เหตุใดการพัฒนาความสมบูรณ์ของข้อมูลจึงช่วยปลดปล่อยศักยภาพดิจิทัลของคุณ

ปฏิเสธไม่ได้ว่าแบรนด์ที่ยกระดับและลงทุนในความสามารถด้วยข้อมูลจะเป็นแบรนด์ที่เพิ่มศักยภาพในการสร้างรายได้อย่างเต็มที่ แต่ในขณะที่นักการตลาดในปัจจุบันมีข้อมูลมากมายอยู่ใกล้แค่ปลายนิ้ว การรู้ว่าควรใช้ข้อมูลใดและใช้งานอย่างไรเป็นความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดสองประการ

ในบทความนี้ เราแชร์กรอบงานเชิงกลยุทธ์เพื่อช่วยให้ธุรกิจระบุตำแหน่งที่พวกเขาอยู่บนเส้นทางการเติบโตด้านข้อมูล ตลอดจนวิธีเพิ่มขีดความสามารถด้านข้อมูลและความรู้เพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรมและการเติบโต

การทำให้เศรษฐกิจเป็นดิจิทัลทำให้เกิดการระเบิดในการสร้างข้อมูล ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา โลกได้เปลี่ยนจากการสร้าง 6.2 เซตตาไบต์ในปี 2555 เป็นประมาณ 97 เซตตะไบต์ในปี 2565

โอกาสในการเพิ่มขึ้นอย่างมากของข้อมูลดังกล่าวไม่ได้สูญเสียไปสำหรับผู้บริหารธุรกิจในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งหลายคนพยายามใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์เกี่ยวกับลูกค้าของตนให้มากที่สุดเท่าที่จะทำได้ การใช้จ่ายโซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ตั้งไว้ที่ 215.7 พันล้านดอลลาร์ทั่วโลกในปีนี้

อย่างไรก็ตาม การใช้ข้อมูลในธุรกิจต่างๆ เป็นประสบการณ์ที่ไม่สอดคล้องกัน บางบริษัทได้ลงทุนอย่างชาญฉลาดในการพัฒนาความสมบูรณ์ของข้อมูล

ด้วยการแจ้งให้ทราบเพียงเล็กน้อย พวกเขาสามารถหมุนอย่างยืดหยุ่นเพื่อเพิ่มโอกาสในการสร้างรายได้ในสภาพแวดล้อมทางเศรษฐกิจที่คาดเดาไม่ได้ บางคนประสบวัฏจักรของผลตอบแทนที่ลดลงเมื่อพวกเขาพยายามทำซ้ำความสำเร็จก่อนหน้านี้ด้วยผลลัพธ์ที่หลากหลาย

ความพร้อมของข้อมูลในการตลาด

นักการตลาดที่เชี่ยวชาญในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลขั้นสูงและเทคนิคการวิเคราะห์เพื่อบรรลุวัตถุประสงค์ที่สำคัญนั้นเป็นที่ต้องการอย่างมาก

ตรงข้ามกับนักการตลาดในธุรกิจที่มีวุฒิภาวะของข้อมูลต่ำ นักการตลาดที่มีวุฒิภาวะข้อมูลขั้นสูงและความรู้ความเข้าใจจะเข้าใจวิธีการแปลงข้อมูลให้เป็นสินทรัพย์ทางธุรกิจที่สำคัญ พวกเขาควบคุมการใช้งานและผลกระทบต่อเป้าหมายทางธุรกิจ โดยใช้ข้อมูลเพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขันที่สำคัญ

แต่เราหมายถึงอะไรโดยสมบูรณ์ของข้อมูล? ในบทความนี้ เราจะหารือเกี่ยวกับคำจำกัดความของความครบถ้วนสมบูรณ์ของข้อมูล แบ่งปันการเรียนรู้บางส่วนที่เราพบ และสรุปกรอบงานง่ายๆ ที่นักการตลาดสามารถใช้เพื่อเปรียบเทียบระดับความสมบูรณ์ของข้อมูลของตนเองได้

Data Maturity คืออะไร?

