เครื่องมือห้าอย่างที่จะช่วยให้คุณหลุดพ้นจากการเป็นอัมพาตของข้อมูล

ข้อมูลอัมพาตเป็นปัญหาที่แท้จริง เครื่องมือมาร์เทคและจุดสัมผัสทางการตลาดที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วได้สร้างข้อมูลมากมาย ซึ่งแม้จะเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจ แต่ก็สามารถนำเสนอความท้าทายในการจัดการข้อมูล การวิเคราะห์ ความปลอดภัย และความสม่ำเสมอ

การสำรวจในปี 2018 ของนักการตลาดเกือบ 400 คนโดย Fospha Marketing พบว่าหนึ่งในสามของผู้ตอบแบบสอบถามเชื่อว่าบริษัทของพวกเขาวิเคราะห์น้อยกว่า 20% ของข้อมูลผู้บริโภคทั้งหมดที่มี

การสำรวจเดียวกันนี้พบว่ามีเพียง 33% ของแบรนด์ที่เชื่อว่าการวัดผลในปัจจุบันของพวกเขาดำเนินการระบุแหล่งที่มาที่ถูกต้องของสื่อและข้อมูลทั้งหมด

มาร์เทคให้อะไรมาร์เทคก็เอาไปได้

ปัญหาของข้อมูลมากเกินไปนั้นรุนแรงขึ้นจากการแพร่กระจายของเครื่องมือ Martech ที่บริษัทต่างๆ ใช้ในการรับข้อมูลจากผู้บริโภค เพื่อต่อสู้กับสิ่งนี้ นักการตลาดได้เริ่มเพิ่มเครื่องมือให้กับกลุ่มเทคโนโลยีของตนมากยิ่งขึ้น

การสำรวจของ Fospha พบว่าธุรกิจต่างๆ ใช้เทคโนโลยีโดยเฉลี่ย 7 อย่างเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของตน

แม้ว่า CRM, ซอฟต์แวร์ CX, แพลตฟอร์มการวัดผลการตลาดและการวิเคราะห์ และเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอื่นๆ มีศักยภาพที่จะมอบข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่ครอบคลุม แต่ก็ไม่ได้ให้ภาพที่ชัดเจนเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าหรือเส้นทางการซื้อเสมอไป

แต่เมื่อภูมิทัศน์ของ Martech เติบโตขึ้น เครื่องมือใหม่ๆ ซึ่งส่วนใหญ่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้ปรากฏขึ้นเพื่อช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ทำงานอัตโนมัติในการทำความเข้าใจข้อมูล

ในโพสต์นี้ เราจะครอบคลุมถึงห้าโซลูชันที่สามารถช่วยให้นักการตลาดเอาชนะข้อมูลที่เป็นอัมพาตโดยทำให้กระบวนการรวบรวม ทำความสะอาด จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและธุรกิจเป็นไปโดยอัตโนมัติ

• โซลูชัน #1: ล้างข้อมูล CRM ด้วย Insycle
• โซลูชัน #2: กำหนดเส้นทางลูกค้าเป้าหมายโดยอัตโนมัติและจับคู่กับ LeanData
• โซลูชัน #3: ใช้ IBM Watson สำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เปิดใช้งาน AI
• โซลูชัน #4: รับข้อมูลเชิงลึก CX อัตโนมัติด้วย Medallia
• โซลูชัน #5: สร้างภาพข้อมูลแคมเปญและเว็บไซต์ของคุณด้วย Google Data Studio

โซลูชัน #1: ล้างข้อมูล CRM ด้วย Insycle

ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องมีราคาแพง โดยมีงานวิจัยชิ้นหนึ่งประเมินค่าใช้จ่ายอยู่ที่ประมาณ 3 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี เป็นเรื่องปกติที่ชุดข้อมูลจะมีข้อผิดพลาดในการจัดรูปแบบและความไม่สอดคล้องกัน

ข้อมูลที่ล้าสมัย เต็มไปด้วยข้อผิดพลาด หรือไม่สมบูรณ์ ไม่สามารถใช้สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างน่าเชื่อถือ นอกจากนี้ยังสามารถนำไปสู่การใช้เวลามากเกินไปในการติดตามลูกค้าเป้าหมายที่มีคุณภาพต่ำหรือพลาดโอกาสอันเนื่องมาจากการมีข้อมูลติดต่อที่ไม่สมบูรณ์หรือไม่ถูกต้อง

