Bir CMO nasıl etkili bir pazarlama analitiği sistemi oluşturabilir?

Veri toplayan, analiz eden ve bu verilere dayanarak bilinçli kararlar veren işletmeler, toplamayanlara göre daha hızlı büyür ve gelişir. Bu makale, işletmeniz için bir analitik sisteminin nasıl oluşturulacağını ve martech araçlarının ve analistlerinin neden gerekli olduğunu açıklamaktadır.

Analitik nedir? Bir şirketin neyin kar getirdiğini değerlendirdiği bir araçtır. Ancak, analizin kendisi işletmeye doğrudan gelir getirmez. Analitik sayesinde, Baş Pazarlama Sorumlusu (CMO) yalnızca sonuç çıkarmak ve karar vermek için çeşitli raporlar alabilir.

OWOX'taki uygulamamızdan bir örnek alalım. Bir CMO'nun olağan görevi, bir çevrimiçi reklam satış planı yürütmektir. Bu durumda analitik nasıl faydalı olabilir? Analistler, Google Analytics raporları, yalnızca Google Ads'den reklam maliyeti verileri ve CRM'den alınan verilerle eşleşmeyen web sitesindeki çevrimiçi işlemler için veriler sağlayabilir. Sonuç olarak, ROAS'ı hesaplamak zor olacaktır.

Diyelim ki bir şirket uzun süredir analitik kullanıyor, bulut depolamada veri topladı ve otomatik olarak oluşturulan raporları yapılandırdı. Bu, şirketin tüm pazarlama sorunlarını çözüyor mu? Tam olarak değil. Ne de olsa pazarlama direktörleri yalnızca verilerle değil, gelecek ay veya çeyrek için planı uygulamak için hangi fırsatların mevcut olduğunu anlamalarına yardımcı olacak verilerle de ilgileniyor.

Planı doğru bir şekilde gerçekleştirmek ve tüm hedeflerine ulaşmak için pazarlamacıların şunları belirlemesi için analizlere ihtiyacı vardır:

• büyüme bölgeleri (plan nasıl aşılır)
• risk bölgeleri (planın uygulanmasına engel olan)

"İki bölge hakkında düşünmeden önce, bu sistemin kurulmasına yardımcı olacak doğru insanları işe almanın altını çizerim.

Sistemi inşa etmesi gerekenler CMO'lar değil. CMO'lar daha çok stratejik düşünmeli, pazarlamanın yönünü seçmeli ve kontrol etmeli, vb. Biliyorsunuz, "üst düzey şeyler".

Analitik söz konusu olduğunda, CMO'lar için çok fazla teknik olan çok fazla şey var. Dolayısıyla doğru çalışanlar bu boşluğu doldurmalıdır. CMO'lar işlenmiş ve (umarız?) görselleştirilmiş verileri tüketmeli ve ardından kararlar almalıdır."

analyticsmania.com'un kurucusu Julius Fedorovicius.

Otomatik raporların tek başına pazarlama sorunlarını çözmek için yeterli olmadığını zaten kabul etmiştik. Yanıt almak için verilerin yorumlanması gerekir ve Make Everything OK düğmesi henüz icat edilmedi. (Üzerinde çalışıyoruz!) Dolayısıyla, pazarlama direktörünün üretkenliği yüksek tutmak için şunları yapması gerekiyor:

1. Riskleri ve büyüme bölgelerini gösteren bir analitik sistemi kurun
2. Verileri işleyen, bağlam ekleyen ve sonuçlar sağlayan analistler işe alın

CMO'ların teknoloji bütçelerini artırması, pazarlama analitiği hizmetlerinin artık sadece pahalı bir oyuncak olmadığını gösteriyor. Pazarlama departmanının planı yürütmesine ve ikramiye almasına yardımcı olan gerçek çalışma araçlarıdır.

"Daha küçük şirketler için süreç basitleştirilebilir ve Google ekosistemiyle (GA, GTM, GDS, sayfalar) iyi olan birini işe almakla başlamak yeterince iyi olabilir, ancak ideal olarak ekip en az iki kişiden oluşmalıdır.

1. Veri toplamada iyi olan teknik kişi (ona analitik mühendisi diyelim).
2. Daha sonra verileri temizleyebilen, onunla oynayabilen ve analiz edebilen Veri Analisti (gördüğüm kadarıyla, verileri analiz eden kişiler genellikle veri toplamanın teknik kısmı konusunda çok yetenekli değildir, bu yüzden analitik mühendisi yardımcı olacaktır).

İşe aldığınız kişiler, doğru analiz yığınını seçmenize/oluşturmanıza yardımcı olabilir."

analyticsmania.com'un kurucusu Julius Fedorovicius.