ข้อมูลครบกำหนดหมายถึงวิวัฒนาการของความสามารถข้อมูลของบริษัท แม้ว่าในแวบแรกอาจดูเหมือนเป็นการโต้เถียง แต่อาจหมายความว่าบริษัทที่พัฒนาน้อยกว่านั้น "ยังไม่บรรลุนิติภาวะ" ในทางใดทางหนึ่ง ซึ่งไม่ใช่กรณีในทางปฏิบัติ

คำว่าครบกำหนดของข้อมูลมีความหมายตามบริบทที่เฉพาะเจาะจงมาก เน้นที่การพัฒนา ด้วยความซาบซึ้งที่ทุกบริษัทเริ่มต้นจากที่ที่แตกต่างกัน และต้องมีการดำเนินการเฉพาะเพื่อความก้าวหน้า

เหตุใด Data Maturity จึงมีความสำคัญ

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของข้อมูลในองค์กรของคุณเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเหตุผลสำคัญห้าประการ การชื่นชมความสมบูรณ์ของข้อมูลสามารถช่วยนักการตลาดในการ:

• สอดคล้อง : ทำความเข้าใจว่าปัญหาและความท้าทายใดที่ธุรกิจในวงกว้างกำลังพยายามแก้ไขและปรับกลยุทธ์เพื่อรองรับวัตถุประสงค์
• ชื่นชม: วิเคราะห์อย่างไม่ใส่ใจว่าธุรกิจทำได้ดีเพียงใดในวันนี้ และจุดใดที่จำเป็นต้องปรับปรุงเพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจด้านข้อมูลให้ดีขึ้น
• ประเมิน: เกณฑ์มาตรฐานระดับความรู้ข้อมูล การใช้ทรัพยากรการฝึกอบรมและการเพิ่มทักษะเพื่อให้แน่ใจว่ามีการแนะนำสภาพแวดล้อมการเรียนรู้แบบเปิดเพื่อสนับสนุนการคิดเชิงนวัตกรรม
• คาดหวัง: ตั้งตารอความสามารถในการวิเคราะห์ขั้นสูงที่น่าตื่นเต้นเมื่อความสามารถด้านข้อมูลของธุรกิจเติบโตเต็มที่
• ปรับเทียบ: เพิ่มประสิทธิภาพเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานเพื่อไม่เพียงดึงมูลค่าสูงสุดในขณะนี้ แต่ยังวางแผนทรัพยากรที่อาจต้องการในอนาคตได้อย่างถูกต้อง

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ บางองค์กรสามารถรักษาสมดุลและเร่งขีดความสามารถให้เหนือกว่าคู่แข่ง มาดูตัวอย่างที่ดีที่สุดบางส่วนเกี่ยวกับความสมบูรณ์ของข้อมูลขั้นสูงที่ทำให้บริษัทสองสามแห่งเป็นผู้นำและไหล่ที่เหลือ

มอนโซ

Monzo ก่อตั้งขึ้นในปี 2558 ให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันภายในในระดับที่น่าประทับใจ ธนาคารผู้ท้าชิงได้เลือกใช้โครงสร้างที่ไม่มีทีม BI (ข่าวกรองธุรกิจ) แบบดั้งเดิมอยู่ภายใน แทนที่จะเป็นเช่นนั้น นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถดำเนินการเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์แบบ end-to-end ได้โดยอัตโนมัติ

Monzo สนับสนุนให้ทีมพัฒนาโมเดลข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจโดยรวม แม้จะมีตลาดฟินเทคที่มีการแข่งขันสูง แต่ Monzo ยังคงรักษาชื่อเสียงในฐานะกลไกตลาดในธุรกิจธนาคารเพื่อรายย่อย ในปี 2020 Monzo มีมูลค่า 4.5 พันล้านดอลลาร์ (USD) และเป็นธนาคารใหม่ที่มีมูลค่าสูงสุดเป็นอันดับสามของยุโรป

Asos

ภาคการค้าปลีกประสบปัญหาในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา เนื่องจากความเป็นอันดับหนึ่งของ Amazon ได้พลิกโฉมการค้าปลีกบนถนนสายหลักแบบดั้งเดิม

