Jak CMO może zbudować skuteczny system analityki marketingowej

Firmy, które zbierają dane, analizują je i podejmują świadome decyzje na podstawie tych danych, rozwijają się i rozwijają szybciej niż te, które tego nie robią. Z tego artykułu dowiesz się, jak zbudować system analityczny dla Twojej firmy i dlaczego narzędzia i analitycy martech są niezbędne.

Co to jest analityka? To narzędzie, za pomocą którego firma ocenia, co generuje zysk. Jednak sama analityka nie przynosi bezpośrednio firmie dochodów. Dzięki analityce dyrektor ds. marketingu (CMO) może jedynie uzyskać różne raporty w celu wyciągania wniosków i podejmowania decyzji.

Weźmy przykład z naszej praktyki w OWOX. Zwykłym zadaniem CMO jest wykonanie planu sprzedaży reklamy online. Jak analityka może być przydatna w tym przypadku? Analitycy mogą dostarczać raporty Google Analytics, dane o kosztach reklam tylko z Google Ads oraz dane dotyczące transakcji online w witrynie, które nie są zgodne z danymi z CRM. W rezultacie obliczenie ROAS będzie trudne.

Załóżmy, że firma od dawna korzysta z analityki, gromadziła dane w chmurze i konfigurowała raporty, które są tworzone automatycznie. Czy to rozwiązuje wszystkie problemy marketingowe firmy? Nie bardzo. W końcu dyrektorów marketingu interesują nie tylko dane, ale dane, które pomogą im zrozumieć, jakie są możliwości, aby zrealizować plan na kolejny miesiąc lub kwartał.

Aby dokładnie wykonać plan i osiągnąć wszystkie cele , marketerzy potrzebują analityki, aby zidentyfikować:

• strefy wzrostu (jak przekroczyć plan)
• strefy ryzyka (co przeszkadza w realizacji planu)

„Zanim pomyślę o dwóch strefach, chciałbym zatrudnić odpowiednich ludzi do pomocy w budowie tego systemu.

CMO nie są tymi, którzy powinni budować system. Dyrektorzy marketingu powinni bardziej myśleć strategicznie, wybierać i kontrolować kierunek marketingu itp. Wiesz, „rzeczy wyższego poziomu”.

Jeśli chodzi o analitykę, jest zbyt wiele rzeczy, które są zbyt techniczne dla CMO. Dlatego właściwi pracownicy powinni wypełnić tę lukę. OZZ powinny konsumować przetworzone i (miejmy nadzieję?) wizualizowane dane, a następnie podejmować decyzje”.

Julius Fedorovicius, założyciel analyticsmania.com.

Przyznaliśmy już, że same automatyczne raporty nie wystarczą do rozwiązania problemów marketingowych. Aby uzyskać odpowiedzi, dane muszą zostać zinterpretowane, a przycisk Uczyń wszystko OK nie został jeszcze wynaleziony. (Pracujemy nad tym!) Dlatego dyrektor marketingu musi robić te rzeczy, aby utrzymać wysoką produktywność:

1. Skonfiguruj system analityczny, który pokazuje zagrożenia i strefy wzrostu
2. Zatrudnij analityków, którzy przetwarzają dane, dodają kontekst i wyciągają wnioski

Fakt, że CMO zwiększają swoje budżety technologiczne, sugeruje, że usługi analizy marketingowej nie są już tylko drogą zabawką. To prawdziwe narzędzia pracy, które pomagają działowi marketingu realizować plan i otrzymywać premie.

„W przypadku mniejszych firm proces można uprościć i wystarczy zacząć od zatrudnienia kogoś, kto dobrze radzi sobie z ekosystemem Google (GA, GTM, GDS, arkusze), ale najlepiej byłoby, gdyby zespół składał się z co najmniej dwóch osób .

1. Osoba techniczna, która jest dobra w zbieraniu danych (nazwijmy ją inżynierem analityki).
2. Analityk danych, który może następnie wyczyścić dane, bawić się nimi i analizować (z tego, co widziałem, zwykle osoby analizujące dane nie są zbyt wykwalifikowane w technicznej części zbierania danych, dlatego inżynier analityk pomoże).

Osoby, które zatrudniasz, mogą pomóc Ci wybrać/zbudować odpowiedni zestaw analityczny”.

Julius Fedorovicius, założyciel analyticsmania.com.

