Mengapa Memajukan Kematangan Data Akan Melepaskan Potensi Digital Anda

Tidak dapat disangkal bahwa merek yang memanfaatkan dan berinvestasi dalam kemampuan dengan data akan menjadi merek yang memaksimalkan potensi pendapatan penuh mereka. Tetapi sementara pemasar saat ini memiliki banyak data di ujung jari mereka, mengetahui data apa yang digunakan dan bagaimana menggunakannya adalah dua tantangan terbesar dari semuanya.

Dalam artikel ini, kami membagikan kerangka kerja strategis untuk membantu bisnis mengidentifikasi di mana mereka berada dalam perjalanan kematangan data mereka, serta bagaimana meningkatkan kemampuan dan literasi data mereka untuk mendorong inovasi dan pertumbuhan.

Digitalisasi ekonomi telah menyebabkan ledakan dalam penciptaan data. Selama sepuluh tahun terakhir, dunia telah berubah dari menciptakan 6,2 zettabyte pada tahun 2012 menjadi sekitar 97 zettabyte pada tahun 2022.

Peluang peningkatan data yang begitu dramatis tidak hilang dari para eksekutif bisnis di seluruh industri, banyak di antaranya telah berebut menggunakan data untuk menganalisis sebanyak mungkin tentang pelanggan mereka. Pengeluaran solusi analitik data besar akan mencapai $215,7 miliar tahun ini di seluruh dunia.

Namun, penggunaan data di seluruh bisnis merupakan pengalaman yang tidak konsisten. Beberapa perusahaan telah berinvestasi dengan bijak dalam mengembangkan kematangan data mereka.

Dengan sedikit pemberitahuan, mereka dapat secara fleksibel berputar untuk memaksimalkan peluang pendapatan di lingkungan ekonomi yang tidak terduga. Yang lain mengalami siklus pengembalian yang semakin berkurang ketika mereka mencoba untuk meniru kesuksesan sebelumnya dengan hasil yang beragam.

Kematangan Data dalam Pemasaran

Pemasar yang mahir dalam memanfaatkan data canggih dan teknik analitis untuk mencapai tujuan penting dapat dimengerti dalam permintaan tinggi.

Berbeda dengan pemasar dalam bisnis dengan kematangan data rendah, pemasar dengan kematangan dan literasi data tingkat lanjut memahami cara mengubah data menjadi aset bisnis penting. Mereka mengatur penerapannya dan dampaknya terhadap tujuan bisnis, menggunakan data untuk mendapatkan keunggulan kompetitif yang signifikan.

Tapi apa sebenarnya yang kita maksud dengan kematangan data? Dalam artikel ini, kami membahas definisi kami tentang kematangan data, berbagi beberapa pembelajaran yang kami alami, dan menguraikan kerangka kerja sederhana yang dapat digunakan pemasar untuk mengukur tingkat kematangan data mereka sendiri.

Apa itu Kematangan Data?

Kematangan data mengacu pada evolusi kemampuan data perusahaan. Meskipun pada pandangan pertama mungkin tampak kontroversial, mungkin menyiratkan bahwa perusahaan yang kurang berkembang entah bagaimana 'belum matang', namun dalam praktiknya tidak demikian.

Istilah kematangan data memiliki makna kontekstual yang sangat spesifik. Penekanannya adalah pada pengembangan, dengan apresiasi bahwa setiap perusahaan dimulai dari tempat yang berbeda dan memerlukan tindakan khusus untuk maju.

Mengapa Kematangan Data Penting?

Memahami kematangan data organisasi Anda penting karena lima alasan signifikan. Apresiasi kematangan data dapat membantu pemasar untuk:

• Align: Memahami masalah dan tantangan mana yang coba dipecahkan oleh bisnis yang lebih luas dan mengadaptasi strategi untuk mendukung tujuan.
• Menghargai: Analisis tanpa memihak apa yang baik dilakukan bisnis saat ini dan di mana perbaikan perlu dilakukan untuk mendorong pengambilan keputusan data yang lebih baik.
• Evaluasi: Tolok ukur tingkat literasi data, penerapan pelatihan dan peningkatan keterampilan untuk memastikan pengenalan lingkungan pembelajaran terbuka untuk mendukung pemikiran inovatif.
• Antisipasi: Nantikan kemampuan analitik canggih yang menarik seiring dengan semakin matangnya kemampuan data bisnis.
• Kalibrasi: Optimalkan teknologi dan infrastruktur untuk tidak hanya mengekstrak nilai maksimum saat ini, tetapi juga secara akurat merencanakan sumber daya yang mungkin mereka perlukan di masa mendatang.

