كيف يمكن لـ CMO بناء نظام تحليلات تسويقية فعال

الشركات التي تجمع البيانات وتحللها وتتخذ قرارات مستنيرة بناءً على تلك البيانات تنمو وتتطور بشكل أسرع من أولئك الذين لا يفعلون ذلك. تشرح هذه المقالة كيفية بناء نظام تحليلات لعملك ولماذا تعتبر أدوات martech والمحللين ضروريين.

ما هي التحليلات؟ إنها أداة تقوم من خلالها الشركة بتقييم ما يولد الربح. ومع ذلك ، فإن التحليلات نفسها لا تجلب دخلاً مباشرًا للأعمال. باستخدام التحليلات ، يمكن لرئيس التسويق (CMO) فقط الحصول على تقارير مختلفة من أجل استخلاص النتائج واتخاذ القرارات.

لنأخذ مثالاً من ممارستنا في OWOX. تتمثل المهمة المعتادة لـ CMO في تنفيذ خطة مبيعات إعلانية عبر الإنترنت. كيف يمكن أن تكون التحليلات مفيدة في هذه الحالة؟ قد يقدم المحللون تقارير Google Analytics وبيانات تكلفة الإعلان من إعلانات Google فقط وبيانات المعاملات عبر الإنترنت على موقع الويب التي لا تتطابق مع البيانات من CRM. نتيجة لذلك ، سيكون حساب عائد النفقات الإعلانية صعبًا.

لنفترض أن شركة ما تستخدم التحليلات لفترة طويلة ، وقد جمعت البيانات في التخزين السحابي ، وقامت بتكوين التقارير التي يتم إنشاؤها تلقائيًا. هل هذا يحل جميع مشاكل التسويق الخاصة بالشركة؟ ليس صحيحا. بعد كل شيء ، لا يهتم مديرو التسويق بالبيانات فحسب ، بل بالبيانات التي ستساعدهم على فهم الفرص المتاحة من أجل تنفيذ الخطة للشهر أو الربع التالي.

من أجل تنفيذ الخطة بدقة وتحقيق جميع أهدافهم ، يحتاج المسوقون إلى تحليلات لتحديد:

• مناطق النمو (كيف تتجاوز الخطة)
• مناطق الخطر (ما يتعارض مع تنفيذ الخطة)

"قبل التفكير في منطقتين ، أود التأكيد على تعيين الأشخاص المناسبين للمساعدة في بناء هذا النظام.

CMO ليسوا هم من يجب أن يبني النظام. يجب على منظمات الإدارة الجماعية أن تفعل المزيد من التفكير الاستراتيجي ، واختيار والتحكم في اتجاه التسويق ، وما إلى ذلك ، كما تعلم ، "الأشياء ذات المستوى الأعلى".

عندما يتعلق الأمر بالتحليلات ، هناك الكثير من الأشياء التقنية للغاية بالنسبة إلى رؤساء التسويق التنفيذيين. وبالتالي يجب على الموظفين المناسبين ملء هذه الفجوة. يجب أن تستهلك منظمات الإدارة الجماعية البيانات المعالجة و (نأمل؟) المرئية ثم تتخذ القرارات ".

جوليوس فيدوروفيسيوس ، مؤسس موقع analyticsmania.com.

لقد اعترفنا بالفعل أن التقارير الآلية وحدها لا تكفي لحل مشاكل التسويق. يجب تفسير البيانات للحصول على إجابات ، ولم يتم اختراع الزر "اجعل كل شيء على ما يرام" حتى الآن. (نحن نعمل على ذلك!) وبالتالي ، يحتاج مدير التسويق إلى القيام بهذه الأشياء للحفاظ على الإنتاجية عالية:

1. قم بإعداد نظام تحليلات يوضح المخاطر ومناطق النمو
2. استعن بمحللين يعالجون البيانات ويضيفون السياق ويقدمون الاستنتاجات

تشير حقيقة قيام رؤساء التسويق التنفيذيين بزيادة ميزانياتهم التكنولوجية إلى أن خدمات تحليل التسويق لم تعد مجرد لعبة باهظة الثمن بعد الآن. إنها أدوات عمل حقيقية تساعد قسم التسويق في تنفيذ الخطة والحصول على مكافآت.