Bir işletme, kullanıma hazır ürünleri veya kendi çözümlerini başarıyla kullanabilir. Gereksiz para ve zaman harcamalarından kaçınmak için bir şirketin neye ihtiyacı olduğunu açıkça anlaması gerekir.

Kendi çözümlerinizi geliştirmek söz konusu olduğunda, dokümantasyon kadar geliştirme ve destek ekibine de dikkat etmelisiniz.

Veri toplama komut dosyalarını yazan ve tüm sistemi yapılandırmaktan sorumlu olan uzmanınız istifa ederse, onları değiştiren çalışanın projeleri destekleyebileceğinden emin olmanız gerekir.

Hazır bir çözüm satın almak istiyorsanız öncelikle işlemeniz gereken veri miktarını değerlendirin. Çevrimiçi reklamcılıktan günde 10 satışınız varsa, güçlü ve pahalı hizmetlere yatırım yapmanız gerekmez. Bu iş miktarı için Google Analytics veya Excel kullanmanız yeterli olacaktır.

Cironuz ve ihtiyaçlarınız artarken, ek metriklere, otomasyona ve daha yüksek veri işleme hızlarına artan bir ihtiyaç vardır. Örneğin, SaaS işinde (abonelik ücretli BT çözümleri), yıllık cironuz 200.000 ABD Dolarını aşarsa kendi veri ambarınızdan veya makine öğrenimi algoritmalarının kullanımından gerçek değer almaya başlayabilirsiniz.

Ancak, verileri toplayabilen, işleyebilen, hesaplayabilen, tahmin edebilen ve görselleştirebilen hazır bir hizmetin bile belirli bir işletme için uyarlanması gerektiğini unutmayın. Birçok işletmenin benzersiz mantığı ve temel planlama parametreleri vardır. Bu nedenle içe aktarılan verilerin yapısı ve veri görselleştirmeleri farklılık gösterecektir. Ek olarak, deneyimlerimize göre, müşteriler yeni arayüzlerde nasıl çalışacaklarını öğrenmekten hoşlanmazlar, ancak verilerinin ortak bir şekilde sunulmasını isterler.

Özetlemek gerekirse, OWOX'ta pazarlama analitiği sistemleri oluştururken uyguladığımız tarifimiz şudur:

• İşletmeler verilerine tam erişime sahip olmalıdır
• Veriler, karar vericinin aşina olduğu bir arayüzde sunulmalıdır.

İşletmeler arasında tek bir niş içinde bile birçok özellik ve farklılık vardır. Örneğin perakendede elektronik işi, giysi veya ev eşyası satma işinden kavramsal olarak farklıdır. Diyelim ki farklı bir satın alma sıklığı ve yeni ve mevcut müşterilerle çalışmaya farklı bir vurgu var.

Başka bir örnek olarak, birçok şirket mobil uygulamaların ve müşteri analitiğinin geliştirilmesine vurgu yapıyor. Bu tür şirketler, web uygulamalarına dayalı şirketlere kıyasla tamamen farklı pazarlama modellerine, performans planı yöntemlerine ve metriklere sahiptir. Bu nedenle verileri birleştirmek ve işlemek zordur.

Bu nedenle, bir işletmenin pazarlama ve ürün verilerine doğrudan erişimi olması ve belirli bir hizmetin ve görselleştirme sisteminin özelliklerine güvenmemesi önemlidir.

Şirketler şu anda şirkette gelişen ihtiyaçlar ve sıkıntılar için analist arıyorlar. Ve eğer çok fazla acı varsa (ve her zaman vardır), o zaman bir analist arayışı aylar hatta yıllar alabilir. Ve günün sonunda, işe alınan uzmanın tüm görevleri yerine getirememesi olasılığı yüksektir.

Analistlerin sorumluluk alanlarını ayırmak ve sistematize etmek önemlidir . Günümüzde birçok şirket, metrikler oluşturacak, verileri birleştirecek, bu verilere dayalı hipotezler oluşturacak, önerilerde bulunacak, dönüşüm oranının hemen artmasını sağlayacak ve reklam kampanyalarının meyvelerini vermeye başlamasını sağlayacak analistler arıyor. Onlar bir analist; halledebilirler!

Gerçek hayatta, böyle çalışmıyor . Analistleriniz ya yeterli zamana sahip olmayacak ya da yeterli becerilere sahip olmayacak. Örneğin:

• Bir uzman mükemmel bir teknisyen olabilir (veri toplama, talep yazma ve analiz için veri hazırlama) ancak elde edilen verilerin anlamlı bir şekilde nasıl değerlendirileceği konusunda bilgi eksikliği vardır.
• Bir şirket büyük olabilir ve her şey yalnızca bir analistin veri sunabilmesi için organize edilebilir. Bütün gün boyunca, bu analist esasen verilere bir ses arayüzü olacak.

