ما هي تحليلات التسويق؟ نصائح وأدوات

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 418 7 دقائق

ما هو تحليل التسويق؟ نصائح وأدوات

تحليلات التسويق هي دراسة البيانات التي تم الحصول عليها من خلال الحملات التسويقية لتمييز الأنماط بين الأشياء ، مثل كيفية مساهمة الحملة في التحويلات وسلوك المستهلك والتفضيلات الإقليمية والتفضيلات الإبداعية والمزيد. الهدف من تحليلات التسويق كممارسة هو استخدام هذه الأنماط والنتائج لتحسين الحملات المستقبلية بناءً على ما تم بنجاح.

تحليلات التسويق تفيد البائعين والمستهلكين. يمكّن هذا التحليل جهات التسويق من تحقيق عائد استثمار أعلى على استثمارات التسويق من خلال فهم ما ينجح في زيادة التحويلات أو الوعي بالعلامة التجارية أو كليهما. تضمن التحليلات أيضًا أن يرى المستهلكون إعلانات أكثر استهدافًا وتخصيصًا تستجيب لاحتياجاتهم واهتماماتهم المحددة ، بدلاً من الاتصالات الجماهيرية التي تميل إلى أن تكون مزعجة.

يمكن تحليل بيانات التسويق باستخدام مجموعة متنوعة من الأساليب والنماذج اعتمادًا على مؤشرات الأداء الرئيسية التي يتم قياسها. على سبيل المثال ، يعتمد تحليل الوعي بالعلامة التجارية على بيانات ونماذج مختلفة عن تحليل التحويل. تتضمن بعض نماذج وتقنيات التحليل الشائعة ما يلي:

نماذج Media Mix (MMM): نماذج الإحالة التي تحلل البيانات التي تم جمعها على مدار فترة زمنية طويلة.
Multi-Touch Attribution (MTA): نماذج الإحالة التي توفر بيانات على مستوى الشخص طوال رحلة المشتري.
قياس التسويق الموحد (UMM): شكل من أشكال القياس يدمج النماذج المعيارية المختلفة ، بما في ذلك MMM و MTA ، في مقاييس المشاركة الشاملة.

أهمية تحليلات التسويق

في المشهد التسويقي الحديث ، أصبحت التحليلات الدقيقة أكثر أهمية من أي وقت مضى. أصبح المستهلكون انتقائيين للغاية في اختيار وسائط العلامة التجارية التي يتعاملون معها والوسائط التي يتجاهلونها. إذا أرادت العلامات التجارية جذب انتباه المتسوق المثالي ، فيجب أن تعتمد على التحليلات لإنشاء إعلانات مخصصة وموجهة بناءً على الاهتمامات الفردية ، بدلاً من الجمعيات الديموغرافية الأوسع. سيسمح ذلك لفرق التسويق بتقديم الإعلان المناسب ، في الوقت المناسب ، في القناة الصحيحة لتحريك المستهلكين إلى أسفل مسار قمع المبيعات.

كيف تستخدم المنظمات تحليلات التسويق

يمكن أن تساعد بيانات تحليلات التسويق عملك في اتخاذ قرارات بشأن أشياء تشمل تحديثات المنتج والعلامة التجارية والمزيد. من المهم أخذ البيانات من مصادر متعددة (عبر الإنترنت وغير متصل) لتجنب التجزئة. باستخدام هذه البيانات ، يمكن لفريقك اكتساب نظرة ثاقبة على ما يلي:

ذكاء المنتج

تتضمن ذكاء المنتج التعمق في منتجات العلامة التجارية وكيفية مقارنة هذه المنتجات في السوق. عادةً ، من خلال التحدث إلى المستهلكين ، أو إجراء مسح للجماهير المستهدفة ، أو إشراكهم في الدراسات الاستقصائية ، يمكن للمؤسسات أن تفهم بشكل أفضل المفاضلات والمزايا التنافسية لمنتجاتها. من هناك ، يمكن للفرق مواءمة المنتجات بشكل أفضل مع اهتمامات المستهلك الفريدة والقضايا التي تساعد في زيادة التحويلات.

اتجاهات العملاء وتفضيلاتهم.

