Cum un CMO poate construi un sistem eficient de analiză de marketing

Companiile care colectează date, le analizează și iau decizii informate pe baza acestor date, cresc și se dezvoltă mai repede decât cele care nu le fac. Acest articol explică cum să construiți un sistem de analiză pentru afacerea dvs. și de ce instrumentele și analiștii martech sunt esențiale.

Ce este analitica? Este un instrument prin care o companie evaluează ceea ce generează profit. Cu toate acestea, analiza în sine nu aduce direct venituri afacerii. Cu analize, directorul de marketing (CMO) poate obține doar diverse rapoarte pentru a trage concluzii și a lua decizii.

Să luăm un exemplu din practica noastră de la OWOX. Sarcina obișnuită pentru un CMO este să execute un plan de vânzări de publicitate online. Cum poate fi utilă analiza în acest caz? Analiștii pot furniza rapoarte Google Analytics, date privind costurile publicitare numai din Google Ads și date pentru tranzacțiile online de pe site care nu se potrivesc cu datele din CRM. Ca rezultat, calcularea rentabilității cheltuielilor publicitare va fi dificilă.

Să presupunem că o companie folosește analiza de mult timp, a colectat date în stocarea în cloud și a configurat rapoarte care sunt create automat. Rezolvă asta toate problemele de marketing ale companiei? Nu chiar. La urma urmei, directorii de marketing sunt interesați nu doar de date, ci și de date care îi vor ajuta să înțeleagă ce oportunități sunt disponibile pentru a executa planul pentru luna sau trimestrul următor.

Pentru a realiza cu acuratețe planul și pentru a-și atinge toate obiectivele , specialiștii în marketing au nevoie de analize pentru a identifica:

• zone de creștere (cum să depășești planul)
• zone de risc (ceea ce interferează cu implementarea planului)

„Înainte de a mă gândi la două zone, aș pune accent pe angajarea persoanelor potrivite pentru a ajuta la construirea acestui sistem.

CMO-urile nu sunt cei care ar trebui să construiască sistemul. CMO-urile ar trebui să facă mai mult o gândire strategică, alegând și controlând direcția de marketing etc. Știți, „lucrurile de nivel superior”.

Când vine vorba de analiză, există prea multe lucruri care sunt pur și simplu prea tehnice pentru CMO. Astfel, angajații potriviți ar trebui să umple acest gol. CMO-urile ar trebui să consume datele procesate și (sperăm?) vizualizate și apoi să ia decizii.”

Julius Fedorovicius, fondatorul analyticsmania.com.

Am recunoscut deja că rapoartele automate nu sunt suficiente pentru a rezolva problemele de marketing. Datele trebuie interpretate pentru a obține răspunsuri, iar butonul Faceți totul OK nu a fost încă inventat. (Lucrăm la asta!) Astfel, directorul de marketing trebuie să facă aceste lucruri pentru a menține productivitatea ridicată:

1. Configurați un sistem de analiză care arată riscurile și zonele de creștere
2. Angajați analiști care prelucrează date, adaugă context și oferă concluzii

Faptul că CMO-urile își măresc bugetele pentru tehnologie sugerează că serviciile de analiză de marketing nu mai sunt doar o jucărie scumpă. Sunt adevărate instrumente de lucru care ajută departamentul de marketing să execute planul și să primească bonusuri.

„Pentru companiile mai mici, procesul poate fi simplificat și ar putea fi suficient de bun pentru a începe cu angajarea pe cineva care se pricepe la ecosistemul Google (GA, GTM, GDS, foi), dar în mod ideal echipa ar trebui să fie formată din cel puțin două persoane .

1. Persoana tehnică care se pricepe la colectarea datelor (să-i spunem inginer de analiză).
2. Analist de date care poate apoi curăța datele, se poate juca cu ele și analiza (din câte am văzut, de obicei oamenii care analizează date nu sunt foarte pricepuți în partea tehnică a colectării datelor, de aceea inginerul de analiză va ajuta).

Oamenii pe care îi angajați v-ar putea ajuta să alegeți/construiți stiva de analize potrivită.”