ASOS เป็นหนึ่งในแบรนด์แฟชั่นที่ประสบความสำเร็จในการตามเทรนด์ ยักษ์ใหญ่ด้านแฟชั่นอย่างรวดเร็วให้เครดิตความสำเร็จอย่างมากกับกลยุทธ์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการทดสอบสมมติฐานในขนาดย่อเพื่อพิสูจน์คุณค่าของพวกมันก่อนที่จะขยายขนาดขึ้น

บริษัทได้ทำการศึกษาการยกระดับแบรนด์ควบคู่ไปกับการทดลองทางภูมิศาสตร์ในตลาดต่างๆ ใช้ข่าวกรองที่รวบรวมมาเพื่อกำหนดกลยุทธ์ในปี 2020 เนื่องจากการระบาดใหญ่เริ่มแพร่ระบาด ในปี 2564 แบรนด์มีมูลค่า 1.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งเพิ่มมูลค่าให้กับเศรษฐกิจโลกในช่วงเวลาที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน

Netflix

อัลกอริธึมการแนะนำของ Netflix จะสร้างเนื้อหาที่แนะนำ โดยแนะนำชื่อให้กับผู้ชมในรูปแบบไดนามิก แต่ละหมวดหมู่มีหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน (โดยปกติคือประเภทหรือธีม) โดยมีชื่อที่มักจะตรงกับความสนใจของผู้ใช้ก่อน

คำแนะนำจะถูกสร้างขึ้นและจัดลำดับโดยอัตโนมัติตามปัจจัยหลายประการ รวมถึงประวัติการดู ระยะเวลาในการดู ชื่ออุปกรณ์ที่ใช้อยู่ และอื่นๆ บริษัทรวบรวมข้อมูลว่าผู้ใช้ข้ามข้อเสนอแนะใด และหัวข้อใดที่ผู้ดูส่งต่อ

อัลกอริธึมคำแนะนำที่ล้ำสมัยช่วยเพิ่มระยะเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในแอปพลิเคชันของตน ในภาวะเศรษฐกิจให้ความสนใจ Netflix ยังคงครองตำแหน่งที่คู่แข่งต้องดิ้นรนอยู่เป็นประจำ โดยคิดเป็น 34% ของนาทีสตรีมมิ่งทั้งหมดในสหรัฐอเมริกา เทียบกับ 8% สำหรับ Amazon Prime และเพียง 4% สำหรับ Disney Plus

บาบิลอน

บาบิโลนได้นำความโปร่งใสมาใช้ให้เกิดผลอย่างยิ่ง แทนที่จะเก็บสิ่งที่ค้นพบไว้เป็นความลับเบื้องหลังประตูล็อคที่บริษัท Babylon เสนอให้แบ่งปันสิ่งที่แพลตฟอร์มรู้เกี่ยวกับผู้ใช้ของตน

บริษัทระบุว่าเป้าหมายคือการรักษาความตรงไปตรงมา โดยการจัดหาแหล่งข้อมูลสำหรับลูกค้าเพื่อผลักดันความภักดีที่ยั่งยืนในหมู่ฐานผู้ใช้

ตัวอย่างข้างต้นแสดงถึงการใช้ข้อมูลขั้นสูงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน แต่สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือ องค์กรต่างๆ ไม่เพียงแต่มีข้อมูลครบถ้วนสมบูรณ์เท่านั้น มีขั้นตอนที่คุณสามารถดำเนินการได้

เมื่ออายุยี่สิบหก งานของเรากับนักการตลาดอาวุโสและ CMO ได้นำเราไปสู่การพัฒนากรอบงาน LEAP: เส้นกราฟความสมบูรณ์ของข้อมูลอย่างง่ายที่มีสามขั้นตอนและขั้นตอน

เพื่อให้เข้าใจกรอบงาน LEAP อันดับแรก ก่อนอื่นต้องชื่นชมบทบาทสำคัญของโครงสร้างภายในในการกำหนดความสมบูรณ์ของข้อมูล

