لماذا سيطلق تقدم نضج البيانات العنان لإمكانياتك الرقمية

ليس هناك من ينكر أن العلامات التجارية التي تستفيد من القدرات مع البيانات وتستثمر فيها ستكون هي التي ستزيد من إمكانات إيراداتها الكاملة. ولكن في حين أن المسوقين اليوم لديهم ثروة من البيانات في متناول أيديهم ، فإن معرفة البيانات التي يجب استخدامها وكيفية استخدامها هما من أكبر التحديات على الإطلاق.

في هذه المقالة ، نشارك إطار عمل استراتيجي لمساعدة الشركات على تحديد مكانها في رحلة نضج البيانات ، وكذلك كيفية تعزيز قدرات البيانات ومحو الأمية لدفع الابتكار والنمو.

أدت رقمنة الاقتصاد إلى انفجار في إنشاء البيانات. على مدى السنوات العشر الماضية ، انتقل العالم من إنتاج 6.2 زيتابايت في عام 2012 إلى ما يقرب من 97 زيتابايت في عام 2022.

إن فرصة مثل هذه الزيادة الهائلة في البيانات لا تضيع على مدراء الأعمال في مختلف الصناعات ، حيث سارع الكثير منهم لاستخدام البيانات لتحليل قدر المستطاع عن عملائهم. من المقرر أن يصل الإنفاق على حلول تحليل البيانات الضخمة إلى 215.7 مليار دولار هذا العام في جميع أنحاء العالم.

ومع ذلك ، فإن استخدام البيانات عبر الشركات هو تجربة غير متسقة. استثمرت بعض الشركات بحكمة في تطوير نضج بياناتها.

مع القليل من الإشعار ، يمكنهم التمحور بمرونة لزيادة فرص الإيرادات إلى أقصى حد في بيئة اقتصادية غير متوقعة. يواجه آخرون دورة من تناقص العوائد أثناء محاولتهم تكرار النجاحات السابقة بنتائج مختلطة.

نضج البيانات في التسويق

من المفهوم أن هناك طلب كبير على المسوقين الذين يتقنون الاستفادة من البيانات المتقدمة والتقنيات التحليلية لتحقيق الأهداف الحاسمة.

على عكس المسوقين في الشركات ذات النضج المنخفض للبيانات ، يفهم المسوقون ذوو النضج المتقدم للبيانات ومحو الأمية كيفية تحويل البيانات إلى أصول تجارية مهمة. إنهم يتحكمون في تطبيقه وتأثيره على أهداف العمل ، باستخدام البيانات لاكتساب مزايا تنافسية كبيرة.

ولكن ماذا نعني بالضبط بنضج البيانات؟ في هذه المقالة ، نناقش تعريفنا لنضج البيانات ، ونشارك بعضًا من الدروس التي جربناها ونضع الخطوط العريضة لإطار عمل بسيط يمكن للمسوقين استخدامه لقياس مستوى نضج البيانات الخاص بهم.

ما هو نضج البيانات؟

يشير نضج البيانات إلى تطور قدرات بيانات الشركة. على الرغم من أن الأمر قد يبدو للوهلة الأولى مثيرًا للجدل ، إلا أنه ربما يشير إلى أن الشركات الأقل تطوراً "غير ناضجة" إلى حد ما ، إلا أن هذا ليس هو الحال في الممارسة العملية.

مصطلح نضج البيانات له معنى سياقي محدد للغاية. ينصب التركيز على التنمية ، مع التقدير أن كل شركة تبدأ من مكان مختلف وتتطلب إجراءات محددة للتقدم.

