Il futuro della misurazione del marketing: come vincere in un mondo di dati

Quando ho iniziato la mia carriera come analista di ricerca nel 2006, il marketing era molto più semplice di quanto non lo sia oggi. Il settore era meno affollato. Le opportunità di ricerca sia nella pubblicità organica che in quella a pagamento erano enormi. Gli annunci a risposta diretta erano al loro apice. I marketer potrebbero tenere traccia praticamente di tutto.

Probabilmente, la sfida più difficile è stata inserire i dati di marketing in silos in fogli di calcolo per analisi e reportistica. E questo è il motivo per cui ho creato Supermetrics in primo luogo: per aiutare i professionisti del marketing come me a ottenere tutti i dati che desiderano senza problemi.

Avanti veloce fino ad oggi, la misurazione e il consolidamento dei dati di marketing sono ancora grandi ostacoli per molte aziende. E onestamente, le sfide diventeranno ancora più complesse man mano che il monitoraggio diventa più difficile mentre accumuli più dati contemporaneamente.

In questo post, parlerò di più delle sfide della misurazione del marketing e di come superarle.

Se preferisci lo stesso contenuto in formato video, dai un'occhiata a questo episodio del Marketing Analytics Show.

Tre sfide principali per la misurazione del marketing

1. Il declino della tracciabilità

Cominciamo con la morte dei cookie di terze parti.

I marketer erano in grado di tracciare l'intero percorso del cliente dalle attività di marketing alle conversioni. Tuttavia, non è più così. Grandi player come Google e Apple stanno vietando i cookie di terze parti.

Di conseguenza, sarà difficile per gli esperti di marketing creare e raggiungere il pubblico giusto in base al loro comportamento online su altri siti Web o app.

Inoltre, valutare e monitorare le tue prestazioni di marketing può anche essere un dolore al collo. Modelli di misurazione come l'attribuzione multi-touch (MTA), che si basa fortemente solo sui clic, diventeranno inaffidabili e potenzialmente obsoleti.

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2. L'esplosione dei dati

Probabilmente hai familiarità con l'infografica martech 5000 di Scott Brinker, che illustra le piattaforme e gli strumenti di marketing attualmente disponibili sul mercato. Probabilmente è più vicino a 10.000 ora.

10.000.

La maggior parte delle aziende accumula più dati di quanti ne possa gestire. Più dati significano anche più dati in silos che si trovano tra i tuoi stack tecnologici. Ironia della sorte, mentre la quantità di dati di cui dispone la tua azienda sta aumentando esponenzialmente, anche il monitoraggio sta diventando più difficile.

C'è una battaglia in corso per capire il modo migliore per affrontare tutto.

3. L'aumento della concorrenza

Dal momento che quasi tutti fanno marketing online al giorno d'oggi, la concorrenza è agguerrita.

Nel 2021, la persona media trova da 6.000 a 10.000 annunci ogni giorno. I consumatori stanno annegando nel pool di scelte, annunci e messaggistica. Gli esperti di marketing devono trovare un modo per tagliare il rumore e distinguersi.

Infine, un mercato affollato significa che il costo degli annunci a pagamento aumenterà continuamente. Sarà più difficile ottenere un buon ritorno sull'investimento.

Queste tre sfide ci portano alla domanda da un milione di dollari: come possono le aziende preparare le loro strategie di misurazione del marketing per ciò che sta arrivando?

Tre passaggi per superare le sfide della misurazione

Passaggio 1: fai crescere i tuoi dati proprietari

Innanzitutto, devi iniziare a far crescere i tuoi dati proprietari. Ecco cosa significa.

Riempi il tuo CRM con dati di qualità

I CRM sono una pietra miliare della tua attività. Qualsiasi azienda che non dispone di un CRM deve investire in uno. La chiave qui è mantenere il tuo CRM pulito e pertinente.

Un ottimo CRM è pieno di dati di qualità sui tuoi clienti e potenziali clienti, non di spazzatura.

Crea un repository centrale per i tuoi dati

Dopo aver implementato un CRM, vuoi pensare di portare i tuoi dati da diverse fonti, inclusi CRM, analisi web, annunci a pagamento e strumenti martech, sotto lo stesso tetto in cui puoi ottenere rapidamente il quadro generale delle tue attività di marketing.

Quando hai appena iniziato e non hai ancora molti dati, puoi utilizzare fogli di lavoro come Fogli Google o Excel per archiviare e analizzare i tuoi dati.

Man mano che la tua azienda cresce, crescono anche i tuoi dati. A questo punto, potresti pensare di passare dai fogli di lavoro a un data warehouse come Google BigQuery o Snowflake.

Ripensa la tua spesa pubblicitaria

Il passaggio successivo consiste nel rivalutare il budget pubblicitario in base ai risultati che stai vedendo. Anche se questo può sembrare un gioco da ragazzi per molti, è probabile che tu perda opportunità qua e là se hai un budget elevato.

Passaggio 2: rendi il tuo stack di marketing a prova di futuro per la modellazione del mix di marketing (MMM)

Man mano che continui a far crescere i tuoi dati proprietari, vorrai anche esaminare la modellazione del marketing mix. La modellazione del marketing mix è un approccio statistico che utilizza i dati storici di marketing e vendite per stimare l'impatto delle future attività di marketing sui ricavi.

Invece di dipendere da una catena debole di azioni dei clienti come l'attribuzione multi-touch, la modellazione del mix di marketing analizza la relazione tra input e risultati di marketing utilizzando metodi statistici.

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In questo modo, gli esperti di marketing possono allocare meglio le risorse tra diversi canali e tattiche di marketing.

