Come un CMO può creare un sistema di analisi di marketing efficace

Le aziende che raccolgono dati, li analizzano e prendono decisioni informate sulla base di tali dati, crescono e si sviluppano più velocemente di quelle che non lo fanno. Questo articolo spiega come creare un sistema di analisi per la tua azienda e perché gli strumenti e gli analisti martech sono essenziali.

Che cos'è l'analisi? È uno strumento attraverso il quale un'azienda valuta ciò che genera profitto. Tuttavia, l'analisi in sé non porta direttamente entrate all'azienda. Con l'analisi, il Chief Marketing Officer (CMO) può ottenere solo vari report per trarre conclusioni e prendere decisioni.

Prendiamo un esempio dalla nostra pratica presso OWOX. Il compito abituale di un CMO è eseguire un piano di vendita di pubblicità online. In che modo l'analisi può essere utile in questo caso? Gli analisti potrebbero fornire rapporti di Google Analytics, dati sui costi degli annunci solo da Google Ads e dati per le transazioni online sul sito Web che non corrispondono ai dati del CRM. Di conseguenza, calcolare il ritorno sulla spesa pubblicitaria sarà difficile.

Supponiamo che un'azienda utilizzi l'analisi da molto tempo, abbia raccolto dati nel cloud storage e abbia configurato report creati automaticamente. Questo risolve tutti i problemi di marketing dell'azienda? Non proprio. Dopotutto, i direttori marketing sono interessati non solo ai dati, ma anche ai dati che li aiuteranno a capire quali opportunità sono disponibili per eseguire il piano per il prossimo mese o trimestre.

Per eseguire accuratamente il piano e raggiungere tutti i propri obiettivi , gli esperti di marketing hanno bisogno di analisi per identificare:

• zone di crescita (come superare il piano)
• zone a rischio (cosa interferisce con l'attuazione del piano)

"Prima di pensare a due zone, vorrei sottolineare l'assunzione delle persone giuste per aiutare a costruire quel sistema.

I CMO non sono quelli che dovrebbero costruire il sistema. I CMO dovrebbero fare più di un pensiero strategico, scegliendo e controllando la direzione del marketing, ecc. Sai, le "cose ​​​​di livello superiore".

Quando si tratta di analisi, ci sono troppe cose che sono troppo tecniche per i CMO. Pertanto, i dipendenti giusti dovrebbero colmare questa lacuna. I CMO dovrebbero consumare i dati elaborati e (si spera?) visualizzati e quindi prendere decisioni".

Julius Fedorovicius, fondatore di analyticsmania.com.

Abbiamo già ammesso che i rapporti automatizzati da soli non sono sufficienti per risolvere i problemi di marketing. I dati devono essere interpretati per ottenere risposte e il pulsante Rendi tutto OK non è stato ancora inventato. (Ci stiamo lavorando!) Pertanto, il direttore marketing deve fare queste cose per mantenere alta la produttività:

1. Configura un sistema di analisi che mostri i rischi e le zone di crescita
2. Assumi analisti che elaborano dati, aggiungono contesto e forniscono conclusioni

Il fatto che i CMO stiano aumentando i loro budget tecnologici suggerisce che i servizi di analisi di marketing non sono più solo un giocattolo costoso. Sono veri e propri strumenti di lavoro che aiutano il reparto marketing a eseguire il piano e ottenere bonus.

"Per le aziende più piccole, il processo può essere semplificato e potrebbe essere abbastanza utile iniziare con l'assunzione di qualcuno che sia bravo con l'ecosistema di Google (GA, GTM, GDS, fogli) ma idealmente il team dovrebbe essere composto da almeno due persone .

1. La persona tecnica che è brava nella raccolta dei dati (chiamiamola ingegnere analitico).
2. Analista dei dati che può quindi pulire i dati, giocarci e analizzarli (da quello che ho visto, di solito le persone che analizzano i dati non sono molto esperte con la parte tecnica della raccolta dei dati, ecco perché l'ingegnere di analisi aiuterà).

Le persone che assumi potrebbero aiutarti a scegliere/costruire il giusto stack di analisi".