การล้างข้อมูลมีความจำเป็น แต่ใช้เวลานาน ดังนั้นสิ่งที่มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นก็คือข้อมูลจำนวนมากที่รวบรวมโดย CRM นั้นไม่สามารถใช้งานได้ นอกเหนือจากเวลาและทรัพยากรจำนวนมหาศาลที่จำเป็นในการรวมและล้างข้อมูลด้วยตนเอง ยังมีปัญหาใหญ่อีกประการหนึ่ง นั่นคือข้อผิดพลาดของมนุษย์

อย่างมีความสุขที่มีเครื่องมืออย่าง Insycle ที่จัดการปัญหาข้อมูลไม่ดี Insycle ผสานรวมกับแอพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่หลากหลาย รวมถึง HubSpot, Mailchimp, Marketo, Pipedrive และ Salesforce (อื่นๆ) เพื่อแก้ไขปัญหาคุณภาพข้อมูลทั่วไปโดยอัตโนมัติ

เครื่องมือนี้ดำเนินการล้างข้อมูลต่างๆ รวมถึงการอัปเดต/การลบจำนวนมาก การผสานรายการที่ซ้ำกัน การจัดรูปแบบข้อมูลเพื่อความสอดคล้อง และการกำหนดมาตรฐาน/การล้างข้อมูล

ตัวอย่างแดชบอร์ด Insycle—ที่มา: Insycle

Insycle เขียนบนเว็บไซต์: “ข้อมูลคุณภาพต่ำทำลายความเป็นส่วนตัวทางการตลาดและระบบอัตโนมัติ ขัดขวางทีมขายที่ต้องการบริบทที่เชื่อถือได้สำหรับการสนทนากับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า และส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ของลูกค้าตลอดวงจรชีวิตของพวกเขา”

โซลูชัน #2: กำหนดเส้นทางลูกค้าเป้าหมายโดยอัตโนมัติและจับคู่กับ LeanData

พิจารณาว่าเวลาของตัวแทนขายเพียง 35% ถูกใช้ไปกับการขาย โดยที่เหลืออีก 65% ใช้สำหรับงานธุรการ เช่น การป้อนข้อมูล การประชุมของบริษัท และงานอื่นๆ ที่ไม่เกี่ยวกับการขาย

เพื่อเพิ่มเวลาที่ใช้ในการติดตามลูกค้าเป้าหมายที่ผ่านการรับรอง (กิจกรรมการขายที่สำคัญ) ให้มากที่สุด ตัวแทนต้องหันไปหาลูกค้าและข้อมูลผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่พวกเขามีให้จากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบ CRM แคมเปญโฆษณา และศูนย์บริการ

นี้สามารถครอบงำ มาเผชิญหน้ากัน การกรองข้อมูลลูกค้าเป้าหมายที่ไม่ตรงตามเกณฑ์จำนวนมากหรือพยายามจับคู่ลูกค้าเป้าหมายกับบัญชีที่เหมาะสมที่สุดด้วยตนเองอาจทำให้ข้อมูลเป็นอัมพาตได้

เครื่องมือเช่น LeanData ทำให้กระบวนการกำหนดเส้นทางและการจับคู่ลูกค้าเป้าหมายเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้ทีมขายของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ลูกค้าเป้าหมายและบัญชีที่มีคุณสมบัติเหมาะสมที่สุด

เทคโนโลยีของ LeanData ประกอบด้วยชุดเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อกำหนดเส้นทางลูกค้าเป้าหมาย ผู้ติดต่อ บัญชี และโอกาสไปยังบุคคลหรือแผนกที่เหมาะสมภายในองค์กรของคุณ

