De ce creșterea maturității datelor vă va elibera potențialul digital

Nu se poate nega faptul că mărcile care valorifică și investesc în capabilități cu date vor fi cele care își vor maximiza întregul potențial de venituri. Dar, în timp ce specialiștii în marketing de astăzi au o mulțime de date la îndemână, a ști ce date să folosească și cum să le folosească sunt două dintre cele mai mari provocări ale tuturor.

În acest articol, împărtășim un cadru strategic pentru a ajuta companiile să identifice unde se află în călătoria lor de maturitate a datelor, precum și cum să-și îmbunătățească capacitățile de date și alfabetizarea pentru a stimula inovația și creșterea.

Digitalizarea economiei a dus la o explozie în crearea de date. În ultimii zece ani, lumea a trecut de la crearea a 6,2 zettabytes în 2012 la aproximativ 97 zettabytes în 2022.

Oportunitatea unei creșteri atât de dramatice a datelor nu este pierdută pentru directorii de afaceri din diverse industrii, dintre care mulți s-au grăbit să folosească datele pentru a analiza cât mai mult posibil despre clienții lor. Cheltuielile pentru soluțiile de analiză a datelor mari vor ajunge la 215,7 miliarde de dolari în acest an la nivel mondial.

Cu toate acestea, utilizarea datelor între companii este o experiență inconsecventă. Unele companii au investit cu înțelepciune în dezvoltarea maturității datelor lor.

Cu puțin preaviz, aceștia pot pivota în mod flexibil pentru a maximiza oportunitățile de venituri într-un mediu economic imprevizibil. Alții experimentează un ciclu de profituri descrescătoare în timp ce încearcă să reproducă succesele anterioare cu rezultate mixte.

Maturitatea datelor în marketing

Specialiștii în marketing care sunt competenți în utilizarea datelor avansate și a tehnicilor analitice pentru a atinge obiective critice sunt, de înțeles, la mare căutare.

Spre deosebire de agenții de marketing din afaceri cu maturitate scăzută a datelor, specialiștii de marketing cu maturitate avansată a datelor și alfabetizare înțeleg cum să transforme datele în active de afaceri esențiale. Acestea guvernează aplicarea și impactul acesteia asupra obiectivelor de afaceri, folosind date pentru a obține avantaje competitive semnificative.

Dar ce înțelegem mai exact prin maturitatea datelor? În acest articol, discutăm definiția noastră a maturității datelor, împărtășim câteva dintre învățăturile pe care le-am experimentat și schițăm un cadru simplu pe care specialiștii în marketing îl pot folosi pentru a-și evalua propriul nivel de maturitate a datelor.

Ce este maturitatea datelor?

Maturitatea datelor se referă la evoluția capacităților de date ale unei firme. Deși la prima vedere poate părea controversat, poate implică că companiile mai puțin dezvoltate sunt cumva „imature”, nu este cazul în practică.

Termenul de maturitate a datelor are un sens contextual foarte specific. Accentul este pus pe dezvoltare, cu aprecierea că fiecare firmă începe dintr-un loc diferit și necesită acțiuni specifice pentru a progresa.

De ce este importantă maturitatea datelor?

Înțelegerea maturității datelor organizației dvs. este importantă din cinci motive importante. O apreciere a maturității datelor poate ajuta specialiștii în marketing să:

• Aliniați: înțelegeți care sunt problemele și provocările pe care compania în general încearcă să rezolve și să adapteze strategiile pentru a sprijini obiectivele.
• Apreciază: analizează cu despășire la ce se pricepe afacerea în prezent și unde trebuie făcute îmbunătățiri pentru a conduce la o mai bună luare a deciziilor privind datele.
• Evaluați: Evaluați nivelurile de cunoaștere a datelor, aplicând resurse de formare și perfecționare pentru a asigura introducerea unui mediu de învățare deschis pentru a sprijini gândirea inovatoare.
• Anticipați: așteptați cu nerăbdare capabilitățile de analiză avansate interesante pe măsură ce capacitățile de date ale companiei se maturizează.
• Calibrați: optimizați tehnologia și infrastructura nu numai pentru a extrage valoarea maximă acum, ci și pentru a planifica cu exactitate resursele de care ar putea avea nevoie în viitor.