لماذا نضج البيانات مهم؟

يعد فهم نضج بيانات مؤسستك أمرًا مهمًا لخمسة أسباب مهمة. يمكن أن يساعد تقدير نضج البيانات جهات التسويق على:

• المحاذاة: فهم المشاكل والتحديات التي تحاول الأعمال التجارية الأوسع حلها وتكييف الاستراتيجيات لدعم الأهداف.
• التقدير: قم بتحليل غير عاطفي لما هو جيد في العمل في الوقت الحاضر وحيث تحتاج إلى إجراء تحسينات لدفع عملية اتخاذ قرارات بيانات أفضل.
• التقييم: قم بوضع معايير معيارية لمستويات معرفة القراءة والكتابة للبيانات ، وتطبيق موارد التدريب وتطوير المهارات لضمان إدخال بيئة تعليمية مفتوحة لدعم التفكير الإبداعي.
• توقع: تطلع إلى إمكانات التحليلات المتقدمة المثيرة مع نضوج قدرات بيانات الأعمال.
• المعايرة: قم بتحسين التقنية والبنية التحتية ليس فقط لاستخراج أقصى قيمة في الوقت الحالي ، ولكن التخطيط الدقيق للموارد التي قد يحتاجونها في المستقبل.

كما ذكرنا سابقًا ، تمكنت بعض المنظمات من تحقيق التوازن وتسريع قدراتها قبل المنافسة. دعنا نلقي نظرة على بعض من أفضل الأمثلة على كيفية قيام نضج البيانات المتقدم بوضع بعض الشركات على رأس وأكتاف الشركات الأخرى.

مونزو

تأسست في عام 2015 ، أعطت Monzo الأولوية للتعاون الداخلي بدرجة مثيرة للإعجاب. اختار البنك المنافس هيكلًا لا توجد فيه فرق BI (ذكاء الأعمال) تقليدية داخليًا. بدلاً من ذلك ، يمكن لعلماء البيانات إجراء عمليات سير العمل التحليلية من طرف إلى طرف بشكل مستقل.

يشجع مونزو الفرق على تطوير نماذج البيانات التي تفيد الأعمال ككل. على الرغم من المنافسة الشديدة في سوق التكنولوجيا المالية ، تواصل Monzo تعزيز سمعتها كقوة سوقية في مجال الخدمات المصرفية للأفراد. في عام 2020 ، بلغت قيمة Monzo 4.5 مليار دولار أمريكي وهي ثالث أكثر البنوك الجديدة قيمة في أوروبا.

أسوس

كافح قطاع البيع بالتجزئة في العقدين الماضيين ، منذ أن قلبت الأمازون أسبقية تجارة التجزئة التقليدية في الشوارع الرئيسية.

ASOS هي واحدة من ماركات الأزياء التي نجحت في تجاوز هذا الاتجاه. يعزو عملاق الموضة السريعة قدرًا كبيرًا من نجاحه إلى إستراتيجية البيانات الخاصة به ، وخاصة اختبار الفرضيات في صورة مصغرة لإثبات قيمتها قبل التوسع.

أجرت الشركة دراسات حول تحسين العلامة التجارية جنبًا إلى جنب مع التجارب الجغرافية عبر الأسواق. استخدمت المعلومات الاستخباراتية التي تم جمعها لتحديد استراتيجيتها في عام 2020 ، حيث بدأ الوباء في الظهور. في عام 2021 ، بلغت قيمة العلامة التجارية 1.3 مليار دولار أمريكي ، وزادت قيمتها في وقت غير مسبوق بالنسبة للاقتصاد العالمي.

نيتفليكس

تنشئ خوارزميات توصيات Netflix محتوى مقترحًا ، وتوصي المشاهدين بالعناوين بطريقة ديناميكية. لكل منها فئة مختلفة (عادةً ما يكون نوعًا أو موضوعًا) ، مع وضع العنوان الذي من المرجح أن يتطابق مع اهتمامات المستخدم أولاً.

يتم إنشاء التوصيات وترتيبها تلقائيًا بناءً على عدد من العوامل بما في ذلك سجل المشاهدة وطول عناوين المشاهدة والجهاز المستخدم حاليًا والمزيد. تلتقط الشركة البيانات التي تم تخطي الاقتراحات من قبل المستخدم ، والعناوين التي نقلها المشاهد.

