مستقبل قياس التسويق: كيف تربح في عالم البيانات

عندما بدأت مسيرتي المهنية كمحلل أبحاث في عام 2006 ، كان التسويق أسهل بكثير مما هو عليه اليوم. كانت الصناعة أقل ازدحامًا. كانت فرص البحث في كل من الإعلانات العضوية والمدفوعة ضخمة. كانت إعلانات الاستجابة المباشرة في أوجها. يمكن للمسوقين تتبع كل شيء تقريبًا.

ربما كان التحدي الأصعب هو الحصول على بيانات التسويق المنعزلة في جداول بيانات للتحليلات وإعداد التقارير. وهذا هو السبب في أنني ابتكرت Supermetrics في المقام الأول - لمساعدة المسوقين مثلي في الحصول على جميع البيانات التي يريدونها دون عناء.

سريعًا إلى يومنا هذا ، لا يزال قياس بيانات التسويق وتوحيدها يمثل عقبات كبيرة للعديد من الشركات. وبصراحة ، ستصبح التحديات أكثر تعقيدًا حيث يصبح التتبع أكثر صعوبة بينما تقوم في الوقت نفسه بتجميع المزيد من البيانات.

في هذا المنشور ، سأناقش المزيد من تحديات قياس التسويق وكيفية التغلب عليها.

إذا كنت تفضل نفس المحتوى بتنسيق الفيديو ، فاطلع على هذه الحلقة من برنامج Marketing Analytics Show.

ثلاثة تحديات رئيسية تواجه قياس التسويق

1. تراجع إمكانية التتبع

لنبدأ بوفاة ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث.

اعتاد المسوقون أن يكونوا قادرين على تتبع رحلة العميل الكاملة من أنشطة التسويق إلى التحويلات. ومع ذلك ، لم يعد هذا هو الحال. يحظر اللاعبون الكبار مثل Google و Apple ملفات تعريف الارتباط للجهات الخارجية.

نتيجة لذلك ، سيكون من الصعب على المسوقين إنشاء الجماهير المناسبة والوصول إليها بناءً على سلوكهم عبر الإنترنت على مواقع الويب أو التطبيقات الأخرى.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون تقييم أداء التسويق ومراقبته بمثابة ألم في الرقبة. ستصبح نماذج القياس مثل إحالة اللمس المتعدد (MTA) - التي تعتمد بشدة على النقرات - غير موثوقة ومن المحتمل أن تصبح قديمة.

كيف تنجح في التسويق بدون ملفات تعريف ارتباط الطرف الثالث

لا يعني قول وداعًا لملفات تعريف الارتباط الخاصة بالأطراف الثالثة وداعًا للتسويق المخصص. تعرف على خمس خطوات لإنشاء تجارب عملاء ممتازة في عالم خالٍ من ملفات تعريف الارتباط.

يتعلم أكثر

2. انفجار البيانات

ربما تكون على دراية بمخطط المعلومات الرسومي martech 5000 الخاص بسكوت برينكر ، والذي يوضح منصات وأدوات التسويق المتاحة حاليًا في السوق. ربما يقترب الآن من 10000.

10000.

تقوم معظم الشركات بتجميع بيانات أكثر مما يمكنها إدارته. المزيد من البيانات يعني أيضًا المزيد من البيانات المنعزلة الموجودة عبر مكدسات التكنولوجيا الخاصة بك. ومن المفارقات ، أنه في حين أن كمية البيانات التي يمتلكها عملك تتزايد بشكل كبير ، فإن التتبع أصبح أيضًا أكثر صعوبة.

هناك معركة مستمرة لمعرفة أفضل طريقة للتعامل مع كل ذلك.

3. ارتفاع المنافسة

نظرًا لأن الجميع تقريبًا يقومون بالتسويق عبر الإنترنت في الوقت الحاضر ، فإن المنافسة شرسة.

في عام 2021 ، يأتي الشخص العادي عبر 6000 إلى 10000 إعلان كل يوم. المستهلكون يغرقون في مجموعة الخيارات والإعلانات والرسائل. يحتاج المسوقون إلى اكتشاف طريقة للتغلب على الضوضاء والتميز.

أخيرًا ، يعني السوق المزدحم أن تكلفة الإعلانات المدفوعة ستزداد طوال الوقت. سيكون الحصول على عائد استثمار جيد أكثر صعوبة.

تقودنا هذه التحديات الثلاثة إلى سؤال المليون دولار: كيف يمكن للشركات إعداد استراتيجيات قياس التسويق الخاصة بها لما هو آت في طريقها؟

ثلاث خطوات للتغلب على تحديات القياس

الخطوة 1: قم بتنمية بيانات الطرف الأول

أولاً ، عليك أن تبدأ في تنمية بيانات الطرف الأول. هذا ما يعنيه.

