Martech 中的数据：如何更好地衡量、归因和管理它

已发表: 2018-12-21

公司目前如何衡量、归类和管理他们在 Martech 中的数据？ 他们如何才能更有效地做到这一点？

在我们最近与 Fospha 的研究报告中，我们发现 Martech 行业数据管理的当前状态（令少数人感到惊讶）相当乏味。

看看这些发现：

  • 关于测量：
    • 34% 的受访者表示，他们的公司目前只分析了不到 20%的可用消费者数据。
    • 43% 的人“可能”或“非常有可能”在明年投资新的测量技术。
  • 关于归属：
    • 只有 33% 的受访者表示，他们当前的解决方案为他们提供了所有媒体和数据的准确归属。
    • 只有 9% 的营销人员表示他们的组织对多点触控归因有“出色”的理解。
  • 关于管理：
    • 企业平均使用七种不同的技术来从他们的数据中获取洞察力。

为什么在 martech 中更好地处理数据是一项挑战？

对于初学者来说，那里有很多数据。

估计每天产生 2.5 千亿字节的数据。

需要明确的是，quintillion 是 1 后跟 18 个零（想想十亿、万亿、千万亿、五亿）。 即一个很大的数字。

相关内容

  • 分析研究：来自数据的可行见解仍然是营销的最大挑战

  • 数字化转型传统零售品牌如何为当今的数字消费者发展

  • 人工智能和自动化人工智能比以往任何时候都更好，那么为什么我们的消息传递如此落后？

  • 人工智能和自动化品牌如何使用人工智能来提高他们的电子邮件营销指标

  • 数字营销新的数字 4P 将如何改变您的营销方式

  • 分析使用数据的 3 种方法可以解决实际客户问题

这些字节的数据包含从 Instagram 帖子到 Spotify 歌曲，从 LinkedIn 个人资料到亚马逊销售的所有内容。 我们所有在网上做任何事情的人每天都参与创建如此大量的数据。

就像许多看似令人印象深刻的事情一样，只有当我们能够使其有用时，巨大的潜力才会变得有意义。

不幸的是，许多营销人员——以及许多营销技术平台——仍然没有掌握充分利用这 2.5 个 quintillion 数据字节的艺术。

使用这些数据的潜力是什么？

振作起来 - 它变得有点狂野。

从理论上讲，我们拥有如此多的可用数据这一事实创造了一个令人眼花缭乱的世界，一切都变得可衡量。

我们可以精确地看到令人震惊的见解。 一个城市的天气对营销绩效有多大影响？ 客户如何根据他们的个人投资回报率和转化可能性进行排名？ 展示广告印象的有效性如何？

所有这些问题都可以用数据来回答——最终有助于做出更好、更有利可图的业务决策和客户参与。

有什么阻碍？ 在我们的调查中，33% 的品牌将“数据复杂性”列为当今最大的挑战。

许多公司已经意识到其数据中的巨大潜力，但不确定如何最好地利用它。

随着每个新技术营销人员添加到他们的堆栈中，他们通常会添加一组全新的数据点。 这些数据经常被困在或隐藏在其孤岛中。

好消息？ 长期以来，运行数据驱动、多点触控归因模型的成本使得公司不值得投资回报。 然而，现在人工智能可以做的事情的现实终于达到了预期。

营销人员如何开始更好地利用他们的数据？

不用说，这是一个持续的过程。 但是这四个提示可以让你开始：

1. 关注价值

筛选我们能找到的所有潜在见解需要数年时间。 显然，我们从事任何常规工作的人都没有那样的时间。

首先，问你想回答什么问题。 如果您可以了解有关您的受众、您的产品、您的内容、您的销售等的任何新事物——那会是什么？ 选择一个你想回答的问题，或者一个你想解决的问题。 从那里开始。

考虑所有潜在的见解会让人不知所措。 你不必解决所有问题，你只需要开始。 选择一个成功指标作为开始，然后把自己打倒。

2. 指导您的技术战略

因此，您已经清楚地确定并阐明了您需要解决的特定挑战。 下一步是找出哪些平台可以帮助您找到这些答案。

无论数据的公司和你一起工作-无论归属提供商，DMP的，CRM供应商或以其他方式-确保他们正在帮助你找到你着手寻找答案。 否则，您只会用更多不同的事实来增加噪音，而不是获得可操作的见解。

请记住，在我们的调查中，44% 的公司表示他们计划在明年至少投资一项新技术，而且他们已经平均使用了七个平台。 所有这些是否都有助于您找到所需的信息？

3. 寻找让您的生活更轻松的合作伙伴

同样，您正在考虑的任何数据解决方案都应该增加价值，而不是给您更多的工作。

我们正在寻找能够简化复杂性、整合零散部分并与您已有的内容集成的合作伙伴。 任何无法访问和实用的东西只会增加噪音。

除此之外，寻找可以教育你他们实际在做什么的合作伙伴。

请记住，只有 9% 的营销人员认为他们的组织对这门学科有“出色的”理解。

数据科学、多点归因——这些不是你通过阅读一篇文章就能学到的。 您自己不必成为其中的专家——这就是合作伙伴的目的——但在理解要点方面仍然具有竞争优势。

4. 命名适当的成功措施

营销衡量不应限制您的工作。 相反，它应该为营销策略的成功提供一个健康的视角。

例如，通常最好的方法之一是致力于以客户为中心的指标，例如客户生命周期价值 (CLV)。

请注意，在我们的调查中，只有 32.5% 的企业在其数据集中清楚地了解了 CLV。

同样，如果不能让您更接近成功，您的数据有什么用？ 如果您的业务成功的一部分可以与 CLV 相关联，那么这是您应该命名并密切关注的衡量标准。

围绕 CLV 等成功衡量指标联合您的团队的努力，让每个人都专注于实现业务的长期健康发展——而不仅仅是他们的渠道绩效。

要了解有关营销衡量、归因和数据管理状况的更多信息，请在此处下载我们最近的研究报告。