Yapmanız gereken, verileri ve büyüme noktalarını ölçerek sorumluluk analitiğinin hangi alanlarını güçlendirebileceğini belirlemektir . Örneğin, perakende işinde bu, pazarlama, ürün ve müşteri deneyimidir.

Uzmanlar veri ve rapor hazırlamakla aşırı yüklenmişse, bu teknik analiz işlevini ayrı bir birime tahsis etmeye veya bir ortağa devretmeye değer.

Analitik çalışan bir işlev olduğunda ve bir uzmanın yetenekleriyle sınırlı olmadığında bir şirket için daha karlı olur. Aksi takdirde şirket demirden bir tavana çarpacaktır.

Örneğin, bir analistin aniden belirli üçüncü taraf çözümlerini terk etmeye ve R diline çalıştıktan ve ilgi duymaya başladıktan sonra bunları yeniden yaratmaya karar verdiğini varsayalım. Buradaki düşünce, işletmenin harici çözümler için fazla ödeme yapmaktan vazgeçeceğidir. Ama aslında analist, doğrudan görevleriyle meşgul olmak yerine kendi çıkarlarını geliştiriyor.

Buna karşılık şirket, analistin istifa etmesi durumunda desteksiz kararsız bir çözüm alacaktır. Faydaları şüphelidir. Herhangi bir iş, analistin yapabilecekleriyle sınırlı olmamalıdır.

Başka bir şey, bir şirketin farklı departmanların büyüme hedeflerini destekleyen tam teşekküllü bir dahili analitik ve veri departmanı oluşturmasıdır. Bu durumda şirket, veri kalitesinden ve pazarlama, ürün ve diğer bölümlerin gelişimini değerlendiren kaynaklardan emin olabilir.

Baş Veri Sorumlusu (CDO) veya Analitik Başkanı, önce hangi veri tabanlı çözümlerin geliştirilmesi ve desteklenmesi gerektiğini belirler.

Örneğin, bir müşteriden gelen gerçek bir durumu ele alalım: Bir banka, müşterilerin ilgi alanları ve eylemleri hakkında toplanan bilgilere dayanarak müşteri yöneticisinin seçimini otomatikleştirdi. Ayrıca banka, bu yöneticiyi benzer müşteri profilleriyle kapatma işlemlerine dönüştürmeyi düşünmeye başladı.

Şirket için bir çözüm geliştirirken analistlerin aşağıdaki sorulara yanıt bulmaları önemlidir:

• Analitik müşterisinin stratejik hedefleri nelerdir?
• Stratejik hedeflere ulaşmak için hangi kararlar alınacak ve hangi sorumluluklar verilecek?
• Müşterilerin karar vermek için cevaplaması gereken sorular nelerdir?
• Hangi grafikler, raporlar ve öneriler soruları yanıtlamaya yardımcı olabilir?
• Çözümde hangi metrikler kullanılmalıdır?

Önemli ayrıntıları kaçırmamak ve sonuç olarak müşteriye çalışan ve kullanışlı bir çözüm sunmak için analistlerin görevlerini çözmek önemlidir.

Özetleyelim. Verilerin işletmede işe yaraması için analistleriniz şunları yapmalıdır:

1. Müşteri hedeflerinin ve çözümlerinin gerçekten verilere bağlı olduğunu bilin
2. Bu kararların ne kadar kârı etkilediğini düşünün
3. Verilerin kalitesini düzenli olarak izleyin ve normdan sapmaları derhal rapor edin

Ve elbette, bir analist ekibinin sürekli yardımına ihtiyaç duymak yerine, verileri kendi başlarına kullanan çalışanların oranını artırmak CDO'nun çıkarınadır.

"Bence pazarlamadaki analitikler zaten deneyimli/güçlü bir sporcu için ek olarak düşünülmeli. Onu daha hızlı/güçlü/vb. yapabilirler. Zaten oldukça iyi gidiyorsanız, o zaman analitik bunu geliştirmenize yardımcı olabilir.

Daha somut örneklerden bahsetmişken (daha önce bahsedilen iki bölgeyle ilgili), işte bazıları.

Büyüme bölgeleri:

• Gelirin %80'ini getiren ürünlerin %20'sini bulmak. Trafik kaynaklarını, demografilerini vb. kontrol edin ve hangi segmentlerin diğerlerinden daha iyi çalıştığını belirlemeye çalışın. Bu, bütçeleri artırabileceğiniz fırsatları belirlemenize yardımcı olabilir (örneğin, ücretli reklamlarınızda ayarlamalar yapmak için).

