Veri felcinden kurtulmanıza yardımcı olabilecek beş araç

Veri felci gerçek bir sorundur. Martech araçlarının ve pazarlama temas noktalarının yaygınlaşması, işletmeler için bir nimet olmakla birlikte, veri yönetimi, analizi, güvenliği ve tutarlılığı söz konusu olduğunda zorluklar da ortaya koyabilen zengin bir veri yarattı.

Fospha Marketing tarafından yaklaşık 400 pazarlamacıyla 2018 yılında yapılan bir anket, katılımcıların üçte birinin şirketlerinin kendilerine sunulan tüm tüketici verilerinin %20'sinden daha azını analiz ettiğine inandığını ortaya koydu.

Aynı anket, markaların yalnızca %33'ünün mevcut ölçümlerinin tüm medya ve verilere doğru ilişkilendirme yaptığına inandığını buldu.

Ne martech verir, martech alabilir

Çok fazla veri sorunu, şirketlerin tüketicilerden bilgi almak için kullandıkları martech araçlarının çoğalmasıyla daha da kötüleşiyor. Bununla mücadele etmek için pazarlamacılar teknoloji yığınlarına daha da fazla araç eklemeye başladılar.

Fospha anketi, işletmelerin yalnızca verilerinden içgörü elde etmek için ortalama 7 teknoloji kullandığını buldu.

CRM'ler, CX yazılımı, pazarlama ölçümü ve analitik platformları ve diğer veriye dayalı teknolojiler, kapsamlı müşteri içgörüleri sunma potansiyeline sahip olsa da, müşterilerinizin ihtiyaçlarının veya satın alma yolculuğunun her zaman net bir resmini çizmezler.

Ancak martech ortamı büyüdükçe, işletmelerin verileri anlamlandırma görevini otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için çoğu yapay zeka destekli yeni araçlar ortaya çıktı.

Bu gönderide, müşteri ve işletme verilerini toplama, temizleme, yönetme ve analiz etme sürecini otomatikleştirerek ve kolaylaştırarak pazarlamacıların veri felçlerinin üstesinden gelmelerine yardımcı olabilecek beş çözümü ele alacağız.

• 1. Çözüm: CRM verilerini Insycle ile temizleyin
• 2. Çözüm: Müşteri adayı yönlendirmesini ve LeanData ile eşleştirmeyi otomatikleştirin
• Çözüm 3: Yapay zeka destekli iş öngörüleri için IBM Watson'ı kullanın
• 4. Çözüm: Medallia ile otomatikleştirilmiş Müşteri Deneyimi içgörüleri edinin
• 5. Çözüm: Kampanya ve web sitesi verilerinizi Google Data Studio ile görselleştirin

1. Çözüm: CRM verilerini Insycle ile temizleyin

Kötü veriler pahalıdır, bir çalışma maliyeti yılda kabaca 3 trilyon dolar olarak tahmin etmektedir. Veri kümelerinin biçimlendirme hataları ve tutarsızlıklar içermesi yaygındır.

Eski, hatalarla dolu veya eksik veriler, makine öğrenimi için güvenilir şekilde kullanılamaz. Ayrıca, eksik veya yanlış iletişim bilgileri nedeniyle düşük kaliteli müşteri adaylarını veya kaçırılan fırsatları takip etmek için çok fazla zaman harcamanıza neden olabilir.

Temizleme verileri gereklidir, ancak zaman alıcıdır, bu nedenle, CRM'ler tarafından toplanan verilerin büyük bir kısmının kullanılamaz olması eğilimi vardır. Verileri manuel olarak birleştirmek ve temizlemek için gereken çok fazla zaman ve kaynağın ötesinde, başka bir büyük sorun daha var: insan hatası.

Neyse ki, Insycle gibi kötü veri sorununu ele alan araçlar var. Insycle, yaygın veri kalitesi sorunlarını otomatik olarak düzeltmek için HubSpot, Mailchimp, Marketo, Pipedrive ve Salesforce (diğerlerinin yanı sıra) dahil olmak üzere çeşitli veri odaklı uygulamalarla entegre olur.

Araç, toplu güncellemeler/silmeler, kopyaları birleştirme, tutarlılık için veri biçimlendirme ve veri standartlaştırma/temizleme dahil olmak üzere çeşitli veri temizleme görevleri gerçekleştirir.

Örnek Insycle panosu—kaynak: Insycle

Insycle, web sitesinde şöyle yazıyor: "Düşük kaliteli veriler, pazarlama kişiselleştirmesine ve otomasyona zarar veriyor, potansiyel müşterilerle görüşmeler için güvenilir bağlama ihtiyaç duyan satış ekiplerini engelliyor ve yaşam döngüleri boyunca müşteri deneyimini etkiliyor."

