Bagaimana memenangkan persaingan pemasaran dengan analisis data

Ketika perusahaan merangkul teknologi baru dan transformasi bisnis digital berakselerasi secara global, pendekatan analitis klasik mulai gagal untuk menandai semua kotak.

Sebelum pandemi melanda seluruh dunia, dasbor statis sudah cukup untuk memenuhi kebutuhan pemasar untuk mencapai wawasan data tanpa pengetahuan pengkodean. Namun, setelah hampir dua tahun, menjadi sangat jelas bahwa dasbor tidak dapat mengikuti cara (dan kecepatan) tim pemasaran bekerja. Pemasar membutuhkan jawaban atas banyak pertanyaan berbeda dengan cepat. Namun, ini menjadi masalah yang cukup besar, karena analis selalu sibuk, dan pemasar biasanya tidak tahu SQL dan karena itu tidak dapat membuat laporan sendiri.

Mari kita lihat apa yang dapat dilakukan untuk memanfaatkan data secara efektif untuk membuat keputusan dan mencapai tujuan pemasaran.

Karena pemasaran terus berpindah dari saluran tradisional ke saluran digital, pentingnya dan pengaruh digital dalam bauran pemasaran secara keseluruhan terus berkembang. Di satu sisi, ini bagus, karena Anda dapat melacak semua yang terjadi dan membuat keputusan tepat waktu untuk memperbaiki strategi dan kinerja departemen pemasaran Anda.

Di sisi lain, hingga saat ini, analitik pemasaran belum memiliki pengaruh yang diharapkan para pemimpin: 54% responden pemasaran senior dalam survei Gartner menunjukkan ekspektasi yang gagal.

Tiga alasan utama mengapa manajer pemasaran senior mengatakan bahwa analitik tidak digunakan dalam pengambilan keputusan berkaitan dengan kualitas data yang buruk (kesalahan dalam pengumpulan data dan faktor manusia dalam pemrosesan), kesimpulan yang tidak dapat dipahami, dan perbedaan antara data dalam laporan dan kenyataan.

Dalam kasus kualitas data yang buruk, mengapa hal itu terjadi jelas — Anda perlu memantau bahwa data Anda diperbarui, dengan struktur dan format yang sama, dll., dan mengotomatiskan proses untuk menghindari kesalahan manusia (kueri SQL yang kacau, konteks data yang salah ).

Tetapi alasan yang tersisa dengan jelas menunjukkan bahwa cara biasa untuk bekerja dengan analitik (menggunakan dasbor statis), meskipun efektif, tidak cukup. Dasbor memberikan pendekatan satu ukuran untuk semua, dan jelas bukan satu cincin dapat mengatur semuanya. Perusahaan sudah memiliki banyak data, dan tantangan utamanya adalah mendapatkan wawasan yang kuat dari kumpulan data yang dikumpulkan. Untuk melakukannya, Anda harus memutar dan memutar data dengan segala cara yang mungkin, dan dasbor tidak memiliki kemampuan ini (mereka statis!). Akibatnya, perusahaan kehilangan peluang untuk meningkatkan kinerjanya.

Pengguna bisnis berjuang untuk mendapatkan temuan data yang dapat mereka percaya untuk membuat keputusan yang tepat, membuang waktu dan sumber daya menunggu analis untuk menganalisis data dan memvisualisasikan laporan. Bayangkan saja berapa banyak keuntungan dan berapa banyak klien yang Anda kehilangan jika Anda membutuhkan waktu berminggu-minggu untuk membuat keputusan.

Bagaimana situasi ini terjadi? Faktanya, penjelasannya sederhana — sistem pelaporan tradisional tidak pernah dirancang untuk pengguna bisnis seperti manajer PPC dan CMO. Dasbor dapat menjawab satu pertanyaan dengan sempurna, tetapi masalahnya adalah bahwa jawabannya akan menimbulkan pertanyaan yang lebih dalam yang perlu dijawab oleh pemasar untuk menilai situasinya. Dengan demikian, pemasar dan manajemen jatuh ke dalam lingkaran pertanyaan dan jawaban yang muncul terus-menerus.

Apa yang benar-benar dibutuhkan pemasar adalah kesempatan untuk menemukan jawaban atas semua jenis pertanyaan apa, mengapa, kapan, dan di mana. Dan yang paling penting, mereka perlu menemukan jawaban ini sendiri.

Saat ini, sistem bekerja secara tidak efisien: pemasar tidak dapat membuat dan memperbarui laporan secara mandiri tanpa meminta bantuan analis sesekali. Menurut penelitian, membuat satu dasbor membutuhkan rata-rata 4,5 hari, minimal tiga iterasi, dan yang paling penting, sekitar $18.000.