Firma może z powodzeniem korzystać zarówno z gotowych produktów, jak i z własnych rozwiązań. Aby uniknąć niepotrzebnych nakładów finansowych i czasowych, firma musi jasno rozumieć, czego potrzebuje.

Jeśli chodzi o tworzenie własnych rozwiązań, należy zwrócić uwagę na zespół programistów i wsparcia oraz dokumentację.

Jeśli Twój specjalista, który pisze skrypty zbierania danych i odpowiada za konfigurację całego systemu, zrezygnuje z pracy, musisz mieć pewność, że pracownik, który go zastępuje, będzie w stanie wesprzeć projekty.

Jeśli chcesz kupić gotowe rozwiązanie, najpierw oceń ilość danych, które musisz przetworzyć. Jeśli masz 10 sprzedaży dziennie z reklam online, nie musisz inwestować w potężne i drogie usługi. Do tego nakładu pracy wystarczy Google Analytics lub Excel.

Podczas gdy Twoje obroty i potrzeby rosną, rośnie zapotrzebowanie na dodatkowe metryki, automatyzację i wyższe prędkości przetwarzania danych. Na przykład w biznesie SaaS (rozwiązania IT z opłatami abonamentowymi) możesz zacząć otrzymywać realną wartość z własnej hurtowni danych lub korzystać z algorytmów uczenia maszynowego, jeśli roczne obroty przekraczają 200 000 USD.

Należy jednak pamiętać, że nawet gotowa usługa, która może gromadzić, przetwarzać, obliczać, przewidywać i wizualizować dane, musi być dostosowana do konkretnego biznesu. Wiele firm ma unikalną logikę i kluczowe parametry planowania. W związku z tym struktura importowanych danych i wizualizacji danych będzie się różnić. Ponadto z naszego doświadczenia wynika, że ​​klienci nie lubią uczyć się pracy w nowych interfejsach, ale chcą, aby ich dane były prezentowane w jednolity sposób.

Podsumowując, nasza recepta, z której korzystamy w OWOX przy tworzeniu systemów analityki marketingowej, jest następująca:

• Firmy powinny mieć pełny dostęp do swoich danych
• Dane muszą być dostarczane w interfejsie znanym decydentowi

Istnieje wiele cech i różnic między firmami, nawet w ramach jednej niszy. Na przykład w handlu detalicznym działalność związana z elektroniką różni się koncepcyjnie od działalności polegającej na sprzedaży ubrań lub artykułów gospodarstwa domowego. Powiedzmy, że jest inna częstotliwość zakupów i inny nacisk na pracę z nowymi i obecnymi klientami.

Jako kolejny przykład, wiele firm stawia na rozwój aplikacji mobilnych i analitykę klienta. Takie firmy mają zupełnie inne modele marketingowe, metody wykonywania planów i metryki w porównaniu z firmami opartymi na aplikacjach internetowych. Dlatego trudno jest łączyć i przetwarzać dane.

Dlatego ważne jest, aby firma miała bezpośredni dostęp do swoich danych marketingowych i produktowych, a nie polegała na możliwościach konkretnej usługi i jej systemu wizualizacji.

Firmy poszukują analityków do potrzeb i bólu, które w tej chwili rozwinęły się w firmie. A jeśli problemów jest dużo (a zawsze są), to poszukiwanie analityka może zająć miesiące, a nawet lata. A ostatecznie istnieje duże prawdopodobieństwo, że zatrudniony specjalista nie podoła wszystkim zadaniom.

Ważne jest, aby wyodrębnić i usystematyzować obszary odpowiedzialności analityków . W dzisiejszych czasach wiele firm poszukuje analityków, którzy skonfigurują metryki, połączą dane, zbudują hipotezy na podstawie tych danych, przedstawią rekomendacje, zadbają o natychmiastowy wzrost współczynnika konwersji i zapewnią, że kampanie reklamowe zaczną się opłacać. Są analitykiem; poradzą sobie z tym!

W prawdziwym życiu to tak nie działa . Twoi analitycy albo nie będą mieli wystarczająco dużo czasu, albo nie będą mieli wystarczających umiejętności. Na przykład:

• Specjalista może być znakomitym technikiem (konfiguruje zbieranie danych, pisze wnioski i przygotowuje dane do analizy), ale brakuje mu wiedzy, jak sensownie ocenić uzyskane dane.
• Firma może być duża i wszystko może być zorganizowane tak, aby tylko jeden analityk mógł dostarczać dane. Przez cały dzień analityk będzie w zasadzie interfejsem głosowym do danych.

