2020年の10の必見のマーケティング分析トレンド

公開: 2022-04-12

ジムスターン、ダミオンブラウン、ティムウィルソン、クリストファーペン、メアリーオウス、ナンシーハーハット、ローラパターソン、アンジャナアガーワル、シモアハバと、今後数年間でマーケティング分析がどのように変化するかについて話し合いました。

今日の問題点に対する現在の解決策について聞いた主な傾向。 他の傾向は、アナリストやマーケターの希望を反映しています。 業界のトップマインドの何人かが2020年に何を予測するか見てみましょう。

これが私たちがあなたのために用意したトピックの短いリストです:

目次

  • グローバルな分析トレンド
    • 分析ドメインの予測
    • マーケティング分析ツールの数の増加
    • データ倫理、アクセス、およびセキュリティの重要性の高まり
    • AIとMLの採用
    • データ駆動型であることの意味の誤解
  • マーケティング分析スキルのトレンド
    • マーケターの間で技術スキルに対する需要が高まっている
  • 実際のマーケティング担当者とアナリストの役割の混合
  • 専門家のユニークな意見
    • クリストファー・ペンは、大学から来る専門家と雇用主の要求との間のスキルのギャップについて:
    • 2020年の課題、顧客データプラットフォーム、デジタル分析の多様性の追跡に関するTim Wilson:
    • 創造性と論理を融合させた新しいツールであるGoogleAnalyticsに代わる2つの手段、および2020年の倫理的課題に関するDamion Brown:

グローバルな分析トレンド

分析ドメインの予測

分析の若くて学際的な分野は、2020年にさらに成熟し、テクノロジーの量と多様性の両方の点で成長します。 今年、ほとんどの企業は、Google Analyticsのようなオールインワンの分析ツールから、ETLシステム、カスタマーデータプラットフォーム、Google BigQuery +DataStudioなどのより複雑な機器に移行します。

マーケティング分析は、単一ベンダーのアプローチ(Google Analyticsなど)からより包括的なデータパイプラインに移行し続けると確信しています。つまり、データエンジニアの需要はますます高まっています。 —シモ・アハバ

シモ・アハバ

企業は、必要な機能セットを提供するツールの最も単純な組み合わせを選択することにより、コストを節約することに関心を持っています。 アナリストやマーケターの間でデータサイエンスの知識が増えると、スペシャリストが正確なタスクを解決するツールを選択するため、テクノロジーに費やされる総量が減少します。 単純な問題は、プログラミング言語を使用してチームだけで修正できます。

マーケティング分析ツールの数の増加

2020年には、マーケティング分析のためのさらに多くの種類のツールに対応し、マーテックの世界が拡大します。 賢明に選択してください。

あなたが仕事をしてそれをうまくやることができるツールキットにすでにツールを持っているなら、多分あなたは新しい光沢のあるおもちゃにお金を使う必要はないでしょう。 重要なのは、作業を効果的かつ効率的に実行するのに役立つ適切なツールを用意し、これらを適切に使用する方法を知ることです。 —ローラ・パターソン

新しいツールの最もテクノロジーが詰め込まれた部分は、自動AI、つまり「AIforAI」としてマークされます。 AutoMLやAutoAIなどのツールを考えてみてください。 これらのツールは、データのハードコア分析を行い、最も難しいモデリングプロセスも処理します。

データ倫理、アクセス、およびセキュリティの重要性の高まり

プライバシー主導のデザインは、派手な新しい用語であるだけではありません。 「データマシン」がどのように機能するかを顧客に開示し、データで何が起こるかを示す準備ができている必要があるため、GDPRの厳しい要求であり、ビジネスインテリジェンスのセットアップ段階の複雑な要件です。

大きな問題の1つ、部屋の中の1つの巨大な象は、選挙の改ざん、ポピュリズム、広告ターゲティングに関するニュース記事を目にすることだと思います。私たちは皆うんざりしていますが、結局のところ、Web分析はその一部です。そのすべての恐ろしいものを引き起こすのと同じこと。 —ダミオンブラウン

