Martech'te veriler: Nasıl daha iyi ölçülür, ilişkilendirilir ve yönetilir

Şirketler şu anda verilerini martech'te nasıl ölçüyor, ilişkilendiriyor ve yönetiyor? Ve bunu nasıl daha etkili bir şekilde yapabilirler?

Fospha ile yaptığımız son araştırma raporunda, martech endüstrisindeki mevcut veri yönetiminin durumunun (birkaç kişinin sürprizine göre) oldukça cansız olduğunu gördük.

Şu bulgulara göz atın:

• Ölçümde:
  • Ankete katılanların %34'ü, şirketlerinin şu anda kendilerine sunulan tüm tüketici verilerinin %20'sinden daha azını analiz ettiğini söyledi.
  • %43'ü, gelecek yıl yeni ölçüm teknolojisine yatırım yapmak için "muhtemel" veya "çok muhtemel".
• İlişkilendirme hakkında:
  • Sadece %33'ü mevcut çözümlerinin kendilerine tüm medya ve verilere doğru bir şekilde atıfta bulunduğunu söyledi.
  • Pazarlamacıların sadece %9'u, kuruluşlarının çoklu dokunuşla ilişkilendirme konusunda "mükemmel" bir anlayışa sahip olduğunu bildirdi.

• Yönetimde:
  • İşletmeler, verilerinden içgörü elde etmek için ortalama yedi ayrı teknoloji kullanır.

Martech'te verilerin daha iyi ele alınması neden bu kadar zor?

Yeni başlayanlar için, orada çok fazla veri var.

Her gün tahmini olarak 2,5 kentilyon bayt veri oluşturuluyor.

Açık olmak gerekirse, bir kentilyon 1'dir ve ardından 18 sıfır gelir (milyar, trilyon, katrilyon, kentilyon düşünün). Yani büyük bir sayı.

Bu baytlarca veri, Instagram gönderilerinden Spotify şarkılarına, LinkedIn profillerinden Amazon satışlarına kadar her şeyi içerir. Çevrimiçi olarak herhangi bir şey yapan hepimiz, her gün bu büyük miktarda veriyi oluşturmaya katılıyoruz.

Ve görünüşte etkileyici birçok şeyde olduğu gibi, bu büyük potansiyel ancak onu faydalı hale getirebilirsek anlamlı hale gelir.

Ne yazık ki, birçok pazarlamacı - ve birçok pazarlama teknolojisi platformu - bu 2,5 kentilyon veri baytından en fazla şekilde yararlanma sanatında hala ustalaşamadı.

Bu verileri kullanma potansiyeli nedir?

Kendinizi hazırlayın - biraz vahşileşiyor.

Teoride, elimizde bu kadar çok veri olması, her şeyin ölçülebilir hale geldiği baş döndürücü bir dünya yaratıyor.

Kesin bir doğrulukla şok edici içgörüler görebiliriz. Bir şehirdeki hava durumu pazarlama performansını ne kadar etkiler? Müşteriler, bireysel yatırım getirilerine ve dönüşüm sağlama olasılıklarına göre nasıl sıralanır? Görüntülü reklamcılık gösterimlerinin etkinliği nedir?

Tüm bu sorular verilerle yanıtlanabilir ve sonuçta daha iyi, daha karlı iş kararları ve müşteri etkileşimleri sağlanır.

Yolda ne duruyor? Anketimizde, markaların %33'ü günümüzün en büyük zorluğu olarak "veri karmaşıklığını" belirtti.

Birçok şirket, verilerinin içindeki büyük potansiyelin zaten farkındadır, ancak bundan en iyi şekilde nasıl yararlanacağından emin değildir.

Pazarlamacılar yığınlarına ekledikleri her yeni teknolojiyle, genellikle tamamen yeni bir dizi veri noktası eklerler. Ve bu veriler genellikle silosu içinde sıkışıp kalır veya gizlenir.

Güzel haberler? Uzun bir süre boyunca, veriye dayalı, çok dokunuşlu ilişkilendirme modellerini çalıştırmanın maliyeti, şirketlerin yatırım getirisine değmemesine neden oldu. Ancak şimdi, AI ile yapılabileceklerin gerçekleri sonunda beklentileri karşılıyor.

Pazarlamacılar verilerini daha iyi kullanmaya nasıl başlayabilir?

