마테크의 데이터: 데이터를 더 잘 측정, 속성 지정 및 관리하는 방법

기업은 현재 마테크에서 데이터를 어떻게 측정, 속성 지정 및 관리하고 있습니까? 그리고 어떻게 더 효과적으로 할 수 있습니까?

Fospha와의 최근 연구 보고서에서 우리는 마테크 산업의 현재 데이터 관리 현황이 (놀랍게도) 다소 부진한 것으로 나타났습니다.

다음 결과를 확인하십시오.

• 측정 시:
  • 응답자의 34%는 회사가 현재 사용 가능한 모든 소비자 데이터의 20% 미만을 분석한다고 말했습니다.
  • 43%는 내년 에 새로운 측정 기술 에 투자할 "가능성" 또는 "매우 가능성"이 있습니다.
• 귀속:
  • 33%만이 현재 솔루션이 모든 미디어 및 데이터에 대한 정확한 속성 을 제공한다고 말했습니다.
  • 마케터의 9%만이 자신의 조직이 멀티터치 어트리뷰션에 대해 "뛰어난" 이해 를 갖고 있다고 보고했습니다.

• 관리:
  • 기업은 평균 7개의 개별 기술 을 사용하여 데이터에서 통찰력을 얻습니다.

마테크에서 데이터를 더 잘 처리하는 이유는 무엇입니까?

우선, 많은 데이터가 있습니다.

매일 약 2500조 바이트의 데이터가 생성됩니다.

분명히 하자면, quintillion은 1 다음에 0이 18개 붙는 것입니다(십억, 조, 천조, 50억을 생각하십시오). 즉, 큰 숫자입니다.

이 데이터 바이트에는 Instagram 게시물에서 Spotify 노래, LinkedIn 프로필에서 Amazon 판매에 이르기까지 모든 것이 포함됩니다. 온라인에서 무엇이든 하는 우리 모두는 매일 이 엄청난 양의 데이터를 생성하는 데 참여합니다.

그리고 겉으로 보기에 인상적인 많은 것들의 경우와 마찬가지로, 그 거대한 잠재력은 우리가 그것을 유용하게 만들 수 있을 때만 의미가 있습니다.

불행히도 많은 마케팅 담당자와 많은 마케팅 기술 플랫폼은 여전히 ​​2500조 데이터 바이트를 최대한 활용하는 기술을 습득하지 못했습니다.

해당 데이터를 사용할 수 있는 가능성은 무엇입니까?

몸조심하세요 — 조금 사나워집니다.

이론적으로 우리가 사용할 수 있는 데이터가 너무 많다는 사실은 모든 것이 측정 가능해지는 어지러운 세상을 만듭니다.

우리는 정확한 정확도로 충격적인 통찰력을 볼 수 있습니다. 도시의 날씨는 마케팅 성과에 얼마나 영향을 미칩니까? 고객의 개별 ROI 및 전환 가능성을 기준으로 순위를 매기는 방법은 무엇입니까? 디스플레이 광고 노출의 효과는 무엇입니까?

이러한 모든 질문은 데이터로 답을 얻을 수 있으며 궁극적으로 더 나은 수익성 있는 비즈니스 의사 결정과 고객 참여를 이끌어냅니다.

방해가 되는 것은 무엇입니까? 설문조사에서 브랜드의 33%가 오늘날 가장 큰 과제로 "데이터 복잡성"을 꼽았습니다.

많은 기업이 이미 데이터의 엄청난 잠재력을 알고 있지만 이를 최대한 활용하는 방법을 잘 모릅니다.

새로운 기술 마케터가 스택에 추가할 때마다 완전히 새로운 데이터 포인트 세트를 추가하는 경우가 많습니다. 그리고 그 데이터는 종종 사일로 안에 갇히거나 숨겨집니다.

좋은 뉴스? 오랫동안 데이터 기반의 멀티터치 기여 모델을 실행하는 데 드는 비용으로 인해 기업의 ROI는 가치가 없었습니다. 그러나 이제 AI로 할 수 있는 일의 현실이 마침내 기대에 부응하고 있습니다.

마케터는 어떻게 데이터를 더 잘 활용하기 시작할 수 있습니까?