LeanData Lead Flow Dashboard—ที่มา: LeanData

Evan Liang ซีอีโอของ LeanData กล่าวว่า "มีจุดหนึ่งที่บริษัทต่างๆ บรรลุเป้าหมายในเส้นทางการเติบโต โดยที่การจัดการผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ได้มาอย่างยากลำบากด้วยตนเองและข้อมูลลูกค้านั้นไม่ยั่งยืน “แพลตฟอร์มของ LeanData ทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติอย่างชาญฉลาด ทำให้บริษัทเหล่านี้สามารถจับคู่ข้อมูลที่ถูกต้อง เส้นทางไปยังผู้ขายที่ถูกต้อง และดำเนินการอย่างถูกต้องทุกครั้ง ดังนั้น กระบวนการจัดการลูกค้าเป้าหมายจึงขยายขนาดเพื่อรองรับธุรกิจของพวกเขาเมื่อเติบโต”

โซลูชัน #3: ใช้ IBM Watson สำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เปิดใช้งาน AI

อาจไม่มีที่มาของข้อมูลอัมพาตมากไปกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลการดำเนินงานที่ใช้สำหรับข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ

หากดำเนินการด้วยตนเอง การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ในการตัดสินใจทางธุรกิจและการปรับปรุงต้องใช้ขั้นตอนมากมายซึ่งอาจรวมถึงการส่งออกและการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ การขจัดข้อมูลซ้ำซ้อนเพื่อให้สามารถสร้างแผนภูมิและวิเคราะห์ได้อย่างเหมาะสม และการป้อนข้อมูลบางจุดด้วยมือ .

การใช้แรงงานมือทั้งหมดนี้ต้องเกิดขึ้นก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ใดๆ หรือกำหนดข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ นอกจากนี้ ยังมีการสร้างข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากแหล่งข้อมูลภายในและภายนอกที่หลากหลาย และงานตรวจสอบข้อมูลในลักษณะที่ต่อเนื่องและต่อเนื่องจะเป็นไปไม่ได้หากไม่ได้รับความช่วยเหลือจากระบบอัตโนมัติ

เข้าสู่ Watson ของ IBM ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้ธุรกิจ "คาดการณ์และกำหนดผลลัพธ์ในอนาคต ทำให้กระบวนการที่ซับซ้อนเป็นอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพเวลาของพนักงาน"

Watson เป็นเครื่องมือระดับองค์กรที่ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลปริมาณมาก ชุดแอปพลิเคชันประกอบด้วยโซลูชันสำหรับไอที การบริการลูกค้า ความเสี่ยง/การปฏิบัติตามข้อกำหนด และการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน

ไม่มีวิธีง่าย ๆ ในการสรุปสิ่งที่วัตสันสามารถทำเพื่อธุรกิจอื่น ๆ นอกเหนือจากการบอกว่ามันเป็นแพลตฟอร์มที่ดีที่สุดสำหรับการช่วยให้สามารถตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้

ภาพประกอบของ “บันได AI” ของวัตสัน—ที่มา: IBM

โซลูชัน #4: รับข้อมูลเชิงลึก CX อัตโนมัติด้วย Medallia

การมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าเป็นแบบฝึกหัดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล หากไม่มีแผนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารกับลูกค้าและปรับปรุงปฏิสัมพันธ์ของคุณกับลูกค้าโดยไม่คำนึงถึงจุดติดต่อ คุณจะมีช่วงเวลาที่ยากลำบากในการลดอัตราการเลิกใช้งานและทำให้ลูกค้าของคุณมีความสุข

Medallia เป็นแพลตฟอร์มประสบการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ ดำเนินกระบวนการปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าโดยอัตโนมัติ โดยการตรวจจับรูปแบบ คาดการณ์ความต้องการของลูกค้า และคาดการณ์พฤติกรรมโดยใช้ข้อมูลลูกค้า คุณเดาได้

Medallia ทำสิ่งนี้ในหลากหลายวิธีผ่านชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพซึ่งจับสัญญาณจากการสนทนาทาง SMS การโต้ตอบด้วยเสียงพูด/เสียง จุดสัมผัสดิจิทัล เช่น เว็บไซต์ อุปกรณ์ IoT โซเชียลมีเดีย และแทบทุกที่—ออนไลน์หรือออฟไลน์—ที่คุณโต้ตอบ กับลูกค้าของคุณ

ตัวอย่างวิธีที่ Medallia ช่วยให้ธุรกิจจับสัญญาณ—ที่มา: Medallia

นอกจากการจับสัญญาณจากจุดสัมผัสหลายช่องทางแล้ว Medallia ยังใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์และคาดการณ์ผลลัพธ์ตามสัญญาณที่ติดตาม

ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินการผ่านชุดผลิตภัณฑ์ เช่น Zingle ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการเช็คอินสำหรับธุรกิจการบริการ เช่น โรงแรม และ Strikedeck ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มความสำเร็จของลูกค้าที่อำนวยความสะดวกในการขายต่อ/ต่อยอดด้วยการเพิ่มความไว้วางใจและความภักดีของลูกค้า

โซลูชัน #5: สร้างภาพข้อมูลแคมเปญและเว็บไซต์ของคุณด้วย Google Data Studio

แม้ว่าเครื่องมือแต่ละอย่างข้างต้นจะจัดการกับปัญหาของข้อมูลที่เป็นอัมพาตโดยทำให้ขั้นตอนบางส่วนหรือทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม จัดการ และล้างข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ แต่ในบางครั้ง คุณเพียงแค่ต้องการเครื่องมือง่ายๆ เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกในระดับสูง

มีเครื่องมือฟรีและต้นทุนต่ำจำนวนมากที่สามารถช่วยคุณเอาชนะข้อมูลอัมพาตโดยไม่ต้องลงทุนครั้งใหญ่ในด้านเวลาหรือเงิน

หนึ่งในนั้นคือ Google Data Studio (GDS) ซึ่งเป็นเครื่องมือฟรีจาก Google ที่ช่วยให้ธุรกิจสร้างแดชบอร์ดแบบเห็นภาพได้โดยการดึงข้อมูลจากแพลตฟอร์มที่ใช้กันทั่วไป เช่น Google Ads, Google Analytics, BigQuery และอื่นๆ อีกมากมาย

GDS ดึงข้อมูลจากแพลตฟอร์มอย่าง Google Analytics จากนั้นเปลี่ยนเป็นแผนภูมิ กราฟ และตารางที่เข้าใจง่ายโดยอัตโนมัติ เครื่องมือนี้แทบไม่ต้องตั้งค่าใดๆ และง่ายต่อการเชื่อมต่อกับบัญชีที่มีอยู่ของคุณ

รองรับการผสานรวมมากกว่า 200 รายการ (Google เรียกว่า "ตัวเชื่อมต่อ") สำหรับแพลตฟอร์มยอดนิยม เช่น Adobe Analytics, Adroll และ Bing Ads หมายเหตุ: การผสานรวมไม่ได้ฟรีทั้งหมด

ต่อไปนี้คือตัวอย่างรายงาน Google Data Studio ที่ใช้ข้อมูลตัวอย่าง Google Analytics เพื่อให้ภาพรวมคร่าวๆ ของกิจกรรมบนเว็บไซต์

ที่มา: Google Data Studio

แดชบอร์ด GDS ได้รับการอัปเดตตามเวลาจริง และคุณสามารถเปลี่ยนช่วงวันที่ผ่านเมนูแบบเลื่อนลง โดยไม่จำเป็นต้องส่งออกรายงานด้วยตนเอง และ/หรืออัปเดตสเปรดชีตและกราฟิก เมื่อสร้างแดชบอร์ดแล้ว แสดงว่าคุณทำเสร็จแล้ว

ทำวิจัยของคุณ

เครื่องมือที่แสดงในที่นี้เป็นเพียงตัวอย่างเทคโนโลยีที่มีอยู่เพื่อช่วยคุณจัดการและใช้ประโยชน์จากข้อมูลของคุณ บางส่วน เช่น Medallia และ IBM Watson เป็นเครื่องมือระดับองค์กรที่มาพร้อมกับป้ายราคาสูง

อย่าปล่อยให้สิ่งนี้ห้ามไม่ให้คุณมองหาโซลูชันที่เหมาะสมกับงบประมาณและประเภทธุรกิจของคุณ

อย่างไรก็ตาม มีบริษัทมากกว่า 8,000 แห่งที่อยู่ภายใต้แนว Martech ในปี 2020 ด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่เกิดขึ้นทุกวัน หากธุรกิจของคุณประสบปัญหาจากภาวะอัมพาตของข้อมูล มีความเป็นไปได้ที่จะมีเครื่องมือในตลาดที่สามารถช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น เพื่อให้คุณขับเคลื่อนการเติบโตต่อไปได้