2020년에 꼭 알아야 할 10가지 마케팅 분석 트렌드

Jim Sterne, Damion Brown, Tim Wilson, Christopher Penn, Mary Owusu, Nancy Harhut, Laura Patterson, Anjana Aggarwal 및 Simo Ahava와 함께 향후 몇 년 동안 마케팅 분석이 어떻게 변화할 것인지 논의했습니다.

오늘날의 문제점에 대한 현재 솔루션에 대해 들은 주요 경향입니다. 다른 경향은 분석가와 마케터의 희망을 반영합니다. 업계 최고의 전문가들이 2020년을 어떻게 예측하는지 살펴보겠습니다.

다음은 귀하를 위해 준비한 주제의 짧은 목록입니다.

저는 마케팅 분석이 단일 공급업체 접근 방식(예: Google Analytics)에서 보다 전체적인 데이터 파이프라인으로 계속 전환될 것이라고 확신합니다. — 시모 아하바

기업은 필요한 기능 세트를 제공하는 가장 간단한 도구 조합을 선택하여 비용을 절감하는 데 관심이 있습니다. 분석가와 마케터 사이의 데이터 과학 지식 수준이 높아짐에 따라 전문가가 정확한 작업을 해결하는 도구를 선택함에 따라 기술에 사용되는 총 금액이 줄어들 것입니다. 간단한 문제는 프로그래밍 언어를 사용하여 팀 혼자 해결할 수 있습니다.

2020년에는 마케팅 분석을 위한 더 많은 유형의 도구를 만날 것이며 마테크 세계가 확장될 것입니다. 현명하게 선택해.

작업을 수행하고 잘 수행할 수 있는 도구가 이미 툴킷에 포함되어 있다면 반짝이는 새 장난감에 돈을 쓸 필요가 없을 것입니다. 핵심은 작업을 효과적이고 효율적으로 수행하는 데 도움이 되는 올바른 도구를 갖고 이를 적절하게 사용하는 방법을 아는 것입니다. — 로라 패터슨

새로운 도구의 가장 기술이 풍부한 부분은 자동화된 AI 또는 "AI를 위한 AI"로 표시됩니다. AutoML 및 Auto AI와 같은 도구를 생각해 보십시오. 이러한 도구는 데이터에 대한 하드코어 분석을 수행하여 가장 어려운 모델링 프로세스도 처리합니다.

개인 정보 보호 중심의 디자인은 단순히 멋진 용어가 아닙니다. GDPR의 엄격한 요구 사항이자 비즈니스 인텔리전스 설정 단계에 대한 복잡한 요구 사항입니다. 고객에게 "데이터 머신"이 작동하는 방식을 공개하고 고객의 데이터에 어떤 일이 발생하는지 보여줄 준비가 되어 있어야 하기 때문입니다.

한 가지 큰 문제는 방에 있는 거대한 코끼리 한 마리가 선거 조작과 포퓰리즘, 광고 타겟팅에 대한 뉴스를 보고 우리 모두가 역겹다는 것입니다. 하지만 결국 웹 분석은 그 모든 끔찍한 일을 일으키는 것과 똑같은 것입니다. — 데미온 브라운

AI 및 ML 기술에 대한 과대 광고는 마케팅 분석에서 정점에 도달했습니다. 이제 기업은 AI 및 ML과 침착하게 협력하여 해당 기술을 분석에 구축하기 시작할 것입니다.

데이터 과학과 기계 학습에 뛰어들기 전에 기본에 집중해야 한다는 이전의 생각에도 불구하고 기계 학습을 효과적으로 사용하는 회사가 점점 더 많아질 것이라고 생각합니다. — 팀 윌슨

다음은 스스로를 데이터 기반이라고 할 수 없는 회사의 몇 가지 특성입니다.

• 그들은 데이터를 수집, 병합 및 저장하지만 직감, 경험 및 습관에 따라 결정을 내립니다.
• 그들은 비용이 많이 들거나 통계적으로 로드된 분석 프로세스를 피하거나 의도적으로 분석을 통해 결과를 얻 습니다 .
• 그들은 가설을 확인하는 데이터를 선택하고 그것을 분석이라고 부릅니다.