يمكن أن تخبر التحليلات الكثير عن عملائك. ما هي الرسائل / الإبداعات التي يتردد صداها معهم؟ ما المنتجات التي يشترونها وأي المنتجات قاموا بالبحث عنها في الماضي؟ ما الإعلانات التي تؤدي إلى تحويلات وأي منها يتم تجاهلها؟

اتجاهات تطوير المنتج

يمكن أن توفر التحليلات أيضًا معلومات حول أنواع ميزات المنتج التي يريدها المستهلكون. يمكن لفرق التسويق تمرير هذه المعلومات إلى تطوير المنتج لعمليات التكرار المستقبلية.

دعم العملاء

تساعد التحليلات أيضًا في الكشف عن مناطق رحلة المشتري التي يمكن تبسيطها أو تحسينها. أين يكافح عملاؤك؟ هل هناك طرق لتبسيط منتجك أو تسهيل عملية الدفع؟

دعم العملاء

المراسلة والوسائط

يمكن لتحليل البيانات تحديد المكان الذي يختار فيه المسوقون عرض الرسائل على مستهلكين محددين. لقد أصبح هذا مهمًا بشكل خاص بسبب العدد الكبير من القنوات. بالإضافة إلى قنوات التسويق التقليدية مثل المطبوعات والتلفزيون والبث ، يجب على المسوقين أيضًا فهم قنوات الوسائط الرقمية والاجتماعية التي يفضلها المستهلكون. يجيب Analytics على هذه الأسئلة الرئيسية: ما هي الوسائط التي يجب أن تشتريها؟ ما الذي يولد المزيد من المبيعات؟ ما الرسالة التي يتردد صداها مع جمهورك؟

كفاءة

كيف تقارن جهودك التسويقية بجهود منافسيك؟ كيف يمكنك سد هذه الفجوة إذا كان هناك واحد؟ هل هناك فرص يستغلها منافسوك وربما تكون قد فاتتك؟

توقع النتائج المستقبلية

إذا كان لديك فهم عميق لسبب نجاح الحملة ، فستتمكن من تطبيق هذه المعرفة على الحملات المستقبلية لزيادة عائد الاستثمار.

تحديات تحليل البيانات

في حين أن تحليلات التسويق ضرورية للحملات الناجحة ، فإن عملية التحليلات تشكل تحديات كبيرة بسبب الكم الهائل من البيانات التي يمكن لجهات التسويق إنشاؤها الآن. هذا يعني أن المسوقين بحاجة إلى تحديد أفضل طريقة لتنظيم البيانات في تنسيق قابل للهضم للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.

بعض أكبر تحديات تحليل التسويق التي نواجهها اليوم هي:

كمية البيانات – ظهرت البيانات الضخمة خلال العصر الرقمي ، مما سمح لفرق التسويق بتسجيل كل نقرة وانطباع ومشاهدة للمستهلك. ومع ذلك ، فإن هذا القدر من البيانات غير ذي صلة إذا لم يكن من الممكن تنظيمه وتحليله للحصول على رؤى تسمح بالتحسينات داخل الحملة. وقد ترك هذا المسوقين يكافحون بشأن أفضل السبل لتنظيم البيانات لتقييم معناها. في الواقع ، تُظهر الأبحاث أن علماء البيانات ذوي الخبرة يقضون معظم وقتهم في مناقشة البيانات وتنسيقها ، بدلاً من تحليلها.
جودة البيانات: لا توجد فقط مشكلة في الكم الهائل من المعلومات التي يتعين على المنظمات فحصها ، ولكن غالبًا ما يُنظر إلى هذه البيانات على أنها غير موثوقة. وفقًا لشركة Forrester ، تم إهدار 21 بالمائة من ميزانيات وسائل الإعلام الخاصة بالمستجيبين بسبب رداءة جودة البيانات. هذا يعني أن 1 دولار من كل 5 دولارات لم يتم استخدامه بشكل فعال. على مدار عام ، يمكن أن تتراكم هذه الدولارات ، مما يؤدي إلى خسارة في الميزانية قدرها 1.2 مليون دولار و 16.5 مليون دولار للشركات متوسطة الحجم وعلى مستوى المؤسسة. تحتاج المنظمات إلى عملية للحفاظ على جودة البيانات بحيث يمكن للموظفين الاستفادة من المعلومات الدقيقة لاتخاذ القرارات الصحيحة.
نقص علماء البيانات – حتى لو تمكنت الشركات من الوصول إلى البيانات الصحيحة ، فليس لدى الكثير منهم إمكانية الوصول إلى الأشخاص المناسبين. في الواقع ، وفقًا لمسح أجرته CMOs ، يعتقد 1.9٪ فقط من الشركات أن لديها الأشخاص المناسبين للحصول على أقصى استفادة من تحليلات التسويق.
اختيار النماذج المرجعية تحديد النموذج يمكن أن يمثل الحصول على الإحصائيات الصحيحة تحديًا. على سبيل المثال ، تقدم نماذج الإحالة متعددة اللمس ومزيج الوسائط وجهات نظر مختلفة تمامًا: البيانات المجمعة التي تركز على الحملة وبيانات المستهلك على مستوى الأفراد ، على التوالي. ستحدد القوالب التي يختارها المسوقون أنواع الأفكار التي يتلقونها. يمكن أن يؤدي تحليل الارتباط عبر العديد من القنوات إلى حدوث ارتباك عندما يحين وقت اختيار النموذج الصحيح.
البيانات المرتبطة – على نفس المنوال ، نظرًا لأن المسوقين يجمعون البيانات من العديد من المصادر المختلفة ، فهم بحاجة إلى إيجاد طريقة لتطبيعها بحيث تكون قابلة للمقارنة. من الصعب بشكل خاص مقارنة المنشورات عبر الإنترنت وغير المتصلة بالإنترنت ، حيث يتم قياسها عادةً وفقًا لمعايير مختلفة. هذا هو المكان الذي تُظهر فيه منصات قياس التسويق الموحدة وتحليلات التسويق قيمة حقيقية ، وتنسيق البيانات من مصادر مختلفة.

ما هو برنامج تحليل التسويق المستخدم؟

يكافح برنامج تحليلات التسويق هذه التحديات من خلال جمع البيانات القيمة وتنظيمها وربطها بسرعة ، مما يتيح للمسوقين إجراء تحسينات على الحملة في الوقت الفعلي.

تعد منصات التسويق الحديثة ذات قيمة بالنسبة للسرعة التي يمكن بها تخزين ومعالجة كميات كبيرة من البيانات. تتمثل إحدى العوائق الرئيسية للوصول إلى كمية كبيرة من البيانات في أن جهات التسويق لا يمكنها تحليلها بالكامل في الوقت المناسب لإجراء تحسينات في الوقت الفعلي. هذا هو المكان الذي تدخل فيه قوة المعالجة لمنصات التحليلات المتقدمة ، مما يسمح للمسوقين بتعديل تصميم الإعلان أو موضعه حسب الحاجة قبل انتهاء الحملة ، مما يؤدي إلى زيادة عائد الاستثمار المحتمل. .

بالإضافة إلى ذلك ، تستفيد العديد من الأنظمة الأساسية الآن من قياس التسويق الموحد لتطبيع وتجميع بيانات التسويق عبر القنوات والحملات ، مما يبسط التحليل.

أخيرًا ، تتجاوز منصات التحليلات المتقدمة قياس تفاعلات المستهلك لتقديم رؤى حول قيمة العلامة التجارية وكيفية تفاعل شرائح معينة من الجمهور مع التصميمات. يساعد ذلك جهات التسويق في تحديد عائد الاستثمار بشكل أفضل لبناء العلامة التجارية ، وكذلك كيفية زيادة تخصيص تجارب العلامة التجارية.