말할 필요도 없이 이것은 현재 진행형입니다. 그러나 다음 네 가지 팁으로 시작할 수 있습니다.

1. 가치에 집중

우리가 찾을 수 있는 모든 잠재적인 통찰력을 살펴보는 데는 몇 년이 걸릴 것입니다. 그리고 분명히 정규 작업을 하는 우리 중 누구도 그런 시간을 갖고 있지 않습니다.

먼저 어떤 질문에 대답하고 싶은지 물어보세요. 청중, 제품, 콘텐츠, 판매 등에 대해 새로운 사실을 알 수 있다면 무엇입니까? 대답하고 싶은 질문이나 해결하고 싶은 문제를 하나 선택하세요. 그리고 거기에서 시작하십시오.

가질 수 있는 모든 잠재적 통찰력에 대해 생각하는 것은 압도적입니다. 모든 것을 해결할 필요는 없습니다. 시작하기만 하면 됩니다. 시작할 성공 메트릭을 선택하고 자신을 쓰러뜨리십시오.

2. 기술 전략에 대해 지시적이어야 합니다.

따라서 해결해야 할 특정 과제를 명확하게 식별하고 설명했습니다. 다음 단계는 이러한 답변을 찾는 데 도움이 되는 플랫폼을 파악하는 것입니다.

기여 제공자, DMP, CRM 공급업체 등 어떤 데이터 회사와 협력하든지 간에 그들이 찾고자 하는 답 을 찾는 데 도움을 주고 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 실행 가능한 통찰력을 얻는 대신 더 이질적인 사실로 소음을 가중시킬 것입니다.

설문 조사에 참여한 기업의 44%가 내년에 적어도 하나의 신기술에 투자할 계획이라고 말했으며 이미 평균 7개의 플랫폼을 사용하고 있습니다. 이 모든 것이 원하는 정보를 찾는 데 도움이 됩니까?

3. 당신의 삶을 더 쉽게 만들어줄 파트너 찾기

다시 말하지만, 고려 중인 모든 데이터 솔루션은 더 많은 작업을 제공하는 것이 아니라 가치를 추가해야 합니다.

우리는 복잡성을 단순화하고, 단편화된 부분을 통합하고, 이미 가지고 있는 것과 통합할 파트너를 찾고 있습니다. 접근할 수 없고 실용적이지 않은 것은 소음을 가중시킬 뿐입니다.

그 외에도 실제로 하고 있는 일을 교육할 수 있는 파트너를 찾으십시오.

마케터의 9%만이 자신의 조직이 이 분야에 대해 "뛰어난" 이해를 갖고 있다고 생각합니다.

데이터 사이언스, 멀티터치 어트리뷰션 - 이것은 기사 하나를 읽고 배우는 것이 아닙니다. 그리고 그 분야의 전문가가 될 필요는 없습니다. 파트너가 바로 이러한 이유입니다. 그러나 요점을 이해하는 데에는 여전히 경쟁 우위가 있습니다.

4. 성공을 위한 적절한 조치의 이름 지정

마케팅 측정이 작업에 제약이 되어서는 안 됩니다. 오히려 시간 경과에 따른 마케팅 전략의 성공에 대한 건전한 관점을 제공해야 합니다.

예를 들어, 일반적으로 가장 좋은 접근 방식 중 하나는 CLV(고객평생가치)와 같은 고객 중심 메트릭을 사용하는 것입니다.

여기에서 설문 조사에 참여한 기업의 32.5%만이 데이터 세트 내에서 CLV를 명확하게 파악하고 있다는 점에 유의하십시오.

다시 말하지만, 성공에 한 걸음 더 다가가기 위한 데이터가 아니라면 무엇을 위한 데이터입니까? 비즈니스 성공의 일부가 CLV에 연결될 수 있다면, 이는 이름을 지정하고 계속 주시해야 하는 측정값입니다.

CLV와 같은 성공 측정에 대한 팀의 노력을 통합하면 모든 사람이 채널 성과가 아니라 비즈니스의 장기적 건전성을 위해 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

마케팅 측정, 기여 및 데이터 관리 현황에 대해 자세히 알아보려면 여기에서 최신 연구 보고서를 다운로드하십시오.