マーケターがデータスタックを制御する方法

公開: 2019-11-08

「マーケティングデータを管理してください。」あなたが今日のマーケティング担当者であるなら、あなたはそのアドバイスを何度も聞いたことがあるでしょう。あなたの仲間、あなたが雇うコンサルタント、市場調査会社、ベンダー、あなたの上司—ほぼすべての人がそれが一般的な知恵だと考えています。同様に一般的なのは、業界全体に散らばっている失敗したマーケティングデータウェアハウジングプロジェクトです。

信じられないほど信じられないことですが、Facebook、Google、TV、カタログ、その他のチャネル全体のすべてのメディア支出に関する毎日の統合レポートは、未解決の課題のままです。

マーケティングデータとブランド運用データの管理は同じではありません

多くの現代のブランドは、マーケティングを実行しているテクノロジーネイティブを持っています。大規模なデータベース、データパイプライン、および高度なデータ処理システムを構築することは、それらにとって非常に第二の性質です。彼らは、顧客の注文履歴などのコア運用データを管理し、同じものを簡単に再注文できるように表示したり、顧客体験をパーソナライズして同様のアイテムを推奨したりすることに長けています。

そのすべてのデータは彼らのコアエクスペリエンスの中心であり、それを適切に管理することはブランドの運営に必須です。一方、製品を宣伝する場所と方法に関連するデータスタックは、ブランドの運営の中心ではないため、同じレベルの注意を払って管理することはできません。

ただし、各マーケティングチャネルは独自のスノーフレークであり、サプライチェーンのニュアンスはすべて、データスタックの外観、さらに重要なことに品質管理の方法を形作ることになります。

要するに、マーケティングデータは別の獣であり、確かにその獣です。

「信頼できる情報源」のデータ品質は非常に難しい

マーケティング分析の世界では、「信頼できる情報源」（SOT）はロードされたフレーズです。これは、消費されるデータが最高品質であり、CFOが依存する会計品質データのように真実として扱うことができることを意味します。通常、データに最も近いシステムが「信頼できる情報源」です。たとえば、GoogleAnalyticsはWeb分析レポートのSOTになります。 Shopifyはeコマース注文レポートのSOTである可能性があります。 Facebookのレポートは、Facebookの支出、リーチ、パフォーマンスの指標のSOTになります。カタログメールマージレポートは、カタログ配布などのSOTになります。

ここで、これらすべてのデータセットをまとめて、ブランドのクロスチャネルSOTになることを想像してみてください。

ここで、CEO、CFO、CMO、マーケティング、分析の利害関係者がすべてログインして、この統合されたデータ資産を日常の運用目的に使用していると想像してみてください。

それを沈めましょう。少しの間スペースの周りにいたら、今頃喉にしこりを感じるはずです。

データスタックの品質、峡谷

データ品質は、「データベース内のデータ」とデータ主導のマーケティング組織の間の峡谷です。各データソースがどれほど断片化されているかを考えると、各スノーフレークデータソースを適切に収集、変換、永続化、および品質管理する方法を理解することは、大変な努力です。

途中で遭遇することがいくつかあります。

物事は常に壊れます

Google広告、Facebook、その他の大規模なシステムなどのAPIは完璧ではありません。まったく同じAPIデータリクエストが何ヶ月も機能していた可能性があり、「ランダムに」失敗し始めます。適切なインストルメンテーションが適切に配置されていない場合、それはデータベース内のデータの穴であり、QAを行うまでわかりません。 APIスロットリング、APIブレークの変更、仕様の変更、データの「破損」につながる可能性のあるその他の正当な動作など、他にも多くのユースケースがあります。これらの課題はすべて、API駆動型ではないデータソースで増大します。

リンゴvsオレンジvsケール

明白なことを言うと、すべてのデータが等しいわけではありません。 Shopifyからの注文と収益のレポートデータは、Facebookの支出とクリックのレポート、Facebookのリーチレポート、またはサイトのヒットログとは異なるダイナミクスを持っています。各データソースは特定の目的を果たすことを目的としているため、非常に特定の方法で収集、保管、品質管理を行う必要があります。

データがどのように消費されるかについて批判的思考を適用せずにデータをデータベーステーブルに配置するだけでは、通常、データは役に立たなくなります。また、各ソースに非常に固有の適切な品質管理ルールを定義するには、データとそれを合理的に比較できるものを深く理解する必要があります。

キャンペーンの分類法

通常、チャネル全体で数百のキャンペーン、数千の広告セット、キーワード、広告申込情報、チャネル全体で数十万のクリエイティブの反復があります。これは通常、大量のデータであり、意思決定に合わせてデータを意味のあるグループに適切に分類できないと、このすべてのデータが役に立たなくなります。

アトリビューションウィンドウの違い、FacebookとGoogle広告内のコンバージョンと収益の定義の違い、データ品質に影響を与えるその他の問題など、さまざまな角度があります。

全体的なクロスチャネルフレームワークが必要です

このすべてのデータをまとめるには、これらの各データセットがどこに収まるか、およびマーケティング投資と運用の意思決定に有意義な情報を提供するためにそれらをまとめる方法を明確に指定する、綿密に計画されたクロスチャネルマーケティングデータフレームワークが必要です。

マーケティングデータは、B2Cブランドの最大の未開発資産です

それで、これはマーケターをどこに残すのでしょうか？これは失われた原因ですか？ジュースは絞る価値がありますか？

先見の明のあるアーリーアダプターは、統合されたマーケティングデータから変革のメリットを享受しています。それは、テスト-学習-成長のマーケティング慣行を提供し、クロスチャネル計画を合理化し、チャネルの説明責任を提供し、毎日のメディアミックスレポートを提供します。ブランドは、データ主導のマーケティングの約束のすべての利点を実現しています。

未使用のマーケティングデータは、B2Cブランド内の未開発の巨大な資産です。太陽の光と風を吹かせるだけでなく、それを機能させます。集まって、そのマーケティングデータを機能させましょう。

Madan Bharadwajは、Measuredの共同創設者兼CTOです。