データ主導のマーケティング文化の構築

公開: 2019-06-03

マーケティング分析マネージャーとしての自分の仕事をハッシュタグで説明する必要があるとしたら、それは#nerdになります。数字と統計は平均的なマーケティング担当者には面白くないように見えるかもしれませんが、私はそれらが大好きです。データは私の幸せな場所です。しかし、私に喜びをもたらすのは数字そのものではなく、私たちの聴衆、私たちの業界、そして私たちのビジネスについての貴重な情報を明らかにするデータから得られた洞察です。

私の役割の大部分は、それらの洞察を収集し、仲間のマーケターと共有することです。しかし、もう1つの部分は、データが彼らのために何ができるかという可能性を彼らに受け入れさせることです。私の仕事は、データ主導のマーケティング文化の構築を支援することです。この文化では、すべてのチームがデータを私がどのように見ているかを確認します。ブランド成長の主要な推進力として。

経験から言えば、このプロセスは迅速でも単純でもありません。組織全体でデータファーストの考え方を育むには、時間と労力がかかります。しかし、具体的なビジネスへの影響はそれだけの価値があります。エリック・ブリィニョルフソン他MITのSloanSchoolof Managementの調査によると、データ駆動型の組織は、データ駆動型の組織よりも5〜6パーセント高い出力と生産性を備えています。また、資産活用率、株主資本利益率、市場価値も高くなりました。

会社やデータおよび分析チームの規模に関係なく、データ志向の文化を構築するには、多くの計画、意図性、および忍耐が必要です。開始方法は次のとおりです。

理想的な状態を想像する

マーケターは、新しいツールや戦略を実装する前に、組織内でデータファーストの考え方がどのように見えるかというビジョンから始める必要があります。言い換えれば、彼らがデータ主導のマーケティング文化の一部であるかどうかをどうやって知るのでしょうか？最終目標は何ですか？

この最初のステップは少し「メタ」です。これは、データの考え方を持つ人が新しいプロジェクトやキャンペーンにアプローチする方法とまったく同じだからです。目標を設定し、進捗状況（および成功）を測定する方法を決定してから、戦略を作成します。リーダーには、一歩下がって会社の成長の方向性を検討し、マネージャーと協力して組織とそのチームの目標を設定することをお勧めします。

この理想的な状態を1）人と2）データの2つの領域に分割すると便利です。

人々

理想的なデータ志向のマーケティング文化では、チームメンバーはデータ主導の計画とデータ主導の意思決定の両方に従事します。データおよび分析チームのメンバーは、キャンペーンまたはプロジェクト計画の初期段階に含まれます。簡単な説明を書く前に、マーケターはすでに測定と最適化について数歩先を考えています。

そして、それらを中心に戦略を立てるのはマーケティングアナリストの仕事であることがよくありますが、データ駆動型のマーケターはすでにいくつかの独自のアイデアを持っており、アナリストと協力して戦略を作成しています。

データ主導のマーケティング文化では、意思決定者は、選択の理由と根拠を提供する責任があります。直感よりも洞察に重点が置かれています。腸の感覚は重要ですが、人々はA / Bテストの結果に基づいて、腸だけで行くよりも具体的な知識に基づいて決定を下すことが多くなります。

データ

組織の成長を真に推進するためには、データは、アクセス可能、親しみやすい、実用的な3つの要素でなければなりません。マーケターは、数値に十分にアクセスできない場合、数値を理解できない場合、またはデータを適切に使用する方法がわからない場合、データの真の力を活用できません。理想的なデータ主導のマーケティング組織は、データへの幅広いアクセス、マーケティングデータツールを使用するための定義されたパラメーター、および各チームの信頼できる唯一の情報源を持っています。

特定のデータがマーケティング組織全体で広く利用可能であることを確認することは重要ですが、分析チームは、どのマーケティングデータソースがどのメトリックに適しているか、およびどのチームが各ソースを所有しているかを概説する一貫した戦略を作成する必要があります。

そこにはたくさんのデータ測定ツールがあります。品質を測定するツール、量、エンゲージメントなどを測定するツール。特定の指標のどこに行けばよいか誰にもわからない場合、それは混乱です。チームごとに信頼できる唯一の情報源が必要であり、そのチームのみがそのツールに対するガバナンスを持つ必要があります。