După cum am menționat mai devreme, unele organizații au reușit să atingă echilibrul și să-și accelereze capacitățile cu mult înaintea concurenței. Să aruncăm o privire la unele dintre cele mai bune exemple despre modul în care maturitatea avansată a datelor a poziționat câteva companii cu cap și umeri față de restul.

Monzo

Fondată în 2015, Monzo a prioritizat colaborarea internă într-un grad impresionant. Banca challenger a optat pentru o structură în care nu există echipe tradiționale de BI (Business Intelligence) la nivel intern. În schimb, oamenii de știință de date pot conduce în mod autonom fluxurile de lucru analitice end-to-end.

Monzo încurajează echipele să dezvolte modele de date care să beneficieze afacerea în ansamblu. În ciuda unei piețe de tehnologie fintech extrem de competitivă, Monzo continuă să-și consolideze reputația ca forță de piață în sectorul bancar cu amănuntul. În 2020, Monzo a fost evaluată la 4,5 miliarde de dolari (USD) și este a treia cea mai valoroasă neobancă din Europa.

Asos

Sectorul comerțului cu amănuntul a avut probleme în ultimele două decenii, de când primatul Amazon a schimbat comerțul tradițional cu amănuntul.

ASOS este unul dintre brandurile de modă care a depășit cu succes tendința. Gigantul fast-fashion atribuie o mare parte din succesul său strategiei sale de date, în special testând ipoteze în miniatură pentru a le dovedi valoarea înainte de a le extinde.

Compania a realizat studii de brand lift alături de experimente geografice pe piețe. A folosit informațiile adunate pentru a-și determina strategia în 2020, când pandemia a început să muște. În 2021, marca valora 1,3 miliarde de dolari (USD), crescându-și valoarea într-un moment fără precedent pentru economia globală.

Netflix

Algoritmii de recomandare ai Netflix generează conținut sugerat, recomandând titluri spectatorilor într-un mod dinamic. Fiecare are o categorie diferită (de obicei un gen sau o temă), cu titlul care este cel mai probabil să se potrivească cu interesul unui utilizator plasat pe primul loc.

Recomandările sunt generate și ordonate automat pe baza unui număr de factori, inclusiv istoricul vizionărilor, durata de vizionare a titlurilor, dispozitivul utilizat în prezent și multe altele. Compania captează date despre sugestiile care au fost omise de utilizator și despre ce titluri a trecut spectatorul.

Algoritmii de recomandare de ultimă generație ajută la creșterea timpului pe care utilizatorii îl petrec în aplicațiile lor. În economia atenției, Netflix continuă să domine acolo unde concurenții săi se luptă în mod regulat, bucurându-se de 34% din toate minutele de streaming din SUA, comparativ cu 8% pentru Amazon Prime și doar 4% pentru Disney Plus.

Babilonul

Babilonul a îmbrățișat transparența cu mare efect. În loc să-și păstreze concluziile complet confidențiale în spatele ușilor încuiate ale companiei, Babylon se oferă să împărtășească ceea ce știe platforma despre utilizatorii săi.

Compania afirmă că scopul său este să rămână în față, oferind resurse de date pentru clienți, în încercarea de a stimula loialitatea de durată în rândul bazei de utilizatori.

Exemplele de mai sus reprezintă unele dintre cele mai bune utilizări ale maturității avansate a datelor. Dar este important să rețineți că organizațiile nu apar doar de nicăieri cu o maturitate avansată a datelor. Există pași pe care îi puteți face pentru a progresa.

La douăzeci și șase de ani, munca noastră cu specialiști în marketing și CMO ne-a determinat să dezvoltăm cadrul LEAP: o curbă simplă de maturitate a datelor cu trei pași și etape.

Pentru a înțelege cadrul LEAP, este important să apreciem mai întâi rolul esențial al structurilor interne în definirea maturității datelor.