ダミオンブラウン

AIとMLの採用

AIおよびMLテクノロジーに関する誇大宣伝は、マーケティング分析で頂点に達しました。 これで、企業はAIやMLと冷静に連携して、これらのテクノロジーを分析に組み込むようになります。

データサイエンスや機械学習に飛び込む前に、基本に真剣に取り組む必要があるという私の以前の考えにもかかわらず、機械学習を効果的に活用する企業はますます増えると思います。 —ティム・ウィルソン

ティムウィルソン

データ駆動型であることの意味の誤解

データドリブンとは言えない企業の特徴は次のとおりです。

  • 彼らはデータを収集、マージ、保存しますが、直感、経験、習慣に基づいて決定を下します。
  • 彼らは、高価な、または統計的にロードされた分析プロセスを回避するか、結果を得るために意図的に分析を手抜きします。
  • 彼らは仮説を確認するデータを選び、それを分析と呼びます。

2020年にデータ主導型になることを妨げる可能性のあるこれらの間違いやその他の間違いを繰り返さないようにしてください。

企業がデータを愛している、またはデータを愛していると言っているのは非常に一般的な問題ですが、データを使用して自分の意見を確認するだけであるか、データを悪用しています。 —ジム・スターン

ジムスターン

マーケティング分析スキルのトレンド

マーケターの間で技術スキルに対する需要が高まっている

技術的なスキルは、マーケターにとってこれまで以上に重要です。 それらは、コミュニケーションの結果、マーケターが使用するツール、および日常業務での成功と効率に影響を与えます。 世界はデータに夢中になっているため、マーケターはアナリストになり、アナリストはデータサイエンティストになりつつあります。

データサイエンティストと行動科学者の間のより大きなコラボレーションが間もなく来ると私は信じています。 データサイエンティストは、誰がどの時間と場所でどのメッセージをターゲットにすべきかを明らかにします。 —ナンシー・ハーハット

ナンシー・ハーハット

実際のマーケティング担当者とアナリストの役割の混合

2020年には、創造性を発揮し、常に実験を行うことを夢見ているマーケターは、企業にとって高すぎることを認めなければなりません。 市場は、分析スキルと創造スキルをバランスよく組み合わせるスペシャリストにスポットライトを移しています。

私が会議に行って、20代前半でキャリアを始めたばかりの若い人たちと話すとき、彼らはまだ定量的なスキルを持っていません。 彼らはまだそれを持っています、より良い用語がないために、芸術と工芸の考え方は素晴らしいです。 あなたはその右脳の創造性が必要です。 絶対。 しかし、左脳も必要です。 あなたは全頭脳のマーケティング担当者が必要です。 —クリストファー・ペン

クリストファーペン

専門家のユニークな意見

クリストファー・ペンは、大学から来る専門家と雇用主の要求との間のスキルのギャップについて:

Google Analyticsは2005年から市場に出回っています。したがって、現時点では、これらの[分析ツール]がキャリアの戦略的優先事項であり、これらの機能を備えていることを知っておく必要があります。 そして、大学を卒業したばかりの人々はまだそれらの能力を持っていないので、私たちはマーケティング分析でこの問題に長い間遭遇し続けるだろうと思います。

おそらく、企業がやらなければならない最も重要なことの1つは、雇用方法を変えることだと思います。 統計学とデータサイエンスのスキルを標準として学校を卒業する優秀な人材がいない理由は、たとえすべての規則に例外があるとしても、これらの学校には教授がいるからです。それらのスキルも持っておらず、それらを教える方法も知らない彼らのキャリアの年。 そして、市場はそれらを要求しません。

市場がそれらを要求し、 「ねえ、この会社のマーケティングコーディネーターであっても、統計101が必要です。平均、中央値、最頻値を区別できる必要があります。 市場がそれを要求した場合、何を推測しますか? 採用パイプラインと学校を卒業する人々は、仕事をしたいのであれば適応しなければならないでしょう。 今のところ大したことではありませんが、次の不況に移行するときにそうなるでしょう。

