Dati in martech: come misurarli, attribuirli e gestirli al meglio

In che modo le aziende attualmente misurano, attribuiscono e gestiscono i propri dati in martech? E come possono farlo in modo più efficace?

Nel nostro recente rapporto di ricerca con Fospha, abbiamo scoperto che lo stato attuale della gestione dei dati nel settore martech è (con sorpresa di pochi) piuttosto scarso.

Dai un'occhiata a questi risultati:

• Sulla misura:
  • Il 34% degli intervistati ha affermato che la propria azienda attualmente analizza meno del 20% di tutti i dati sui consumatori a loro disposizione.
  • Il 43% ha "probabilità" o "molto probabile" di investire in nuove tecnologie di misurazione nel prossimo anno.
• Su attribuzione:
  • Solo il 33% ha affermato che le loro soluzioni attuali forniscono un'attribuzione accurata di tutti i media e i dati.
  • Solo il 9% dei marketer ha riferito che la propria organizzazione ha una comprensione "eccellente" dell'attribuzione multi-touch.

• Sulla gestione:
  • Le aziende utilizzano in media sette tecnologie separate per ottenere informazioni dai propri dati.

Perché una migliore gestione dei dati in martech è una sfida del genere?

Beh, per cominciare, ci sono molti dati là fuori.

Si stima che ogni giorno vengano creati 2,5 quintilioni di byte di dati.

Per essere chiari, un quintilione è 1 seguito da 18 zeri (pensa a miliardi, trilioni, quadrilioni, quintilioni). Cioè un grande numero.

Questi byte di dati contengono di tutto, dai post di Instagram alle canzoni di Spotify, dai profili di LinkedIn alle vendite di Amazon. Tutti noi che facciamo qualcosa online partecipiamo alla creazione di questa enorme quantità di dati ogni singolo giorno.

E come nel caso di molte cose apparentemente impressionanti, quell'enorme potenziale diventa significativo solo se possiamo renderlo utile.

Sfortunatamente, molti marketer - e molte piattaforme tecnologiche di marketing - non hanno ancora imparato l'arte di ottenere il massimo da quei 2,5 quintilioni di byte di dati.

Qual è il potenziale per l'utilizzo di tali dati?

Preparatevi: diventa un po' selvaggio.

In teoria, il fatto che abbiamo così tanti dati a nostra disposizione crea un mondo da capogiro in cui tutto diventa misurabile.

Possiamo vedere intuizioni scioccanti con una precisione millimetrica. Quanto incide il tempo in una città sulle prestazioni di marketing? In che modo i clienti si classificano in base al ROI individuale e alla probabilità di conversione? Qual è l'efficacia delle impressioni della pubblicità display?

È possibile rispondere a tutte queste domande con i dati, che alla fine contribuiscono a decisioni aziendali e impegni dei clienti migliori e più redditizi.

Cosa ostacola? Nel nostro sondaggio, il 33% dei marchi ha citato la "complessità dei dati" come la loro più grande sfida oggi.

Molte aziende sono già consapevoli del vasto potenziale all'interno dei loro dati, ma semplicemente non sono sicure di come sfruttarlo al meglio.

Con ogni nuova tecnologia che i marketer aggiungono al loro stack, spesso aggiungono un nuovo set di punti dati. E quei dati spesso vengono intrappolati o nascosti all'interno del suo silo.

Le buone notizie? Per molto tempo, il costo per l'esecuzione di modelli di attribuzione multi-touch basati sui dati ha fatto sì che non valesse il ROI per le aziende. Ora, tuttavia, le realtà di ciò che si può fare con l'IA stanno finalmente raggiungendo le aspettative.

In che modo i professionisti del marketing possono iniziare a utilizzare meglio i propri dati?

Inutile dire che questo è un processo continuo. Ma questi quattro suggerimenti possono iniziare:

1. Concentrati sul valore

Ci vorrebbero anni per vagliare tutte le potenziali intuizioni che potremmo trovare. E ovviamente nessuno di noi che fa un lavoro regolare ha quel tipo di tempo.

Per prima cosa, chiedi a quale domanda vuoi rispondere. Se potessi sapere qualcosa di nuovo sul tuo pubblico, sul tuo prodotto, sui tuoi contenuti, sulle tue vendite, ecc., quale sarebbe? Scegli una domanda a cui vuoi rispondere o un problema che vuoi risolvere. E inizia da lì.

Pensare a tutte le potenziali intuizioni da avere diventa travolgente. Non devi risolvere tutto, devi solo iniziare. Scegli una metrica di successo con cui iniziare e buttati giù.

2. Sii direttivo con la tua strategia tecnologica

Quindi hai chiaramente identificato e articolato le tue particolari sfide che devono essere risolte. Il prossimo passo è capire quali piattaforme ti aiuteranno a trovare quelle risposte.

Qualunque siano le società di dati con cui lavori, che si tratti di fornitori di attribuzione, DMP, fornitori di CRM o altro, assicurati che ti aiutino a trovare le risposte che ti sei prefissato di cercare. Altrimenti, aggiungerai solo al rumore fatti più disparati, piuttosto che ottenere intuizioni utilizzabili.

Ricorda che il 44% delle aziende nel nostro sondaggio ha dichiarato di voler investire in almeno una nuova tecnologia nel prossimo anno e che utilizza già una media di sette piattaforme. Tutto questo ti aiuta a trovare le informazioni che stai cercando?

3. Trova partner che ti semplifichino la vita

Ancora una volta, qualsiasi soluzione per i dati che stai considerando dovrebbe aggiungere valore, non darti più lavoro.

Cerchiamo partner che semplifichino la complessità, consolidino parti frammentate e si integrino con ciò che già possiedi. Tutto ciò che non è accessibile e pratico non fa che aumentare il rumore.

Oltre a ciò, cerca partner che possano istruirti su ciò che stanno effettivamente facendo.

Ricorda che solo il 9% dei marketer ritiene che la propria organizzazione abbia una comprensione "eccellente" di questa disciplina.

Scienza dei dati, attribuzione multi-touch: queste non sono cose che impari leggendo un articolo. E non devi essere tu stesso un esperto in loro - è a questo che servono i partner - ma c'è ancora un vantaggio competitivo da avere nella comprensione dell'essenza.

4. Indica le misure appropriate per il successo

La misurazione del marketing non dovrebbe essere un freno al tuo lavoro. Piuttosto, dovrebbe fornire una prospettiva sana sul successo della strategia di marketing nel tempo.

Ad esempio, uno dei migliori approcci in generale è lavorare verso metriche incentrate sul cliente, come il valore della vita del cliente (CLV).

Nota qui che solo il 32,5% delle aziende nel nostro sondaggio aveva una visione chiara del CLV all'interno del proprio set di dati.

Ancora una volta, a cosa servono i tuoi dati se non per avvicinarti di qualche passo al successo? Se parte del successo della tua attività può essere collegato al CLV, allora questa è una misura che dovresti nominare e tenere sotto controllo.

L'unione degli sforzi del tuo team su misure di successo come CLV mantiene tutti concentrati sulla realizzazione per la salute a lungo termine del business, piuttosto che solo sulle prestazioni del canale.

Per saperne di più sullo stato della misurazione del marketing, dell'attribuzione e della gestione dei dati, scarica qui il nostro recente rapporto di ricerca.