Julius Fedorovicius, fondatore di analyticsmania.com.

Un'azienda può utilizzare con successo prodotti pronti all'uso o soluzioni proprie. Per evitare inutili spese di denaro e tempo, un'azienda deve capire chiaramente di cosa ha bisogno.

Quando si tratta di sviluppare le proprie soluzioni, è necessario prestare attenzione al team di sviluppo e supporto, nonché alla documentazione.

Se il tuo specialista che scrive gli script di raccolta dati ed è responsabile della configurazione dell'intero sistema si chiude, devi essere sicuro che il dipendente che li sostituisce sarà in grado di supportare i progetti.

Se desideri acquistare una soluzione già pronta, valuta innanzitutto la quantità di dati che devi elaborare. Se ottieni 10 vendite al giorno dalla pubblicità online, non è necessario investire in servizi potenti e costosi. Per questa mole di lavoro sarà sufficiente utilizzare Google Analytics o Excel.

Mentre il tuo fatturato e le tue esigenze crescono, c'è un bisogno crescente di metriche aggiuntive, automazione e velocità di elaborazione dei dati più elevate. Ad esempio, nel business SaaS (soluzioni IT con canone di abbonamento), puoi iniziare a ricevere valore reale dal tuo data warehouse o dall'uso di algoritmi di machine learning se il tuo fatturato annuo supera i $ 200.000.

Tuttavia, tieni presente che anche un servizio già pronto in grado di raccogliere, elaborare, calcolare, prevedere e visualizzare i dati deve essere adattato per un'azienda specifica. Molte aziende hanno una logica unica e parametri di pianificazione chiave. Pertanto, la struttura dei dati importati e delle visualizzazioni dei dati sarà diversa. Inoltre, dalla nostra esperienza, ai clienti non piace imparare a lavorare con nuove interfacce, ma vogliono che i loro dati vengano presentati in modo comune.

Per riassumere, la nostra ricetta a cui attingiamo in OWOX nella creazione di sistemi di analisi di marketing è questa:

• Le aziende dovrebbero avere pieno accesso ai propri dati
• I dati devono essere forniti in un'interfaccia familiare al decisore

Ci sono molte caratteristiche e differenze tra le aziende anche all'interno di una nicchia. Ad esempio, nella vendita al dettaglio, l'attività di elettronica è concettualmente diversa dall'attività di vendita di vestiti o articoli per la casa. Diciamo che c'è una diversa frequenza degli acquisti e una diversa enfasi sul lavoro con i clienti nuovi e quelli attuali.

Come altro esempio, molte aziende stanno enfatizzando lo sviluppo di applicazioni mobili e l'analisi dei client. Tali aziende hanno modelli di marketing, metodi per le prestazioni del piano e metriche completamente diversi rispetto alle aziende basate su applicazioni web. Ecco perché è difficile combinare ed elaborare i dati.

Pertanto, è importante per un'azienda avere accesso diretto ai dati di marketing e di prodotto e non fare affidamento sulle capacità di un particolare servizio e del suo sistema di visualizzazione.

Le aziende sono alla ricerca di analisti per le esigenze e il dolore che si sono sviluppati in azienda in questo momento. E se i dolori sono tanti (e ce ne sono sempre), allora la ricerca di un analista può durare mesi o addirittura anni. E alla fine della giornata, c'è un'alta probabilità che lo specialista assunto non sarà in grado di gestire tutti i compiti.

È importante separare e sistematizzare le aree di responsabilità degli analisti . Al giorno d'oggi, molte aziende sono alla ricerca di analisti che impostino le metriche, uniscano i dati, costruiscano ipotesi sulla base di questi dati, forniscano consigli, assicurino che il tasso di conversione cresca immediatamente e assicurino che le campagne pubblicitarie inizino a dare i loro frutti. Sono un analista; possono gestirlo!

Nella vita reale, non funziona così . I tuoi analisti non avranno abbastanza tempo o non avranno abbastanza competenze. Per esempio:

• Uno specialista può essere un tecnico eccellente (impostazione della raccolta dei dati, scrittura delle richieste e preparazione dei dati per l'analisi) ma non ha le conoscenze su come valutare in modo significativo i dati ottenuti.
• Un'azienda può essere grande e tutto può essere organizzato in modo che un solo analista possa fornire i dati. Per tutto il giorno, quell'analista sarà essenzialmente un'interfaccia vocale per i dati.