Julius Fedorovicius, fondatorul analyticsmania.com.

O afacere poate folosi cu succes fie produse ieșite din cutie, fie propriile soluții. Pentru a evita cheltuielile inutile de bani și timp, o companie trebuie să înțeleagă clar de ce are nevoie.

Când vine vorba de dezvoltarea propriilor soluții, ar trebui să acordați atenție echipei de dezvoltare și suport, precum și documentației.

Dacă specialistul dvs. care scrie scripturi de colectare a datelor și este responsabil pentru configurarea întregului sistem renunță, trebuie să vă asigurați că angajatul care le înlocuiește va putea sprijini proiectele.

Dacă doriți să achiziționați o soluție gata făcută, mai întâi evaluați cantitatea de date pe care trebuie să o procesați. Dacă ai 10 vânzări pe zi din publicitate online, nu trebuie să investești în servicii puternice și costisitoare. Pentru această cantitate de muncă, va fi suficient să folosiți Google Analytics sau Excel.

În timp ce cifra de afaceri și nevoile dvs. sunt în creștere, există o nevoie tot mai mare de valori suplimentare, automatizare și viteze mai mari de procesare a datelor. De exemplu, în afacerea SaaS (soluții IT cu taxe de abonament), puteți începe să primiți valoare reală din propriul depozit de date sau utilizarea algoritmilor de învățare automată dacă cifra de afaceri anuală depășește 200.000 USD.

Cu toate acestea, rețineți că chiar și un serviciu gata făcut care poate colecta, procesa, calcula, prezice și vizualiza date trebuie adaptat pentru o anumită afacere. Multe companii au o logică unică și parametri cheie de planificare. Prin urmare, structura datelor importate și a vizualizărilor datelor va diferi. În plus, din experiența noastră, clienților nu le place să învețe cum să lucreze în interfețe noi, ci doresc ca datele lor să fie prezentate într-un mod comun.

Pentru a rezuma, rețeta noastră pe care ne bazăm la OWOX pentru a crea sisteme de analiză de marketing este aceasta:

• Companiile ar trebui să aibă acces deplin la datele lor
• Datele trebuie furnizate într-o interfață familiară pentru decident

Există multe caracteristici și diferențe între companii chiar și într-o singură nișă. De exemplu, în comerțul cu amănuntul, afacerea cu electronice este conceptual diferită de afacerea cu vânzarea de haine sau bunuri de uz casnic. Să presupunem că există o frecvență diferită de achiziții și un accent diferit pe lucrul cu clienții noi și actuali.

Ca un alt exemplu, multe companii pun accent pe dezvoltarea aplicațiilor mobile și a analizei clienților. Astfel de companii au modele de marketing, metode de performanță a planului și valori complet diferite în comparație cu companiile bazate pe aplicații web. De aceea este dificil să combinați și să procesați datele.

Prin urmare, este important ca o afacere să aibă acces direct la datele sale de marketing și despre produse și să nu se bazeze pe capacitățile unui anumit serviciu și pe sistemul său de vizualizare.

Companiile caută analiști pentru nevoile și durerile care s-au dezvoltat în companie în acest moment. Și dacă există multe dureri (și există întotdeauna), atunci căutarea unui analist poate dura luni sau chiar ani. Și la sfârșitul zilei, există o mare probabilitate ca specialistul angajat să nu poată face față tuturor sarcinilor.

Este important să se separe și să sistematizeze domeniile de responsabilitate ale analiștilor . În prezent, multe companii caută analiști care să stabilească valori, să îmbine datele, să construiască ipoteze pe baza acestor date, să ofere recomandări, să se asigure că rata de conversie crește imediat și să se asigure că campaniile de publicitate încep să dea roade. Sunt un analist; se pot descurca!

În viața reală, nu funcționează așa . Analiștii tăi fie nu vor avea suficient timp, fie nu vor avea suficiente aptitudini. De exemplu:

• Un specialist poate fi un tehnician excelent (configurarea colectării datelor, scrierea cererilor și pregătirea datelor pentru analiză), dar nu are cunoștințe despre cum să evalueze în mod semnificativ datele obținute.
• O companie poate fi mare și totul poate fi organizat astfel încât un singur analist să poată furniza date. Toată ziua, acel analist va fi în esență o interfață vocală cu datele.