"بالنسبة للشركات الأصغر ، يمكن تبسيط العملية وقد تكون جيدة بما يكفي للبدء بتوظيف شخص جيد مع نظام Google البيئي (GA ، GTM ، GDS ، الأوراق) ولكن من الناحية المثالية يجب أن يتكون الفريق من شخصين على الأقل .

1. الشخص التقني الجيد في جمع البيانات (دعنا نسميه / مهندس التحليلات).
2. محلل البيانات الذي يمكنه بعد ذلك تنظيف البيانات والتلاعب بها وتحليلها (مما رأيته ، عادةً ما يكون الأشخاص الذين يقومون بتحليل البيانات ليسوا ماهرين جدًا في الجزء الفني من جمع البيانات ، ولهذا السبب سيساعد مهندس التحليلات).

يمكن للأشخاص الذين توظفهم مساعدتك في اختيار / بناء حزمة التحليلات الصحيحة ".

جوليوس فيدوروفيسيوس ، مؤسس موقع analyticsmania.com.

يمكن أن تستخدم الشركة بنجاح إما المنتجات الجاهزة أو الحلول الخاصة بها. لتجنب النفقات غير الضرورية للمال والوقت ، يجب على الشركة أن تفهم بوضوح ما تحتاجه.

عندما يتعلق الأمر بتطوير الحلول الخاصة بك ، يجب الانتباه إلى فريق التطوير والدعم بالإضافة إلى التوثيق.

إذا استقال المتخصص الذي يكتب نصوصًا لجمع البيانات وكان مسؤولاً عن تكوين النظام بأكمله ، فأنت بحاجة إلى التأكد من أن الموظف الذي يحل محلها سيكون قادرًا على دعم المشاريع.

إذا كنت ترغب في شراء حل جاهز ، فقم أولاً بتقييم كمية البيانات التي تحتاج إلى معالجتها. إذا كان لديك 10 مبيعات في اليوم من الإعلان عبر الإنترنت ، فلن تحتاج إلى الاستثمار في خدمات قوية ومكلفة. لهذا القدر من العمل ، يكفي استخدام Google Analytics أو Excel.

بينما يتزايد حجم مبيعاتك واحتياجاتك ، هناك حاجة متزايدة لمقاييس إضافية وأتمتة وسرعات أعلى لمعالجة البيانات. على سبيل المثال ، في مجال SaaS (حلول تكنولوجيا المعلومات برسوم اشتراك) ، يمكنك البدء في تلقي قيمة حقيقية من مستودع البيانات الخاص بك أو استخدام خوارزميات التعلم الآلي إذا تجاوز حجم مبيعاتك السنوي 200000 دولار.

ومع ذلك ، لاحظ أنه حتى الخدمة الجاهزة التي يمكنها جمع البيانات ومعالجتها وحسابها والتنبؤ بها وتصورها تحتاج إلى أن تتكيف مع عمل معين. العديد من الشركات لديها منطق فريد ومعايير تخطيط رئيسية. لذلك ، ستختلف بنية البيانات المستوردة وتصورات البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، من خلال تجربتنا ، لا يحب العملاء معرفة كيفية العمل في واجهات جديدة ولكنهم يريدون تقديم بياناتهم بطريقة مشتركة.

للتلخيص ، وصفتنا التي نستفيد منها في OWOX في إنشاء أنظمة تحليلات التسويق هي:

• يجب أن تتمتع الشركات بحق الوصول الكامل إلى بياناتها
• يجب تسليم البيانات في واجهة مألوفة لدى صانع القرار

هناك العديد من الميزات والاختلافات بين الشركات حتى داخل مكانة واحدة. على سبيل المثال ، في تجارة التجزئة ، يختلف عمل الإلكترونيات من الناحية المفاهيمية عن تجارة بيع الملابس أو السلع المنزلية. لنفترض أن هناك تكرارًا مختلفًا لعمليات الشراء وتركيزًا مختلفًا على العمل مع العملاء الجدد والحاليين.