2. Çözüm: Müşteri adayı yönlendirmesini ve LeanData ile eşleştirmeyi otomatikleştirin

Bir satış temsilcisinin zamanının yalnızca %35'inin satış yaparak, kalan %65'inin ise veri girişi, şirket toplantıları ve satışla ilgili olmayan diğer görevler gibi idari görevlere harcandığını düşünün.

Nitelikli olası satışları (önemli bir satış etkinliği) takip etmek için harcanan zamanı en üst düzeye çıkarmak için, temsilciler, CRM sistemleri, reklam kampanyaları ve çağrı merkezleri gibi çeşitli kaynaklardan kendilerine sunulan müşteri ve potansiyel müşteri verilerine dönmelidir.

Bu ezici olabilir. Kabul edelim, büyük miktarlarda niteliksiz müşteri adaylarını elemek veya müşteri adaylarını manuel olarak en uygun hesaplarla eşleştirmeye çalışmak veri felcine neden olabilir.

LeanData gibi araçlar, müşteri adayı yönlendirme ve eşleştirme sürecini otomatikleştirerek satış ekibinizin en nitelikli müşteri adaylarına ve hesaplara odaklanmasını sağlar.

LeanData'nın teknolojisi, olası satışları, ilgili kişileri, hesapları ve fırsatları kuruluşunuzdaki uygun kişi veya departmana yönlendirmek için tasarlanmış bir araçlar paketi içerir.

LeanData Lead Flow Dashboard—kaynak: LeanData

LeanData CEO'su Evan Liang, “Şirketlerin büyüme yolculuklarında, zor kazanılmış potansiyel müşteri ve müşteri verilerini manuel olarak yönetmenin basitçe sürdürülemez olduğu bir noktaya varıyor” dedi. "LeanData'nın platformu bu süreci akıllı bir şekilde otomatikleştirerek bu şirketlerin doğru verileri eşleştirmesine, doğru satıcıya yönlendirmesine ve her seferinde doğru eylemi gerçekleştirmesine olanak tanıyor; böylece lider yönetim süreçleri, büyüdükçe işlerini desteklemek için ölçekleniyor."

Çözüm 3: Yapay zeka destekli iş öngörüleri için IBM Watson'ı kullanın

İş öngörüleri için kullanılan operasyonel verilerin analizinden daha büyük bir veri felci kaynağı belki de yoktur.

Manuel olarak yapılırsa, iş kararları ve iyileştirmeler yapmak amacıyla verilerin analiz edilmesi, farklı kaynaklardan gelen verilerin dışa aktarılması ve birleştirilmesi, uygun şekilde grafiklendirilip analiz edilebilmesi için verilerin tekilleştirilmesi ve belirli veri noktalarının elle girilmesi gibi birçok adımı gerektirir. .

Tüm bu el emeği, herhangi bir analiz yapılmadan veya eyleme geçirilebilir içgörüler belirlenmeden önce gerçekleşmelidir. Buna ek olarak, verilerin çeşitli dahili ve harici kaynaklardan sürekli olarak üretildiğini ve verileri sürekli, tutarlı bir şekilde gözden geçirme görevinin otomasyonun yardımı olmadan imkansız olduğunu ekleyin.

İşletmelerin "gelecekteki sonuçları tahmin etmesine ve şekillendirmesine, karmaşık süreçleri otomatikleştirmesine ve çalışanların zamanını optimize etmesine" yardımcı olan gelişmiş bir yapay zeka platformu olan IBM'in Watson'a girin.

Watson, son derece yüksek hacimli verileri yönetmek için tasarlanmış kurumsal düzeyde bir araçtır. Uygulama paketi BT, müşteri hizmetleri, risk/uyumluluk ve finansal veri analizi için çözümler içerir.

Watson'ın işletmeler için neler yapabileceğini özetlemenin, veriye dayalı iş kararlarını etkinleştirmeye yardımcı olacak nihai platform olduğunu söylemekten başka kolay bir yolu yoktur.

Watson'ın "AI Ladder" çizimi—kaynak: IBM

4. Çözüm: Medallia ile otomatikleştirilmiş Müşteri Deneyimi içgörüleri edinin

Optimum müşteri deneyimi sunmak, veriye dayalı bir alıştırmadır. Müşteri iletişimini optimize etmek ve temas noktasından bağımsız olarak müşterilerle olan etkileşimlerinizi geliştirmek için bir planınız olmadan, kayıp oranını azaltmak ve müşterilerinizi mutlu etmek için zor zamanlar yaşayacaksınız.

