IBM System/360, AMC'nin Mad Men dizisinin son sezonunda Madison Avenue'deki SC&P ofislerine geldiğinde korku ve kafa karışıklığıyla karşılanır.

Ajansın bazı çalışanları, kendi yaklaşan eskimelerini ya da metin yazarı Michael Ginsburg örneğinde - zihnine makine tarafından sızmış oldukları sonucuna varıyor. Burun üzerindeyken, zamanın ruhunun saçma bir tasviri değil. Bilgisayarların ve çevre birimlerinin gerçek net stoku, 1970'lerin her yılında %20'den fazla arttı. 1980 yılına gelindiğinde bu rakam %40 civarındaydı.

Ana bilgisayar üreticilerinin amacı, aslında bu teknolojinin bağımsız kararlar vermesini sağlamak değildi. Bunun yerine, yavaş ve pahalı analist raporlarını görevlendirmek zorunda kalmamaları için iş liderlerinin sezgilerini geçici olarak destekleyerek sayıların grafiksel temsillerini sağlayabilir.

Bugün bir yöneticinin bir toplantı odasına girip planlarını zengin, güncel verilerin onayı olmadan duyurması düşünülemez.

Pazarlama, belki de değişmesi en yavaş departman olmuştur, en azından geleneksel olarak beşeri bilimler mezunlarının ve Mad Men'in ilk sezonlarında söz sahibi olan yaratıcıların alanı olduğu için değil. Ancak son on yılda, veriler yalnızca pazarlama taktiklerini doğrulamak ve optimize etmekten, herhangi bir önemli karar için tamamen ön koşul haline geldi.

Lojistikçiler ve denetçiler verilere olan susuzluklarını açıkladılar ve teknoloji piyasası musluğu açarak karşılık verdi. CMO'lar Mad Men'in bahtsız Ginsberg'ini ciddiye almadıkları sürece içinde boğulanların kendileri olacağını tahmin edemezdi. “İletişimleri kapatamıyorum” diyor, tıpkı şimdi sosyal medyadan uzaklaşamayacağımız gibi. "Onları doğrudan kafamın içine ışınlıyorlar."

Öyleyse Paris İncelemesini bir kenara bırakıp pazarlamaya bir mühendislik problemi olarak yaklaşmanın zamanı geldi mi?

Tabii ki değil.

Pazarlamanın dağıtım tarafı, hala temelde insan bağlantısından oluşuyor, şimdi bile 'hangi insanlarla bağlantı kurulacağı', 'nerede' ve 'ne zaman' bilimsel hususlardır. Pazarlamada mükemmelliğin yeni formülü bir işbirliğidir; başlıca teknoloji zorluğu, veri okyanusundan ilgili ve eyleme geçirilebilir içgörülerin çıkarılmasıdır. Yaratıcılar, kendi adına, hipotezleri yineleyerek ve türev içerikten kaçınarak daha disiplinli bir şekilde yanıt vermelidir. Büyük işletmelerde, bu, işlevler arası ekipler gibi görünür, ancak mühendislik kaynaklarını pazarlama sorunlarına tahsis etmek her zaman mümkün değildir.

İşte burada yazılım devreye giriyor.

Pazarlama ekipleri büyük verilerden yararlanmalı

Yaratıcı bir pazarlama ekibinin, büyük verilerin gücünden yararlanmak için akıllı araçlar kullanarak oyunlarını geliştirmesinin beş yolu.

1. Veriye Dayalı Halkla İlişkiler

Bilimsel beceri: Orijinal, yüksek kaliteli araştırma yapmak ve/veya ikinci el araştırmaları pekiştirmek.

Araçlar: Akıllı anketler, devlet ve diğer açık kaynak veritabanları, Google E-Tablolar, veri görselleştirme platformları, müşteri veri platformları

Fırsat: 1. kademe basın kuruluşunda tek bir hikaye (veya ilgili yerel veya sektörel basında çok sayıda söz) bir marka için patlayıcı olabilir. Ancak çoğu şirket, kaynaklarını PR'a gösterecek hiçbir şey olmadan atar. Eğer önemli değilseniz, medya sizi önemli kılmak istemez.