برنامج تحليلات التسويق: الميزات والقدرات

عند تنفيذ حل قياس التسويق ، ضع في اعتبارك هذه الميزات والقدرات الرئيسية لبرنامج تحليلات التسويق الخاص بك:

التحليل والمعلومات في الوقت الحقيقي
قدرات قياس العلامة التجارية
البيانات الدقيقة على مستوى الشخص
القدرة على ربط المقاييس المرجعية على الإنترنت وغير المتصلة
رؤى العملاء والسوق السياقية
توصيات الخطة الإعلامية السنوية

المهارات التي يحتاجها مديرو تحليلات التسويق

نظرًا لأن فرق التسويق تتطلع إلى إجراء تحليلات عالية الجودة تؤدي إلى حملات أكثر جذبًا وربحًا ، فإنها تحتاج إلى التركيز على تعيين مديري التحليلات الذين يمكنهم:

أداء تحليلات الجودة – أولاً وقبل كل شيء ، يجب أن يتمتع مدير التحليلات بخبرة في تقييم مجموعات البيانات الكبيرة لتمييز الرؤى ، بما في ذلك أنماط الشراء واتجاهات المشاركة داخل الجمهور المستهدف.
تقديم توصيات للتحسين – بمجرد حصولك على رؤى من البيانات ، من الأهمية بمكان أن تكون قادرًا على إنشاء توصيات لتحسين الحملات ذات الأداء الضعيف بناءً على الاتجاهات. على سبيل المثال ، قد تُظهر البيانات أن المستهلك يتفاعل مع محتوى العلامة التجارية في الليل فقط ، مما يُبلغ عن تغيير في الإستراتيجية لعرض الإعلان في طريق المستهلك إلى المنزل ، بدلاً من طريقه في الصباح.
فهم اتجاهات المستهلك و MarTech – يجب على مديري التحليلات أيضًا البقاء على رأس اتجاهات المستهلك و MarTech. إن فهم مطالب المستهلكين للحصول على تجربة شاملة متعددة القنوات وكيفية تفاعل المتسوقين مع الواقع الافتراضي والواقع المعزز سيلعب بالتأكيد دورًا في تحديد الخطوات التالية لفرص التحسين.
العمل باستخدام أدوات التحليل – بعد ذلك ، يحتاج مديرو التحليلات إلى التعاون والارتياح مع أدوات الأتمتة المختلفة ومنصات التحليلات ، نظرًا للدور الحيوي الذي تلعبه هذه الأدوات في تقليل الوقت من مشاركة المستهلك إلى رؤية العميل. مستهلك.
التعاون مع أصحاب المصلحة – في النهاية ، يحتاج أعضاء فريق التحليلات إلى أن يكونوا قادرين على استخدام البيانات التي يعملون بها لإخبار قصة مقنعة لأصحاب المصلحة وشرح الطرق التي يمكن للأقسام الأخرى ، مثل المبيعات أو تطوير المنتجات ، استخدامها. هذه النتائج لزيادة المشاركة. والتحويلات.

كيف تبدأ عملية تحليل التسويق

إذا كنت تتطلع إلى تحسين إمكانات التحليلات لديك ، فإليك أربع خطوات يجب اتخاذها في بداية البرنامج:

افهم ما تريد قياسه

هناك العديد من جوانب الحملة التسويقية التي يمكنك قياسها: معدلات التحويل والعملاء المحتملين والوعي بالعلامة التجارية ، على سبيل المثال لا الحصر. افهم المشكلة التي تحاول حلها أو الفكرة التي تحاول جمعها عندما تبدأ في تحليل بياناتك.

إنشاء معيار

كيف تبدو الحملة الناجحة؟ سيحدد هذا أنواع البيانات والمقاييس التي يجمعها المسوقون. على سبيل المثال ، إذا كان الهدف هو زيادة الوعي بالعلامة التجارية ، فقد تكون معايير النجاح هي زيادة النسبة المئوية للولاء للعلامة التجارية التي تظهر على لوحة معلومات العميل ، بدلاً من النقر أو الظهور عبر الإنترنت.

قم بتقييم قدراتك الحالية

ماذا تفعل شركتك اليوم؟ ما هي نقاط ضعفك سواء أكنت تقوم بتقييم نتائج الحملات غير المتصلة بالإنترنت أو تحديد الوسائط التي من المرجح أن تقوم بالتحويل ، فإن فهم نقاط الضعف هذه يمكن أن يساعدك في تقوية برنامجك.

