Почему повышение зрелости данных раскроет ваш цифровой потенциал

Нельзя отрицать, что бренды, которые используют и инвестируют в возможности с данными, будут теми, кто максимизирует свой потенциал дохода. Но в то время как сегодняшние маркетологи имеют в своем распоряжении множество данных, знание того, какие данные использовать и как их использовать, является двумя из самых больших проблем из всех.

В этой статье мы делимся стратегической основой, чтобы помочь компаниям определить, на каком этапе развития данных они находятся, а также как улучшить свои возможности работы с данными и грамотность для стимулирования инноваций и роста.

Цифровизация экономики привела к взрыву в создании данных. За последние десять лет в мире было создано 6,2 зеттабайта в 2012 году до примерно 97 зеттабайт в 2022 году.

Возможность такого резкого увеличения объема данных не упущена руководителями компаний из разных отраслей, многие из которых изо всех сил пытались использовать данные для анализа как можно большего о своих клиентах. В этом году мировые расходы на решения для аналитики больших данных достигнут 215,7 млрд долларов.

Однако использование данных в разных компаниях является непоследовательным опытом. Некоторые компании разумно вложили средства в повышение зрелости данных.

С небольшим уведомлением они могут гибко развернуться, чтобы максимизировать возможности получения дохода в непредсказуемой экономической среде. Другие испытывают цикл убывающей отдачи, пытаясь повторить предыдущие успехи со смешанными результатами.

Зрелость данных в маркетинге

Понятно, что маркетологи, умеющие использовать передовые данные и аналитические методы для достижения важнейших целей, пользуются большим спросом.

В отличие от маркетологов в компаниях с низкой зрелостью данных, маркетологи с продвинутой зрелостью данных и грамотностью понимают, как преобразовать данные в критически важные бизнес-активы. Они регулируют его применение и влияние на бизнес-цели, используя данные для получения значительных конкурентных преимуществ.

Но что именно мы подразумеваем под зрелостью данных? В этой статье мы обсудим наше определение зрелости данных, поделимся некоторыми полученными знаниями и наметим простую структуру, которую маркетологи могут использовать для оценки собственного уровня зрелости данных.

Что такое зрелость данных?

Зрелость данных относится к эволюции возможностей данных фирмы. Хотя на первый взгляд это может показаться спорным, возможно, подразумевая, что менее развитые компании в чем-то «незрелы», на практике это не так.

Термин «зрелость данных» имеет очень конкретное контекстуальное значение. Акцент делается на развитие, с пониманием того, что каждая фирма начинает с другого места и требует определенных действий для прогресса.

Почему важна зрелость данных?

Понимание зрелости данных вашей организации важно по пяти важным причинам. Оценка зрелости данных может помочь маркетологам:

• Выровняйте: поймите, какие проблемы и проблемы пытается решить более широкий бизнес, и адаптируйте стратегии для достижения целей.
• Цените: беспристрастно анализируйте, что бизнес делает сегодня хорошо и что необходимо улучшить, чтобы повысить эффективность принятия решений в отношении данных.
• Оценивать: оценивать уровни грамотности данных, применяя ресурсы для обучения и повышения квалификации, чтобы обеспечить внедрение открытой среды обучения для поддержки новаторского мышления.
• Ожидайте: с нетерпением ждите захватывающих расширенных аналитических возможностей по мере развития возможностей бизнеса в области данных.
• Калибровка: оптимизируйте технологии и инфраструктуру, чтобы не только извлечь максимальную выгоду прямо сейчас, но и точно спланировать ресурсы, которые им могут понадобиться в будущем.

Как мы упоминали ранее, некоторым организациям удалось добиться баланса и ускорить свои возможности, опередив конкурентов. Давайте взглянем на некоторые из лучших примеров того, как продвинутая зрелость данных поставила несколько компаний на голову выше остальных.

Монцо

Компания Monzo, основанная в 2015 году, уделяет большое внимание внутреннему сотрудничеству. Банк-претендент выбрал структуру, в которой нет традиционных внутренних групп BI (Business Intelligence). Вместо этого специалисты по данным могут автономно выполнять сквозные аналитические рабочие процессы.

Monzo призывает команды разрабатывать модели данных, которые приносят пользу бизнесу в целом. Несмотря на жесткую конкуренцию на рынке финансовых технологий, Monzo продолжает укреплять свою репутацию лидера рынка розничных банковских услуг. В 2020 году Monzo был оценен в 4,5 млрд долларов США и является третьим по величине необанком в Европе.

Асос

В последние два десятилетия сектор розничной торговли столкнулся с трудностями, поскольку первенство Amazon перевернуло с ног на голову традиционную розничную торговлю.

Тем не менее, ASOS — один из модных брендов, который успешно противостоит этой тенденции. Гигант фаст-фэшн в значительной степени приписывает свой успех своей стратегии данных, в частности, тестируя гипотезы в миниатюре, чтобы доказать их ценность, прежде чем расширять масштабы.