Bu sisif çıkmazından kurtulmanın sırrı, gazetecilerin özgün araştırmaları sevmesidir. SaaS şirketleri, kendi kullanıcı verilerini kolayca anonimleştirebilir ve basına anlatacakları etkileyici bir hikaye sunabilir. Spotify bunu büyük ölçekte yapıyor. Dahili veri sıkıntısı çeken şirketler bile, birkaç üçüncü taraf açık veritabanını bir araya getirerek basitçe çevrimiçi olabilir ve ilginç kalıpları keşfedebilir.

2. Derin kişiselleştirme

Bilimsel beceri: Birden çok kaynaktan gelen verileri olabildiğince temiz tutmak ve müşteri davranışının bütünsel bir resmini elde etmek için kanallar arasında API köprüleri oluşturmak.

Araçlar: Veri yönetim platformları, web içerik yönetim sistemleri (alternatif olarak, 'satış zekası' yazılımı, 'pazarlama otomasyonu' yazılımı ve 'kişiselleştirme motorları' - bu, satıcıların farklı işlevleri bir dizi farklı şekilde bir araya getirdiği çok büyük bir pazar segmentidir. .)

Fırsat: Derin kişiselleştirme, Facebook'un reklamverenlere yönelik konuşmasının merkezinde yer alıyor ve Netflix'in, izleyicilerinin cehennem deneyimini kişiselleştirmek için makine öğrenimini kullandığı bildiriliyor.

Açıkçası, müşterileriniz hakkında ne kadar ayrıntılı bilgiye sahipseniz, pazarlama çabalarınızı o kadar derinden hedefleyebilirsiniz. Olasılıklar neredeyse sonsuzdur, ancak yaratıcı pazarlamacıların dikkate alması gereken ana fikir, daha fazla kitle segmentinin her segmentte daha az insan anlamına geldiğidir. Başka bir deyişle, yaratıcılar bir stadyumu kazanmaya çalışmak yerine 'bir dizi samimi toplantıda performans sergiliyor'. Doğal olarak, bu daha fazla dönüşüm anlamına gelir.

3. Platform hile kodlarının kilidini açma

Bilimsel beceri: Web platformlarını sorgulamak, ardından çıktı üzerinde istatistiksel analiz yapmak.

Araçlar: API pazar yerleri, web kazıyıcıları ve istatistiksel analiz yazılımı - özellikle bu araçların daha kullanıcı dostu yinelemeleri.

Fırsat: Çeşitli platformlarda 'yayınlamak için en iyi zaman' hakkında çok sayıda genel araştırma ve 'Daha Sonra Reddit' gibi gerçekten harika araçlar var. Ancak gerçek bir rekabet avantajı için bazı bağımsız analizler yapmanız ve kendi hedefleriniz için en uygun taktikleri bulmanız gerekir. Hashtag'lerin dahil edilmesi, kelime sayısı ve platform başına ideal reklam harcaması, kuruluşlar arasında farklılık gösteren sorulardır.

Ayrıca, en büyük sosyal medya platformlarının her birinin arkasındaki algoritmalar hakkında cevaplanmamış birçok soru var. Geniş ölçekte otomatik araştırma yapmak, hayal bile edemediğiniz fırsatların kapısını aralayabilir.

4. Yaklaşan trendleri tahmin edin

Bilimsel beceri: İstatistiksel modelleme, makine öğrenimi, arama amacı ve kullanıcı davranışı verilerini toplama ve analiz etme.

Araçlar: Google Trendler, pazarlama analizi

Fırsatlar: Tahmine dayalı analitik, pazarlamacıların geleceği görmesini sağlar. Bu iki nedenden dolayı önemlidir.