تنفيذ أداة تحليلات التسويق

ستصبح أدوات تحليلات التسويق ذات أهمية متزايدة حيث يصبح المستهلكون أكثر انتقائية ونمو مجموعات البيانات. منصة متقدمة ، مثل قياس التسويق وتحسينه. تستخدم المنصة مقاييس تسويقية موحدة لمساعدة المسوقين على تحديد الرسائل التي يتردد صداها وأنواع الوسائط التي يتم تحويلها. يوفر هذا نظرة عامة على الحملات الناجحة وأيها ليست في الوقت الفعلي.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 418 7 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Sin categorizar

¿Qué es el análisis de marketing? Consejos y herramientas

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 54 9 دقائق

¿Qué es el análisis de marketing? Consejos y herramientas

El análisis de marketing es el estudio de los datos obtenidos a través de campañas de marketing para distinguir patrones entre cosas, como la forma en que la campaña contribuye a las conversiones, el comportamiento del consumidor, las preferencias regionales, las preferencias creativas y más. El objetivo del análisis de marketing como práctica es utilizar estos patrones y resultados para mejorar futuras campañas en función de lo que se ha hecho con éxito.

El análisis de marketing beneficia a vendedores y consumidores. Este análisis permite a los especialistas en marketing lograr un ROI más alto en sus inversiones de marketing al comprender qué funciona para aumentar las conversiones, el conocimiento de la marca o ambos. Analytics también garantiza que los consumidores vean anuncios más específicos y personalizados que respondan a sus necesidades e intereses específicos, en lugar de comunicaciones masivas que tienden a ser molestas.

Los datos de marketing se pueden analizar utilizando una variedad de métodos y modelos según los KPI que se midan. Por ejemplo, el análisis de reconocimiento de marca se basa en datos y modelos diferentes a los del análisis de conversión. Algunos modelos y técnicas de análisis comunes incluyen:

Modelos de combinación de medios (MMM): modelos de atribución que analizan los datos recopilados durante un largo período de tiempo.
Atribución multitoque (MTA): modelos de atribución que proporcionan datos a nivel de persona a lo largo del viaje del comprador.
Medición uniforme de marketing (UMM): una forma de medición que integra varios modelos estándar, incluidos el MMM y el MTA, en medidas generales de compromiso.

La importancia de las analíticas de marketing

En el panorama del marketing moderno, los análisis precisos son más importantes que nunca. Los consumidores se han vuelto muy selectivos a la hora de elegir con qué medios de marca interactúan y cuáles ignoran. Si las marcas quieren captar la atención del comprador ideal, deben confiar en el análisis para crear anuncios personalizados y dirigidos basados en intereses individuales, en lugar de asociaciones demográficas más amplias. Esto permitirá a los equipos de marketing entregar la publicidad correcta, en el momento correcto, en el canal correcto para mover a los consumidores por el embudo de ventas.

Cómo utilizan las organizaciones el análisis de marketing

Los datos de análisis de marketing pueden ayudar a su empresa a tomar decisiones sobre cosas que incluyen actualizaciones de productos y marcas, y más. Es importante tomar datos de múltiples fuentes (en línea y fuera de línea) para evitar la fragmentación. Con estos datos, su equipo puede obtener información sobre lo siguiente:

inteligencia de producto

La inteligencia de productos implica profundizar en los productos de la marca y cómo se comparan esos productos en el mercado. Por lo general, al hablar con los consumidores, encuestar al público objetivo o involucrarlos en encuestas, las organizaciones pueden comprender mejor las compensaciones y ventajas competitivas de sus productos. A partir de ahí, los equipos pueden alinear mejor los productos con los intereses y problemas únicos de los consumidores que ayudan a impulsar las conversiones.

Tendencias y preferencias de los clientes.

Los análisis pueden decir mucho sobre sus clientes. ¿Qué mensajes/creaciones resuenan con ellos? ¿Qué productos están comprando y qué productos han investigado en el pasado? ¿Qué anuncios generan conversiones y cuáles se ignoran?

tendencias de desarrollo de productos

Los análisis también pueden proporcionar información sobre los tipos de características del producto que desean los consumidores. Los equipos de marketing pueden pasar esta información al desarrollo de productos para iteraciones futuras.

Atención al cliente

Los análisis también ayudan a revelar áreas del viaje del comprador que se pueden simplificar o mejorar. ¿Dónde luchan sus clientes? ¿Hay formas de simplificar su producto o facilitar el proceso de pago?