Medallia, şirketlerin kalıpları tespit ederek, müşteri ihtiyaçlarını tahmin ederek ve tahmin ettiğiniz gibi müşteri verilerini kullanarak davranışları tahmin ederek müşteri deneyimini iyileştirme sürecini otomatikleştirmelerine yardımcı olan, yapay zeka destekli bir deneyim platformudur.

Medallia bunu, SMS konuşmalarından, konuşma/ses etkileşimlerinden, web siteleri gibi dijital temas noktalarından, IoT cihazlarından, sosyal medyadan ve etkileşimde bulunduğunuz hemen hemen her yerden (çevrimiçi veya çevrimdışı) sinyalleri yakalayan güçlü bir araç paketi aracılığıyla çeşitli şekillerde yapar. müşterilerinizle.

Medallia'nın işletmelerin sinyalleri yakalamasına nasıl yardımcı olduğuna dair örnek—kaynak: Medallia

Medallia, çok kanallı temas noktalarından gelen sinyalleri yakalamaya ek olarak, izlediği sinyallere dayalı olarak sonuçları analiz etmek ve tahmin etmek için verileri kullanır.

Bu, işletmelerin oteller gibi konaklama işletmeleri için check-in sürecini kolaylaştıran bir araç olan Zingle gibi bir ürün paketi ve müşteri güvenini ve sadakatini artırarak yukarı satış/çapraz satış fırsatlarını sağlayan bir müşteri başarı platformu olan Strikedeck gibi bir ürün paketi aracılığıyla harekete geçmelerini sağlar.

5. Çözüm: Kampanya ve web sitesi verilerinizi Google Data Studio ile görselleştirin

Yukarıdaki araçların her biri, veri toplama, yönetme ve temizleme ile ilgili adımların bazılarını veya tamamını otomatikleştirerek bu veri felci sorununu ele alırken, bazen yüksek düzeyde içgörüler elde etmek amacıyla verileri analiz etmeye yardımcı olacak basit bir araca ihtiyacınız olur.

Zamana veya paraya büyük bir yatırım yapmadan veri felcinin üstesinden gelmenize yardımcı olabilecek düşük maliyetli ve ücretsiz araçlar çok sayıda bulunmaktadır.

Bunlardan biri, işletmelerin Google Ads, Google Analytics, BigQuery ve çok daha fazlası gibi yaygın olarak kullanılan platformlardan veri çekerek görsel gösterge tabloları oluşturmasını sağlayan ücretsiz bir Google aracı olan Google Data Studio'dur (GDS).

GDS, Google Analytics gibi platformlardan veri çeker ve ardından bunları otomatik olarak anlaşılması kolay çizelgelere, grafiklere ve tablolara dönüştürür. Araç, neredeyse hiç kurulum gerektirmez ve mevcut hesaplarınıza bağlanmak kolaydır.

Adobe Analytics, Adroll ve Bing Ads gibi popüler platformlar için 200'den fazla entegrasyonu destekler (Google bunlara "bağlayıcı" der). Not: Tüm entegrasyonlar ücretsiz değildir.

Aşağıda, web sitesi etkinliğinin hızlı bir anlık görüntüsünü sağlamak için Google Analytics örnek verilerini kullanan bir Google Data Studio raporu örneği verilmiştir.

Kaynak: Google Veri Stüdyosu

GDS gösterge tabloları gerçek zamanlı olarak güncellenir ve bir açılır menü aracılığıyla tarih aralığını değiştirerek raporları manuel olarak dışa aktarma ve/veya elektronik tabloları ve grafikleri güncelleme ihtiyacını ortadan kaldırabilirsiniz. Kontrol paneliniz oluşturulduktan sonra, temelde işiniz bitti.

Araştırmanı yap

Burada listelenen araçlar, yalnızca verilerinizi yönetmenize ve bunlardan yararlanmanıza yardımcı olacak teknolojilerin örnekleridir. Medallia ve IBM Watson gibi bazıları, yüksek fiyat etiketleriyle gelen kurumsal düzeyde araçlardır.

Bunun sizi bütçenize ve işletme türünüze uygun çözümler aramaktan alıkoymasına izin vermeyin.

Ne de olsa, her gün yeni teknolojilerin ortaya çıktığı 2020 martech manzarasına giren 8000'den fazla şirket var. İşletmeniz herhangi bir kapasitede veri felci yaşıyorsa, muhtemelen piyasada büyümeyi sürdürmeye devam edebilmeniz için verilerinizden daha verimli ve etkili bir şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilecek bir araç vardır.