كمثال آخر ، تؤكد العديد من الشركات على تطوير تطبيقات الهاتف المحمول وتحليلات العميل. تمتلك هذه الشركات نماذج تسويق وطرق أداء ومقاييس مختلفة تمامًا مقارنة بالشركات القائمة على تطبيقات الويب. لهذا السبب يصعب دمج البيانات ومعالجتها.

لذلك ، من المهم أن تتمتع شركة ما بإمكانية الوصول المباشر إلى بيانات التسويق والمنتج الخاصة بها وألا تعتمد على إمكانات خدمة معينة ونظام التصور الخاص بها.

تبحث الشركات عن محللين للاحتياجات والألم التي تطورت في الشركة في الوقت الحالي. وإذا كان هناك الكثير من المتاعب (وهناك دائمًا) ، فإن البحث عن محلل قد يستغرق شهورًا أو حتى سنوات. وفي نهاية اليوم ، هناك احتمال كبير ألا يكون الاختصاصي المعين قادرًا على التعامل مع جميع المهام.

من المهم فصل مجالات مسؤولية المحللين وتنظيمها . في الوقت الحاضر ، تبحث العديد من الشركات عن محللين يقومون بإعداد المقاييس ، ودمج البيانات ، وبناء الفرضيات بناءً على هذه البيانات ، وتقديم التوصيات ، والتأكد من نمو معدل التحويل على الفور ، والتأكد من أن الحملات الإعلانية تبدأ في الدفع. إنهم محلل. يمكنهم التعامل معها!

في الحياة الواقعية ، لا تسير الأمور على هذا النحو . لن يكون لدى المحللين وقت كافٍ أو لن يمتلكوا المهارات الكافية. علي سبيل المثال:

• يمكن أن يكون الأخصائي تقنيًا ممتازًا (إعداد جمع البيانات وكتابة الطلبات وإعداد البيانات للتحليل) ولكنه يفتقر إلى المعرفة بكيفية تقييم البيانات التي تم الحصول عليها بشكل هادف.
• قد تكون الشركة كبيرة ، ويمكن تنظيم كل شيء بحيث يمكن لمحلل واحد فقط تقديم البيانات. طوال اليوم ، سيكون هذا المحلل في الأساس واجهة صوتية للبيانات.

ما يجب عليك فعله هو تحديد مجالات تحليلات المسؤولية التي يمكن تعزيزها من خلال قياس البيانات ونقاط النمو. على سبيل المثال ، في تجارة التجزئة ، هذا هو التسويق والمنتج وتجربة العميل.

إذا كان المتخصصون مثقلون بجهد كبير في إعداد البيانات والتقارير ، فمن الجدير تخصيص وظيفة التحليلات الفنية هذه لوحدة منفصلة أو نقلها إلى شريك.

إنها أكثر ربحية للشركة عندما تكون التحليلات وظيفة عاملة وغير مقيدة بقدرات متخصص واحد. وإلا فإن الشركة ستصل إلى سقف حديدي.

على سبيل المثال ، لنفترض أن أحد المحللين قرر فجأة التخلي عن بعض حلول الطرف الثالث وإعادة إنشائها بنفسه بعد الدراسة والاهتمام بلغة R. الفكرة هي أن العمل سيتوقف عن دفع مبالغ زائدة للحلول الخارجية. لكن في الواقع ، يقوم المحلل بتطوير مصلحته الخاصة بدلاً من الانخراط في مهامه المباشرة.

في المقابل ، ستتلقى الشركة حلاً غير مستقر بدون دعم إذا استقال المحلل. الفوائد مشكوك فيها. لا ينبغي أن يقتصر أي عمل على ما يمكن للمحلل القيام به.

شيء آخر هو عندما تشكل الشركة قسمًا كاملًا للتحليلات والبيانات الداخلية يدعم أهداف النمو للإدارات المختلفة. في هذه الحالة ، يمكن للشركة أن تتأكد من جودة البيانات والموارد التي تقيم تطور التسويق والمنتج والأقسام الأخرى.