Quello che dovresti fare è determinare quali aree di analisi di responsabilità possono rafforzare misurando dati e punti di crescita. Ad esempio, nel settore della vendita al dettaglio, si tratta di marketing, prodotto e esperienza del cliente.

Se gli specialisti sono sovraccarichi di preparazione di dati e report, vale la pena allocare questa funzione di analisi tecnica a un'unità separata o trasferirla a un partner.

È più redditizio per un'azienda quando l'analisi è una funzione operativa e non è limitata dalle capacità di uno specialista. In caso contrario, l'azienda colpirà un soffitto di ferro.

Ad esempio, supponiamo che un analista decida improvvisamente di abbandonare alcune soluzioni di terze parti e di ricrearle lui stesso dopo aver studiato e interessato al linguaggio R. L'idea è che l'azienda smetterà di pagare in eccesso per soluzioni esterne. Ma in effetti, l'analista sta sviluppando il proprio interesse invece di essere impegnato nei propri compiti diretti.

L'azienda, in cambio, riceverà una soluzione instabile senza supporto se l'analista si dimette. I vantaggi sono discutibili. Qualsiasi attività non dovrebbe essere limitata a ciò che l'analista può fare.

Un'altra cosa è quando un'azienda forma un dipartimento interno di analisi e dati a tutti gli effetti che supporta gli obiettivi di crescita dei diversi dipartimenti. In questo caso, l'azienda può essere sicura della qualità dei dati e delle risorse che valutano lo sviluppo del marketing, del prodotto e di altre divisioni.

Il Chief Data Officer (CDO) o Head of Analytics determina quali soluzioni basate sui dati devono essere sviluppate e supportate per prime.

Consideriamo ad esempio un caso reale di un cliente: una banca automatizza la selezione di un gestore clienti in base alle informazioni raccolte sugli interessi e sulle azioni dei clienti. Inoltre, la banca ha iniziato a considerare la conversione di questo gestore per chiudere transazioni con profili di clienti simili.

Nello sviluppo di una soluzione per l'azienda, è importante che gli analisti ottengano risposte alle seguenti domande:

• Quali sono gli obiettivi strategici del cliente di analisi?
• Quali decisioni verranno prese e quali responsabilità verranno assegnate per il raggiungimento degli obiettivi strategici?
• A quali domande devono rispondere i clienti per prendere una decisione?
• Quali grafici, rapporti e consigli possono aiutare a rispondere alle domande?
• Quali metriche dovrebbero essere utilizzate nella soluzione?

È importante elaborare i compiti per gli analisti per non perdere dettagli importanti e, di conseguenza, per fornire al cliente una soluzione funzionante e utile.

Riassumiamo. Affinché i dati funzionino per l'azienda, i tuoi analisti dovrebbero:

1. sapere quali obiettivi e soluzioni dei clienti dipendono realmente dai dati
2. considera quanto profitto influiscono su queste decisioni
3. monitorare regolarmente la qualità dei dati e segnalare tempestivamente gli scostamenti dalla norma

E, naturalmente, è nell'interesse del CDO aumentare la percentuale di dipendenti che utilizzano i dati da soli anziché aver bisogno dell'assistenza costante di un team di analisti.

"Penso che l'analisi nel marketing dovrebbe essere considerata come un supplemento per un atleta già esperto/forte. Possono renderlo più veloce/più forte/ecc. Se stai già facendo abbastanza bene, l'analisi può aiutarti a migliorarlo.

Parlando di esempi più concreti (riguardanti le due zone citate prima), eccone alcuni.

Zone di crescita:

• Trovare il 20% di prodotti che portano l'80% delle entrate. Controlla le loro sorgenti di traffico, i dati demografici, ecc. e prova a identificare quali segmenti funzionano meglio di altri. Questo potrebbe aiutarti a identificare le opportunità in cui aumentare i budget (ad esempio per apportare modifiche alla tua pubblicità a pagamento).