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, beberapa organisasi telah berhasil menyeimbangkan dan mempercepat kemampuan mereka jauh di depan persaingan. Mari kita lihat beberapa contoh terbaik tentang bagaimana kematangan data tingkat lanjut telah memposisikan beberapa perusahaan di atas yang lain.

monzo

Didirikan pada tahun 2015, Monzo telah memprioritaskan kolaborasi internal hingga tingkat yang mengesankan. Bank penantang telah memilih struktur di mana tidak ada tim BI (Business Intelligence) tradisional secara internal. Sebagai gantinya, ilmuwan data dapat secara mandiri melakukan alur kerja analitis ujung ke ujung.

Monzo mendorong tim untuk mengembangkan model data yang menguntungkan bisnis secara keseluruhan. Meskipun pasar fintech sangat kompetitif, Monzo terus memperkuat reputasinya sebagai kekuatan pasar di perbankan ritel. Pada tahun 2020, Monzo bernilai $4,5 miliar (USD) dan merupakan neobank paling berharga ketiga di Eropa.

asos

Sektor ritel telah berjuang dalam dua dekade terakhir, sejak keunggulan Amazon menjungkirbalikkan ritel tradisional kelas atas.

ASOS adalah salah satu merek fashion yang berhasil melawan tren. Raksasa mode cepat ini banyak memuji keberhasilannya pada strategi datanya, khususnya menguji hipotesis dalam bentuk mini untuk membuktikan nilainya sebelum meningkatkannya.

Perusahaan telah menjalankan studi peningkatan merek bersama eksperimen geografis di seluruh pasar. Itu menggunakan intelijen yang dikumpulkan untuk menentukan strateginya pada tahun 2020, ketika pandemi mulai menggigit. Pada tahun 2021, merek tersebut bernilai $1,3 miliar (USD), meningkatkan nilainya pada waktu yang belum pernah terjadi sebelumnya untuk ekonomi global.

Netflix

Algoritme rekomendasi Netflix menghasilkan konten yang disarankan, merekomendasikan judul kepada pemirsa dengan cara yang dinamis. Masing-masing memiliki kategori yang berbeda (biasanya genre atau tema), dengan judul yang paling cocok dengan minat pengguna ditempatkan terlebih dahulu.

Rekomendasi dibuat dan diurutkan secara otomatis berdasarkan sejumlah faktor termasuk riwayat tontonan, durasi judul tontonan, perangkat yang sedang digunakan, dan banyak lagi. Perusahaan menangkap data tentang saran mana yang dilewati oleh pengguna, dan judul mana yang dilewatkan oleh pemirsa.

Algoritme rekomendasi tercanggih membantu meningkatkan jumlah waktu yang dihabiskan pengguna dalam aplikasi mereka. Dalam ekonomi perhatian, Netflix terus mendominasi di mana para pesaingnya secara teratur berjuang, menikmati 34% dari semua menit streaming AS, dibandingkan dengan 8% untuk Amazon Prime dan hanya 4% untuk Disney Plus.

Babilonia

Babel telah menganut transparansi untuk efek yang besar. Alih-alih merahasiakan temuannya di balik pintu terkunci di perusahaan, Babylon menawarkan untuk membagikan apa yang diketahui platform tentang penggunanya.

Perusahaan menyatakan bahwa tujuannya adalah untuk tetap terdepan, menyediakan sumber daya data bagi pelanggan dalam upaya untuk mendorong loyalitas abadi di antara basis penggunanya.

Contoh di atas mewakili beberapa penggunaan kematangan data tingkat lanjut yang terbaik di kelasnya. Tetapi penting untuk diingat bahwa organisasi tidak muncul begitu saja dengan kematangan data tingkat lanjut. Ada langkah-langkah yang dapat Anda ambil untuk maju.

Pada usia dua puluh enam, pekerjaan kami dengan pemasar senior dan CMO telah mendorong kami untuk mengembangkan kerangka kerja LEAP: kurva kematangan data sederhana dengan tiga langkah dan tahapan.

Untuk memahami kerangka kerja LEAP, pertama-tama penting untuk memahami peran penting struktur internal dalam menentukan kematangan data.