Maturitatea datelor în structurile interne: o introducere în curba de maturitate a datelor de salt

Structurile interne sunt împletite cu nivelul de maturitate a datelor, deoarece pot ridica bariere invizibile sau pot permite colaborarea între afaceri în diferite grade. Pe baza muncii noastre în sectoarele de afaceri, am împărțit structurile interne în trei categorii în raport cu maturitatea datelor.

1. Siled

Întreprinderile la începutul călătoriei lor de maturitate a datelor vor avea probabil structuri interne care funcționează independent. Marketingul, în special, va exista probabil ca o funcție separată de restul afacerii. Lipsa integrării lasă departamentele să lucreze în silozuri. Informațiile nu sunt la fel de partajate sau accesibile între echipe.

În consecință, KPI-urile și obiectivele sunt destul de de bază și de natură generică, deoarece echipele pot lucra numai cu ceea ce au acces sau asupra cărora au control. Performanța de marketing se va baza în primul rând pe KPI, cum ar fi conversia la fața locului, poate pe canal cu canal.

Nu este posibil ca marketingul să atribuie conversiile vânzărilor offline ale clienților, deoarece aceste date nu sunt ușor disponibile pentru aceștia și stau cu echipele de vânzări. De asemenea, este posibil ca echipa de vânzări să nu aibă vizibilitate asupra campaniilor de marketing care au generat clienți potențiali de calitate.

Obiectivele sunt de obicei concentrate pe umplerea pâlniei, activitățile sunt reactive și se pune un accent deosebit pe eficiență a costurilor, mai presus de orice alte considerente.

Stare: limitat, izolat și reactiv, concentrat pe eficiența costurilor și pe conversii.

2. Sincronizat

Echipele care sunt sincronizate lucrează împreună între departamente și funcții pentru a atinge obiective de afaceri comune. Au fost integrate platforme în uz pentru diseminarea rapidă a învățării partajate. Guvernanța datelor este stabilită și revizuită în mod regulat, cu standarde etice și de conformitate încorporate în utilizarea datelor în întreaga afacere.

Echipele care sunt sincronizate sunt mai proactive, mai organizate între departamente și apreciază productivitatea și colaborarea. Datele încep să fie aplicate și apreciate ca active ale întreprinderii.

Stare: Organizat și sincronizat, cu productivitatea ca prioritate principală. Accesibilitatea la nivelul întregii companii pentru informații despre date este apreciată și respectată.

3. Inteligent

În această etapă cea mai avansată de maturitate a datelor, echipele sunt foarte integrate, iar utilizarea datelor de calitate și consecvente este încorporată profund în toate departamentele. Experimentarea rapidă, îmbunătățirile continue și co-crearea sunt rapide, iar inteligența este împărtășită între echipe în mod regulat în ritm.

Echipele de date, în special, sunt foarte calificate, capabile să construiască și să implementeze modele utile de învățare automată care sunt utilizate pentru a genera informații mai precise, rezolvând problemele de afaceri relevante.

Campaniile de marketing sunt implementate în mod etic și inteligent. Platformele sunt unificate și performanța este înțeleasă din mai multe puncte de contact din călătoria consumatorului.

În stadiul cel mai avansat al maturității datelor, viteza și inovația sunt apreciate.

Stare: optimizat pentru un avantaj competitiv maxim și informații despre clienți.

3 Exemple de capabilități cu diferite niveluri de maturitate a datelor

Cadrul LEAP este o modalitate utilă de a înțelege capacitățile întreprinderilor în fiecare etapă structurală a maturității datelor. Fiecare pas este centrat pe trecerea la următorul nivel de maturitate a datelor și pe ceea ce trebuie să facă specialiștii în marketing pentru a-și susține echipele să avanseze.

Etapa 1: Învățare și activare

În cea mai timpurie etapă a maturității datelor, specialiștii în marketing ar trebui să se aștepte să conducă:

• Instruire fundamentală în analiză și alfabetizare a datelor
• Utilizarea pe scară largă a instrumentelor fundamentale de analiză, cum ar fi Google Analytics
• Urmărirea precisă a KPI-urilor de bază, cum ar fi conversiile
• Standarde de acuratețe și conformitate a datelor.

