ข้อมูลใน martech: วิธีวัด ระบุคุณลักษณะ และจัดการให้ดีขึ้นได้อย่างไร

ปัจจุบันบริษัทต่างๆ วัด กำหนดคุณลักษณะ และจัดการข้อมูลใน martech อย่างไร? และจะทำอย่างไรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น?

ในรายงานการวิจัยล่าสุดของเรากับ Fospha เราพบว่าสถานะปัจจุบันของการจัดการข้อมูลในอุตสาหกรรม Martech ค่อนข้างไม่สดใส

ตรวจสอบการค้นพบเหล่านี้:

• ในการวัด:
  • 34% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าขณะนี้บริษัทของพวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลผู้บริโภค น้อยกว่า 20% ที่มีอยู่ทั้งหมด
  • 43% "มีแนวโน้ม" หรือ "มีแนวโน้มมาก" ที่จะ ลงทุนในเทคโนโลยีการวัดผลใหม่ ในปีหน้า
• ในการแสดงที่มา:
  • มีเพียง 33% เท่านั้นที่กล่าวว่าโซลูชันปัจจุบันของพวกเขาให้การ ระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้อง ของสื่อและข้อมูลทั้งหมด
  • นักการตลาดเพียง 9% รายงานว่าองค์กรของพวกเขามี ความเข้าใจที่ "ดีเยี่ยม" เกี่ยว กับการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

• เกี่ยวกับการจัดการ:
  • ธุรกิจใช้ เทคโนโลยีที่แยกจากกัน โดยเฉลี่ย เจ็ดอย่าง เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตน

เหตุใดการจัดการข้อมูลใน Martech จึงเป็นเรื่องที่ท้าทาย

สำหรับผู้เริ่มต้น มีข้อมูลมากมาย

ข้อมูลประมาณ 2.5 quintillion ไบต์ถูกสร้างขึ้นทุกวัน

เพื่อความชัดเจน quintillion คือ 1 ตามด้วยศูนย์ 18 ตัว (คิดว่าพันล้าน ล้านล้าน สี่ล้านล้าน quintillion) คือจำนวนมหาศาล

ข้อมูลไบต์เหล่านี้มีทุกอย่างตั้งแต่โพสต์ Instagram ไปจนถึงเพลง Spotify จากโปรไฟล์ LinkedIn ไปจนถึงยอดขายของ Amazon พวกเราทุกคนที่ทำทุกอย่างออนไลน์มีส่วนร่วมในการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้ทุกวัน

และเช่นเดียวกับกรณีที่น่าประทับใจหลายอย่าง ศักยภาพมหาศาลนั้นจะมีความหมายก็ต่อเมื่อเราทำให้มันมีประโยชน์

น่าเสียดายที่นักการตลาดจำนวนมาก – และแพลตฟอร์มเทคโนโลยีการตลาดจำนวนมาก – ยังคงไม่เข้าใจศิลปะของการใช้ประโยชน์สูงสุดจาก 2.5 quintillion data bytes

อะไรคือศักยภาพในการใช้ข้อมูลนั้น?

รั้งตัวเองไว้ — มันก็จะดุร้ายหน่อยๆ

ในทางทฤษฎี การที่เรามีข้อมูล มากมายมหาศาล ทำให้เกิดโลกที่เวียนหัวที่ทุกสิ่งสามารถวัดผลได้

เราสามารถเห็นข้อมูลเชิงลึกที่น่าตกใจได้อย่างแม่นยำ สภาพอากาศในเมืองส่งผลต่อประสิทธิภาพทางการตลาดมากแค่ไหน? ลูกค้ามีอันดับอย่างไรโดยพิจารณาจาก ROI ของแต่ละคนและแนวโน้มที่จะทำให้เกิด Conversion? ประสิทธิภาพของการแสดงโฆษณาแบบดิสเพลย์มีประสิทธิผลอย่างไร

คำถามทั้งหมดเหล่านี้สามารถตอบได้ด้วยข้อมูล ซึ่งท้ายที่สุดแล้ว ส่งผลให้การตัดสินใจทางธุรกิจและการมีส่วนร่วมกับลูกค้าดีขึ้น ให้ผลกำไรมากขึ้น

สิ่งที่ขวางทาง? ในการสำรวจของเรา 33% ของแบรนด์อ้างว่า “ความซับซ้อนของข้อมูล” เป็นความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของพวกเขาในปัจจุบัน

หลายบริษัทตระหนักดีถึงศักยภาพมหาศาลในข้อมูลของตน แต่ไม่แน่ใจว่าจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างไร

เมื่อนักการตลาดเทคโนโลยีใหม่แต่ละคนเพิ่มลงในสแต็ก พวกเขามักจะเพิ่มจุดข้อมูลชุดใหม่ทั้งหมด และข้อมูลนั้นมักจะถูกดักหรือซ่อนอยู่ภายในไซโล

ข่าวดี? เป็นเวลานาน ค่าใช้จ่ายในการเรียกใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจากข้อมูลทำให้ไม่คุ้มกับ ROI สำหรับบริษัท อย่างไรก็ตาม ในความเป็นจริงสิ่งที่สามารถทำได้ด้วย AI นั้นก็เป็นไปตามความคาดหวังในที่สุด

นักการตลาดจะเริ่มใช้ข้อมูลของตนได้ดีขึ้นได้อย่างไร

จำเป็นต้องพูด นี่เป็นกระบวนการต่อเนื่อง แต่เคล็ดลับสี่ข้อเหล่านี้จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้:

1. เน้นคุณค่า

ต้องใช้เวลาหลายปีกว่าจะกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดที่เราหาได้ และแน่นอนว่าไม่มีใครทำงานประจำที่มีเวลาแบบนั้น

ก่อนอื่น ให้ถามคำถามที่คุณต้องการตอบ หากคุณสามารถรู้สิ่งใหม่ๆ เกี่ยวกับผู้ชมของคุณ ผลิตภัณฑ์ของคุณ เนื้อหาของคุณ การขายของคุณ ฯลฯ — อะไรจะเป็นอะไร? เลือกหนึ่งคำถามที่คุณต้องการตอบ หรือหนึ่งปัญหาที่คุณต้องการแก้ไข และเริ่มต้นที่นั่น

การคิดถึงข้อมูลเชิงลึกที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดเป็นเรื่องที่ล้นหลาม คุณไม่จำเป็นต้องแก้ปัญหาทุกอย่าง คุณเพียงแค่ต้องเริ่มต้น เลือกตัวชี้วัดความสำเร็จเพื่อเริ่มต้นและเอาชนะตัวเอง

2. เป็นแนวทางด้วยกลยุทธ์ด้านเทคโนโลยีของคุณ

ดังนั้นคุณจึงระบุและอธิบายความท้าทายเฉพาะของคุณอย่างชัดเจนซึ่งจำเป็นต้องแก้ไข ขั้นตอนต่อไปคือการหาว่าแพลตฟอร์มใดจะช่วยคุณค้นหาคำตอบเหล่านั้น

ไม่ว่าบริษัทข้อมูลใดก็ตามที่คุณทำงานด้วย ไม่ว่าจะเป็นผู้ให้บริการการระบุแหล่งที่มา, DMP, ผู้ให้บริการ CRM หรืออื่นๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาช่วยคุณค้นหาคำตอบที่ คุณ ต้องการค้นหา ไม่เช่นนั้น คุณก็จะยิ่งเพิ่มข้อเท็จจริงที่ต่างกันออกไป แทนที่จะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

โปรดจำไว้ว่า 44% ของบริษัทในแบบสำรวจของเรากล่าวว่าพวกเขาวางแผนที่จะลงทุนในเทคโนโลยีใหม่อย่างน้อยหนึ่งอย่างในปีหน้า และพวกเขาใช้แพลตฟอร์มโดยเฉลี่ยแล้วเจ็ดแห่ง สิ่งเหล่านี้ช่วยให้คุณพบข้อมูลที่ต้องการหรือไม่

3. ค้นหาคู่หูที่จะทำให้ชีวิตคุณง่ายขึ้น

อีกครั้ง โซลูชันข้อมูลใดๆ ที่คุณกำลังพิจารณาควรเพิ่มมูลค่า ไม่ให้การทำงานมากขึ้น

เรากำลังมองหาพันธมิตรที่ลดความซับซ้อนของความซับซ้อน รวมชิ้นส่วนที่กระจัดกระจาย และผสานรวมกับสิ่งที่คุณมีอยู่แล้ว อะไรก็ตามที่ไม่สามารถเข้าถึงได้และใช้งานได้จริงเป็นเพียงการเพิ่มเสียงรบกวน

นอกเหนือจากนั้น ให้มองหาพันธมิตรที่สามารถให้ความรู้แก่คุณในสิ่งที่พวกเขาทำจริงๆ

โปรดจำไว้ว่ามีเพียง 9% ของนักการตลาดที่เชื่อว่าองค์กรของตนมีความเข้าใจที่ "ดีเยี่ยม" เกี่ยวกับวินัยนี้

วิทยาศาสตร์ข้อมูล การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช — สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่สิ่งที่คุณเรียนรู้จากการอ่านบทความเดียว และคุณไม่จำเป็นต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญในพวกเขาเอง — นั่นคือสิ่งที่พันธมิตรต้องการ — แต่ก็ยังมีความได้เปรียบทางการแข่งขันที่จะต้องมีในการทำความเข้าใจส่วนสำคัญ

4. ระบุมาตรการที่เหมาะสมเพื่อความสำเร็จ

การวัดผลทางการตลาดไม่ควรเป็นข้อจำกัดในการทำงานของคุณ แต่ควรให้มุมมองที่ดีเกี่ยวกับความสำเร็จของกลยุทธ์ทางการตลาดเมื่อเวลาผ่านไป

ตัวอย่างเช่น แนวทางที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งโดยทั่วไปคือการทำงานไปยังเมตริกที่เน้นลูกค้าเป็นหลัก เช่น มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV)

โปรดทราบว่ามีเพียง 32.5% ของธุรกิจในแบบสำรวจของเราที่มีมุมมองที่ชัดเจนเกี่ยวกับ CLV ภายในชุดข้อมูล

อีกครั้ง ข้อมูลของคุณมีไว้ทำอะไรหากไม่ช่วยให้คุณเข้าใกล้ความสำเร็จอีกไม่กี่ก้าว หากส่วนหนึ่งของความสำเร็จของธุรกิจของคุณสามารถเชื่อมโยงกับ CLV ได้ นั่นคือการวัดที่คุณควรตั้งชื่อและติดตาม

การรวมความพยายามของทีมของคุณเกี่ยวกับมาตรการความสำเร็จ เช่น CLV ช่วยให้ทุกคนมุ่งเน้นที่การส่งมอบเพื่อสุขภาพที่ดีในระยะยาวของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ประสิทธิภาพของช่องเท่านั้น

หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับสถานะของการวัดผลทางการตลาด การระบุแหล่งที่มา และการจัดการข้อมูล ดาวน์โหลดรายงานการวิจัยล่าสุดของเราที่นี่