Uwaga: Poniższy artykuł pomoże Ci w: 5 Problemy marketerów z analizą danych
W dobie współczesnego marketingu dane napędzają świat. Dane to cyfrowe oczy i uszy firmy, więc jeśli nie wiesz, jak je właściwie analizować, masz kłopoty. Z tego powodu analiza danych stała się jednym z największych problemów, z jakimi borykają się współcześni marketerzy. Dostępnych jest wiele informacji, ale umiejętność ich wykorzystania i zrozumienie, co to wszystko oznacza, jest wyzwaniem.
Jeśli myślisz, że tylko Ty stoisz przed wyzwaniami związanymi z analizą danych, jesteś w błędzie. Z niedawnego badania wynika, że tylko 19 procent firm twierdzi, że jest zadowolonych ze spostrzeżeń, jakie dostarczają im dane, a tylko 14 procent uważa, że ma talent i możliwości wymagane do pełnego wykorzystania danych.
Oto pięć problemów, z którymi spotykają się marketerzy w świecie pełnym informacji, jeśli chodzi o analizę danych.
1. Znajomość jakości i wiarygodności danych
Po zebraniu danych i uzyskaniu informacji do przeanalizowania, wiedza, czy można im zaufać, jest zupełnie innym polem do gry. W rzeczywistości 58 procent organizacji przyznaje, że ma trudności z określeniem jakości i wiarygodności danych, co sprawia, że niezwykle trudno jest wyciągnąć jakiekolwiek uzasadnione wnioski, które przyniosą korzyści strategiom marketingowym.
Z drugiej strony, jeśli uda ci się wyciągnąć spostrzeżenia lub dojść do wniosków, istnieje szansa, że będą one oparte na informacjach, które nie są dokładne lub godne zaufania – scenariusz, który może mieć dziesiątki negatywnych skutków.
2. Brak umiejętności
Wiedza o tym, jak przetwarzać dane i przekształcać je w coś użytecznego, to umiejętność. Jest to jednak element, którego brakuje wielu firmom. „Nieodpowiednie analityczne know-how” zostało ocenione największy wyzwanie, przed którym stają marketerzy (i ogólnie firmy) w zakresie analizy danych, a 53 procent przyznaje, że ich firmom brakuje umiejętności.
Chociaż dane mogą być jednym z najpotężniejszych zasobów, jeśli nie masz pewności, jak z nich korzystać, mogą stać się bardziej ciężarem niż błogosławieństwem. Znalezienie wykwalifikowanych specjalistów, którzy wiedzą, jak korzystać z najnowszych technik, aby znaleźć „złoto” ukryte w danych, stanowi poważny problem.
3. Wiedza o tym, jakich danych użyć
Przy tak dużej ilości gromadzonych danych trudno jest wiedzieć, których informacji użyć. Od danych wewnętrznych, takich jak transakcje klientów, po dane zewnętrzne, takie jak ceny konkurentów, wiedza o tym, jak złożyć puzzle z przydatnych danych, aby wyciągnąć uzasadnione wnioski, jest niezwykle trudna.
Gromadzenie informacji może być pierwszym krokiem, ale ustalenie, które podzbiory informacji mają być wykorzystane i jak je zintegrować na różnych platformach, to drugi krok, który często zajmuje najwięcej czasu.
4. Korzystanie ze spostrzeżeń w celu doskonalenia
Po poświęceniu tak dużej ilości czasu i zasobów na zbieranie danych, analizowanie ich i wyciąganie wniosków, wykorzystywanie ich do kształtowania decyzji i wprowadzania znaczących zmian to kolejna poważna przeszkoda.
Na przykład, jeśli zebrałeś stos danych, które wykazały, że klienci porzucają koszyki po zapoznaniu się z kosztami wysyłki, konieczna jest zmiana metodologii wysyłki. Być może powinieneś zaoferować zniżkę na wysyłkę przy pierwszym zamówieniu lub podać, że wysyłka jest bezpłatna po wydaniu 75 USD. Bez względu na to, jakie może być rozwiązanie, zmiany muszą zostać wprowadzone, jeśli sprzedaż spada.
Zbieranie danych i wykorzystywanie ich do wprowadzania znaczących ulepszeń może być trudne; jednak właśnie dlatego analizujesz dane w pierwszej kolejności, więc prawidłowe wykonanie tego kroku jest kluczowe.
5. Tworzenie reprezentacji wizualnych
Chociaż może to być jeden z mniejszych problemów związanych z analizą danych, brak wiedzy na temat wizualnego wyświetlania danych może powodować przytłoczenie i dezorientację. Liczby są przerażające, więc nauczenie się, jak zbierać dane i przekształcać je w atrakcyjną wizualnie reprezentację liczb, jest ważną umiejętnością. Liczby i spostrzeżenia są oczywiście ważne, ale sposób udostępniania tych ustaleń jest równie ważny, jeśli chodzi o analizę danych.