Tidak mengherankan, semua ini memperlambat proses pemasaran dan mengarah pada peningkatan jumlah peluang pertumbuhan yang terlewatkan. Perusahaan hanya tidak tahu bahwa itu bisa tumbuh, bisa menghasilkan lebih banyak keuntungan, atau bisa menarik prospek yang lebih baik.

Di dunia di mana periklanan menjadi semakin mahal dan persaingan semakin ketat, mereka yang menggunakan analitik lebih mungkin untuk menang. Bisnis dapat memperoleh manfaat paling besar dari analitik saat membuat keputusan manajemen. Menurut survei Gartner, 85% CMO ingin lebih mengandalkan data dan membuat keputusan berdasarkan data lebih sering, dan akibatnya mereka berencana untuk meningkatkan investasi dalam analitik.

Mari kita lihat seperti apa alur kerja umum pemasar saat menerapkan analisis data dan masalah apa yang ada:

• Pemasar sering membuat laporan mereka secara manual di Google Spreadsheet, menghabiskan waktu berjam-jam untuk pekerjaan non-inti yang tidak disukai alih-alih meningkatkan kampanye iklan.
• Pilihan lain adalah ketika pemasar menyesuaikan laporan standar (solusi out-of-the-box), yang memungkinkan mereka untuk memantau pengeluaran iklan tetapi tidak menggunakan analitik untuk meningkatkan pemasaran.
• Pemasar di perusahaan menengah dan besar memesan laporan dari tim analis. Pada saat yang sama, mereka sering menghabiskan banyak waktu untuk menyusun setiap tugas, karena analis hanya membuat laporan berdasarkan itu. Kemudian pemasar menunggu lama untuk laporan dan seringkali tidak mendapatkan apa yang mereka inginkan. Akibatnya, pemasar tidak menerima jawaban atas pertanyaan mereka atau menerima jawaban terlambat dan tidak memenuhi KPI mereka. Dan ceri di atasnya — perusahaan kehilangan uang.

Bagaimana spesialis mencoba keluar dari situasi ini? Dengan menyiapkan sejumlah laporan yang diperlukan (hingga 10) dan jarang menghubungi analis. Sejujurnya, tidak ada yang hebat dari bekerja dengan cara ini ketika ada solusi yang membuat analitik tingkat lanjut tersedia untuk setiap pemasar.

Data dapat jauh lebih membantu jika pemasar membuat laporan sendiri dan membuat keputusan dengan cepat tanpa menunggu analis merespons. Pelaporan ad hoc adalah alat utama untuk memberikan wawasan data kepada pengguna bisnis.

Mari kita jelaskan apa itu pelaporan ad hoc dan mengapa pemasar membutuhkannya . Tidak seperti dasbor statis tradisional yang biasa digunakan oleh departemen pemasaran, laporan ad hoc didasarkan pada data waktu nyata yang dinamis dan dibuat sesuai kebutuhan.

Tentu saja, dasbor statis tradisional adalah langkah pertama perusahaan memasuki dunia analisis data. Namun, laporan tersebut dirancang untuk digunakan oleh banyak orang dan, sebagai hasilnya, memberikan informasi tentang pertanyaan yang sangat umum berdasarkan KPI utama. Pada saat yang sama, pertanyaan yang ingin diajukan pengguna terus berubah. Selain itu, dasbor tidak memiliki jawaban atas pertanyaan seperti Mengapa ini terjadi? dan Apa yang bisa dilakukan?

Terlebih lagi, jika Anda berpikir bahwa ini adalah akhir (cukup dengan masalahnya!) — ternyata tidak. Sayangnya, masalah tidak berakhir dengan pemasar membuat jalan mereka ke analis dan akhirnya mendapatkan laporan.

Versi baru Google Analytics dan tidak lagi menggunakan data pihak ketiga adalah salah satu tantangan pemasaran utama saat ini. Semua orang akan pindah ke Google Analytics 4 cepat atau lambat. Dan inilah struktur data baru yang merusak sistem pelaporan yang ada. Prospek paling menakutkan bagi para analis!

Kesimpulannya, laporan ad hoc yang sempurna adalah kesempatan untuk mengajukan pertanyaan tertentu yang tidak terduga dan mendapatkan jawaban dalam beberapa menit . Pendekatan ini menjadi kenyataan berkat teknologi unik yang dipatenkan di OWOX BI. Layanan ini memungkinkan pengguna non-teknis untuk mendapatkan laporan apa pun dalam hitungan menit tanpa menggunakan SQL, yang memungkinkan mereka menjawab pertanyaan apa pun menggunakan data. Misalnya, pengguna dapat menilai situasi saat ini dari sisi yang berbeda dan menemukan apa yang baik dalam alur kerja dan zona pertumbuhan serta sumber keuntungan potensial apa yang ada untuk perusahaan.

