In che modo i professionisti del marketing possono assumere il controllo del proprio stack di dati

"Prendi il controllo sui tuoi dati di marketing." Se sei un marketer oggi, hai sentito questo consiglio molte volte. I tuoi colleghi, i consulenti che assumi, le società di ricerche di mercato, i fornitori, il tuo capo: quasi tutti pensano che sia saggezza comune. Altrettanto comuni sono i progetti di data warehousing di marketing falliti disseminati in tutto il settore.

Per quanto possa sembrare incredulo, i rapporti consolidati giornalieri su tutta la spesa media su Facebook, Google, TV, Catalog e altri canali rimangono una sfida irrisolta.

La gestione dei dati di marketing e i dati delle operazioni del marchio non sono la stessa cosa

Molti marchi moderni hanno nativi della tecnologia che gestiscono il marketing. La creazione di enormi database, pipeline di dati e sistemi avanzati di elaborazione dei dati è una seconda natura per loro. Sono maestri nella gestione dei loro dati operativi principali, come la cronologia degli ordini dei clienti, nell'emersione per semplificare l'ordine di nuovo la stessa cosa o nella personalizzazione dell'esperienza del cliente per consigliare articoli simili.

Tutti questi dati sono fondamentali per la loro esperienza principale e gestirli bene è obbligatorio per le operazioni del marchio. D'altra parte, uno stack di dati che riguarda dove e come pubblicizzano i propri prodotti non è centrale per le operazioni di un marchio e quindi non viene gestito con lo stesso livello di diligenza.

Tuttavia, ogni canale di marketing è un fiocco di neve unico e le sfumature della sua catena di approvvigionamento finiscono per modellare l'aspetto dello stack di dati e, soprattutto, come dovrebbe essere controllato la qualità.

In breve, i dati di marketing sono una bestia diversa, e certamente una bestia lo è.

La qualità dei dati "Fonte di verità" è molto difficile

Nel mondo dell'analisi di marketing, "fonte di verità" (SOT) è una frase carica. Significa che i dati consumati sono della massima qualità e possono essere trattati come la verità come i dati sulla qualità contabile su cui si basano i CFO. In genere, i sistemi più vicini ai dati sono la "fonte della verità". Ad esempio, Google Analytics sarebbe il SOT per i rapporti di analisi dei dati web. Shopify potrebbe essere SOT per i rapporti sugli ordini di e-commerce. I rapporti di Facebook sarebbero SOT per le metriche di spesa, copertura e prestazioni di Facebook. La segnalazione della stampa unione del catalogo sarebbe SOT per la circolazione del catalogo e così via.

Ora immagina di riunire tutti questi set di dati e di essere il SOT multicanale per un marchio.

Ora, immagina che il CEO, il CFO, il CMO, le parti interessate al marketing e all'analisi stiano tutti effettuando l'accesso per utilizzare questa risorsa di dati consolidata per tutti i loro scopi operativi quotidiani.

Lasciamo che affondi. Se sei stato in giro per lo spazio per un po', dovresti sentire un groppo in gola ora.

Qualità dello stack di dati, il burrone

La qualità dei dati è il burrone tra i "dati in un database" e un'organizzazione di marketing basata sui dati. Dato quanto sia frammentata ogni fonte di dati, capire come raccogliere, trasformare, mantenere e controllare la qualità in modo corretto ogni fonte di dati del fiocco di neve è un'impresa titanica.

Ecco alcune cose che incontrerai lungo la strada:

Le cose si rompono tutto il tempo

Le API, inclusi Google Ads, Facebook e altri enormi sistemi, non sono perfette. Le stesse identiche richieste di dati API potrebbero aver funzionato per molti mesi e inizierebbero a fallire "casualmente". Se la strumentazione adeguata non è a posto, saranno solo buchi nei dati nel tuo database e non lo saprai mai finché non lo farai con il QA. Esistono molti altri casi d'uso, tra cui la limitazione dell'API, le modifiche all'interruzione dell'API, la modifica delle specifiche e altri comportamenti legittimi che possono portare a "rotture" nei dati. Tutte queste sfide si moltiplicano con le origini dati che non sono basate su API.

Mele contro arance contro cavolo riccio

Per affermare l'ovvio, tutti i dati non sono uguali. Gli ordini e i dati sui rapporti sulle entrate di Shopify hanno dinamiche diverse dai rapporti sulla spesa e sui clic di Facebook o sui rapporti sulla copertura di Facebook o sui registri dei risultati dal sito. Ogni fonte di dati è pensata per servire uno scopo specifico e quindi deve essere raccolta, immagazzinata e controllata qualità in modi molto specifici.

Il semplice atterraggio dei dati in una tabella di database senza applicare un pensiero critico su come verranno consumati i dati di solito rende inutili i dati. Inoltre, la definizione di regole di controllo della qualità adeguate che siano molto specifiche per ciascuna fonte richiede una profonda comprensione dei dati e con cosa possono essere ragionevolmente confrontati.

Tassonomia della campagna

In genere ci sono centinaia di campagne sui canali, migliaia di inserzioni, parole chiave ed elementi pubblicitari e centinaia di migliaia di iterazioni creative sui canali. Di solito è una montagna di dati e anche la mancata classificazione corretta dei dati in gruppi significativi allineati al processo decisionale rende tutti questi dati inutili.

Ci sono molti più punti di vista come diverse finestre di attribuzione, diverse definizioni di conversione e entrate all'interno di Facebook rispetto a Google Ads e altri problemi che influiscono sulla qualità dei dati.

Un quadro olistico multicanale è una necessità

Riunire tutti questi dati richiede un framework di dati di marketing cross-channel ben pianificato che specifichi chiaramente dove si inserisce ciascuno di questi set di dati e come riunirli per informare in modo significativo gli investimenti di marketing e il processo decisionale delle operazioni.

I dati di marketing sono la più grande risorsa non sfruttata nei marchi B2C

Quindi, dove questo lascia i marketer? È una causa persa? Vale la pena spremere il succo?

I primi utenti lungimiranti stanno vedendo benefici di trasformazione dai dati di marketing consolidati. Alimenta una pratica di marketing test-learn-grow, semplifica la pianificazione cross-channel, alimenta la responsabilità del canale e fornisce report giornalieri sui media mix. I marchi stanno realizzando tutti i vantaggi della promessa di marketing basata sui dati.

I dati di marketing inutilizzati sono una risorsa enorme non sfruttata all'interno dei marchi B2C. Non lasciamo che il sole e il vento soffino, ci mettiamo al lavoro. Uniamoci e mettiamo in pratica questi dati di marketing.

Madan Bharadwaj è co-fondatore e CTO di Measured.