Наряду с географическими экспериментами на разных рынках компания провела исследования Brand Lift. Он использовал собранные данные для определения своей стратегии на 2020 год, когда пандемия начала кусаться. В 2021 году стоимость бренда оценивалась в 1,3 миллиарда долларов США, увеличив свою стоимость в беспрецедентный для мировой экономики момент.

Нетфликс

Алгоритмы рекомендаций Netflix генерируют предлагаемый контент, динамически рекомендуя названия зрителям. Каждый из них имеет свою категорию (обычно это жанр или тема), причем заголовок, который, скорее всего, соответствует интересам пользователя, ставится на первое место.

Рекомендации автоматически генерируются и упорядочиваются на основе ряда факторов, включая историю просмотров, продолжительность просмотренных заголовков, используемое в настоящее время устройство и многое другое. Компания собирает данные о том, какие предложения были пропущены пользователем и какие заголовки пропущены зрителем.

Современные алгоритмы рекомендаций помогают увеличить количество времени, которое пользователи проводят в своих приложениях. В экономике внимания Netflix продолжает доминировать там, где его конкуренты регулярно борются, получая 34% всех минут потокового вещания в США, по сравнению с 8% у Amazon Prime и всего 4% у Disney Plus.

Вавилон

Вавилон очень эффективно использует прозрачность. Вместо того, чтобы держать свои выводы в полной конфиденциальности за закрытыми дверями компании, Babylon предлагает поделиться тем, что платформа знает о своих пользователях.

Компания заявляет, что ее цель — оставаться на переднем крае, предоставляя клиентам ресурсы данных в стремлении обеспечить устойчивую лояльность среди своей пользовательской базы.

В приведенных выше примерах представлены одни из лучших в своем классе способов использования расширенной зрелости данных. Но важно иметь в виду, что организации не появляются из ниоткуда с высокой зрелостью данных. Есть шаги, которые вы можете предпринять для прогресса.

В двадцать шесть лет наша работа со старшими маркетологами и директорами по маркетингу привела нас к разработке схемы LEAP: простой кривой зрелости данных, состоящей из трех шагов и стадий.

Чтобы понять структуру LEAP, важно сначала оценить ключевую роль внутренних структур в определении зрелости данных.

Зрелость данных во внутренних структурах: введение в кривую зрелости данных скачка

Внутренние структуры тесно связаны с уровнем зрелости данных, поскольку они могут воздвигать невидимые барьеры или в разной степени обеспечивать межпредпринимательское сотрудничество. Основываясь на нашей работе в разных секторах бизнеса, мы разделили внутренние структуры на три категории в зависимости от зрелости данных.

1. Силед

Компании в начале своего пути к зрелости данных, скорее всего, будут иметь внутренние структуры, которые работают независимо. В частности, маркетинг, вероятно, будет существовать как отдельная функция от остального бизнеса. Отсутствие интеграции приводит к тому, что отделы работают изолированно. Инсайты не так широко распространены или доступны между командами.

Как следствие, KPI и цели носят довольно простой и общий характер, поскольку команды могут работать только с тем, к чему у них есть доступ или что они контролируют. Эффективность маркетинга будет в первую очередь основываться на ключевых показателях эффективности, таких как конверсия на месте, возможно, на основе канала за каналом.

Маркетинг не может связать конверсии с офлайн-продажами клиентов, поскольку эти данные недоступны для них и хранятся у отделов продаж. Точно так же отдел продаж может не иметь представления о том, какие маркетинговые кампании привлекли качественных потенциальных клиентов.

Цели, как правило, сосредоточены на заполнении воронки, действия носят реактивный характер, и большое внимание уделяется эффективности затрат превыше всех других соображений.

Статус: Ограниченный, изолированный и реактивный, ориентированный на рентабельность и конверсию.

2. Синхронизировано

Синхронизированные команды работают вместе в разных отделах и подразделениях для достижения общих бизнес-целей. Используемые платформы были интегрированы для быстрого распространения общих знаний. Управление данными установлено и регулярно пересматривается с учетом этических стандартов и стандартов соответствия, встроенных в использование данных в бизнесе.

Синхронизированные команды более активны, лучше организованы между отделами и ценят продуктивность и совместную работу. Данные начинают применяться и цениться как корпоративные активы.

Статус: организовано и синхронизировано, производительность является главным приоритетом. Доступность анализа данных для всего бизнеса ценится и уважается.

3. Смарт

На этом наиболее продвинутом этапе зрелости данных команды сильно интегрированы, а использование качественных, согласованных данных глубоко внедряется во все отделы. Быстрые эксперименты, непрерывные улучшения и совместное творчество происходят быстро, а информация регулярно передается между командами.

Группы данных, в частности, обладают высокой квалификацией, способны создавать и развертывать полезные модели машинного обучения, которые используются для получения более точной информации и решения соответствующих бизнес-задач.