Kematangan Data dalam Struktur Internal: Pengantar Kurva Kematangan Data Leap

Struktur internal terjalin dengan tingkat kematangan data, karena mereka dapat membangun penghalang yang tidak terlihat atau memungkinkan kolaborasi lintas bisnis hingga tingkat yang berbeda-beda. Berdasarkan pekerjaan kami di seluruh sektor bisnis, kami telah membagi struktur internal menjadi tiga kategori dalam kaitannya dengan kematangan data.

1. Dibungkam

Bisnis di awal perjalanan kematangan data mereka kemungkinan akan memiliki struktur internal yang beroperasi secara independen. Pemasaran, khususnya, mungkin akan ada sebagai fungsi terpisah dari bisnis lainnya. Kurangnya integrasi membuat departemen bekerja dalam silo. Wawasan tidak dibagikan secara luas atau dapat diakses di seluruh tim.

Akibatnya, KPI dan tujuan cukup mendasar dan bersifat umum karena tim hanya dapat bekerja dengan apa yang mereka akses atau kendalikan. Kinerja pemasaran terutama akan didasarkan pada KPI seperti konversi di tempat, mungkin berdasarkan saluran demi saluran.

Pemasaran tidak mungkin mengaitkan konversi ke penjualan pelanggan offline, karena data tersebut tidak tersedia untuk mereka dan duduk bersama tim penjualan. Demikian pula, tim penjualan mungkin tidak memiliki visibilitas tentang kampanye pemasaran mana yang mendorong prospek berkualitas.

Tujuan biasanya berfokus pada pengisian corong, aktivitas bersifat reaktif, dan ada fokus tinggi pada efisiensi biaya di atas semua pertimbangan lainnya.

Status: Terbatas, terisolasi dan reaktif, berfokus pada efisiensi biaya dan konversi.

2. Disinkronkan

Tim yang disinkronkan bekerja bersama di seluruh departemen dan fungsi untuk mencapai tujuan bisnis bersama yang sama. Platform yang digunakan telah terintegrasi untuk penyebaran pembelajaran bersama yang cepat. Tata kelola data ditetapkan dan ditinjau secara berkala, dengan standar etika dan kepatuhan yang tertanam dalam penggunaan data di seluruh bisnis.

Tim yang disinkronkan lebih proaktif, lebih terorganisir di seluruh departemen dan menghargai produktivitas dan kolaborasi. Data mulai diterapkan dan dihargai sebagai aset perusahaan.

Status: Terorganisir dan tersinkronisasi, dengan produktivitas sebagai prioritas utama. Aksesibilitas seluruh bisnis untuk wawasan data dihargai dan dihormati.

3. Pintar

Dalam tahap kematangan data yang paling canggih ini, tim sangat terintegrasi dan penggunaan data yang berkualitas dan konsisten tertanam kuat di semua departemen. Eksperimen cepat, peningkatan berkelanjutan, dan kreasi bersama dilakukan dengan cepat dan kecerdasan dibagikan di antara tim secara teratur dengan kecepatan.

Tim data, khususnya, sangat terampil, mampu membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin yang berguna yang digunakan untuk menghasilkan wawasan yang lebih akurat, memecahkan masalah bisnis terkait.

Kampanye pemasaran diterapkan secara etis dan cerdas. Platform disatukan dan kinerja dipahami dari berbagai titik kontak dalam perjalanan konsumen.

Pada tahap kematangan data yang paling canggih, kecepatan dan inovasi sangat dihargai.

Status: Dioptimalkan untuk keunggulan kompetitif maksimum dan kecerdasan pelanggan.

3 Contoh Kemampuan dengan Tingkat Kematangan Data yang Berbeda

Kerangka kerja LEAP adalah cara yang berguna untuk memahami kemampuan bisnis pada setiap tahap struktural kematangan data. Setiap langkah dipusatkan pada kemajuan ke tingkat kematangan data berikutnya dan apa yang perlu dilakukan pemasar untuk mendukung tim mereka agar maju.

Tahap 1: Pembelajaran & Pemberdayaan

Pada tahap awal kematangan data, pemasar harus berharap untuk mendorong:

• Pelatihan analisis dasar dan literasi data
• Penggunaan alat analitik fundamental yang meluas seperti Google Analytics
• Pelacakan KPI dasar yang akurat, seperti konversi
• Standar akurasi dan kepatuhan data.