Söylemeye gerek yok, bu devam eden bir süreç. Ancak bu dört ipucu başlamanıza yardımcı olabilir:

1. Değere odaklanın

Bulabileceğimiz tüm potansiyel içgörüleri gözden geçirmek yıllar alacaktı. Ve belli ki düzenli bir iş yapan hiçbirimizin o kadar zamanı yok.

İlk olarak, cevaplamak istediğiniz soruyu sorun. Hedef kitleniz, ürününüz, içeriğiniz, satışlarınız vb. hakkında yeni bir şey öğrenebilseydiniz, bu ne olurdu? Cevaplamak istediğiniz bir soru veya çözmek istediğiniz bir problem seçin. Ve oradan başla.

Sahip olunacak tüm potansiyel içgörüler hakkında düşünmek bunaltıcı hale gelir. Her şeyi çözmek zorunda değilsin, sadece başlaman gerekiyor. Başlamak için bir başarı metriği seçin ve kendinizi nakavt edin.

2. Teknoloji stratejinizde yönlendirici olun

Böylece, çözülmesi gereken belirli zorluklarınızı net bir şekilde belirlediniz ve dile getirdiniz. Bir sonraki adım, hangi platformların bu cevapları bulmanıza yardımcı olacağını bulmaktır.

Birlikte çalıştığınız ne olursa olsun veri şirketleri - atıf sağlayıcıları, DMP en CRM satıcıları, veya başka şekilde - makyaj emin onlar için bakmak için yola cevaplar bulmak yardımcı oluyoruz. Aksi takdirde, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek yerine, daha farklı gerçeklerle gürültüye katkıda bulunursunuz.

Anketimize katılan şirketlerin %44'ünün gelecek yıl içinde en az bir yeni teknolojiye yatırım yapmayı planladıklarını ve halihazırda ortalama yedi platform kullandıklarını unutmayın. Bunların hepsi aradığınız bilgiyi bulmanıza yardımcı oluyor mu?

3. Hayatınızı kolaylaştıran ortaklar bulun

Yine, düşündüğünüz herhangi bir veri çözümü size daha fazla iş vermemeli, değer katmalıdır.

Karmaşıklığı basitleştiren, parçalanmış parçaları birleştiren ve sahip olduklarınızla bütünleşen ortaklar arıyoruz. Erişilebilir ve pratik olmayan her şey sadece gürültüye katkıda bulunur.

Bunun ötesinde, sizi gerçekte ne yaptıkları konusunda eğitebilecek ortaklar arayın.

Pazarlamacıların sadece %9'unun kuruluşlarının bu disiplin hakkında "mükemmel" bir anlayışa sahip olduğuna inandığını unutmayın.

Veri bilimi, çok dokunuşlu ilişkilendirme — bunlar tek bir makale okuyarak öğreneceğiniz şeyler değil. Ve bu konularda kendi başınıza uzman olmanıza gerek yok - ortaklar bunun için var - ama yine de özü anlamak için elde edilecek bir rekabet avantajı var.

4. Başarı için uygun önlemleri adlandırın

Pazarlama ölçümü işinizi kısıtlamamalıdır. Bunun yerine, pazarlama stratejisinin zaman içindeki başarısına sağlıklı bir bakış açısı sağlamalıdır.

Örneğin, genel olarak en iyi yaklaşımlardan biri, müşteri yaşam boyu değeri (CLV) gibi müşteri odaklı ölçümlere doğru çalışmaktır.

Burada, anketimize katılan işletmelerin yalnızca %32,5'inin kendi veri kümelerinde net bir CLV görüşüne sahip olduğunu unutmayın.

Yine, sizi başarıya birkaç adım daha yaklaştırmayacaksa verileriniz ne işe yarar? İşletmenizin başarısının bir kısmı CLV'ye bağlanabilirse, bu, adlandırmanız ve takip etmeniz gereken bir önlemdir.

Ekibinizin çabalarını CLV gibi başarı ölçütleri etrafında birleştirmek, herkesin yalnızca kanal performansından ziyade işletmenin uzun vadeli sağlığına odaklanmasını sağlar.

Pazarlama ölçümü, ilişkilendirme ve veri yönetiminin durumu hakkında daha fazla bilgi edinmek için en son araştırma raporumuzu buradan indirin.