2020년에 회사가 데이터 기반 기업이 되는 데 방해가 될 수 있는 이러한 실수나 기타 실수를 반복하지 않도록 하십시오.

회사에서 데이터를 좋아하거나 좋아하는데 자신의 의견을 확인하기 위해서만 데이터를 사용하거나 나쁘게 사용하는 것은 매우 흔한 문제입니다. — 짐 스턴

마케터에게 기술 능력은 그 어느 때보다 중요합니다. 그들은 커뮤니케이션 결과, 마케터가 사용하는 도구, 일상 업무에서 얼마나 성공적이고 효율적인지에 영향을 미칠 것입니다. 전 세계가 데이터와 사랑에 빠졌기 때문에 마케터는 분석가가 되고 분석가는 데이터 과학자가 됩니다.

데이터 과학자와 행동 과학자 사이의 더 큰 협력이 곧 이루어질 것이라고 믿습니다. 데이터 사이언티스트들은 누구에게 어떤 메시지를 어떤 시간과 장소에서 목표로 삼아야 하는지 밝혀낼 것입니다. — 낸시 하헛

2020년에는 창의적이고 끊임없이 실험을 하는 것을 꿈꾸는 마케터가 기업에 너무 비싸다는 것을 인정해야 합니다. 시장은 분석과 창의적 기술을 균형 있게 혼합하는 전문가에게 스포트라이트를 옮겼습니다.

내가 컨퍼런스에 가서 20대 초반, 경력이 처음인 젊은 사람들과 이야기할 때, 그들은 여전히 ​​정량적 기술이 없습니다. 그들은 여전히 ​​​​더 ​​나은 용어가 없기 때문에 예술 및 공예 사고 방식을 가지고 있습니다. 당신은 우뇌의 창의성이 필요합니다. 전적으로. 하지만 좌뇌도 필요합니다. 두뇌 마케팅 담당자가 필요합니다. — 크리스토퍼 펜

Google Analytics는 2005년부터 시장에 출시되었습니다. 따라서 이 시점에서 이러한 [분석 도구]가 귀하의 경력을 위한 전략적 우선 순위이며 그러한 기능을 가지고 있음을 알아야 합니다. 그리고 저는 대학을 갓 졸업한 사람들에게는 아직 그런 능력이 없기 때문에 마케팅 분석에서 이 문제에 직면하게 될 것입니다.

나는 아마도 회사가 해야 할 가장 중요한 일 중 하나가 채용 방식을 바꿔야 한다고 생각합니다. 모든 규칙에 예외가 있더라도 통계 및 데이터 과학 기술을 표준으로 하는 우수한 사람들이 학교에서 나오지 않는 이유는 이러한 학교에 교수가 있기 때문입니다. 그 기술도 없고 가르치는 방법도 모르는 경력의 년. 그리고 시장은 그것을 요구하지 않습니다.

시장에서 요구하고 " 이 회사의 마케팅 코디네이터가 되려면 통계 101이 있어야 합니다. 평균, 중앙값, 최빈값을 구별할 수 있어야 합니다. 시장이 그것을 요구한다면 어떻게 될까요? 고용 파이프라인과 학교를 졸업하는 사람들이 일자리를 갖고 싶다면 적응해야 할 것입니다. 지금 당장은 큰 문제가 아니지만 다가오는 다음 경기 침체로 접어들면 문제가 될 것입니다.

2020년에는 디지털 행동을 포착하는 방법에 대해 많은 논쟁과 토론이 있을 것이라고 생각합니다. GDPR은 철학적 및 규제적 관점에서 개인정보 보호 문제를 전면에 내세웠습니다(그리고 CCPA는 현재 미국에서 이를 따르고 있습니다). 그러나 브라우저가 쿠키 차단 및 만료(ITP, ETP 등)와 관련하여 매우 공격적인 업데이트를 시작한 것은 실제로 2019년 하반기였습니다.

우리가 쿠키에 얼마나 의존하게 되었는지 이해하는 사람들 사이에서 Angst는 이미 디지털 분석 및 디지털 마케팅 산업을 통해 파문을 일으키고 있습니다. 나는 불안이 2020년에 커지고 확산될 것이라고 생각하며, 우리는 이러한 변화가 제시하는 추적 문제를 해결하기 위해 기술 솔루션을 파고드는 데 많은 시간을 할애할 것입니다.