Anche se la modellazione del marketing mix è principalmente una tecnica valida per inserzionisti più grandi con un budget sufficiente, puoi comunque preparare il tuo stack tecnologico di marketing per questo tipo di analisi.

Vediamo molte aziende passare a tre livelli di stack di analisi di marketing, in cui ogni livello è un passo più vicino alla modellazione del marketing mix.

Livello 1: lo stack di analisi di marketing di base

Gli esperti di marketing che utilizzano fogli di lavoro come Fogli Google ed Excel per i rapporti finiranno per incorrere in limitazioni. Quando i tuoi dati si accumulano in modo esponenziale, sia i dati nuovi che quelli storici, gli strumenti per fogli di calcolo esauriranno le loro capacità di elaborazione.

Inoltre, unendo questi dati attraverso i canali di marketing e arricchendoli con dati non di marketing in un foglio di calcolo.

Per prendere il peso dei tuoi fogli di calcolo e ottenere il massimo dai tuoi dati, puoi aggiungere un data warehouse al tuo stack. Il tuo stack di analisi di marketing di base sarà simile a questo.

In sostanza, vuoi spostare tutti i tuoi dati in un data warehouse. Puoi utilizzare uno strumento come Supermetrics per automatizzare il trasferimento dei dati. Anche origini dati ad hoc come Fogli Google o Google Cloud Storage possono essere facilmente aggiunte come input al tuo modello BigQuery.

Inoltre, puoi mantenere strumenti di BI come Google Data Studio, Looker o Power BI per i rapporti.

Livello 2: separazione dei dati dei rapporti dai dati grezzi

Lo stack di analisi di marketing di base può portarti abbastanza lontano se sei all'inizio del tuo viaggio nei dati. Tuttavia, man mano che la tua azienda accumula più dati, alla fine ti renderai conto che l'alimentazione dei dati direttamente dalle origini a un data warehouse e poi direttamente in uno strumento di BI non è un approccio ottimale. Se stai facendo rapporti direttamente sui dati grezzi, stai perdendo molte opportunità lì.

Ed è qui che lo stack di livello 2 torna utile.

Nel livello 2, separerai i dati "grezzi" dai dati di "segnalazione". Puoi eseguire pulizie, trasformazioni e arricchire i tuoi dati prima di inviarli al lato report. In genere, ti consigliamo di utilizzare i lavori cron per elaborare i dati dalle tabelle non elaborate nelle tabelle di reporting in questo stack.

Molte aziende possono andare molto lontano con il livello 2. Tuttavia, per mantenere la complessità della pipeline di dati, è necessario dipendere da documentazione e risorse umane eccezionali, che mettono il livello 2 su un terreno instabile.

Livello 3: a prova di futuro uno stack di analisi di marketing di livello 2

Vediamo le aziende più mature entrare o iniziare ad avere il livello 3. Fondamentalmente, non ci sono molte differenze nell'impostazione tra lo stack di livello 3 e lo stack di livello 2. La differenza principale qui risiede in quattro elementi:

• Test : qual è il punto di avere un'ottima infrastruttura di dati, ma non puoi fidarti dei risultati? Per eliminare le congetture, è necessario disporre di un solido framework di test in atto. Ad esempio, puoi utilizzare uno strumento come dbt o Dataform.
• Orchestrazione : è una buona idea utilizzare uno strumento come Airflow o Google Cloud Composer per gestire tutta l'elaborazione dei dati nel data warehouse.
• Controllo della versione : nello sviluppo del software, il controllo della versione è una parte fondamentale del processo. Le stesse cose possono applicarsi al lato dell'infrastruttura dei dati. In caso di errori, il controllo della versione ti aiuta a identificare le cause e i problemi con i tuoi dati. Strumenti come Github e Google Cloud Data Catalog fanno miracoli.
• Documentazione : ultimo ma non meno importante, incoraggia il tuo team a documentare l'intero processo mentre procedi. Puoi utilizzare dbt e Dataform per la documentazione del codice sorgente e Google Cloud Data Catalog per la documentazione a livello di campo.

A che punto sei nel tuo percorso di analisi di marketing?

Abbiamo messo insieme una roadmap di analisi di marketing che presenta le tre architetture di dati tipiche delle aziende in crescita.

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Passaggio 3: distribuisci marketing contestuale e personalizzato utilizzando un data warehouse operativo

Ora arriva l'ultimo pezzo del puzzle. Dopo aver installato e funzionante la tua infrastruttura dati, è il momento di offrire un'esperienza eccezionale ai tuoi clienti.

Un ulteriore passo avanti, puoi reinserire i tuoi dati di marketing e pubblicitari nel tuo data warehouse. Quindi puoi creare profili e modelli dei clienti utilizzando SQL. Infine, puoi utilizzare quei dati per ottimizzare le tue attività di marketing e migliorare la tua messaggistica.

Questo è qualcosa che solo l'1% più ricco dei marketer ha fatto finora. C'è una barra alta per entrare. Avresti bisogno di un sofisticato team di dati per farlo.

In sostanza, ti aiuterà a comprendere l'intero ciclo di vita del cliente e a creare esperienze personalizzate per i tuoi clienti.

Il tuo turno

In conclusione, indipendentemente da ciò che riserva il futuro, puoi stare al passo con la costruzione di una solida infrastruttura di dati. E questo inizia con:

1. Crescere i tuoi dati proprietari.
2. Metti a prova di futuro il tuo stack di analisi di marketing per la modellazione del marketing mix.
3. Fornire marketing personalizzato utilizzando un data warehouse di analisi operativa.

Se stai cercando di automatizzare il trasferimento dei dati a un data warehouse, dai un'occhiata alla nostra prova gratuita di 14 giorni di Supermetrics.

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