Почему стандартные инструменты маркетингового анализа более не работают и что с этим делать.

Почему стандартные инструменты маркетингового анализа более не работают и что с этим делать.

"Сказ маркетолога"

Сегодня маркетологи вынуждены выбирать между индивидуальным подходом к каждому клиенту и повышением показателей эффективности, поскольку с нынешними инструментами невозможно выполнять две этих задачи одновременно.

Я собрал для вас шесть основных проблем, с которыми сталкиваются стандартные инструменты маркетингового анализа.

Количество данных, поступающих от клиентов, в последнее время многократно увеличилось. Сайты, социальные сети, торговые точки, колл-центры и новейшие источники данных, объединенные понятием «Интернет вещей», непрерывно производят колоссальный объем данных.

Часто этот поток называют «большими данными»: такой термин используется для огромных объемов информации, с которыми не справляется традиционное ПО.

«Большие данные» создают массу проблем для организаций. Помимо колоссальных мощностей, требуемых для обработки данных, надо искать способы их своевременного получения и место для хранения, а кроме того, для таких объемов требуется специальный интерфейс.

Однако, несмотря на такой рост в количестве данных, исследование Dun & Bradstreet и Forbes Insights показывает крайне незначительный рост использования сложного аналитического ПО.

Вышеописанная статичная модель является исключительно жесткой, что не позволяет ее адаптировать при разработке новой продукции, выходе на новые рынки или изменениях процесса продаж. Все это делает большинство подобных приложений устаревшими уже на момент их выхода.

Неудивительно, что использование такой модели добавляет огромную задержку в маркетинговый процесс, из-за чего маркетологи постоянно отстают на шаг по мере обработки данных от клиентов и не могут проводить кампании на основании свежих данных. В результате теряют все: и сами специалисты, и компания, и ее клиенты.

Часто разные отделы компании используют различное ПО для анализа данных. Однако, когда компании важна общая картина, именно интеграция систем и данных выходит на первый план. И ее отсутствие серьезно усложняет жизнь руководству.

Маркетологам нужна система, которая могла бы собирать данные из разных каналов и источников, создавая при этом единое представление на основе информации о клиентах.

Даже если вы уверены, что ваша команда справится с «большими данными», стандартная аналитическая модель требует массу времени, ресурсов и, конечно же, особых навыков от каждого задействованного специалиста.

К примеру, для составления запросов и извлечения данных из таких баз пользователи должны владеть языками программирования вроде SQL, R или Python, а также уметь обращаться с большими объемами информации. Не всегда такие люди есть в вашей компании, а искать специалистов со стороны — та еще морока.

Вы скажете, что маркетологи должны справиться с этим? Да, пожалуй. Но это приведет к очередной задержке.

Для этого снова требуется аналитическая платформа, обеспечивающая быстрый доступ к информации и позволяющую эффективно использовать ресурсы для того, чтобы дать маркетологам возможность фокусироваться на более важных задачах, связанных непосредственно с общением с клиентами.

Продвинутое аналитическое ПО позволяет создавать визуальные представления сложных данных, не прибегая к помощи целой армии ученых и специалистов. Все это значительно ускоряет проведение маркетинговых кампаний, что, в свою очередь, повышает все показатели эффективности.

Традиционный подход к анализу связан и с еще одной проблемой, на которую часто не обращают внимание. Статичная модель позволяет просматривать данные в ретроспективе, но такой взгляд назад полезен только при последующем анализе трендов. А сегодняшние маркетологи смотрят в будущее и должны регулировать текущую деятельность компании именно на основании прогнозируемых данных.

Большинство традиционных «онлайн»-приложений даже близко не являются таковыми, задержка при работе с ними подчас достигает от 24 до 48 часов. Более того, далеко не все из них «дружат» с интеграцией.

Большинство аналитических инструментов работает с данными, поступающими по одному каналу.

К примеру, аналитик из маркетинговой команды для измерения трафика на сайте или в приложении воспользуется веб-приложением типа Google Analytics, а специалист, работающий с соцсетями, поручит определение степени вовлеченности специальному инструменту социальной аналитики.

Хотя такой подход имеет свои преимущества, он помогает работать только с изолированными каналами, не позволяя составлять картину перемещений клиентов между ними; а между тем, именно она необходима для полного понимания ситуации и персонализации кампаний.

Подход, основанный на цикле взаимодействия с клиентом, изначально является многоканальным.

В последнем годовом отчете Salesforce можно увидеть, что 67% руководителей отделов маркетинга крупных компаний считают построение цикла взаимодействия с клиентом критически важным для всей стратегии.

Возможность интеграции со множеством различных систем и работа в режиме реального времени стала настоящим прорывом в сфере маркетингового анализа.

Многоканальность такого подхода — безусловный бонус, причем исследование Harvard Business Review показывает, что ценность получаемых данных растет с количеством используемых каналов.

Анализ цикла взаимодействия позволяет создавать единое представление на протяжении всего «путешествия клиента». Используя такие приложения, вы сможете находить различные многоканальные пути достижения целей. Некоторые из них даже используют алгоритмы машинного обучения, которые позволяют отыскивать наиболее эффективные точки соприкосновения с клиентами и предсказывать их дальнейшее поведение.