Öncelikle, yönetim kurulu koltuklarını kazandıran şey, pazarlama faaliyetlerini en üst düzey iş hedeflerine uyumlu hale getirebilmektir. Hedefe ulaşmak, tıklama oranı ve sosyal katılım gibi bulanık dijital metrikleri doğru kâr tahminlerine dönüştürmek anlamına gelir. Ayrıntılı müşteri adayı puanlaması, yaşam boyu değer ve kayıp oranı hesaplamaları gibi zor problemlerle döşenmiş bir yol ve bu sayıları doğru elde etmek yüksek hacimli kaliteli girdiler gerektiriyor.

Madalyonun diğer tarafında, binadan tamamen çıkma ve ürün-pazar uyumu hakkında makro tahminler yapma yeteneği var. Yaratıcı liderlerin uzun zamandır kulaklarını tıkamaları ve kültürel ve sosyal eğilimleri anlamaları bekleniyordu. Ama şimdi riskler daha yüksek. Sezginin yerini disiplin aldı.

5. Google Arama sonuçlarında büyük şirketleri geride bırakın

Bilimsel beceri : Google'ın algoritmalarının web'de kalite, alaka düzeyi ve güvenilirliği belirlemek için aradığı sinyalleri anlayın.

Araçlar: SEO yazılımı

Fırsat: Google arama sonuçlarından organik trafik kazanmak, muhtemelen pazarlama yatırım getirisine giden en hızlı yoldur, ancak geleneksel olarak en öngörülebilir yol olmamıştır.

Bunun nedeni, belirli bir sorgu için hangi sıralamaya karar vermek için bir araya gelen çok sayıda sinyal olmasıdır. Sistemi basit saldırılarla oynama girişimleri sürekli olarak cezalarla karşılandı ve bugün Google algoritmalarını her zamankinden daha fazla güncelliyor.

Hızlı bir özet

Veri bilimcilerine olan talebin artmasının iyi bir nedeni var. Sun Tzu'ya kadar uzanan stratejistler, daha iyi bilginin daha iyi kararlar anlamına geldiğini ve günümüz dünyasının yapılandırılmamış ve tutarsız şekilde temsil edilen bilgilerle dolu olduğunu anladılar.

Hemen hemen her işletme işlevi, bu karmaşaya dalmak ve yararlı bilgiler elde etmek için kendi metodolojisini oluşturmuştur, ancak pazarlama, çoğu kullanım durumu için verileri kullanma konusunda büyük ölçüde gelişigüzel olmaya devam etmektedir - kişiselleştirme dikkate değer bir istisnadır.

Veri bilimciler becerilerini pazarlama zorluklarına uyguladıklarında, Google'ın BERT güncellemesi gibi olayların arkasında neler olduğunu deşifre edebilirler ve içerik yazarlarına ve stratejistlere güvenilir arama sıralamaları kazanmak için somut eylemler sağlarlar. Pazarlama liderleri, geliri doğru bir şekilde tahmin etmek için ayrıntılı dijital pazarlama ölçümlerini hizalayarak, kendilerini işletmeleri için vazgeçilmez kılar.

Sosyal platformları ve açık kaynaklı veri kümelerini sorgulama bilgisine sahip herkes için rekabet avantajları olgunlaşmıştır. Son olarak, veriler bazen izleyiciler ve yayıncılar için onları toplayan kuruluşlardan daha değerlidir. Verileri bir hikayeye dönüştürmek, pazarlamacıların yapabileceği en güçlü hamlelerden biridir.

Bunların tümü, pazarlamacıların, daha belirgin kişiselleştirme kullanım durumlarının ötesinde, daha fazla veriye dayalı olabilmesinin yollarıdır. STEM geçmişi olmayan yaratıcıların makinenin yükselişinden korkmasına gerek yok; akıllı araçlar ve biraz disiplinle bu fikirleri kesinlikle uygulayabilirler.

Daha fazla veri odaklı olmaya hazır mısınız? Pazarlama stratejinizin, doğru yolda ilerlemenize yardımcı olacak doğru büyük veri analizi yazılımını bulmayı içerdiğinden emin olun.