Ang mas maraming (digital) na naitala na data ay nagiging available, mas nagiging kritikal ang pagkolekta at pagsusuri. Gayunpaman ang karamihan ng mga organisasyon ay hindi pa rin gumagana batay sa data. At kung ito ang kaso, ang analytics ay isang mahalagang bahagi ng organisasyon ng ilang kumpanya lamang. Pabayaan na ang mga marketer at iba pang gumagawa ng desisyon ay alam kung paano haharapin ito. Ito ay dapat na iba: isang pakiusap para sa higit pang data-driven na marketing.
Matuto ng Data Science at Big Data sa pamamagitan ng Intellipaat Data Science training at big data training. Nag-aalok ang Intellipaat ng mga kurso sa mahigit 150 tool at teknolohiya tulad ng Data Science, Salesforce, Blockchain, DevOps, Mga kursong Big Data at iba pa
Intuwisyon laban sa data
Kapag gumagawa ng mga desisyon, madalas na nangingibabaw ang intuwisyon. Iyan ay hindi kailangang mali. Ang isang magandang pakiramdam ay maaaring mabuo bilang isang resulta ng isang proseso ng pag-aaral. Ngunit kadalasan, ang gat o maling akala ng araw ay may malaking impluwensya.
Upang hindi lamang umasa dito, makatuwirang pagsamahin ang intuwisyon at data upang makagawa ng magagandang desisyon. Ang mas may kaugnayang data ay magagamit, mas mababa ang kailangan mong ibase ang iyong mga pagpipilian sa mga pagpapalagay. Sa paggawa nito, ang intuwisyon ay batay sa mga naipon na karanasan, at sa gayon ay makikita bilang (un) sinasadyang nakolekta at nakaimbak ng data. Gayunpaman, kadalasang nahihirapan pa rin ang mga kumpanya na ibase ang kanilang mga pagpipilian sa data. T
Kailangang seryosong simulan ng mga kumpanya ang paggamit ng data
Sino ang hindi nakakakilala nito: lahat ng mga departamentong iyon na may sariling interes, layunin at direktor? Kung minsan ay parang nag-aaway sila kaysa sa pagpapatibay sa isa't isa. Ang isang kumpanyang gustong magseryoso sa data ay kailangang ayusin ang paraan ng paggana nito.
Hindi ang mga interes at layunin ng departamento x, y o z ang nangunguna, ngunit malinaw na tinukoy at magkakasama kung bakit nag-uugnay ang mga departamento, layunin, at interes. Ang data ay hindi nag-iisa dito ngunit isinama sa mga proseso at madiskarteng desisyon na nagpapasigla sa maikling-cycle na pag-aaral at pag-optimize. Hindi ang mga interes at layunin ng departamento x, y o z ang nangunguna, ngunit malinaw na tinukoy at magkakasama kung bakit nag-uugnay ang mga departamento, layunin, at interes.
Kaya hindi lamang pagkatapos ng ilang linggo o kahit na buwan ang dipstick sa loob nito upang suriin ang mga resulta. Ngunit patuloy na panatilihin ang isang daliri sa pulso upang agad na ayusin o tumindi sa batayan ng mga natuklasan.
Gawing masusukat ang tagumpay
Hindi malalaman ng isang organisasyon kung ito ay matagumpay maliban kung natukoy nito kung ano ang tagumpay at ginawa itong nasusukat. Kung saan nagkakamali para sa maraming organisasyon at departamento sa loob ng mga organisasyong ito, maaaring hindi nila matukoy ang isang layunin. O - kung natukoy nila ang isang layunin - sa huli ay hindi ito ang gusto nilang sukatin. Ano ang dahilan kung bakit sila nababagabag sa pag-uulat ng mga stand-alone, walang kabuluhang sukatan.
Kapansin-pansin hangga't hindi sapat ang data drive ng mga marketer at gumagawa ng desisyon, ang mga ulat na ito ay kadalasang binabalewala at tila walang nangyayari.
Ang marketing bilang isang fairy earner, hindi bilang isang burner
Ang pinapanatili ng limitadong data drive ay madalas na isinasaalang-alang ng mga kumpanya ang marketing bilang isang item sa gastos. Taon-taon ay nag-donate sila ng halagang x para sa mga layunin ng marketing, nang hindi talaga tinatanong kung paano ginastos ang badyet na iyon. At kung ano ang naidulot nito.
Hangga't maayos ang takbo ng kumpanya, walang mali. Ngunit kapag ang mga bagay ay nagkamali at ang mga resulta ay nakakadismaya, ang pamamahala ay nais malaman kung paano. Ngunit huli na, dahil hindi pa o halos hindi naitala kung paano at sa paanong paraan eksaktong ginasta ang pera at kung iyon ay isang mabuting pagpipilian. Ang paglalagay ng daliri sa namamagang lugar ay mahirap.
Hindi solusyon ang marketing automation
Ang sinumang umaasa na ang nakabalangkas na kapahamakan sa pagdating ng marketing automation ay mabibigo. Ang marketing na batay sa data ay hindi isang makina na nagpapalit ng data sa mga inobasyon, mensahe, at ulat. At ang paghahangad ng higit pa at higit pang data ay walang kabuluhan kung hindi mo alam kung may halaga ang mga ito para sa iyong organisasyon. Ang kailangan ay ang mga marketer na batay sa data upang matukoy iyon.
Ano ang katangian ng mga marketer na hinihimok ng data?
