توفر برامج التحليلات البيانات ، وتقدم المعايير رؤى

تتمتع فرق التسويق بإمكانية الوصول إلى كمية غير مسبوقة من البيانات ورؤى العملاء ، ولكن الكثير منها غير قابل للتنفيذ أو مفيد. قد يكون من الرائع أن 40٪ من عملائك يأتون من كانساس ، ولكن كيف يساعد ذلك عملك؟

تحتاج فرق التسويق إلى معايير أعلى لما يعتبر بصيرة. يتم الآن نشر الذكاء الاصطناعي في أدوات التحليلات لعرض الرؤى بشكل أسرع مما يمكنك قراءتها. ألق نظرة على كيفية قيام Google Analytics بذلك.

لا يمكنك السماح لبرامج التحليلات بإخبارك ما هي البصيرة. يمكن لفريقك فقط تحديد ذلك. بالطبع ، يمكن للبرنامج المساعدة ، لكن القرار النهائي لك. إذا لم تحافظ على المعايير ، فسيأكل فريقك ما يعادل رؤى "الوجبات السريعة".

ظهور رؤى الوجبات السريعة

مذاق الوجبات السريعة رائع ولكنه يحتوي على القليل من العناصر الغذائية. أحب بوبايز وسأبذل قصارى جهدي للحصول عليه من حين لآخر. ومع ذلك ، فأنا لا أتظاهر باتخاذ خيارات صحية عند تناول الطعام هناك.

أعمل مع فرق التسويق ، وأرى "رؤى الوجبات السريعة" في كل مكان. إنهم يبلغون عن مقاييس لا يهتمون بها ، مثل مشاهدات الصفحة ، ومعدلات الارتداد ، وما إلى ذلك. ويحتفلون إذا زادت إبداءات الإعجاب لديهم إلى هدف عشوائي دون التفكير في المقياس.

الأفكار تحتاج إلى قيادة السلوكيات. هل تغير أي شيء في استراتيجيتك إذا ارتفع المقياس أو انخفض؟ إذا لم يكن كذلك ، فلماذا تتعقبه؟ سيكون الأمر أشبه بفحص الطقس كل يوم مع اتخاذ قرار بارتداء ما تريد بغض النظر عن توقعات الطقس.

مثل الوجبات السريعة ، يمكن أن تكون هذه الأنواع من الأفكار رائعة.

عملت ذات مرة مع فريق تسويق يقيس أداء وكالاتهم من خلال مشاهدات الصفحة. تم توجيه الإنفاق المدفوع إلى القنوات التي تجذب معظم الزيارات. لم يكن هناك نقاش كافٍ حول ما كان يفعله المستخدمون بمجرد وصولهم إلى الموقع.

يحتاج فريقك إلى نظام غذائي متوازن. تعتبر رؤى الوجبات السريعة جيدة من حين لآخر ولكن ليس كخبزك اليومي.

تحظى رؤى الوجبات السريعة بشعبية أيضًا لأنها تعطي الانطباع بأن شخصًا ما يعتمد على البيانات. مجرد العمل مع الأرقام يمكن أن يوفر الثقة لأي شخص. ومع ذلك ، لا تدع الوسيلة تبرر الغايات. لا يتعلق الاعتماد على البيانات بالعمل مع الأرقام ولكن بتحقيق نتائج ذات مغزى للأعمال من خلال مساعدة البيانات.

ما هي معاييرك؟

خذ ثانية للتفكير في المعايير التي يتم فرضها داخل فريقك. تقصر العديد من الشركات على المعايير الموضوعة خارجيًا. توقع عملاؤهم منهم الرد في غضون إطار زمني محدد أو توقع سعر معين من منتجاتهم. يتوقع المستثمرون أهداف وغايات إيرادات محددة.

أنت بحاجة إلى المعايير الخاصة بك. عملت ذات مرة مع شركة لياقة للمستهلكين مع 30 صفحة من معايير العلامات التجارية الصارمة بشأن الحجم المناسب لشعارها والخطوط المحددة التي ينبغي استخدامها.