يحدد كبير مسؤولي البيانات (CDO) أو رئيس التحليلات الحلول القائمة على البيانات التي يجب تطويرها ودعمها أولاً.

على سبيل المثال ، لنفكر في حالة حقيقية من عميل: قام البنك آليًا باختيار مدير العملاء بناءً على المعلومات التي تم جمعها حول اهتمامات العملاء وأفعالهم. أيضًا ، بدأ البنك في النظر في تحويل هذا المدير لإغلاق المعاملات مع ملفات تعريف العملاء المماثلة.

عند تطوير حل للشركة ، من المهم للمحللين الحصول على إجابات للأسئلة التالية:

• ما هي الأهداف الإستراتيجية لعميل التحليلات؟
• ما هي القرارات التي سيتم اتخاذها وما هي المسؤوليات التي سيتم تكليفها لتحقيق الأهداف الاستراتيجية؟
• ما الأسئلة التي يحتاج العملاء للإجابة عليها لاتخاذ القرار؟
• ما هي الرسوم البيانية والتقارير والتوصيات التي يمكن أن تساعد في الإجابة على الأسئلة؟
• ما هي المقاييس التي يجب استخدامها في الحل؟

من المهم تحديد المهام للمحللين حتى لا تفوت التفاصيل المهمة ، ونتيجة لذلك ، لمنح العميل حلاً عمليًا ومفيدًا.

دعونا نلخص. لكي تعمل البيانات في الأعمال التجارية ، يجب على المحللين:

1. تعرف على أهداف العملاء وحلولهم التي تعتمد حقًا على البيانات
2. ضع في اعتبارك مقدار الربح الذي تؤثر عليه هذه القرارات
3. مراقبة جودة البيانات بانتظام والإبلاغ على الفور عن الانحرافات عن القاعدة

وبالطبع ، من مصلحة CDO زيادة نسبة الموظفين الذين يستخدمون البيانات بأنفسهم بدلاً من الحاجة إلى المساعدة المستمرة من فريق من المحللين.

"أعتقد أن التحليلات في التسويق يجب اعتبارها مكملات لرياضي متمرس / قوي بالفعل. يمكنها أن تجعله أسرع / أقوى / إلخ. إذا كنت تقوم بعمل جيد بالفعل ، فيمكن أن تساعدك التحليلات على تحسين ذلك.

بالحديث عن المزيد من الأمثلة الملموسة (فيما يتعلق بالمنطقتين المذكورتين من قبل) ، إليك بعض الأمثلة.

مناطق النمو:

• إيجاد 20٪ من المنتجات التي تدر 80٪ من العائدات. تحقق من مصادر حركة المرور والتركيبة السكانية وما إلى ذلك وحاول تحديد القطاعات التي تعمل بشكل أفضل من غيرها. قد يساعدك هذا في تحديد الفرص التي يمكنك من خلالها زيادة الميزانيات (على سبيل المثال لإجراء تعديلات على الإعلانات المدفوعة).

مناطق الخطر:

• تتبع الأخطاء (والإجراءات السلبية الأخرى وأخطاء السداد وأخطاء التسجيل وما إلى ذلك). هذه هي المعاناة الأساسية للعملاء / العملاء. من خلال تحديدها وإصلاحها ، يمكنك تقليل الاحتكاك وبالتالي زيادة حجم التحويل ".

جوليوس فيدوروفيسيوس ، مؤسس موقع analyticsmania.com.

قد يستغرق إغلاق الوظيفة الشاغرة لمحلل قوي ستة أشهر. هذا وقت طويل. يعد الشريك حلاً رائعًا للبدء على الفور ولا تنتظر طويلاً للحصول على قيمة. هناك حالتان عندما يساعد العمل مع شريك حقًا في تطوير التحليلات في الشركة.