املأ CRM الخاص بك ببيانات عالية الجودة

CRMs هي حجر الزاوية في عملك. تحتاج أي شركة ليس لديها CRM إلى الاستثمار في واحدة. المفتاح هنا هو الحفاظ على نظام CRM الخاص بك نظيفًا وملائمًا.

يمتلئ نظام CRM الرائع ببيانات عالية الجودة حول عملائك وآفاقك ، وليس بالقمامة.

قم بإنشاء مستودع مركزي لبياناتك

بعد أن يكون لديك CRM في مكانه ، فأنت تريد التفكير في جلب بياناتك من مصادر مختلفة ، بما في ذلك CRM وتحليلات الويب والإعلانات المدفوعة وأدوات التكنولوجيا ، تحت سقف واحد حيث يمكنك الحصول بسرعة على الصورة الكبيرة لأنشطتك التسويقية.

عندما تبدأ للتو وليس لديك الكثير من البيانات حتى الآن ، يمكنك استخدام جداول البيانات مثل جداول بيانات Google أو Excel لتخزين بياناتك وتحليلها.

مع نمو شركتك ، تنمو بياناتك أيضًا. في هذه المرحلة ، قد تفكر في الانتقال من جداول البيانات إلى مستودع بيانات مثل Google BigQuery أو Snowflake.

أعد التفكير في إنفاق إعلانك

الخطوة التالية هي إعادة تقييم ميزانيتك الإعلانية بناءً على النتائج التي تراها. على الرغم من أن هذا قد يبدو غير منطقي بالنسبة للكثيرين ، فمن المحتمل أن تضيع فرصًا هنا وهناك إذا كانت لديك ميزانية كبيرة.

الخطوة 2: إثبات مستقبل مكدس التسويق الخاص بك لنمذجة المزيج التسويقي (MMM)

مع استمرار نمو بيانات الطرف الأول ، ستحتاج أيضًا إلى النظر في نمذجة مزيج التسويق. نمذجة مزيج التسويق هي نهج إحصائي يستخدم بيانات التسويق والمبيعات التاريخية لتقدير تأثير أنشطة التسويق المستقبلية على الإيرادات.

بدلاً من الاعتماد على سلسلة ضعيفة من إجراءات العميل مثل الإحالة متعددة اللمس ، تقوم نمذجة مزيج التسويق بتحليل العلاقة بين مدخلات التسويق والنتائج باستخدام الأساليب الإحصائية.

نمذجة مزيج التسويق مقابل إحالة اللمس المتعدد

أيهما مناسب لعملك؟ اكتشف الخير والشر في كل نهج.

يتعلم أكثر

بهذه الطريقة ، يمكن للمسوقين تخصيص الموارد بشكل أفضل بين قنوات وأساليب التسويق المختلفة.

على الرغم من أن نمذجة المزيج التسويقي تعد بشكل أساسي أسلوبًا صالحًا للمعلنين الكبار بميزانية كافية ، فلا يزال بإمكانك إعداد مجموعة تقنيات التسويق الخاصة بك لهذا النوع من التحليل.

نرى العديد من الشركات تنتقل إلى ثلاثة مستويات من مكدس تحليلات التسويق ، حيث يكون كل مستوى أقرب بخطوة إلى نمذجة مزيج التسويق.

المستوى 1: حزمة تحليلات التسويق الأساسية

المسوقون الذين يستخدمون جداول البيانات مثل Google Sheets و Excel لإعداد التقارير سيواجهون في النهاية قيودًا. عندما تتراكم بياناتك أضعافا مضاعفة - سواء البيانات الجديدة أو القديمة - ستنفد أدوات جداول البيانات من قدرات الحوسبة الخاصة بها.

بالإضافة إلى ذلك ، مزج هذه البيانات عبر قنوات التسويق وإثرائها ببيانات غير تسويقية في جدول بيانات.

لتحمل ثقل جداول البيانات الخاصة بك وتحقيق أقصى استفادة من بياناتك ، يمكنك إضافة مستودع بيانات إلى مكدس البيانات الخاص بك. ستبدو حزمة تحليلات التسويق الأساسية الخاصة بك شيئًا كهذا.

بشكل أساسي ، تريد نقل جميع بياناتك إلى مستودع بيانات. يمكنك استخدام أداة مثل Supermetrics لأتمتة نقل البيانات. يمكن أيضًا إضافة مصادر البيانات المخصصة مثل جداول بيانات Google أو Google Cloud Storage بسهولة كمدخلات إلى نموذج BigQuery الخاص بك.

علاوة على ذلك ، يمكنك الاحتفاظ بأدوات BI مثل Google Data Studio أو Looker أو Power BI لإعداد التقارير.

المستوى 2: فصل بيانات التقارير عن البيانات الأولية

يمكن لمكدس تحليلات التسويق الأساسي أن يجعلك بعيدًا جدًا إذا كنت في بداية رحلة البيانات الخاصة بك. ومع ذلك ، نظرًا لأن عملك يجمع المزيد من البيانات ، ستدرك في النهاية أن تغذية البيانات مباشرة من المصادر إلى مستودع البيانات ثم مباشرة إلى أداة ذكاء الأعمال ليست نهجًا مثاليًا. إذا كنت تقوم بإعداد تقارير مباشرة أعلى البيانات الأولية ، فإنك تفقد العديد من الفرص هناك.

