Data di martech: Cara mengukur, mengatribusikan, dan mengelolanya dengan lebih baik

Bagaimana perusahaan saat ini mengukur, mengatribusikan, dan mengelola data mereka di martech? Dan bagaimana mereka bisa melakukannya dengan lebih efektif?

Dalam laporan penelitian terbaru kami dengan Fospha, kami menemukan bahwa keadaan manajemen data saat ini di industri martech (mengejutkan beberapa orang) agak kurang bersemangat.

Lihat temuan ini:

• Pada pengukuran:
  • 34% responden mengatakan bahwa perusahaan mereka saat ini menganalisis kurang dari 20% dari semua data konsumen yang tersedia untuk mereka.
  • 43% "kemungkinan" atau "sangat mungkin" untuk berinvestasi dalam teknologi pengukuran baru di tahun depan.
• Pada atribusi:
  • Hanya 33% yang mengatakan bahwa solusi mereka saat ini memberi mereka atribusi yang akurat untuk semua media dan data.
  • Hanya 9% pemasar yang melaporkan bahwa organisasi mereka memiliki pemahaman yang "sangat baik" tentang atribusi multi-sentuh.

• Pada manajemen:
  • Bisnis menggunakan rata-rata tujuh teknologi terpisah untuk mendapatkan wawasan dari data mereka.

Mengapa penanganan data yang lebih baik di martech menjadi tantangan?

Sebagai permulaan, ada banyak data di luar sana.

Diperkirakan 2,5 triliun byte data dibuat setiap hari.

Agar jelas, satu triliun adalah 1 diikuti oleh 18 nol (pikirkan miliar, triliun, kuadriliun, triliun). Yaitu jumlah yang besar.

Byte data ini berisi semuanya, mulai dari postingan Instagram hingga lagu Spotify, dari profil LinkedIn hingga penjualan Amazon. Kita semua yang melakukan apa pun secara online berpartisipasi dalam menciptakan sejumlah besar data ini setiap hari.

Dan seperti halnya dengan banyak hal yang tampaknya mengesankan, potensi besar itu hanya menjadi berarti jika kita dapat memanfaatkannya.

Sayangnya, banyak pemasar — ​​dan banyak platform teknologi pemasaran — masih belum menguasai seni memanfaatkan 2,5 triliun byte data secara maksimal.

Apa potensi untuk menggunakan data itu?

Bersiaplah - itu menjadi sedikit liar.

Secara teori, fakta bahwa kita memiliki begitu banyak data yang tersedia untuk kita menciptakan dunia yang memusingkan di mana segala sesuatu menjadi terukur.

Kita dapat melihat wawasan yang mengejutkan dengan akurasi yang tepat. Seberapa besar pengaruh cuaca di suatu kota terhadap kinerja pemasaran? Bagaimana peringkat pelanggan berdasarkan ROI individu mereka dan kemungkinan untuk berkonversi? Bagaimana efektivitas tayangan iklan bergambar?

Semua pertanyaan ini dapat dijawab dengan data — pada akhirnya memberi masukan ke dalam keputusan bisnis dan keterlibatan pelanggan yang lebih baik dan lebih menguntungkan.

Apa yang menghalangi? Dalam survei kami, 33% merek menyebut “kompleksitas data” sebagai tantangan terbesar mereka saat ini.

Banyak perusahaan sudah menyadari potensi besar dalam data mereka, tetapi tidak yakin bagaimana cara terbaik untuk memanfaatkannya.

Dengan setiap pemasar teknologi baru menambahkan ke tumpukan mereka, mereka sering menambahkan kumpulan poin data yang sama sekali baru. Dan data itu sering terjebak atau tersembunyi di dalam silonya.

Berita bagus? Untuk waktu yang lama, biaya untuk menjalankan model atribusi multi-sentuh berbasis data membuatnya tidak sebanding dengan ROI bagi perusahaan. Sekarang, bagaimanapun, kenyataan dari apa yang dapat dilakukan dengan AI akhirnya memenuhi harapan.

Bagaimana pemasar dapat mulai memanfaatkan data mereka dengan lebih baik?