Tahap 2: Terapkan

Pada tahap kematangan data berikutnya, pemasar diharapkan telah menerapkan:

• Model atribusi berdasarkan data yang semakin penting
• Analisis sisi server, dengan dasbor layanan mandiri internal untuk wawasan yang dapat diakses
• Aktivitas pemasaran yang menggabungkan pengoptimalan konversi, dengan peningkatan kinerja dan personalisasi dalam campurannya
• Penskoran niat, pemodelan RFM, dan analisis LTV untuk pemahaman yang lebih mendalam tentang kelompok pelanggan yang sebenarnya.

Tahap 3: Prediksi

Terakhir, pada tahap paling lanjut dari kematangan data, perusahaan diharapkan dapat menerapkan analisis prediktif dari aset data dengan percaya diri ke kekuatan:

• Integrasi offline dan online terpadu
• Tampilan pelanggan tunggal dan pencocokan fuzzy
• Cloud diaktifkan, streaming data acara, dan kesiapan waktu nyata
• Infrastruktur siap data besar
• Pengaktifan otomatisasi
• Penambangan pola dan analisis sentimen.

Pada tahap ini, bisnis harus sudah siap ML dengan program pengujian dan pembelajaran yang selalu aktif. Tim pemasaran dapat dengan cepat memanfaatkan kejelasan dari model atribusi berbasis data yang terus dioptimalkan.

Mereka mengantisipasi kebutuhan pelanggan dan masalah melalui penggunaan metode seperti model kecenderungan, memunculkan keterlibatan yang lebih tinggi dari pengguna aktif dengan sistem rekomendasi di tempat.

Keluar dari struktur tertutup tergantung pada upaya terkoordinasi antara pemangku kepentingan. Jadi, bagaimana pemasar dapat mengumpulkan tim yang tepat untuk mendorong kematangan data?

Cara Merakit Tim yang Tepat untuk Mendorong Kematangan Data

Kematangan data berlaku untuk seluruh bisnis. Ini adalah upaya di seluruh organisasi yang melampaui prioritas satu tim penjualan atau pemasaran.

Karena itu, penting untuk mengumpulkan berbagai influencer internal untuk mengidentifikasi bagaimana perubahan pada strategi data Anda dapat membantu semua orang mencapai tujuan yang sama. Komposisi pemangku kepentingan unik untuk setiap bisnis, sehingga akan bergantung pada prioritas bisnis individu Anda.

Mungkin sulit bagi tim internal untuk keluar dari pemikiran yang sudah mapan, jadi pertimbangkan untuk bekerja dengan mitra eksternal untuk membangun landasan netral. Pihak ketiga yang memenuhi syarat dapat membantu mengungkap hambatan bersama yang dapat menyatukan tim di balik proyek peningkatan kematangan data.

Jika semua orang menyetujui suatu pendekatan, dengan pengaruh mediasi untuk bertindak sebagai penyeimbang, kemungkinan besar proyek akan segera diadopsi.

Meningkatkan Kematangan Data untuk Memprediksi Masa Depan

Meningkatkan kematangan data Anda adalah langkah penting dalam mengubah fungsi pemasaran. Dengan kerangka kerja yang jelas, tujuan yang tepat yang selaras dengan tujuan bisnis yang lebih luas dan dukungan pemangku kepentingan di seluruh fungsi, pemasar dapat memberikan hasil yang lebih konsisten.

Pada waktunya, pemasar dapat membantu organisasi mereka memanfaatkan aset data perusahaan mereka dan kematangan data lanjutan untuk menyaingi perusahaan perintis.

Namun, keberhasilan akan tergantung pada pengembangan koordinasi antar departemen dengan cara yang menantang. Pihak eksternal dapat membantu memfasilitasi diskusi lintas departemen, tetapi pemasar perlu memimpin tanggung jawab untuk memajukan kematangan data mereka dan mengeluarkan potensi penuh pemasaran digital.

Tingkatkan Kematangan Data Anda untuk Membuktikan Masa Depan Bisnis Anda

dua puluh enam adalah konsultan ahli dengan pengalaman manajemen pemangku kepentingan yang luas untuk membantu memberdayakan pemasar untuk memaksimalkan potensi mereka. Kami bekerja dengan pemasar untuk mengembangkan kematangan data mereka dan meningkatkan kemampuan mereka dengan analitik.

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang bagaimana CMO dan pemasar senior dapat menggunakan data untuk meningkatkan pengaruh mereka, unduh buku putih kami sekarang.