وهذا هو المكان الذي يكون فيه مكدس المستوى 2 مفيدًا.

في المستوى 2 ، ستقوم بفصل البيانات "الأولية" عن بيانات "التقارير". يمكنك إجراء عمليات التنظيف والتحويل وإثراء بياناتك قبل إرسالها إلى جانب التقارير. عادةً ، سترغب في استخدام وظائف cron لمعالجة البيانات من الجداول الأولية إلى جداول التقارير في هذه المجموعة.

يمكن للعديد من الشركات أن تصل إلى حد بعيد مع المستوى 2. ومع ذلك ، للحفاظ على تعقيد خط أنابيب البيانات ، فإنك تحتاج إلى الاعتماد على التوثيق الممتاز والموارد البشرية ، والتي تضع المستوى 2 على أرضية مهتزة.

المستوى 3: تدقيق المستقبل لمجموعة تحليلات التسويق من المستوى 2

نرى الشركات الأكثر نضجًا تنتقل إلى المستوى 3. أو تبدأ في ذلك. بشكل أساسي ، لا توجد اختلافات كثيرة في الإعداد بين مكدس المستوى 3 ومكدس المستوى 2. يكمن الاختلاف الرئيسي هنا في أربعة عناصر:

• الاختبار : ما الهدف من وجود بنية تحتية رائعة للبيانات ، لكن لا يمكنك الوثوق بالنتائج؟ للتخلص من التخمين ، يجب أن يكون لديك إطار اختبار قوي. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام أداة مثل dbt أو Dataform.
• التنسيق : من الجيد استخدام أداة مثل Airflow أو Google Cloud Composer للتعامل مع جميع معالجة البيانات في مستودع البيانات.
• التحكم في الإصدار : في تطوير البرامج ، يعد التحكم في الإصدار جزءًا مهمًا من العملية. يمكن تطبيق نفس الأشياء على جانب البنية التحتية للبيانات. في حالة وجود أخطاء ، يساعدك التحكم في الإصدار في تحديد الأسباب والمشكلات المتعلقة ببياناتك. أدوات مثل Github و Google Cloud Data Catalog تصنع العجائب.
• التوثيق : أخيرًا وليس آخرًا ، شجع فريقك على توثيق العملية برمتها كما تذهب. يمكنك استخدام dbt و Dataform لوثائق التعليمات البرمجية المصدر وكتالوج بيانات Google Cloud للوثائق على مستوى الحقل.

أين أنت في رحلة تحليلات التسويق الخاصة بك؟

لقد وضعنا خارطة طريق لتحليلات التسويق تتميز بهياكل البيانات النموذجية الثلاثة للشركات النامية.

تحقق من ذلك

الخطوة 3: تقديم تسويق سياقي وشخصي باستخدام مستودع بيانات تشغيلية

الآن تأتي آخر قطعة من اللغز. بعد إنشاء البنية التحتية للبيانات وتشغيلها ، حان الوقت لتقديم تجربة استثنائية لعملائك.

خطوة أخرى إلى الأمام ، يمكنك إعادة بيانات التسويق والإعلان إلى مستودع البيانات الخاص بك. ثم يمكنك إنشاء ملفات تعريف العملاء ونماذج باستخدام SQL. وأخيرًا ، يمكنك استخدام هذه البيانات لتحسين أنشطتك التسويقية وتحسين رسائلك.

هذا شيء لم يفعله سوى أفضل 1 ٪ من المسوقين حتى الآن. هناك شريط مرتفع للدخول. ستحتاج إلى فريق بيانات متطور لإنجازه.

ولكنه سيساعدك بشكل أساسي على فهم دورة حياة العميل بالكامل وإنشاء تجارب مخصصة لعملائك.

دورك

في الختام ، بغض النظر عما يخبئه المستقبل ، يمكنك البقاء في الصدارة من خلال بناء بنية تحتية قوية للبيانات. وهذا يبدأ بـ:

1. زيادة بيانات الطرف الأول.
2. تدقيق المستقبل كومة تحليلات التسويق الخاصة بك لنمذجة مزيج التسويق.
3. تقديم تسويق شخصي باستخدام مستودع بيانات التحليلات التشغيلية.

إذا كنت تتطلع إلى أتمتة نقل بياناتك إلى مستودع بيانات ، فراجع الإصدار التجريبي المجاني من Supermetrics لمدة 14 يومًا.

ابدأ تجربتك المجانية لمدة 14 يومًا

تعرف على مدى سهولة نقل بيانات التسويق الخاصة بك إلى منصات التقارير والتحليلات الخاصة بك

ابدأ الإصدار التجريبي المجاني