utama:

1. Hubungkan data
2. Mengotomatiskan integrasi
3. Miliki beberapa pengukuran yang dapat ditindaklanjuti

Ini semua terdengar mudah pada prinsipnya, tetapi ada lebih dari tiga langkah ini daripada yang terlihat

Sepi melanjutkan dengan menjelaskan bagaimana Fospha melakukan pendekatan ini.

1. Menjahit dan mengumpulkan data pelanggan

Dalam beberapa tahun terakhir, terutama mengingat fokus yang luar biasa pada data, pemasar terkadang lupa bahwa mereka sebenarnya mencoba berbicara dengan pelanggan. Pemasaran bukan tentang mengangkat metrik, ini tentang menjangkau pelanggan pada tingkat individu dan pribadi. Ini berarti bahwa Fospha mendekati segalanya dari pendekatan yang mengutamakan pelanggan: melihat bagaimana pelanggan berperilaku, seperti apa perjalanan pelanggan mereka, dan bekerja mundur dari sana.

2. Pengukuran

Kunci untuk pengukuran yang akurat terletak pada menyatukan semua titik kontak pemasaran Anda. Mungkin sulit untuk membagi konversi $100 di beberapa interaksi yang berbeda, terutama jika Anda melakukannya sendiri – setiap tim ingin mengambil kredit sebanyak mungkin, untuk alasan yang jelas. Oleh karena itu, memiliki seseorang yang dapat secara mandiri menyatukan data Anda adalah cara terbaik untuk mengukur upaya pemasaran Anda.

3. Mengubah pengukuran ini menjadi rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti

Seperti yang disebutkan sebelumnya, metrik tidak terlalu penting jika Anda tidak benar-benar tahu apa yang harus dilakukan dengan metrik tersebut. Itu sebabnya Fospha berfokus untuk memberikan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan tiga komponen penting: data pelanggan, data online, dan data offline (semuanya dibawa ke penyimpanan data pusat, CDP). Setelah diproses, Anda perlu mencari pengidentifikasi utama dan membuat rekomendasi berdasarkan itu.

4. Mulai dari yang kecil dan tumbuh

Jangan mencoba dan melakukan semuanya sekaligus. Alih-alih, temukan sesuatu yang berguna dan berharga, dan lihatlah untuk mengubahnya sebelum mencoba yang lain.

Sepi kemudian bergabung dengan Adam untuk sesi tanya jawab di mana mereka menyentuh fakta bahwa banyak pemasar saat ini memperlakukan pembelajaran mesin dan analitik data hanya sebagai kata kunci, "garis dalam slide powerpoint", daripada benar-benar memperoleh wawasan yang berguna dari mereka. Namun, arus sedang berubah, dan pemasar terbaik mulai menggunakan pembelajaran mesin untuk memberi mereka perspektif 360 derajat yang sesungguhnya dari satu pelanggan.

Dan ini bukan hanya tentang data pelanggan: data konteks juga dapat mengungkapkan tren yang bermanfaat. Misalnya, sementara harga minyak tidak selalu terkait dengan produk perusahaan Anda, itu dapat mewakili tren ekonomi dan politik secara keseluruhan yang berdampak pada penjualan Anda. Algoritme pembelajaran mesin mungkin dapat menemukan hubungan antara keduanya yang sebelumnya tidak Anda pertimbangkan!

Secara keseluruhan, itu adalah acara yang luar biasa dan terima kasih kepada Sepi dan Adam atas wawasan mereka yang menarik. Kami tidak sabar menunggu yang berikutnya!