تساعد خوارزميات التوصيات الحديثة على زيادة مقدار الوقت الذي يقضيه المستخدمون في تطبيقاتهم. في اقتصاد الانتباه ، تستمر Netflix في الهيمنة حيث يعاني منافسوها بانتظام ، حيث تتمتع بنسبة 34٪ من إجمالي دقائق البث في الولايات المتحدة ، مقارنة بـ 8٪ بالنسبة إلى Amazon Prime و 4٪ فقط لـ Disney Plus.

بابل

تبنت بابل الشفافية إلى حد كبير. بدلاً من الحفاظ على سرية النتائج التي توصلت إليها تمامًا خلف الأبواب المغلقة في الشركة ، تقدم Babylon مشاركة ما تعرفه المنصة عن مستخدميها.

تذكر الشركة أن هدفها هو البقاء في المقدمة ، وتوفير موارد البيانات للعملاء في محاولة لدفع الولاء الدائم بين قاعدة مستخدميها.

تمثل الأمثلة أعلاه بعضًا من أفضل الاستخدامات في فئتها لنضج البيانات المتقدم. ولكن من المهم أن تضع في اعتبارك أن المؤسسات لا تظهر فقط من العدم بنضج بيانات متقدم. هناك خطوات يمكنك اتخاذها للتقدم.

في twentysix ، قادنا عملنا مع كبار المسوقين وكبار المسؤولين التنفيذيين إلى تطوير إطار عمل LEAP: منحنى نضج بيانات بسيط بثلاث خطوات ومراحل.

لفهم إطار عمل LEAP ، من المهم أولاً تقدير الدور المحوري للهياكل الداخلية في تحديد نضج البيانات.

نضج البيانات في الهياكل الداخلية: مقدمة لمنحنى نضج البيانات الوثائقية

تتشابك الهياكل الداخلية مع مستوى نضج البيانات ، حيث يمكنها إقامة حواجز غير مرئية أو تمكين التعاون عبر الأعمال بدرجات متفاوتة. بناءً على عملنا عبر قطاعات الأعمال ، قمنا بتقسيم الهياكل الداخلية إلى ثلاث فئات فيما يتعلق بنضج البيانات.

1. عزل

من المحتمل أن يكون للشركات في بداية رحلة نضج البيانات هياكل داخلية تعمل بشكل مستقل. من المحتمل أن يكون التسويق ، على وجه الخصوص ، موجودًا كوظيفة منفصلة عن بقية الأعمال. يؤدي الافتقار إلى التكامل إلى ترك الأقسام تعمل في عزلة. الرؤى ليست مشتركة أو يمكن الوصول إليها على نطاق واسع عبر الفرق.

نتيجة لذلك ، تعد مؤشرات الأداء الرئيسية والأهداف أساسية وعامة بطبيعتها حيث لا يمكن للفرق العمل إلا مع ما يمكنهم الوصول إليه أو التحكم فيه. سيعتمد أداء التسويق بشكل أساسي على مؤشرات الأداء الرئيسية مثل التحويل في الموقع ، وربما على أساس قناة تلو الأخرى.

ليس من الممكن أن ينسب التسويق التحويلات إلى مبيعات العملاء غير المتصلة بالإنترنت ، لأن هذه البيانات ليست متاحة بسهولة لهم وهي موجودة مع فرق المبيعات. وبالمثل ، قد لا يتمكن فريق المبيعات من رؤية الحملات التسويقية التي أدت إلى زيادة جودة العملاء المحتملين.

تركز الأهداف عادةً على ملء القمع ، والأنشطة تفاعلية وهناك تركيز كبير على الكفاءة من حيث التكلفة فوق كل الاعتبارات الأخرى.

الحالة: محدودة ومعزولة وتفاعلية ، تركز على الفعالية من حيث التكلفة والتحويلات.