Bilang isang marketer, gusto mong tumugon hangga't maaari sa (potensyal) na customer at sa kanyang paglalakbay sa customer, upang sa huli ay nagsusulong ng pagbebenta ng mga produkto o serbisyo ng organisasyon. Nagagawa ng mga marketer na batay sa data Isalin may-katuturan, mahalagang data sa mga makabuluhang insight para mapahusay ang kanilang mga pagsusumikap sa marketing. Upang mapagtanto ang isang paunang natukoy na pag-uugali sa kanilang (potensyal) na kliyente, sila ay sanay sa:
- pagkolekta ng tamang data
- pinagsasama-sama ang iba't ibang stream ng data
- pag-uugnay ng mga kinakailangang sistema ng software
- paghahanap ng pinakamahalagang sukatan
- pagbibigay kahulugan sa datos
- upang bumuo ng payo batay dito
- ang pagpapatupad ng mga aksyon
[su_pullquote]Nagagawa ng mga marketer na batay sa data na magsalin ng may-katuturan, mahalagang data sa mga makabuluhang insight upang mapahusay ang kanilang mga pagsusumikap sa marketing.[/su_pullquote]
Magplano, gawin, suriin, makipag-usap at kumilos
Ginagawa ng mga marketer na batay sa data ang pag-aaral at pag-optimize bilang mahalagang bahagi ng kanilang paraan ng pagtatrabaho. Isang short-cycle system, kung saan sila ay patuloy na nagsusuri at nag-o-optimize, sa pamamagitan ng sunud-sunod na proseso ng "PDACA" na modelo: magplano, gumawa, magsuri, makipag-usap at kumilos.
- Plano: tukuyin kung ano ang gusto mong pagbutihin at ilatag ang iyong mga layunin at kung paano mo sukatin ang kanilang pag-unlad
- Do: gawin ang pagpapabuti
- Pagsusuri: sukatin ang resulta at subukan ito laban sa mga itinakdang layunin
- makipag-usap: ipaalam ang mga resulta ng pagsusuri sa iba
- Kumilos: ayusin ayon sa mga resulta at insight na nakuha
Ang PDACA ay isang na-edit na bersyon ng modelo ni William Edwards Deming, na nakikita bilang tagapagtatag ng modernong kontrol sa kalidad. Ito ay isang mahusay na paraan upang mapabuti ang pagganap ng isang organisasyon sa paraang batay sa data.
Sa pamamagitan ng pagsunod sa bilog nang regular at pare-pareho sa tamang data at sukatan, at paggarantiya ng mga resulta, isang ang matalino at pag-aaral na organisasyon ay nilikha. Hindi ang gut o ang maling akala ng araw ang namamahala, ngunit ang kaalaman tungkol sa gumagamit. Ang data ay isang mahalagang bahagi ng proseso ng pagbuo, sa bawat bagong bersyon na sinusuri. Samakatuwid, mahalaga na malaman ng isang kumpanya kung ano ang nais nitong sukatin, kung paano ito susukatin at batay sa kung saan tinatasa nito ang resulta. Ang mga nauugnay na sukatan ay humahantong sa matalinong mga pagpapasya.
Pagmemerkado na batay sa data sa pagsasanay
Kung talagang gustong gumana at magtagumpay ang isang organisasyong batay sa data, kung gayon 3 bagay ang mahalaga:
- pamumuno
- estratehiya
- mga tao
Dapat mayroong konteksto at kultura kung saan umuunlad ang tunay na pagkatuto, pagninilay, at ebolusyon. Ang lahat ng mga partido na kasangkot ay istruktura na nakikibahagi sa pag-unlad. Kaya hindi na, hindi kumpleto o hindi tamang mga layunin na may walang kahulugan na mga ulat, kaya hindi mo alam at malinaw na tukuyin kung ano ang gusto mong makamit. At samakatuwid ay hindi matukoy kung ano ang kailangan mong malaman, upang matukoy kung ikaw ay matagumpay.
Piliin ang mga tamang indicator
Malinaw ba ang mga layunin? Pagkatapos ay tiyaking pipiliin mo ang mga tamang tagapagpahiwatig upang ipakita ang pagkamit ng mga layuning ito. Gumawa ng malinaw na mga pagpipilian, upang magkaroon ng isang hindi malabo na layunin. Kaya hindi, gusto naming tapusin ang napakaraming kontrata, ngunit bumuo din ng napakaraming abot. Kung ang conversion ng kontrata ang pangwakas na layunin, ang pagbuo ng x-range ay isang paraan lamang upang makamit ang layuning iyon, hindi ang mismong katapusan.
Sa kabaligtaran, kung tumaya ka sa isang x-range ng iyong mensahe, hindi mo dapat bayaran ang tagumpay ng kampanya sa panghuling (nakakabigo) na bilang ng mga kontratang natapos. Pagkatapos ng lahat, hindi iyon ang tinukoy na layunin.
Pagkatapos ay pagdating sa mga indibidwal na empleyado. Mga matatalinong tao na marunong magtanong ng mga tamang tanong at mag-analisa at magpakita ng data sa tamang konteksto at sa maaasahang paraan. Iyan ang kailangan ng mga kumpanya. Ang mga empleyado na nauunawaan ang potensyal ng data, ngunit alam din ang mga limitasyon at maaaring makilala ang mga tunay na pattern ng sham pattern. Sa madaling salita, mga empleyado na hinihimok ng data.