Atención al cliente

Mensajería y medios

El análisis de datos puede determinar dónde eligen los especialistas en marketing para mostrar mensajes a consumidores específicos. Esto ha cobrado especial importancia debido a la gran cantidad de canales. Además de los canales de marketing tradicionales, como la prensa, la televisión y la transmisión, los especialistas en marketing también deben comprender qué canales digitales y de redes sociales prefieren los consumidores. Analytics responde a estas preguntas clave: ¿Qué medios debe comprar? ¿Qué genera más ventas? ¿Qué mensaje resuena en tu audiencia?

eficiencia

¿Cómo se comparan sus esfuerzos de marketing con los de sus competidores? ¿Cómo cerrarías esa brecha si hubiera una? ¿Hay oportunidades que tus competidores están aprovechando y que quizás te hayas perdido?

Anticipar resultados futuros

Si tiene una comprensión profunda de por qué una campaña tiene éxito, podrá aplicar este conocimiento a campañas futuras para aumentar su retorno de la inversión.

Desafíos del análisis de datos

Si bien los análisis de marketing son esenciales para las campañas exitosas, el proceso de análisis plantea desafíos importantes debido a la gran cantidad de datos que los especialistas en marketing pueden generar ahora. Esto significa que los especialistas en marketing deben determinar la mejor manera de organizar los datos en un formato digerible para obtener información procesable.

Algunos de los mayores desafíos de análisis de marketing que enfrentamos hoy en día son:

Cantidad de datos : los grandes datos surgieron durante la era digital, lo que permitió a los equipos de marketing registrar cada clic, impresión y vista del consumidor. Sin embargo, esta cantidad de datos es irrelevante si no se puede organizar y analizar para obtener información que permita mejoras dentro de la campaña. Esto ha dejado a los especialistas en marketing luchando por encontrar la mejor manera de organizar los datos para evaluar su significado. De hecho, la investigación muestra que los científicos de datos experimentados pasan la mayor parte de su tiempo discutiendo y formateando datos, en lugar de analizarlos.
Calidad de los datos: no solo existe un problema con la gran cantidad de información que las organizaciones tienen que examinar, sino que a menudo se considera que estos datos no son confiables. Según Forrester, el 21 por ciento de los presupuestos de medios de los encuestados se desperdiciaron debido a la mala calidad de los datos. Esto significa que $1 de cada $5 no se ha utilizado de manera efectiva. En el transcurso de un año, esos dólares pueden acumularse, lo que resulta en una pérdida de presupuesto de $1,2 millones y $16,5 millones para empresas medianas y a nivel empresarial. Las organizaciones necesitan un proceso para mantener la calidad de los datos para que los empleados puedan beneficiarse de información precisa para tomar las decisiones correctas.
Falta de científicos de datos : incluso si las empresas pueden acceder a los datos correctos, no muchas de ellas tienen acceso a las personas adecuadas. De hecho, según una encuesta realizada por CMO, solo el 1,9 % de las empresas cree que cuenta con las personas adecuadas para sacar el máximo provecho de las analíticas de marketing.
Elegir los modelos de referencia Determinar el modelo Obtener las estadísticas correctas puede ser un desafío. Por ejemplo, los modelos de atribución multitáctil y el mix de medios ofrecen perspectivas muy diferentes: datos agregados centrados en la campaña y datos del consumidor a nivel individual, respectivamente. Las plantillas que elijan los especialistas en marketing determinarán los tipos de ideas que recibirán. El análisis de correlación entre muchos canales puede generar confusión cuando llega el momento de elegir el modelo correcto.
Datos vinculados: en la misma línea, dado que los especialistas en marketing recopilan datos de muchas fuentes diferentes, deben encontrar una manera de normalizarlos para que sean comparables. Es particularmente difícil comparar publicaciones en línea y fuera de línea, ya que generalmente se miden según diferentes criterios. Aquí es donde las plataformas estandarizadas de medición de marketing y análisis de marketing muestran un valor real, coordinando datos de diferentes fuentes.

¿Qué es un software de análisis de marketing usado?

El software de análisis de marketing combate estos desafíos al recopilar, organizar y correlacionar rápidamente datos valiosos, lo que permite a los especialistas en marketing realizar mejoras en la campaña en tiempo real.