2. متزامن

تعمل الفرق التي تتم مزامنتها معًا عبر الأقسام والوظائف لتحقيق أهداف العمل المشتركة والمشتركة. تم دمج المنصات المستخدمة للنشر السريع للتعلم المشترك. يتم إنشاء حوكمة البيانات ومراجعتها بانتظام ، مع تضمين المعايير الأخلاقية والامتثال في استخدام البيانات عبر الأعمال.

تكون الفرق التي تتم مزامنتها أكثر نشاطًا وتنظيمًا عبر الأقسام وتقدر الإنتاجية والتعاون. بدأ تطبيق البيانات وتقديرها كأصول للمؤسسة.

الحالة: منظمة ومتزامنة ، مع الإنتاجية كأولوية رئيسية. إن إمكانية الوصول إلى رؤى البيانات على مستوى الأعمال التجارية تحظى بتقدير واحترام.

3. ذكي

في هذه المرحلة الأكثر تقدمًا من نضج البيانات ، تتكامل الفرق بشكل كبير ويتم تضمين استخدام البيانات المتسقة عالية الجودة بعمق في جميع الأقسام. التجريب السريع والتحسينات المستمرة والإنشاء المشترك هي أمور سريعة ويتم مشاركة الذكاء بين الفرق بانتظام بوتيرة سريعة.

تتمتع فرق البيانات ، على وجه الخصوص ، بمهارات عالية ، وقادرة على بناء ونشر نماذج تعلم آلي مفيدة تُستخدم لتوليد رؤى أكثر دقة ، وحل مشاكل الأعمال ذات الصلة.

يتم نشر الحملات التسويقية بشكل أخلاقي وذكاء. يتم توحيد الأنظمة الأساسية ويتم فهم الأداء من خلال نقاط اتصال متعددة في رحلة المستهلك.

في المرحلة الأكثر تقدمًا من نضج البيانات ، تحظى السرعة والابتكار بتقدير كبير.

الحالة: مُحسَّن لتحقيق أقصى قدر من الميزة التنافسية وذكاء العملاء.

3 أمثلة على قدرات بمستويات مختلفة من نضج البيانات

يُعد إطار عمل LEAP طريقة مفيدة لفهم قدرات الشركات في كل مرحلة هيكلية لنضج البيانات. تتمحور كل خطوة حول التقدم إلى المستوى التالي من نضج البيانات وما يحتاج المسوقون إلى القيام به لدعم فرقهم للتقدم.

المرحلة 1: التعلم والتمكين

في المرحلة الأولى من نضج البيانات ، يجب أن يتوقع المسوقون ما يلي:

• التحليلات الأساسية والتدريب على معرفة البيانات
• الاستخدام الواسع لأدوات التحليلات الأساسية مثل Google Analytics
• التتبع الدقيق لمؤشرات الأداء الرئيسية الأساسية ، مثل التحويلات
• معايير البيانات الخاصة بالدقة والامتثال.

المرحلة 2: التقديم

في المرحلة التالية من نضج البيانات ، يجب أن يتوقع المسوقون تنفيذ ما يلي:

• يجب أن تكتسب نماذج الإحالة المستندة إلى البيانات أهمية متزايدة
• تحليلات من جانب الخادم ، مع لوحات معلومات داخلية للخدمة الذاتية للحصول على رؤى يمكن الوصول إليها
• أنشطة التسويق التي تتضمن تحسين التحويل ، مع تعزيز الأداء وإضفاء الطابع الشخصي في المزيج
• تسجيل النية ونمذجة RFM وتحليل القيمة الدائمة لفهم أعمق لمجموعات العملاء الفعلية.

المرحلة 3: توقع

أخيرًا ، في المرحلة الأكثر تقدمًا من نضج البيانات ، يجب أن تتوقع الشركات أن تكون قادرة على تطبيق التحليلات التنبؤية من أصول البيانات بثقة إلى السلطة:

• التكامل الموحد دون اتصال بالإنترنت
• عرض عميل واحد ومطابقة غامضة
• تمكين السحابة ، تدفق بيانات الأحداث والاستعداد في الوقت الحقيقي
• بنية تحتية جاهزة للبيانات الضخمة
• تمكين الأتمتة
• تعدين الأنماط وتحليل المشاعر.