Zone a rischio:

• Monitoraggio degli errori (e altre azioni negative, errori di checkout, errori di registrazione, ecc.). Queste sono le principali lotte dei clienti/clienti. Identificandoli e fissandoli puoi ridurre l'attrito aumentando così il volume di conversione."

Julius Fedorovicius, fondatore di analyticsmania.com.

Possono essere necessari sei mesi per chiudere un posto vacante per un analista forte. È molto tempo. Un partner è un'ottima soluzione per iniziare subito e non aspettare così tanto per ottenere valore. Ci sono due casi in cui lavorare con un partner aiuta davvero a sviluppare analisi in un'azienda.

1. Il partner ha una competenza significativamente più forte di quella che l'azienda ha attualmente. Ad esempio, supponiamo che un'azienda desideri già lavorare con i dati o almeno iniziare a raccoglierli e che non ci siano analisti nell'azienda o che siano concentrati su altre attività. In questo caso, l'azienda dovrebbe trovare un partner che abbia già esperienza di lavoro con casi simili nella nicchia.
2. La squadra del partner viene assunta per una determinata funzione . Ad esempio, potrebbe implementare analisi, fornire supporto per Google Tag Manager o creare report sul marketing. Questo approccio funziona quando le aziende hanno bisogno di un team ampio e qualificato per svolgere compiti specifici e i dipendenti interni sono più preziosi quando si concentrano sull'analisi e l'interpretazione dei dati.

Importante! Con qualsiasi approccio, vale la pena costruire relazioni con un partner che sia trasparente nel processo decisionale. In altre parole, il tuo partner deve comprendere gli obiettivi e gli obiettivi strategici della tua azienda e i tuoi requisiti di analisi per lavorare in modo proattivo.

Quali sono i tuoi obiettivi strategici, tempi e budget? Ad esempio, all'annuale Go Analytics! conferenza, le persone parlano regolarmente di come utilizzare prodotti di analisi a pagamento del valore di centinaia di migliaia di dollari. Ma ci sono anche relatori che affermano che l'analisi può essere costruita per $ 130 al mese. Entrambi i casi sono veri e reali.

Le grandi aziende che utilizzano attivamente i prodotti Google Marketing Platform e combinano i dati pubblicitari con i dati di vendita utilizzano Google Analytics 360. Per altre aziende con volumi inferiori, è sufficiente utilizzare le funzionalità di Google Analytics gratuito.

In poche parole, se il tuo fatturato annuo è compreso tra $ 200.000 e $ 1 milione, è ora di raccogliere dati nel tuo database ma è troppo presto per investire sforzi nel lavorare con algoritmi di apprendimento automatico. Non avrai ancora abbastanza informazioni sui tuoi clienti.

Concentrati sulla funzionalità di analisi e sulla redditività della tua azienda . Prima di tutto, l'analisi dovrebbe aiutare a rispondere alle domande Dove sono i miei rischi? e dove sono le mie zone di crescita? quando implementi il ​​tuo piano. Se non risponde a queste domande, significa solo togliere tempo e budget.

"L'analisi è qualcosa che collega passato, presente e futuro. Analizziamo i dati creati e raccolti in passato. Nel presente, cerchiamo di prevedere cosa accadrebbe in futuro. Infine, cerchiamo di influenzare il futuro riallocando i nostri sforzi in un modo nuovo".

Mikko Piippo, consulente di analisi e ottimizzazione digitale, co-fondatore e partner di Hopkins.

• Inizia a creare analisi dalla definizione del livello di sviluppo del business.
• Non è necessario attendere una grande quantità di dati o cercare un super analista per sei mesi. Inizia contattando i partner che hanno esperienza nella creazione di modelli di analisi di marketing nella tua zona.
• Scegli il modello adatto: un prodotto pronto modificato per la tua attività o un sistema sviluppato da zero solo per te.
• Prendi in considerazione l'assunzione di un analista esperto nel contesto della tua attività anche se non ha le competenze più avanzate. Saranno in grado di sfruttare l'infrastruttura fin dall'inizio, ridimensionarla ulteriormente e migliorarla.