ความพร้อมของข้อมูลในโครงสร้างภายใน: บทนำเกี่ยวกับกราฟความสมบูรณ์ของข้อมูลแบบก้าวกระโดด

โครงสร้างภายในเชื่อมโยงกับระดับของข้อมูลครบถ้วน เนื่องจากสามารถสร้างอุปสรรคที่มองไม่เห็นหรือเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันข้ามธุรกิจในระดับต่างๆ จากการทำงานของเราในภาคธุรกิจ เราได้แบ่งโครงสร้างภายในออกเป็นสามประเภทที่เกี่ยวข้องกับความสมบูรณ์ของข้อมูล

1. Siled

ธุรกิจในช่วงเริ่มต้นของการเติบโตด้านข้อมูลมักจะมีโครงสร้างภายในที่ทำงานอย่างอิสระ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การตลาด อาจจะเป็นหน้าที่ที่แยกจากส่วนอื่นๆ ของธุรกิจ การขาดการบูรณาการทำให้แผนกต่างๆ ทำงานในไซโล ข้อมูลเชิงลึกไม่ได้ถูกแชร์อย่างกว้างขวางหรือเข้าถึงได้ข้ามทีม

ด้วยเหตุนี้ KPI และวัตถุประสงค์จึงค่อนข้างเป็นพื้นฐานและมีลักษณะทั่วไป เนื่องจากทีมสามารถทำงานได้เฉพาะกับสิ่งที่พวกเขาเข้าถึงหรือควบคุมได้เท่านั้น ประสิทธิภาพทางการตลาดจะยึดตาม KPI เป็นหลัก เช่น การแปลงบนเว็บไซต์ บางทีอาจอิงตามช่องทาง

การตลาดไม่สามารถระบุแหล่งที่มาของ Conversion กับยอดขายของลูกค้าออฟไลน์ได้ เนื่องจากข้อมูลนั้นไม่พร้อมสำหรับพวกเขาและอยู่ร่วมกับทีมขาย ทีมขายอาจไม่สามารถมองเห็นได้ว่าแคมเปญการตลาดใดที่ผลักดันให้เกิดลีดที่มีคุณภาพ

โดยทั่วไป วัตถุประสงค์จะเน้นที่การเติมเต็มช่องทาง กิจกรรมต่างๆ จะเป็นเชิงรับ และเน้นที่ความประหยัดต้นทุนสูงเหนือข้อพิจารณาอื่นๆ ทั้งหมด

สถานะ: จำกัด แยกตัวและมีปฏิกิริยาโดยเน้นที่ความคุ้มค่าและการแปลง

2. ซิงค์

ทีมที่มีการซิงค์จะทำงานร่วมกันระหว่างแผนกและฟังก์ชันต่างๆ เพื่อบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจร่วมกันที่มีร่วมกัน แพลตฟอร์มที่ใช้งานได้รับการบูรณาการเพื่อการเผยแพร่การเรียนรู้ร่วมกันอย่างรวดเร็ว การกำกับดูแลข้อมูลได้รับการกำหนดและทบทวนอย่างสม่ำเสมอ โดยมีมาตรฐานด้านจริยธรรมและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่ฝังอยู่ในการใช้ข้อมูลทั่วทั้งธุรกิจ

ทีมที่ประสานกันจะมีความกระตือรือร้นมากขึ้น มีการจัดระเบียบในแผนกต่างๆ มากขึ้น และให้คุณค่ากับประสิทธิภาพการทำงานและการทำงานร่วมกัน ข้อมูลกำลังเริ่มนำไปใช้และชื่นชมเป็นทรัพย์สินขององค์กร

สถานะ: จัดระเบียบและซิงโครไนซ์ โดยให้ความสำคัญกับประสิทธิภาพการทำงานเป็นสำคัญ การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลทั่วทั้งธุรกิจนั้นคุ้มค่าและน่ายกย่อง

