Viitorul măsurării de marketing: Cum să câștigi într-o lume a datelor
Publicat: 2021-11-29Când mi-am început cariera de analist de cercetare în 2006, marketingul era mult mai ușor decât este astăzi. Industria era mai puțin aglomerată. Oportunitățile de căutare atât în publicitatea organică, cât și în cea plătită au fost uriașe. Reclamele cu răspuns direct au fost în perioada lor de glorie. Marketerii ar putea urmări aproape totul.
Probabil, cea mai grea provocare a fost introducerea datelor de marketing separate în foi de calcul pentru analiză și raportare. Și acesta este motivul pentru care am creat Supermetrics în primul rând - pentru a ajuta agenții de marketing ca mine să obțină toate datele pe care le doresc fără bătăi de cap.
Până în prezent, măsurarea și consolidarea datelor de marketing sunt încă obstacole mari pentru multe companii. Și sincer, provocările vor deveni și mai complexe pe măsură ce urmărirea devine mai dificilă în timp ce acumulezi mai multe date.
În această postare, voi discuta mai multe despre provocările de măsurare a marketingului și cum să le depășesc.
Dacă preferați același conținut în format video, consultați acest episod din Emisiunea de analize de marketing.
Trei provocări principale cu care se confruntă măsurarea marketingului
1. Scăderea trasabilității
Să începem cu moartea cookie-urilor terță parte.
Specialiștii în marketing puteau urmări întreaga călătorie a clienților, de la activitățile de marketing la conversii. Cu toate acestea, nu mai este cazul. Jucători mari precum Google și Apple interzic cookie-urile de la terți.
Ca rezultat, va fi dificil pentru marketeri să creeze și să ajungă la publicul potrivit pe baza comportamentului lor online pe alte site-uri web sau aplicații.
În plus, evaluarea și monitorizarea performanței dvs. de marketing poate fi, de asemenea, o durere în gât. Modelele de măsurare precum atribuirea multi-touch (MTA) – care se bazează în mare măsură doar pe clicuri – va deveni nesigură și poate deveni învechită.
Cum să reușești în marketing fără cookie-uri terțe
A-ți lua rămas-bun de la cookie-urile de la terți nu înseamnă a-ți lua rămas-bun de la marketingul personalizat. Aflați cinci pași pentru a crea experiențe excelente pentru clienți într-o lume fără cookie-uri.
2. Explozia datelor
Probabil că sunteți familiarizat cu infograficul martech 5000 al lui Scott Brinker, care ilustrează platformele și instrumentele de marketing disponibile în prezent pe piață. Probabil este mai aproape de 10.000 acum.
10.000.
Majoritatea companiilor acumulează mai multe date decât pot gestiona. Mai multe date înseamnă, de asemenea, mai multe date izolate în stack-urile dvs. de tehnologie. În mod ironic, în timp ce cantitatea de date pe care o deține afacerea dvs. crește exponențial, urmărirea devine și mai dificilă.
Există o luptă continuă pentru a găsi cel mai bun mod de a face față tuturor.
3. Creșterea concurenței
Deoarece aproape toată lumea face marketing online în zilele noastre, concurența este acerbă.
În 2021, o persoană obișnuită vine peste 6.000 până la 10.000 de anunțuri în fiecare zi. Consumatorii se îneacă în pachetul de opțiuni, reclame și mesaje. Specialiștii în marketing trebuie să găsească o modalitate de a reduce zgomotul și de a ieși în evidență.
În cele din urmă, o piață aglomerată înseamnă că costul reclamelor plătite va crește tot timpul. Va fi mai dificil să obțineți o rentabilitate bună a investiției.
Aceste trei provocări ne conduc la întrebarea de un milion de dolari: Cum își pot pregăti companiile strategiile de măsurare a marketingului pentru ceea ce le va urma?
Trei pași pentru a depăși provocările de măsurare
Pasul 1: creșteți datele dvs. primare
În primul rând, trebuie să începeți să vă dezvoltați datele primare. Iată ce înseamnă.