Etapa 2: Aplicați

La următoarea etapă de maturitate a datelor, marketerii ar trebui să se aștepte să fi implementat:

• Modelele de atribuire bazate pe date să capete o importanță sporită
• Analiză la nivelul serverului, cu tablouri de bord interne cu autoservire pentru informații accesibile
• Activități de marketing care includ optimizarea conversiilor, cu creșterea performanței și personalizarea în amestec
• Scorarea intenției, modelarea RFM și analiza LTV pentru o înțelegere mai profundă a cohortelor reale de clienți.

Etapa 3: Prezice

În cele din urmă, în cea mai avansată etapă de maturitate a datelor, companiile ar trebui să se aștepte să fie capabile să aplice analize predictive din activele de date cu încredere pentru a putea:

• Integrare unificată offline și online
• Vizualizare client unic și potrivire neclară
• Activat în cloud, date despre evenimente în flux și pregătire în timp real
• Infrastructură pregătită pentru Big Data
• Activarea automatizării
• Exploatarea modelelor și analiza sentimentelor.

În această etapă, o afacere ar trebui să fie pregătită pentru ML, cu programe de testare și învățare permanent. Echipele de marketing pot valorifica rapid claritatea din modelele de atribuire bazate pe date optimizate continuu.

Ei anticipează nevoile clienților și punctele dureroase prin utilizarea unor metode precum modelarea înclinației, provocând o implicare mai mare din partea utilizatorilor activi cu sisteme de recomandare în vigoare.

Ieșirea dintr-o structură separată depinde de un efort coordonat între părțile interesate. Deci, cum pot specialiștii în marketing să adune echipele potrivite pentru a stimula maturitatea datelor?

Cum să aduni echipa potrivită pentru a stimula maturitatea datelor

Maturitatea datelor se aplică întregii afaceri. Este un efort la nivelul întregii organizații, care se întinde dincolo de prioritățile unei echipe de vânzări sau de marketing.

Ca atare, este important să reuniți diverși factori de influență interni pentru a identifica modul în care modificările aduse strategiei dvs. de date pot ajuta pe toată lumea să atingă aceleași obiective. Compoziția părților interesate este unică pentru fiecare afacere, așa că va depinde de prioritățile afacerii dumneavoastră individuale.

Poate fi dificil pentru echipele interne să iasă din gândirea consacrată, așa că luați în considerare colaborarea cu un partener extern pentru a stabili un teren neutru. O terță parte calificată poate ajuta la descoperirea obstacolelor reciproce care pot unifica echipele din spatele unui proiect de avansare a maturității datelor.

Dacă toată lumea este de acord asupra unei abordări, cu o influență mediatoare pentru a acționa ca o contrapondere, este mai probabil ca proiectul să fie adoptat cu ușurință.

Actualizarea maturității datelor pentru a prezice viitorul

Îmbunătățirea maturității datelor este un pas esențial în transformarea funcțiilor de marketing. Cu un cadru clar în vigoare, obiective precise care sunt aliniate la obiectivele de afaceri mai largi și acceptarea părților interesate în toate funcțiile, specialiștii în marketing pot oferi rezultate mai consistente.

În timp, agenții de marketing își pot ajuta organizațiile să-și valorifice activele de date ale întreprinderii și maturitatea avansată a datelor pentru a rivaliza cu corporațiile pioniere.

Cu toate acestea, succesul va depinde de dezvoltarea coordonării între departamente în moduri provocatoare. Părțile externe pot ajuta la facilitarea discuțiilor interdepartamentale, dar specialiștii în marketing trebuie să conducă sarcina pentru a-și avansa maturitatea datelor și a elibera întregul potențial al marketingului digital.

Îmbunătățiți-vă maturitatea datelor pentru a vă proteja afacerea în viitor

twentysix este o consultanță de specialitate cu experiență vastă în managementul părților interesate, pentru a ajuta specialiștii în marketing să își maximizeze potențialul. Lucrăm cu specialiști în marketing pentru a-și dezvolta maturitatea datelor și pentru a-și avansa capacitățile cu ajutorul analizei.

Pentru mai multe despre modul în care CMO și specialiștii în marketing pot folosi datele pentru a-și spori influența, descărcați acum cartea noastră albă.