نتيجة لذلك ، كانت جميع الوسائط التي تمثل العلامة التجارية متسقة دائمًا. ربما كانت معاييرهم صارمة للغاية ، لكنهم على الأقل يعرفون ما يريدون ولم يكونوا مستعدين لقبول أقل من ذلك.

تفرض الشركات الكبرى معايير عالية على نفسها. فكر في Gucci للحظة. هل تعتقد أنهم يهتمون لماذا لا يشتري الناس منتجاتهم؟ من غير المرجح.

هناك عدد لا يحصى من الأسباب التي تجعل الناس لا يشترون منتجاتهم. بدلاً من ذلك ، تركز Gucci على سبب شراء الأشخاص وكيفية الحصول على المزيد من هؤلاء العملاء. إنهم لا يخفضون من معاييرهم ، أي السعر. بدلا من ذلك ، فإنهم يرفعونهم إلى أبعد من ذلك.

رفع المعايير الخاصة بك على الرؤى

يمر عالم البيانات بتغير رائع. لفترة طويلة ، كانت المشكلة تتعلق بوفرة البيانات. ثم تحسنت البرامج والذكاء الاصطناعي ، والآن تكمن المشكلة في الكثير من الرؤى. يعد إنشاء معايير للرؤى هو الحل طويل الأمد.

عندما يتعلق الأمر بالرؤى ، فإن أهم عنصر هو القدرة على شرح أهميتها. في كتابي الأول ، "سراب البيانات" ، ناقشت سؤال WDIM أو سؤال "ماذا يعني".

WDIM هو تذكير بسيط بأن كل فكرة تحتاج إلى تفسير معقول. على سبيل المثال ، إذا كان 40٪ من عملائك يأتون من كانساس ، فماذا يعني ذلك؟ هل يجب عليك تغيير التسويق الخاص بك للتركيز على تلك المنطقة؟ هل هذا جيد ام سيء؟ هل هؤلاء هم العملاء الذين تريد جذبهم؟

يبدأ WDIM في الوصول إلى لب المشكلة. رفع المستوى يعني أنك لن تفكر في نظرة ثاقبة حتى يتم إرفاق WDIM واضح بها. إذا كان هناك شخص ما يشارك الرؤية ، فاطلب WDIM. في مجموعات الشرائح والتقارير ، يجب أن يكون WDIM هو التركيز.

تعد مناقشة الرؤى بدون WDIM مضيعة للوقت. بمرور الوقت ، يمكن أن يزداد تعريفك لـ WDIM الجيد. قد لا يكفي طرح سؤالين جيدين. قد تبحث عن روابط إستراتيجية للعمل أو ذات صلة بالحملات الحالية.

يمكنك أيضًا التفكير في فرض معايير فنية على أفكارك. على سبيل المثال ، لقد ساعدت الشركات في فرض الحد الأدنى من المتطلبات مثل:

• صالح إحصائيا
• يظهر هذا النمط على مدار عدة أيام أو أسابيع
• تم التحقق من البصيرة من قبل مصدرين أو أكثر من مصادر البيانات
• يبني على رؤية جديدة سابقة ناجحة

إذا كان فريقك قد بدأ للتو في استخدام رؤى البيانات ، فلا يزال من المنطقي فرض المعايير مبكرًا. أنت لا تريد بناء ثقافة تؤمن بالرؤى الضعيفة. على المدى الطويل ، يمكن أن يضر بالثقة في البيانات. لماذا يثق أي شخص بالرؤى التي لم تثبت أنها مفيدة للأعمال؟

بالنسبة للعديد من الفرق ، يبدأ تطبيق المعايير بأفراد البيانات الفنية. إنهم يعرفون البيانات الواردة والصادرة وهم خط الدفاع الأول ضد رؤى الغرور. بالنسبة للأشخاص غير التقنيين ، تحتاج إلى الخضوع للتدريب على كيفية اكتشاف رؤى "الوجبات السريعة". يساعد التدريب الأساسي في الاحتمالات والإحصاء على العمل من خلال الضجيج.

الآراء الواردة في هذا المقال هي آراء المؤلف الضيف وليست بالضرورة آراء MarTech. يتم سرد المؤلفين الموظفين هنا.