어떤 해결 방법도 추가 브라우저 업데이트로 인해 매우 빠르게 종료될 것이기 때문에 이것이 특별히 생산적이지 않을 것이라고 생각합니다. 개인 정보 보호 및 추적과 관련하여 브랜드와 소비자 간의 기본 계약, 그리고 무엇이 수용 가능한지, 그리고 이 모든 것이 실제로 해결되기 전에 언제인지에 대해 보다 근본적인 계산이 필요할 것입니다. 우리가 2020년에 그렇게까지 할 수 있었다면 충격을 받았을 것입니다!

지난 몇 년 동안 매년 이루어졌던 예측은 매년 계속 이루어지고 있으며 2020년에도 다시 실현될 것입니다. 즉, 조직의 다양한 플랫폼 전반에 걸쳐 통합 데이터에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

고객 데이터 플랫폼(CDP)은 새로운 아이디어에서 복잡한 솔루션 공간으로 빠르게 진화하고 있으며 2020년에 대규모 또는 엔터프라이즈 조직이 매우 의식적인 "구축 대 구매" 토론을 피할 수 없을 것이라고 생각합니다. 머신 러닝 기술의 적용 및 운영화를 포함하여 고급 분석을 가능하게 하는 방식으로 고객 데이터를 더 잘 통합합니다.

불행히도 우리가 분석 산업의 다양성과 관련하여 티핑 포인트에 도달하기를 희망하지만 자신있게 예측할 수 있을지 모르겠습니다. 지난 5년 동안 (특히 젠더 다양성에 대한) 인식과 변화를 가져오기 위해 엄청난 진전이 있었지만 다양성 지향적인 이니셔티브나 게시물이 공격적으로 부정적인 반응을 불러일으키지 않기까지는 아직 갈 길이 멉니다. 백인 남성의 보컬 팀에서.

수량화하기는 어렵지만 2020년은 이러한 반응이 줄어들기 시작하거나 적어도 익사하여 완전히 받아들일 수 없는 것으로 보이는 해가 되기를 바랍니다.

저는 특히 올해 이맘때에 예측을 한 적이 없지만 2020년에는 점점 더 많은 사람들이 Google Analytics 인터페이스가 제한적이라는 것을 알게 될 것이며 더 많은 분석을 BigQuery 및 Data Studio로 이전할 것으로 예상합니다. 이 두 가지 도구를 사용하면 자체 분석 도구를 거의 사용할 수 있으며 Google Analytics 인터페이스를 다시 사용할 필요가 없습니다. 인터페이스가 로드될 때까지 기다리는 시간이 절약된다고 상상해 보십시오!

Google Analytics App+Web이 게임에 등장하면서 꽤 흥미로운 업데이트를 볼 수 있을 것으로 기대합니다. 분석 업계의 많은 사람들은 2020년에 고객 웹사이트의 전체 데이터 구조를 다시 구현하고 다시 상상하면서 더러워지는 자신을 보게 될 것입니다. 분석은 좌뇌와 우뇌의 창의성과 논리를 결합하기 때문에 분석을 매우 사랑하는 우리에게 특히 흥미로울 것입니다.

한편, 개인 정보 보호 및 윤리적 분석은 계속해서 더 많은 혼란을 야기할 것입니다. 내년에 또 다른 Cambridge Analytica가 없을 수도 있지만 웹 사용자가 얼마나 많이, 누구에 의해 추적되고 있는지에 대한 일반적인 인식으로 더 많은 사람들이 개인 정보를 보호할 수 있을 것으로 기대합니다. 그것은 의심할 여지 없이 좋은 일이며 우리는 그것을 절대적으로 장려해야 하지만, 업계가 앞서 나가기 위한 방법을 알아내는 것은 점점 더 많은 도전을 의미할 것입니다.

우리 모두가 분석을 해왔던 다른 해와 마찬가지로 2020년은 재미있는 해가 될 것입니다. 그리고 그것이 재미있기만 하면 다른 것은 정말 중요하지 않습니까?