Маркетинговые кампании проводятся этично и разумно. Платформы унифицированы, а производительность оценивается по нескольким точкам взаимодействия на пути потребителя.

На наиболее продвинутом этапе зрелости данных ценятся скорость и инновации.

Статус: Оптимизирован для получения максимального конкурентного преимущества и сбора информации о клиентах.

3 примера возможностей с разным уровнем зрелости данных

Структура LEAP — это полезный способ понять возможности бизнеса на каждом структурном этапе зрелости данных. Каждый шаг сосредоточен на переходе на следующий уровень зрелости данных и на том, что маркетологи должны сделать, чтобы поддержать свои команды в продвижении вперед.

Этап 1: Обучение и активация

На самой ранней стадии зрелости данных маркетологи должны ожидать:

• Обучение основам аналитики и грамотности данных
• Широкое использование инструментов фундаментальной аналитики, таких как Google Analytics.
• Точное отслеживание основных KPI, таких как конверсии
• Данные стандарты точности и соответствия.

Этап 2: Применить

На следующем этапе зрелости данных маркетологи должны ожидать реализации:

• Модели атрибуции на основе данных приобретают все большее значение
• Аналитика на стороне сервера с внутренними панелями самообслуживания для получения доступной информации
• Маркетинговые мероприятия, включающие оптимизацию конверсии, повышение эффективности и персонализацию в сочетании
• Оценка намерений, моделирование RFM и анализ LTV для более глубокого понимания реальных групп клиентов.

Этап 3: Прогноз

Наконец, на самом продвинутом этапе зрелости данных компании должны рассчитывать на то, что они смогут уверенно применять прогностическую аналитику на основе активов данных для обеспечения мощности:

• Унифицированная автономная и онлайн-интеграция
• Представление единого клиента и нечеткое сопоставление
• Поддержка облака, потоковая передача данных о событиях и готовность в режиме реального времени
• Готовая к работе с большими данными инфраструктура
• Включение автоматизации
• Добыча паттернов и анализ настроений.

На этом этапе бизнес должен быть готов к машинному обучению с постоянно действующими программами тестирования и обучения. Маркетинговые команды могут быстро использовать ясность благодаря постоянно оптимизируемым моделям атрибуции, основанным на данных.

Они предвидят потребности клиентов и болевые точки с помощью таких методов, как моделирование склонности, вызывая более активное участие активных пользователей с помощью систем рекомендаций.

Выход из изолированной структуры зависит от скоординированных усилий заинтересованных сторон. Итак, как маркетологи могут собрать подходящие команды для обеспечения зрелости данных?

Как собрать правильную команду для обеспечения зрелости данных

Зрелость данных относится ко всему бизнесу. Это общеорганизационные усилия, выходящие за рамки приоритетов одной команды по продажам или маркетингу.

Таким образом, важно собрать вместе различных внутренних влиятельных лиц, чтобы определить, как изменения в вашей стратегии данных могут помочь всем достичь одних и тех же целей. Состав заинтересованных сторон уникален для каждого бизнеса, поэтому он будет зависеть от приоритетов вашего индивидуального бизнеса.

Внутренним командам может быть трудно вырваться из устоявшегося разрозненного мышления, поэтому подумайте о сотрудничестве с внешним партнером, чтобы установить нейтральную почву. Квалифицированная третья сторона может помочь выявить взаимные препятствия, которые могут объединить команды, стоящие за проектом повышения зрелости данных.

Если все согласятся с подходом с посредническим влиянием в качестве противовеса, более вероятно, что проект будет легко принят.

Повышение зрелости данных для прогнозирования будущего

Повышение зрелости ваших данных — важный шаг в преобразовании маркетинговых функций. Имея четкую структуру, точные цели, соответствующие более широким бизнес-целям, и заинтересованность заинтересованных сторон во всех функциях, маркетологи могут добиваться более стабильных результатов.

Со временем маркетологи смогут помочь своим организациям извлекать выгоду из активов корпоративных данных и расширенной зрелости данных, чтобы конкурировать с корпорациями-новаторами.

Однако успех будет зависеть от развития координации между отделами сложными способами. Внешние стороны могут способствовать межведомственным обсуждениям, но маркетологи должны взять на себя ответственность за повышение зрелости данных и раскрытие полного потенциала цифрового маркетинга.

Улучшите зрелость данных, чтобы защитить свой бизнес в будущем

двадцать шесть — это экспертная консалтинговая компания с обширным опытом управления заинтересованными сторонами, которая помогает маркетологам максимально использовать свой потенциал. Мы работаем с маркетологами, чтобы повысить их зрелость данных и расширить их возможности с помощью аналитики.

Чтобы узнать больше о том, как директора по маркетингу и старшие маркетологи могут использовать данные для увеличения своего влияния, загрузите нашу белую книгу прямо сейчас.