1. يتمتع الشريك بخبرة أقوى بكثير من خبرة الشركة الحالية. على سبيل المثال ، لنفترض أن شركة ما تريد بالفعل العمل مع البيانات أو على الأقل البدء في جمعها ، ولا يوجد محللون في الشركة أو أنهم يركزون على مهام أخرى. في هذه الحالة ، يجب أن تجد الشركة شريكًا لديه بالفعل خبرة في العمل مع حالات مماثلة في مكانه.
2. يتم تعيين فريق الشريك لوظيفة معينة . على سبيل المثال ، قد يكون تنفيذ التحليلات أو تقديم دعم إدارة العلامات من Google أو إعداد تقارير عن التسويق. يعمل هذا النهج عندما تحتاج الشركات إلى فريق كبير ومؤهل لأداء مهام محددة ويكون الموظفون الداخليون أكثر قيمة عند التركيز على تحليل البيانات وتفسيرها.

الأهمية! مع أي نهج ، من المفيد بناء علاقات مع شريك يتسم بالشفافية في اتخاذ القرار. بمعنى آخر ، يجب أن يفهم شريكك الأهداف والغايات الإستراتيجية لشركتك ومتطلبات التحليلات الخاصة بك من أجل العمل بشكل استباقي.

ما هي أهدافك الاستراتيجية والإطار الزمني والميزانية؟ على سبيل المثال ، في Go Analytics السنوي! يتحدث الناس بانتظام عن كيفية استخدام منتجات التحليلات المدفوعة التي تبلغ قيمتها مئات الآلاف من الدولارات. ولكن هناك أيضًا متحدثون يقولون إنه يمكن إنشاء التحليلات مقابل 130 دولارًا في الشهر. كلتا الحالتين حقيقية وحقيقية.

تستخدم الشركات الكبيرة التي تستخدم منتجات منصة Google للتسويق بنشاط وتدمج بيانات الإعلان مع بيانات المبيعات Google Analytics 360. بالنسبة للشركات الأخرى ذات الأحجام الصغيرة ، يكفي استخدام ميزات برنامج Google Analytics المجاني.

ببساطة ، إذا كانت إيراداتك السنوية تتراوح بين 200000 دولار ومليون دولار ، فقد حان الوقت لجمع البيانات في قاعدة البيانات الخاصة بك ولكن من السابق لأوانه استثمار الجهود في العمل مع خوارزميات التعلم الآلي. لن يكون لديك معلومات كافية عن عملائك حتى الآن.

ركز على وظائف التحليلات والربحية لعملك . بادئ ذي بدء ، يجب أن تساعد التحليلات في الإجابة عن الأسئلة أين مخاطري؟ وأين مناطق النمو الخاصة بي؟ عند تنفيذ خطتك. إذا لم يجيب على هذه الأسئلة ، فإنه يأخذ وقتك وميزانيتك فقط.

"التحليلات هي شيء يربط بين الماضي والحاضر والمستقبل. نحن نحلل البيانات التي تم إنشاؤها وجمعها في الماضي. في الوقت الحاضر ، نحاول التنبؤ بما سيحدث في المستقبل. وأخيرًا ، نحاول التأثير في المستقبل من خلال إعادة تخصيص جهودنا بطريقة جديدة ".

ميكو بيبو ، مستشار التحليلات الرقمية والتحسين ، الشريك المؤسس ، وشريك هوبكنز.

• ابدأ في بناء التحليلات من تحديد مستوى تطوير الأعمال.
• ليس من الضروري انتظار كمية كبيرة من البيانات أو البحث عن محلل فائق لمدة ستة أشهر. ابدأ بالاتصال بالشركاء الذين لديهم خبرة في بناء نماذج تحليلات التسويق في منطقتك.
• اختر النموذج المناسب: منتج جاهز معدل لعملك أو نظام تم تطويره من البداية من أجلك فقط.
• ضع في اعتبارك الاستعانة بمحلل على دراية جيدة بسياق عملك حتى لو لم يكن لديه المهارات الأكثر تقدمًا. سيكونون قادرين على التعرف على البنية التحتية من البداية وتوسيع نطاقها وتحسينها.