Ceea ce ar trebui să faceți este să determinați ce domenii de responsabilitate le poate consolida analiza prin măsurarea datelor și a punctelor de creștere. De exemplu, în afacerea cu amănuntul, acesta este marketingul, produsul și experiența clienților.

Dacă specialiștii sunt supraîncărcați cu pregătirea datelor și rapoartelor, merită să aloce această funcție de analiză tehnică unei unități separate sau să o transfere unui partener.

Este mai profitabil pentru o companie atunci când analiza este o funcție de lucru și nu este limitată de capacitățile unui specialist. În caz contrar, compania va lovi un tavan de fier.

De exemplu, să presupunem că un analist decide brusc să abandoneze anumite soluții terțe și să le recreeze el însuși după ce a studiat și a devenit interesat de limbajul R. Gândirea este că afacerea va înceta să plătească în exces pentru soluții externe. Dar, de fapt, analistul își dezvoltă propriul interes în loc să fie implicat în sarcinile lor directe.

Compania, în schimb, va primi o soluție instabilă fără suport dacă analistul renunță. Beneficiile sunt discutabile. Orice afacere nu ar trebui să se limiteze la ceea ce poate face analistul.

Un alt lucru este atunci când o companie formează un departament intern complet de analiză și date care sprijină obiectivele de creștere ale diferitelor departamente. În acest caz, compania poate fi sigură de calitatea datelor și de resursele care evaluează dezvoltarea diviziilor de marketing, produse și alte divizii.

Directorul de date (CDO) sau șeful de analiză stabilește care soluții bazate pe date trebuie dezvoltate și susținute mai întâi.

De exemplu, să luăm în considerare un caz real de la un client: o bancă a automatizat selecția unui manager de clienți pe baza informațiilor colectate despre interesele și acțiunile clienților. De asemenea, banca a început să ia în considerare conversia acestui manager pentru a închide tranzacții cu profiluri de clienți similare.

În dezvoltarea unei soluții pentru companie, este important ca analiștii să obțină răspunsuri la următoarele întrebări:

• Care sunt obiectivele strategice ale clientului de analiză?
• Ce decizii vor fi luate și ce responsabilități vor fi atribuite pentru atingerea obiectivelor strategice?
• La ce întrebări trebuie să răspundă clienții pentru a lua o decizie?
• Ce grafice, rapoarte și recomandări vă pot ajuta să răspundeți la întrebări?
• Ce valori ar trebui utilizate în soluție?

Este important să elaborezi sarcinile pentru analiști pentru a nu pierde detalii importante și, ca urmare, pentru a oferi clientului o soluție funcțională și utilă.

Să rezumam. Pentru ca datele să funcționeze pentru afacere, analiștii dvs. ar trebui:

1. știți ce obiective și soluții ale clienților depind cu adevărat de date
2. luați în considerare cât de profit afectează aceste decizii
3. monitorizează periodic calitatea datelor și raportează prompt asupra abaterilor de la normă

Și, desigur, este în interesul CDO să crească proporția de angajați care folosesc datele singuri, mai degrabă decât să aibă nevoie de asistența constantă a unei echipe de analiști.

„Cred că analiza în marketing ar trebui să fie considerată ca suplimente pentru un sportiv deja experimentat/puternic. Ele îl pot face mai rapid/mai puternic/etc. Dacă deja te descurci destul de bine, atunci analiza te poate ajuta să îmbunătățești asta.

Apropo de exemple mai concrete (privind cele două zone menționate anterior), iată câteva.

Zone de crestere:

• Găsirea a 20% din produse care aduc 80% din venituri. Verificați sursele de trafic, datele demografice etc. și încercați să identificați care segmente funcționează mai bine decât altele. Acest lucru vă poate ajuta să identificați oportunități în care să creșteți bugetele (de exemplu, pentru a face ajustări la publicitatea plătită).