Tak perlu dikatakan, ini adalah proses yang berkelanjutan. Tetapi empat tips ini dapat membantu Anda memulai:

1. Fokus pada nilai

Butuh waktu bertahun-tahun untuk menyaring semua wawasan potensial yang bisa kami temukan. Dan jelas tidak seorang pun dari kita yang melakukan pekerjaan rutin memiliki waktu seperti itu.

Pertama, tanyakan pertanyaan apa yang ingin Anda jawab. Jika Anda bisa mengetahui satu hal baru tentang audiens Anda, produk Anda, konten Anda, penjualan Anda, dll — apakah itu? Pilih satu pertanyaan yang ingin Anda jawab, atau satu masalah yang ingin Anda pecahkan. Dan mulai dari sana.

Memikirkan semua wawasan potensial yang bisa didapat menjadi luar biasa. Anda tidak harus menyelesaikan semuanya, Anda hanya perlu memulai. Pilih metrik keberhasilan untuk memulai, dan kalahkan diri Anda.

2. Jadilah direktif dengan strategi teknologi Anda

Jadi, Anda telah dengan jelas mengidentifikasi dan mengartikulasikan tantangan khusus Anda yang perlu dipecahkan. Langkah selanjutnya adalah mencari tahu platform mana yang akan membantu Anda menemukan jawaban tersebut.

Apa pun perusahaan data tempat Anda bekerja — baik penyedia atribusi, DMP, vendor CRM, atau lainnya — pastikan mereka membantu Anda menemukan jawaban yang ingin Anda cari. Jika tidak, Anda hanya akan menambah kebisingan dengan fakta yang lebih berbeda, daripada mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti.

Ingat bahwa 44% perusahaan dalam survei kami mengatakan mereka berencana untuk berinvestasi dalam setidaknya satu teknologi baru selama tahun depan, dan mereka sudah menggunakan rata-rata tujuh platform. Apakah semua ini membantu Anda menemukan informasi yang Anda cari?

3. Temukan mitra yang membuat hidup Anda lebih mudah

Sekali lagi, solusi data apa pun yang Anda pertimbangkan harus menambah nilai, bukan memberi Anda lebih banyak pekerjaan.

Kami mencari mitra yang menyederhanakan kerumitan, menggabungkan bagian-bagian yang terfragmentasi, dan berintegrasi dengan apa yang sudah Anda miliki. Apa pun yang tidak dapat diakses dan praktis hanya menambah kebisingan.

Selain itu, cari mitra yang dapat mendidik Anda tentang apa yang sebenarnya mereka lakukan.

Ingatlah bahwa hanya 9% pemasar percaya bahwa organisasi mereka memiliki pemahaman yang "sangat baik" tentang disiplin ini.

Ilmu data, atribusi multi-sentuh — ini bukanlah hal-hal yang Anda pelajari dengan membaca satu artikel. Dan Anda tidak harus menjadi ahli di dalamnya sendiri — itulah gunanya mitra — tetapi masih ada keunggulan kompetitif yang bisa didapat dalam memahami intinya.

4. Sebutkan langkah-langkah yang tepat untuk sukses

Pengukuran pemasaran seharusnya tidak membatasi pekerjaan Anda. Sebaliknya, itu harus memberikan perspektif yang sehat tentang keberhasilan strategi pemasaran dari waktu ke waktu.

Misalnya, salah satu pendekatan terbaik secara umum adalah bekerja menuju metrik yang berfokus pada pelanggan, seperti nilai umur pelanggan (CLV).

Perhatikan di sini bahwa hanya 32,5% bisnis dalam survei kami yang memiliki pandangan yang jelas tentang CLV dalam kumpulan data mereka.

Sekali lagi, untuk apa data Anda jika tidak membuat Anda beberapa langkah lebih dekat menuju kesuksesan? Jika bagian dari kesuksesan bisnis Anda dapat dikaitkan dengan CLV, maka itu adalah ukuran yang harus Anda sebutkan dan awasi.

Menyatukan upaya tim Anda di seputar ukuran keberhasilan seperti CLV membuat semua orang tetap fokus pada pencapaian bisnis jangka panjang — bukan hanya kinerja saluran mereka.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang status pengukuran pemasaran, atribusi, dan manajemen data, unduh laporan penelitian terbaru kami di sini.