Umpleți-vă CRM-ul cu date de calitate
CRM-urile sunt piatra de temelie a afacerii tale. Orice companie care nu are un CRM trebuie să investească într-unul. Cheia aici este să vă păstrați CRM-ul curat și relevant.
Un CRM excelent este plin cu date de calitate despre clienții și potențialii dvs., nu cu gunoi.
Creați un depozit central pentru datele dvs
După ce aveți un CRM în vigoare, doriți să vă gândiți să vă aduceți datele din diferite surse, inclusiv CRM, analize web, anunțuri plătite și instrumente martech, sub un singur acoperiș, unde puteți obține rapid imaginea de ansamblu a activităților dvs. de marketing.
Când abia începeți și nu aveți încă o mulțime de date, puteți utiliza foi de calcul precum Google Sheets sau Excel pentru a stoca și analiza datele.
Pe măsură ce compania dvs. crește, la fel și datele dvs. În acest moment, vă puteți gândi să treceți de la foile de calcul la un depozit de date precum Google BigQuery sau Snowflake.
Regândește-ți cheltuielile publicitare
Următorul pas este să vă reevaluați bugetul de publicitate în funcție de rezultatele pe care le vedeți. Deși pentru mulți acest lucru poate părea o idee deloc, probabil că veți rata oportunități ici și acolo dacă aveți un buget mare.
Pasul 2: asigurați-vă stiva de marketing pentru viitor pentru modelarea mixului de marketing (MMM)
Pe măsură ce continuați să creșteți datele dvs. primare, veți dori, de asemenea, să vă uitați la modelarea mixului de marketing. Modelarea mixului de marketing este o abordare statistică care utilizează date istorice de marketing și vânzări pentru a estima impactul viitoarelor activități de marketing asupra veniturilor.
În loc să depindă de un lanț slab de acțiuni ale clienților, cum ar fi atribuirea multi-touch, modelarea mixului de marketing analizează relația dintre intrările și rezultatele de marketing folosind metode statistice.
Modelarea mixului de marketing vs. atribuire multi-touch
Care este potrivit pentru afacerea ta? Descoperiți binele și răul fiecărei abordări.
În acest fel, agenții de marketing pot aloca mai bine resursele între diferitele canale și tactici de marketing.
Chiar dacă modelarea mixului de marketing este în principal o tehnică validă pentru agenții de publicitate mai mari, cu un buget suficient, puteți totuși să vă pregătiți tehnologia de marketing pentru acest tip de analiză.
Vedem multe companii trecând în trei niveluri de analiză de marketing, unde fiecare nivel este cu un pas mai aproape de modelarea mixului de marketing.
Nivelul 1: stiva de analiză de marketing de bază
Specialiștii de marketing care folosesc foi de calcul precum Google Sheets și Excel pentru raportare se vor confrunta în cele din urmă cu limitări. Când datele dvs. se acumulează exponențial - atât date noi, cât și date istorice - instrumentele pentru foi de calcul vor epuiza capacitățile lor de calcul.
În plus, combinarea acestor date pe canalele de marketing și îmbogățirea lor cu date non-marketing într-o foaie de calcul.
Pentru a lua greutatea foilor de calcul și a profita la maximum de date, puteți adăuga un depozit de date la stiva dvs. Stiva dvs. de analiză de marketing de bază va arăta cam așa.
În esență, doriți să mutați toate datele într-un depozit de date. Puteți utiliza un instrument precum Supermetrics pentru a automatiza transferul de date. Sursele de date ad-hoc, cum ar fi Google Sheets sau Google Cloud Storage, pot fi adăugate cu ușurință ca intrări în modelul dvs. BigQuery.
În plus, puteți păstra instrumente BI precum Google Data Studio, Looker sau Power BI pentru raportare.
Nivelul 2: Separarea datelor de raportare de datele brute
Stiva de analiză de marketing de bază vă poate duce destul de departe dacă vă aflați la începutul călătoriei dvs. de date. Cu toate acestea, pe măsură ce afacerea dvs. acumulează mai multe date, veți realiza în cele din urmă că alimentarea datelor direct din surse într-un depozit de date, apoi direct într-un instrument BI, nu este o abordare optimă. Dacă faceți rapoarte direct pe deasupra datelor brute, pierdeți multe oportunități acolo.