To, co powinieneś zrobić, to określić, które obszary odpowiedzialności można wzmocnić , mierząc dane i punkty wzrostu. Na przykład w handlu detalicznym jest to marketing, produkt i doświadczenie klienta.

Jeśli specjaliści są przeciążeni przygotowywaniem danych i raportów, warto wydzielić tę funkcję analityki technicznej do osobnej jednostki lub przekazać ją partnerowi.

Dla firmy jest to bardziej opłacalne, gdy analityka jest funkcją roboczą i nie jest ograniczona możliwościami jednego specjalisty. W przeciwnym razie firma uderzy w żelazny sufit.

Załóżmy na przykład, że analityk po nauczeniu się i zainteresowaniu się językiem R nagle postanawia zrezygnować z pewnych rozwiązań innych firm i samodzielnie je odtworzyć. Myślenie polega na tym, że biznes przestanie przepłacać za rozwiązania zewnętrzne. Ale w rzeczywistości analityk rozwija własne zainteresowania, zamiast angażować się w swoje bezpośrednie zadania.

Firma w zamian otrzyma niestabilne rozwiązanie bez wsparcia, jeśli analityk zrezygnuje. Korzyści są wątpliwe. Żadna firma nie powinna ograniczać się do tego, co może zrobić analityk.

Inną rzeczą jest, gdy firma tworzy pełnoprawny wewnętrzny dział analityki i danych, który wspiera cele rozwojowe różnych działów. W takim przypadku firma może być pewna jakości danych i zasobów, które oceniają rozwój działów marketingu, produktów i innych.

Chief Data Officer (CDO) lub Head of Analytics określa, które rozwiązania oparte na danych powinny być rozwijane i wspierane w pierwszej kolejności.

Rozważmy na przykład prawdziwy przypadek klienta: bank zautomatyzował wybór menedżera klienta na podstawie zebranych informacji o zainteresowaniach i działaniach klientów. Bank zaczął też rozważać zamianę tego menedżera na zamykanie transakcji o podobnych profilach klientów.

Przy opracowywaniu rozwiązania dla firmy ważne jest, aby analitycy uzyskali odpowiedzi na następujące pytania:

• Jakie są strategiczne cele klienta analitycznego?
• Jakie decyzje zostaną podjęte i jakie obowiązki zostaną przypisane, aby osiągnąć cele strategiczne?
• Na jakie pytania muszą odpowiedzieć klienci, aby podjąć decyzję?
• Jakie wykresy, raporty i rekomendacje mogą pomóc odpowiedzieć na pytania?
• Jakie metryki należy zastosować w rozwiązaniu?

Ważne jest, aby wypracować zadania dla analityków, aby nie pominąć ważnych szczegółów, a w efekcie dać klientowi działające i użyteczne rozwiązanie.

Podsumujmy. Aby dane działały dla biznesu, Twoi analitycy powinni:

1. wiedzieć, jakie cele i rozwiązania klientów tak naprawdę zależą od danych
2. zastanów się, na jaki zysk wpływają te decyzje
3. regularnie monitorować jakość danych i niezwłocznie informować o odchyleniach od normy

I oczywiście w interesie CDO jest zwiększenie odsetka pracowników, którzy sami korzystają z danych, a nie potrzebują stałej pomocy zespołu analityków.

„Myślę, że analityka w marketingu powinna być traktowana jako suplement dla już doświadczonego/silnego sportowca. Mogą sprawić, że będzie szybszy/silniejszy/itd. Jeśli już radzisz sobie całkiem nieźle, analityka może pomóc ci to poprawić.

Mówiąc o bardziej konkretnych przykładach (dotyczących dwóch wspomnianych wcześniej stref), oto kilka.

Strefy wzrostu:

• Znalezienie 20% produktów, które przynoszą 80% przychodów. Sprawdź źródła ruchu, dane demograficzne itp. i spróbuj określić, które segmenty działają lepiej niż inne. Może to pomóc w określeniu możliwości zwiększenia budżetów (na przykład w celu dostosowania płatnych reklam).