Zone de risc:

• Urmărirea erorilor (și a altor acțiuni negative, erori de plată, erori de înscriere etc.). Acestea sunt principalele lupte ale clienților/clienților. Identificându-le și reparându-le puteți reduce frecarea, astfel crește volumul de conversie.”

Julius Fedorovicius, fondatorul analyticsmania.com.

Poate dura șase luni pentru a închide un post vacant pentru un analist puternic. E o perioadă lungă. Un partener este o soluție excelentă pentru a începe imediat și pentru a nu aștepta atât de mult pentru a obține valoare. Există două cazuri când lucrul cu un partener ajută cu adevărat la dezvoltarea analizei într-o companie.

1. Partenerul are o expertiză semnificativ mai puternică decât are compania în prezent. De exemplu, să presupunem că o companie dorește deja să lucreze cu date sau cel puțin să înceapă să le colecteze și că nu există analiști în companie sau sunt concentrați pe alte sarcini. În acest caz, compania ar trebui să găsească un partener care are deja experiență de lucru cu cazuri similare pe nișă.
2. Echipa partenerului este angajată pentru o anumită funcție . De exemplu, ar putea fi implementarea analizelor, furnizarea de asistență Google Tag Manager sau raportarea privind marketingul. Această abordare funcționează atunci când companiile au nevoie de o echipă mare și calificată pentru a îndeplini sarcini specifice, iar angajații interni sunt mai valoroși atunci când se concentrează pe analiza și interpretarea datelor.

Important! Cu orice abordare, merită să construiți relații cu un partener care este transparent în luarea deciziilor. Cu alte cuvinte, partenerul dvs. trebuie să înțeleagă scopurile și obiectivele strategice ale companiei dvs. și cerințele dvs. de analiză pentru a lucra proactiv.

Care sunt obiectivele tale strategice, intervalul de timp și bugetul? De exemplu, la anual Go Analytics! Conferință, oamenii vorbesc în mod regulat despre cum să folosești produse de analiză plătite în valoare de sute de mii de dolari. Dar există și vorbitori care spun că analytics poate fi construit pentru 130 de dolari pe lună. Ambele cazuri sunt adevărate și reale.

Companiile mari care folosesc în mod activ produsele Google Marketing Platform și combină datele publicitare cu datele vânzărilor folosesc Google Analytics 360. Pentru alte companii cu volume mai mici, este suficient să folosești funcțiile Google Analytics gratuit.

Mai simplu spus, dacă veniturile dvs. anuale sunt cuprinse între 200.000 USD și 1 milion USD, este timpul să colectați date în baza de date, dar este prea devreme pentru a investi eforturi în lucrul cu algoritmi de învățare automată. Încă nu veți avea suficiente informații despre clienții dvs.

Concentrați-vă pe funcționalitatea de analiză și pe profitabilitatea afacerii dvs. În primul rând, analiza ar trebui să ajute să răspundă la întrebările Unde sunt riscurile mele? și unde sunt zonele mele de creștere? atunci când implementați planul dvs. Dacă nu răspunde la aceste întrebări, atunci îți ia doar timp și buget.

„Analitica este ceva care conectează trecutul, prezentul și viitorul. Analizăm datele create și colectate în trecut. În prezent, încercăm să prezicem ce s-ar întâmpla în viitor. Și, în sfârșit, încercăm să influențăm viitorul realocându-ne eforturile într-un mod nou”.

Mikko Piippo, consultant în analiză digitală și optimizare, co-fondator și partener al Hopkins.

• Începeți să construiți analize de la definirea nivelului de dezvoltare al afacerii.
• Nu este necesar să așteptați o cantitate mare de date sau să căutați un super analist timp de șase luni. Începeți prin a contacta partenerii care au experiență în construirea modelelor de analiză de marketing în zona dvs.
• Alege modelul potrivit: un produs gata modificat pentru afacerea ta sau un sistem dezvoltat de la zero doar pentru tine.
• Luați în considerare angajarea unui analist care este bine versat în contextul afacerii dvs., chiar dacă nu are cele mai avansate abilități. Ei vor putea să prindă infrastructura încă de la început și să o extindă și să o îmbunătățească.