Și aici este utilă stiva Tier 2.
În Nivelul 2, veți separa datele „brute” de datele „de raportare”. Puteți face curățări, transformări și vă puteți îmbogăți datele înainte de a le furniza în partea de raportare. De obicei, veți dori să utilizați joburi cron pentru a procesa datele din tabelele brute în tabele de raportare din această stivă.
Multe companii pot ajunge foarte departe cu nivelul 2. Cu toate acestea, pentru a menține complexitatea conductei de date, trebuie să depindeți de documentație și resurse umane excelente, care pun nivelul 2 pe teren instabil.
Nivelul 3: asigurarea pentru viitor a unei stive de analize de marketing de nivel 2
Vedem că cele mai mature companii trec sau încep să aibă Tier 3. În principiu, nu există multe diferențe în configurație între Tier 3 stack și Tier 2 stack. Diferența majoră aici constă în patru elemente:
- Testare : Ce rost are să ai o infrastructură de date excelentă, dar nu poți avea încredere în rezultate? Pentru a elimina presupunerile, trebuie să aveți un cadru robust de testare. De exemplu, puteți folosi un instrument precum dbt sau Dataform.
- Orchestrare : este o idee bună să utilizați un instrument precum Airflow sau Google Cloud Composer pentru a gestiona toată prelucrarea datelor în depozitul de date.
- Controlul versiunilor : În dezvoltarea de software, controlul versiunilor este o parte critică a procesului. Aceleași lucruri se pot aplica și în cazul infrastructurii de date. În caz de erori, controlul versiunilor vă ajută să identificați cauzele și problemele cu datele dvs. Instrumente precum Github și Google Cloud Data Catalog fac minuni.
- Documentare : Nu în ultimul rând, încurajează-ți echipa să documenteze întregul proces pe măsură ce mergi. Puteți utiliza dbt și Dataform pentru documentarea codului sursă și Google Cloud Data Catalog pentru documentația la nivel de câmp.
Unde vă aflați în călătoria dvs. de analiză de marketing?
Am creat o foaie de parcurs de analiză de marketing care prezintă cele trei arhitecturi de date tipice ale companiilor în creștere.
Pasul 3: Oferiți marketing contextual și personalizat folosind un depozit de date operațional
Acum vine ultima piesă a puzzle-ului. După ce aveți infrastructura de date în funcțiune, este timpul să oferiți clienților o experiență excepțională.
Un pas mai departe, puteți avea datele dvs. de marketing și reclame împinse înapoi în depozitul dvs. de date. Apoi puteți construi profiluri și modele de clienți folosind SQL. Și, în sfârșit, puteți folosi acele date pentru a vă optimiza activitățile de marketing și pentru a vă îmbunătăți mesajele.
Acesta este ceva ce doar cei mai mari 1% dintre marketeri au făcut până acum. Există o bară înaltă pentru a intra. Ai nevoie de o echipă de date sofisticată pentru a reuși.
Dar, în esență, vă va ajuta să înțelegeți întregul ciclu de viață al clienților și să creați experiențe personalizate pentru clienții dvs.
Randul tau
În concluzie, indiferent de ceea ce vă rezervă viitorul, puteți rămâne în fruntea curbei prin construirea unei infrastructuri de date solide. Și asta începe cu:
- Creșterea datelor dvs. primare.
- Asigurați-vă stiva de analize de marketing pentru viitor pentru modelarea mixului de marketing.
- Furnizarea de marketing personalizat folosind un depozit de date de analiză operațională.
Dacă doriți să vă automatizați transferul de date către un depozit de date, consultați versiunea noastră de încercare gratuită Supermetrics de 14 zile.
Începeți perioada de încercare gratuită de 14 zile
Vedeți cât de ușor este să mutați datele dvs. de marketing pe platformele de raportare și analiză