Strefy ryzyka:

• Śledzenie błędów (i innych negatywnych działań, błędów kasy, błędów rejestracji itp.). To są podstawowe zmagania klientów/klientów. Identyfikując je i naprawiając, możesz zmniejszyć tarcie, a tym samym zwiększyć objętość konwersji”.

Julius Fedorovicius, założyciel analyticsmania.com.

Zamknięcie wakatu dla silnego analityka może zająć sześć miesięcy. To długi czas. Partner to świetne rozwiązanie, aby zacząć od razu i nie czekać tak długo, aby uzyskać wartość. Są dwa przypadki, w których współpraca z partnerem naprawdę pomaga rozwijać analitykę w firmie.

1. Partner ma znacznie większą wiedzę specjalistyczną niż obecnie posiada firma. Załóżmy na przykład, że firma już chce pracować z danymi lub przynajmniej zacząć je zbierać, a w firmie nie ma analityków lub są oni skoncentrowani na innych zadaniach. W takim przypadku firma powinna znaleźć partnera, który ma już doświadczenie w pracy z podobnymi sprawami w niszy.
2. Zespół partnera jest zatrudniany do określonej funkcji . Na przykład może to być wdrażanie analityki, zapewnianie wsparcia Menedżera tagów Google lub raportowanie z marketingu. Takie podejście sprawdza się, gdy firmy potrzebują dużego i wykwalifikowanego zespołu do wykonywania określonych zadań, a pracownicy wewnętrzni są bardziej wartościowi, gdy koncentrują się na analizie i interpretacji danych.

Ważny! Przy każdym podejściu warto budować relacje z partnerem, który jest przejrzysty w podejmowaniu decyzji. Innymi słowy, Twój partner musi rozumieć strategiczne cele i zadania Twojej firmy oraz Twoje wymagania analityczne, aby działać proaktywnie.

Jakie są Twoje cele strategiczne, ramy czasowe i budżet? Na przykład na corocznym Go Analytics! Podczas konferencji ludzie regularnie mówią o tym, jak korzystać z płatnych produktów analitycznych o wartości setek tysięcy dolarów. Ale są też mówcy, którzy twierdzą, że analitykę można zbudować za 130 USD miesięcznie. Oba przypadki są prawdziwe i prawdziwe.

Duże firmy, które aktywnie korzystają z produktów Google Marketing Platform i łączą dane reklamowe z danymi sprzedażowymi, korzystają z Google Analytics 360. W przypadku innych firm o mniejszych wolumenach wystarczy skorzystać z funkcji bezpłatnego Google Analytics.

Mówiąc najprościej, jeśli Twoje roczne przychody wynoszą od 200 000 do 1 miliona dolarów, czas zebrać dane w bazie danych, ale jest za wcześnie, aby inwestować wysiłki w pracę z algorytmami uczenia maszynowego. Nie masz jeszcze wystarczających informacji o swoich klientach.

Skoncentruj się na funkcjonalności analitycznej i zyskowności dla Twojej firmy . Przede wszystkim analityka powinna pomóc odpowiedzieć na pytania Gdzie jest moje ryzyko? i Gdzie są moje strefy wzrostu? podczas realizacji planu. Jeśli nie odpowiada na te pytania, to po prostu zabiera Twój czas i budżet.

„Analityka to coś, co łączy przeszłość, teraźniejszość i przyszłość. Analizujemy dane stworzone i zebrane w przeszłości. W teraźniejszości staramy się przewidzieć, co wydarzy się w przyszłości. I wreszcie staramy się wpływać na przyszłość poprzez realokację naszych wysiłków w nowy sposób”.

Mikko Piippo, konsultant ds. analityki cyfrowej i optymalizacji, współzałożyciel i partner Hopkins.

• Rozpocznij budowanie analityki od określenia poziomu rozwoju biznesu.
• Nie trzeba czekać na dużą ilość danych ani szukać super analityka przez sześć miesięcy. Zacznij od kontaktu z partnerami, którzy mają doświadczenie w budowaniu modeli analityki marketingowej w Twojej okolicy.
• Wybierz odpowiedni model: gotowy produkt zmodyfikowany pod Twój biznes lub system stworzony od podstaw specjalnie dla Ciebie.
• Rozważ zatrudnienie analityka, który jest dobrze zorientowany w kontekście Twojej firmy, nawet jeśli nie ma najbardziej zaawansowanych umiejętności. Będą w stanie złapać infrastrukturę od samego początku i dalej ją skalować i ulepszać.