2020年の課題、顧客データプラットフォーム、デジタル分析の多様性の追跡に関するTim Wilson:

2020年には、デジタル行動をどのように捉えるかについて、多くの手作業と議論が行われると思います。 GDPRは、哲学的および規制の観点からプライバシーの問題を実際に最前線にもたらしました(そして、CCPAは現在米国でそれに続いています)。 しかし、ブラウザが更新を開始したのは実際には2019年の後半であり、Cookieのブロックと有効期限(ITP、ETPなど)に関しては非常に積極的になりました。

Angstは、私たちがCookieにどれだけ依存するようになったのかを理解している人々の間で、すでにデジタル分析およびデジタルマーケティング業界に波及しています。 2020年に不安が拡大し、広がるのではないかと思います。私たちは、これらの変化がもたらす追跡の課題を回避するための技術的解決策を掘り下げて、1年のかなりの部分を費やします。

回避策は、おそらく追加のブラウザの更新によってかなり迅速にシャットダウンされるため、これは特に生産的ではないと思います。 プライバシーと追跡に関しては、ブランドと消費者の間の基本的な契約と、何が受け入れられるか、そしてこれが実際に解決される前に、より基本的な考慮が必要になります。 2020年にこれほどまでに成功できたら、私はショックを受けるでしょう!

過去数年間毎年行われてきた予測は毎年実現し続け、2020年にも再び実現します。組織のさまざまなプラットフォームにわたる統合データへの注目が高まっています。

カスタマーデータプラットフォーム(CDP)は、新しいアイデアから混雑したソリューションスペースへと急速に進化しており、大企業や企業の組織は、2020年に非常に意識的な「構築と購入」の議論を避けられないと思います。機械学習技術の適用や運用化など、より高度な分析を可能にする方法で顧客データをより適切に統合するため。

残念ながら、自信を持って予測できることを願っていますが、分析業界の多様性に関しては転換点に到達することを望んでいます。 過去5年間で、その前線に意識と変化をもたらすために大きな進歩がありましたが(特にジェンダーの多様性に関して)、多様性指向のイニシアチブまたはポストが積極的に否定的な反応を招かないようになるまでにはまだ長い道のりがあります白人男性の声の派遣団から。

数値化するのは難しいですが、2020年はこれらの反応が減少し始めるか、少なくとも溺れて完全に受け入れられないと見なされる年になることを願っています。

創造性と論理を融合させた新しいツールであるGoogleAnalyticsに代わる2つの手段、および2020年の倫理的課題に関するDamion Brown:

私は、特にこの時期に予測を行うことはありませんでしたが、2020年には、Googleアナリティクスのインターフェースが制限され、分析の多くがBigQueryとDataStudioに移行する人が増えると予想しています。 これらの2つのツールを使用すると、独自の分析ツールをほぼロールバックでき、GoogleAnalyticsインターフェースを再度使用する必要はありません。 インターフェイスがロードされるのを待つ時間の節約を想像してみてください。

Google Analytics App + Webは、ゲームに登場するにつれて、かなりエキサイティングなアップデートが表示されることを期待しています。 分析業界の多くの人々は、顧客のWebサイトのデータ構造全体を再実装および再想像することで、2020年に自分たちの手を汚すのを目にするでしょう。 特に、左脳と右脳の創造性と論理が融合しているため、分析が大好きな私たちにとっては、エキサイティングなことになるでしょう。

その間、プライバシーと倫理的分析は、より多くの騒ぎを引き起こし続けるでしょう。 来年は別のCambridgeAnalyticaがないかもしれませんが、追跡されているWebユーザーの数と、誰によって追跡されているかについての一般的な認識は、より多くの人々がプライバシーを保護することにつながると期待しています。 それは間違いなく良いことであり、絶対に奨励する必要がありますが、業界が先を行く方法を見つけることはますます多くの課題を意味するでしょう。

隔年のように、私たち全員が分析を行ってきましたが、2020年は楽しいものになるでしょう。 そして、それが楽しい限り、他に何も重要ではありませんか?