Riskli bölgeler:

• Hataların izlenmesi (ve diğer olumsuz eylemler, ödeme hataları, kayıt hataları vb.). Bunlar müşterilerin/müşterilerin birincil mücadeleleridir. Bunları tanımlayarak ve sabitleyerek sürtünmeyi azaltabilir, böylece dönüşüm hacmini artırabilirsiniz."

analyticsmania.com'un kurucusu Julius Fedorovicius.

Güçlü bir analist için bir boşluğu kapatmak altı ay sürebilir. Bu uzun bir süre. Bir ortak, hemen başlamak ve değer elde etmek için çok beklememek için harika bir çözümdür. Bir ortakla çalışmanın bir şirkette analitik geliştirmeye gerçekten yardımcı olduğu iki durum vardır.

1. İş ortağı, şirketin şu anda sahip olduğundan çok daha güçlü bir uzmanlığa sahiptir. Örneğin, bir işletmenin zaten verilerle çalışmak istediğini veya en azından verileri toplamaya başlamak istediğini ve şirkette analist olmadığını veya başka görevlere odaklandıklarını varsayalım. Bu durumda, şirket, niş içinde benzer davalarla çalışma deneyimine sahip bir ortak bulmalıdır.
2. Ortağın ekibi belirli bir işlev için işe alınır. Örneğin, analiz uygulamak, Google Etiket Yöneticisi desteği sağlamak veya pazarlama hakkında raporlama yapmak olabilir. Bu yaklaşım, şirketlerin belirli görevleri yerine getirmek için büyük ve kalifiye bir ekibe ihtiyaç duyduğu ve şirket içi çalışanların veri analizine ve yorumlanmasına odaklanıldığında daha değerli olduğu durumlarda işe yarar.

Önemli! Herhangi bir yaklaşımla, karar verme süreçlerinde şeffaf olan bir ortakla ilişkiler kurmaya değer. Diğer bir deyişle, ortağınızın proaktif olarak çalışabilmesi için şirketinizin stratejik amaçlarını ve hedeflerini ve analitik gereksinimlerinizi anlaması gerekir.

Stratejik hedefleriniz, zaman çerçeveniz ve bütçeniz nelerdir? Örneğin, yıllık Go Analytics'te! konferansta, insanlar düzenli olarak yüz binlerce dolar değerindeki ücretli analitik ürünlerinin nasıl kullanılacağı hakkında konuşuyorlar. Ancak, analitiklerin ayda 130 dolara inşa edilebileceğini söyleyen konuşmacılar da var. Her iki durum da doğru ve gerçektir.

Google Marketing Platform ürünlerini aktif olarak kullanan ve reklam verilerini satış verileriyle birleştiren büyük şirketler Google Analytics 360'ı kullanıyor. Daha küçük hacimli diğer şirketler için ücretsiz Google Analytics'in özelliklerini kullanmak yeterli.

Basitçe söylemek gerekirse, yıllık geliriniz 200.000 ila 1 milyon ABD Doları arasındaysa, veri tabanınızda veri toplamanın zamanı geldi, ancak makine öğrenimi algoritmalarıyla çalışmaya yatırım yapmak için henüz çok erken. Henüz müşterileriniz hakkında yeterli bilgiye sahip olmayacaksınız.

İşletmeniz için analitik işlevselliğe ve karlılığa odaklanın . Her şeyden önce, analitik, risklerim nerede? ve Büyüme bölgelerim nerede? planınızı uygularken. Bu soruları yanıtlamıyorsa, o zaman sadece zamanınızı ve bütçenizi alıyor demektir.

"Analytics, geçmişi, bugünü ve geleceği birbirine bağlayan bir şeydir. Geçmişte yaratılan ve toplanan verileri analiz ederiz. Şimdi, gelecekte ne olacağını tahmin etmeye çalışırız. Ve son olarak da geleceği etkilemeye çalışırız. çabalarımızı yeni bir şekilde yeniden tahsis ederek."

Mikko Piippo, dijital analitik ve optimizasyon danışmanı, Hopkins'in kurucu ortağı ve ortağı.

• İşletmenin gelişim düzeyini tanımlayarak analitik oluşturmaya başlayın.
• Altı ay boyunca büyük miktarda veri beklemek veya bir süper analist aramak gerekli değildir. Bölgenizde pazarlama analizi modelleri oluşturma deneyimine sahip ortaklarla iletişime geçerek başlayın.
• Uygun modeli seçin: işiniz için modifiye edilmiş hazır bir ürün veya sadece sizin için sıfırdan geliştirilmiş bir sistem.
• En gelişmiş becerilere sahip olmasalar bile, işiniz bağlamında çok bilgili bir analist tutmayı düşünün. Altyapıyı en başından yakalayabilecek, daha da ölçeklendirebilecek ve iyileştirebilecekler.