في هذه المرحلة ، يجب أن يكون النشاط التجاري جاهزًا لتعلم الآلة مع برامج اختبار وتعلم دائمة. يمكن لفرق التسويق الاستفادة بسرعة من الوضوح من نماذج الإحالة المستندة إلى البيانات المحسّنة باستمرار.

إنهم يتوقعون احتياجات العملاء ونقاط الضعف من خلال استخدام طرق مثل نمذجة الميل ، مما يؤدي إلى زيادة مشاركة المستخدمين النشطين مع أنظمة التوصية المعمول بها.

يعتمد الخروج من الهيكل المنعزل على تنسيق الجهود بين أصحاب المصلحة. إذن كيف يمكن للمسوقين تجميع الفرق المناسبة لدفع نضج البيانات؟

كيفية تجميع الفريق المناسب لدفع نضج البيانات

ينطبق نضج البيانات على الأعمال التجارية بأكملها. إنه جهد على مستوى المؤسسة يمتد إلى ما وراء أولويات فريق مبيعات أو تسويق واحد.

على هذا النحو ، من المهم الجمع بين المؤثرين الداخليين المختلفين لتحديد كيف يمكن للتغييرات في استراتيجية البيانات الخاصة بك أن تساعد الجميع على تحقيق نفس الأهداف. يعتبر تكوين أصحاب المصلحة فريدًا لكل عمل تجاري ، لذا فهو يعتمد على أولويات عملك الفردي.

قد يكون من الصعب على الفرق الداخلية الخروج من التفكير المنعزل الراسخ ، لذلك فكر في العمل مع شريك خارجي لتأسيس أرضية محايدة. يمكن لطرف ثالث مؤهل المساعدة في الكشف عن الحواجز المشتركة التي يمكن أن توحد الفرق وراء مشروع تطوير نضج البيانات.

إذا اتفق الجميع على نهج ما ، مع تأثير وسيط ليكون بمثابة ثقل موازن ، فمن المرجح أن يتم اعتماد المشروع بسهولة.

ترقية نضج البيانات للتنبؤ بالمستقبل

يعد تحسين نضج بياناتك خطوة أساسية في تحويل وظائف التسويق. مع وجود إطار عمل واضح وأهداف دقيقة تتماشى مع أهداف الأعمال الأوسع نطاقًا ومشاركة أصحاب المصلحة عبر الوظائف ، يمكن للمسوقين تقديم نتائج أكثر اتساقًا.

بمرور الوقت ، يمكن للمسوقين مساعدة مؤسساتهم على الاستفادة من أصول بيانات المؤسسة الخاصة بهم ونضج البيانات المتقدم لمنافسة الشركات الرائدة.

ومع ذلك ، فإن النجاح سوف يعتمد على تطوير التنسيق بين الإدارات بطرق صعبة. يمكن للأطراف الخارجية المساعدة في تسهيل المناقشات بين الإدارات ، ولكن يحتاج المسوقون إلى قيادة الرسوم لتعزيز نضج بياناتهم وإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للتسويق الرقمي.

قم بتحسين نضج بياناتك لإثبات عملك في المستقبل

twentysix هي شركة استشارية متخصصة تتمتع بخبرة واسعة في إدارة أصحاب المصلحة للمساعدة في تمكين المسوقين من تعظيم إمكاناتهم. نحن نعمل مع جهات التسويق لتطوير نضج بياناتهم وتعزيز قدراتهم من خلال التحليلات.

لمزيد من المعلومات حول كيفية استخدام مديري التسويق وكبار المسوقين البيانات لزيادة تأثيرهم ، قم بتنزيل المستند التقني الآن.