たとえば、SalesforceはSproutでの売上測定の頼りになるソースであり、GoogleAnalyticsはエンゲージメントなどのマーケティング目標に使用するものです。それらのチームのメンバーが特定のメトリックを探しているとき、彼らはどのツールにアクセスするかを知っています。また、パラメータと集中管理を導入して、1つのチームだけがデータソースを変更できるようにし、そのツールの品質と整合性を維持します。

その最終目標を念頭に置いたら、それは動きを始める時です。

データ戦略をチームの目標に合わせる

マーケティングアナリストに共通する課題は、データがチームに何をもたらすかについての共通の理解が不足していることです。したがって、効果的なデータ戦略の開発を開始する前に、マーケティング組織内のすべてのチームが、自分の仕事がビジネスの収益にどのように影響するかを理解していることを確認する必要があります。

個々のチームのKPIが、より広範なマーケティング組織の目標や会社の目標にどのように到達するかを理解しているチームがある場合、それらの目標を達成するために継続的に調整および最適化する必要があるドライバーを知っています。

たとえば、企業が収益を上げようとしている場合、その数に達する要因を検討してください。マーケティングには、リードの生成、認識、エンゲージメントなどがあります。マーケターが収益の原動力を理解すると、マーケティングデータアナリストは一歩下がって、「トライアル、リード、インプレッションを測定したい場合は、そのためには、x、y、zツールが必要です。」

このプロセスはトップダウンアプローチになり、マーケティングリーダーは、提案されたツールと提供されるデータの両方のビジネス価値を確実に把握できます。

マーケティングリーダーにデータがビジネスの収益にどのようにプラスの影響を与えるかを示すことは重要ですが、組織にとっての価値がなぜ彼らの仕事であるかを常に見たり理解したりするわけではない個々の貢献者を示すことができるとき、私は個人的に大好きです重要です。

チームに力を与える

私の立場にある人々が犯す最大の過ちの1つは、彼らが他のマーケティング組織から自分たちをサイロ化し、すべてのデータを自分たちで処理することです。アナリストは自分たちがこのようにチームにサービスを提供していると思うかもしれませんが、それはスケーラブルではないため、実際には長期的には組織を傷つけています。特に、大規模な組織のニーズをサポートする小さなチームがある場合。

最初にデータの方法でチームをトレーニングするための手順を実行すると、長期的には利益が得られます。それは昔の格言のように、「人に釣りを教える…」ということわざです。だからこそ、私は自分がサービスベースの立場にあると考えています。私の仕事は、すべてのチームの個人が数字を引き出し、洞察を抽出し、それらをプロジェクトに適用できるようにすることです。これが、真にデータ志向のマーケティング文化を生み出す方法です。

しかし、マーケターにデータについて教育する正しい方法はありません。正式なトレーニングは、組織全体と個々のチームの両方で効果的です。トレーニングの目標には、マーケターのデータ語彙とリテラシーの拡大を含める必要があります。基本的な用語と、メトリックとその定義の明確なリストから始めます。次に、ダッシュボードをナビゲートし、レポートをプルし、洞察を分析する方法のデモンストレーションに進みます。

チームに力を与えるもう1つの方法は、組織全体で複数のデータチャンピオン（データの経験が豊富で、データがどのように仕事にプラスの影響を与えるかについて特に関心を持っている個人）を特定することです。理想的には、マーケティングリーダーシップチームのメンバーを含め、すべてのチームに少なくとも1人のデータチャンピオンがいるはずです。データチャンピオンは、マーケティングアナリストの戦略的パートナーとして機能するだけでなく、データエバンジェリストの役割を担い、熱意と知識の両方をチームメンバーと共有することがよくあります。

私はすでにデータ曲線を先取りしているマーケティング組織で働くことができて幸運ですが、多くの企業ではそうではないことを私は知っています。マーケターが一貫した結果を提供し、測定可能なビジネス価値を提供することに真剣に取り組んでいる場合は、一歩下がって、文化がデータを最優先する準備ができていることを確認する必要があります。

この作品は、データドリブンマーケティングに関するシリーズの一部であり、専門家がデータに基づいたチームと戦略的アプローチを開発するための鍵を探ります。 ここで次の記事を読んでください。