OWOX BI Smart Data adalah alat untuk spesialis pemasaran dan manajemen yang membantu Anda sepenuhnya menggunakan data pemasaran yang dikumpulkan. Layanan ini memungkinkan Anda dengan mudah membuat laporan ad hoc dalam jumlah tak terbatas (termasuk laporan kohort) untuk menganalisis audiens Anda di bagian yang berbeda dan mendapatkan wawasan yang berharga.

Keuntungan yang tidak dapat disangkal dari pelaporan ad hoc dengan OWOX BI Smart Data adalah kemampuan bagi pemasar untuk mengajukan pertanyaan apa pun yang mereka inginkan tanpa jatuh ke dalam lingkaran tanpa akhir untuk menemui analis data dan membuang waktu berhari-hari menunggu tanggapan yang bahkan bukan jawaban final. menjawab!

Akhirnya, inilah saatnya untuk mengucapkan selamat tinggal pada pengumpulan, persiapan, dan pemrosesan data manual dalam upaya untuk mendapatkan wawasan yang berharga. Keuntungan lain menggunakan laporan ad hoc meliputi:

• Lebih sedikit waktu yang dihabiskan untuk menyampaikan informasi penting. Apakah kita benar-benar perlu menjelaskan mengapa penting untuk mendapatkan jawaban cepat yang memungkinkan pengambilan keputusan bisnis yang cepat? Di dunia digital di mana Anda bisa kehilangan banyak pendapatan karena halaman arahan yang salah, analitik waktu nyata adalah harta karun.
• Lebih sedikit uang yang dihabiskan untuk analisis data. Analytics belum menjadi mainan mahal bagi perusahaan raksasa untuk waktu yang lama, tetapi memelihara server dan membayar analis yang menghabiskan lebih dari 50% waktu mereka untuk tugas rutin alih-alih menganalisis data masih tetap menjadi pengeluaran yang signifikan. Sebaliknya, solusi cloud modern membuat hidup lebih mudah bagi bisnis.
• Fleksibilitas dan efisiensi. Ada banyak wawasan tersembunyi dalam data yang dapat memberdayakan pengguna bisnis dengan banyak peluang untuk meningkatkan profitabilitas dan pertumbuhan perusahaan ketika disampaikan tepat waktu. Menggunakan laporan ad hoc untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan bisnis yang terus berubah meningkatkan kemampuan perusahaan untuk bekerja dengan lancar dan efisien tanpa menunggu dasbor tradisional siap.

Langkah apa yang harus Anda ambil untuk membuat keajaiban ini bekerja untuk Anda?

• Langkah 1. Kumpulkan semua data pemasaran di Google BigQuery. Tip berguna: Gunakan OWOX BI Pipeline untuk mengumpulkan data Anda dengan cepat dan efisien serta memastikan kualitas data dan transparansi penghitungan.
• Langkah 2. Dengan bantuan analis OWOX atau Anda sendiri, buat model data perusahaan Anda. (Anda hanya perlu melakukan ini sekali!)
• Langkah 3. Pilih parameter dan metrik yang ingin Anda lihat dalam laporan OWOX BI Smart Data dan siapkan satu dalam beberapa menit.

• Langkah 4. Untuk kenyamanan Anda, Anda dapat dengan mudah mengekspor laporan ke layanan visualisasi data atau Google Spreadsheet dan Google Data Studio favorit Anda sepanjang masa.

Penting! Google Analytics 4 baru dan struktur data barunya tidak menakutkan lagi! Laporan Anda di Data Cerdas aman: Jika Anda membuat perubahan apa pun pada data, laporan tersebut tercermin dalam semua laporan sekaligus di tingkat model data, dan tidak ada yang rusak.

Selain itu, OWOX BI Smart Data tidak membatasi bisnis Anda pada satu model atribusi. Anda dapat memilih model standar atau model multisaluran algoritme kami dan melihat bagaimana penghitungan berubah dalam laporan untuk memilih model yang paling sesuai untuk bisnis Anda.

Smart Data mengurangi waktu antara membutuhkan dan mendapatkan laporan dari hari dan minggu menjadi menit. Ini juga membebaskan analis dari rutinitas sehingga mereka dapat melakukan tugas yang lebih menarik dan kompleks. Kedengarannya luar biasa? Pesan demo untuk mengetahui bagaimana Smart Data dapat membantu Anda hari ini!

Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi analisis data telah berubah seiring dengan kebutuhan pengguna bisnis. Dasbor statis tradisional tidak lagi memenuhi tuntutan dunia digital yang terus berubah. Dasbor sudah mati; umur panjang pelaporan ad hoc!

Dengan menggunakan layanan modern seperti OWOX BI Smart Data, pengguna bisnis non-teknis dapat membawa analitik pemasaran mereka ke tingkat yang lebih tinggi dan mendapatkan hasil yang lebih baik dari data.