3. สมาร์ท

ในขั้นตอนการพัฒนาข้อมูลขั้นสูงสุดนี้ ทีมต่างๆ จะได้รับการบูรณาการอย่างดี และการใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพและสม่ำเสมอจะถูกฝังลึกในทุกแผนก การทดลองอย่างรวดเร็ว การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และการร่วมสร้างนั้นรวดเร็ว และมีการแบ่งปันข่าวกรองระหว่างทีมอย่างสม่ำเสมอ

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมข้อมูลมีทักษะสูง สามารถสร้างและปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประโยชน์ซึ่งใช้เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น แก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้อง

แคมเปญการตลาดถูกนำไปใช้อย่างมีจริยธรรมและชาญฉลาด แพลตฟอร์มเป็นหนึ่งเดียวและเข้าใจประสิทธิภาพจากจุดสัมผัสต่างๆ ในเส้นทางของผู้บริโภค

ในขั้นตอนที่ล้ำหน้าที่สุดของความสมบูรณ์ของข้อมูล ความเร็วและนวัตกรรมเป็นสิ่งที่ควรค่าแก่การยกย่อง

สถานะ: ปรับให้เหมาะสมเพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันสูงสุดและความชาญฉลาดของลูกค้า

3 ตัวอย่างความสามารถที่มีระดับความสมบูรณ์ของข้อมูลในระดับต่างๆ

กรอบงาน LEAP เป็นวิธีที่มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจความสามารถของธุรกิจในแต่ละขั้นตอนโครงสร้างของความสมบูรณ์ของข้อมูล แต่ละขั้นตอนมีศูนย์กลางอยู่ที่ความก้าวหน้าไปสู่ระดับของข้อมูลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และสิ่งที่นักการตลาดต้องทำเพื่อสนับสนุนทีมของพวกเขาให้ก้าวหน้า

ขั้นที่ 1: การเรียนรู้และการเปิดใช้งาน

ในช่วงแรกของการพัฒนาข้อมูล นักการตลาดควรคาดหวังที่จะผลักดัน:

• การวิเคราะห์พื้นฐานและการฝึกอบรมการรู้เท่าทันข้อมูล
• การใช้เครื่องมือวิเคราะห์พื้นฐานอย่างแพร่หลาย เช่น Google Analytics
• การติดตาม KPI พื้นฐานที่แม่นยำ เช่น Conversion
• มาตรฐานข้อมูลความถูกต้องและการปฏิบัติตาม

ขั้นที่ 2: สมัคร

ในขั้นต่อไปของการพัฒนาข้อมูล นักการตลาดควรคาดหวังว่าจะได้ดำเนินการ:

• รูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเพื่อให้มีความสำคัญมากขึ้น
• การวิเคราะห์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์พร้อมแดชบอร์ดแบบบริการตนเองภายในสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่เข้าถึงได้
• กิจกรรมทางการตลาดที่ผสมผสานการเพิ่มประสิทธิภาพ Conversion ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
• การให้คะแนนความตั้งใจ การสร้างแบบจำลอง RFM และการวิเคราะห์ LTV เพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นของกลุ่มลูกค้าตามจริงของลูกค้า

ขั้นตอนที่ 3: ทำนาย

สุดท้ายนี้ ในขั้นสูงสุดของการพัฒนาข้อมูล บริษัทต่างๆ ควรคาดหวังว่าจะสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์จากสินทรัพย์ข้อมูลอย่างมั่นใจเพื่อขับเคลื่อน:

• การรวมออฟไลน์และออนไลน์แบบครบวงจร
• มุมมองลูกค้าคนเดียวและการจับคู่ที่คลุมเครือ
• เปิดใช้งานบนคลาวด์ สตรีมข้อมูลเหตุการณ์และความพร้อมแบบเรียลไทม์
• โครงสร้างพื้นฐานพร้อมข้อมูลขนาดใหญ่
• การเปิดใช้งานอัตโนมัติ
• การทำเหมืองรูปแบบและการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ในขั้นตอนนี้ ธุรกิจควรพร้อมสำหรับ ML พร้อมโปรแกรมทดสอบและเรียนรู้ตลอดเวลา ทีมการตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากความชัดเจนได้อย่างรวดเร็วจากรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง

พวกเขาคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและจุดบอดผ่านการใช้วิธีการต่างๆ เช่น การสร้างแบบจำลองแนวโน้ม การกระตุ้นการมีส่วนร่วมที่สูงขึ้นจากผู้ใช้ที่ใช้งานอยู่ด้วยระบบแนะนำที่มีอยู่

การแยกโครงสร้างออกจากกันขึ้นอยู่กับความพยายามร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย นักการตลาดจะรวบรวมทีมที่เหมาะสมเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของข้อมูลได้อย่างไร

วิธีรวบรวมทีมที่เหมาะสมเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของข้อมูล

ข้อมูลครบกำหนดนำไปใช้กับธุรกิจทั้งหมด เป็นความพยายามทั่วทั้งองค์กรที่เกินความสำคัญของทีมขายหรือการตลาดเพียงทีมเดียว

ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องรวบรวมอินฟลูเอนเซอร์ภายในหลายๆ คนมารวมกันเพื่อระบุว่าการเปลี่ยนแปลงในกลยุทธ์ข้อมูลของคุณสามารถช่วยให้ทุกคนบรรลุเป้าหมายเดียวกันได้อย่างไร องค์ประกอบของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียนั้นแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ ดังนั้นจะขึ้นอยู่กับลำดับความสำคัญของธุรกิจแต่ละรายของคุณ

อาจเป็นเรื่องยากสำหรับทีมภายในที่จะเลิกคิดนอกกรอบ ดังนั้นให้พิจารณาทำงานร่วมกับพันธมิตรภายนอกเพื่อสร้างพื้นฐานที่เป็นกลาง บุคคลที่สามที่มีคุณสมบัติสามารถช่วยเปิดเผยอุปสรรคร่วมกันที่สามารถรวมทีมที่อยู่เบื้องหลังโครงการพัฒนาข้อมูลให้สมบูรณ์

หากทุกคนเห็นพ้องต้องกันในแนวทางใด โดยอาศัยอิทธิพลไกล่เกลี่ยเพื่อทำหน้าที่เป็นถ่วงน้ำหนัก ก็มีแนวโน้มสูงที่โครงการจะได้รับการยอมรับในทันที

การอัพเกรดความสมบูรณ์ของข้อมูลเพื่อทำนายอนาคต

การปรับปรุงวุฒิภาวะข้อมูลของคุณเป็นขั้นตอนสำคัญในการเปลี่ยนฟังก์ชันทางการตลาด ด้วยกรอบการทำงานที่ชัดเจน เป้าหมายที่แม่นยำซึ่งสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้นและการซื้อจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจากการทำงานต่างๆ นักการตลาดสามารถให้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันมากขึ้น

นักการตลาดสามารถช่วยให้องค์กรของตนใช้ประโยชน์จากสินทรัพย์ข้อมูลองค์กรและการพัฒนาข้อมูลขั้นสูงเพื่อแข่งขันกับองค์กรที่บุกเบิก

อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จจะขึ้นอยู่กับการพัฒนาการประสานงานระหว่างแผนกต่างๆ ในรูปแบบที่ท้าทาย บุคคลภายนอกสามารถช่วยอำนวยความสะดวกในการอภิปรายข้ามแผนก แต่นักการตลาดจำเป็นต้องเป็นผู้นำในการผลักดันการเติบโตของข้อมูลและปลดปล่อยศักยภาพของการตลาดดิจิทัลอย่างเต็มที่

ปรับปรุงวุฒิภาวะข้อมูลของคุณเพื่อพิสูจน์ธุรกิจของคุณในอนาคต

Twentysix เป็นที่ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ด้านการจัดการผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่กว้างขวาง เพื่อช่วยให้นักการตลาดเพิ่มศักยภาพสูงสุดของพวกเขา เราทำงานร่วมกับนักการตลาดเพื่อพัฒนาความสมบูรณ์ของข้อมูลและพัฒนาความสามารถด้วยการวิเคราะห์

สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่ CMO และนักการตลาดอาวุโสสามารถใช้ข้อมูลเพื่อเพิ่มอิทธิพลของพวกเขา ดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ของเราตอนนี้