Las plataformas de marketing modernas son valiosas por la velocidad con la que se pueden almacenar y procesar grandes cantidades de datos. Un inconveniente importante para acceder a una gran cantidad de datos es que los especialistas en marketing no pueden analizarlos completamente a tiempo para realizar mejoras en tiempo real. Aquí es donde entra en juego el poder de procesamiento de las plataformas de análisis avanzado, lo que permite a los especialistas en marketing ajustar el diseño o la ubicación de los anuncios según sea necesario antes de que finalice la campaña, lo que maximiza el ROI potencial. .

Además, muchas plataformas ahora aprovechan la medición de marketing estandarizada para normalizar y agregar datos a través de canales y campañas, lo que simplifica el análisis.

Finalmente, las plataformas de análisis avanzado van más allá de medir las interacciones de los consumidores para brindar información sobre el valor de la marca y cómo los segmentos de audiencia específicos interactúan con las creatividades. Esto ayuda a los especialistas en marketing a determinar mejor el ROI para la creación de marca, así como también cómo personalizar aún más las experiencias de marca.

Software de análisis de marketing: características y capacidades

Al implementar una solución de medición de marketing, considere estas características y capacidades clave de su software de análisis de marketing:

Análisis e información en tiempo real
Capacidades de escalado de marca
Datos precisos a nivel de persona
Capacidad para vincular métricas de referencia en línea y fuera de línea
Perspectivas contextuales de clientes y mercados
Recomendaciones del plan de medios anual

Habilidades que necesitan los gerentes de análisis de marketing

A medida que los equipos de marketing buscan realizar análisis de alta calidad que conduzcan a campañas más atractivas y rentables, deben centrarse en contratar gerentes de análisis que puedan:

Realización de análisis de calidad : en primer lugar, el administrador de análisis debe tener experiencia en la evaluación de grandes conjuntos de datos para diferenciar los conocimientos, incluidos los patrones de compra y las tendencias de participación dentro de la audiencia objetivo.
Haga recomendaciones para mejorar : una vez que tenga información de los datos, es fundamental poder crear recomendaciones para mejorar las campañas de bajo rendimiento en función de las tendencias. Por ejemplo, los datos pueden mostrar que un consumidor interactúa con el contenido de la marca solo por la noche, informando un cambio en la estrategia para mostrar publicidad en el camino a casa del consumidor, en lugar de en la mañana.
Comprender las tendencias de consumo y MarTech Los gerentes de análisis también deben estar al tanto de las tendencias de consumo y MarTech. Comprender las demandas de los consumidores de una experiencia holística y multicanal y cómo los compradores interactúan con la realidad virtual y aumentada sin duda desempeñará un papel en la determinación de los próximos pasos para las oportunidades de mejora.
Trabajar con herramientas de análisis A continuación, los gerentes de análisis deben colaborar y sentirse cómodos con diferentes herramientas de automatización y plataformas de análisis, dado el papel vital que desempeñan estas herramientas en la reducción del tiempo desde la participación del consumidor hasta la percepción del cliente. consumidor.
Colabore con las partes interesadas : en última instancia, los miembros del equipo de análisis deben poder usar los datos con los que trabajan para contar una historia convincente a las partes interesadas y explicar las formas en que otros departamentos, como ventas o desarrollo de productos, pueden usarla. Estos resultados para aumentar la participación. y transferencias.

Cómo iniciar el proceso de análisis de marketing

Si está buscando mejorar sus capacidades de análisis, aquí hay cuatro pasos que debe seguir al comienzo de su programa:

Entiende lo que quieres medir

Hay muchos aspectos de una campaña de marketing que puede medir: tasas de conversión, clientes potenciales y conocimiento de la marca, por nombrar algunos. Comprenda el problema que está tratando de resolver o la idea que está tratando de reunir a medida que comienza a analizar sus datos.

crear un estándar

¿Cómo es una campaña exitosa? Esto determinará los tipos de datos y métricas que recopilan los especialistas en marketing. Por ejemplo, si el objetivo es aumentar el conocimiento de la marca, el criterio de éxito podría ser aumentar el porcentaje de lealtad a la marca que aparece en el tablero de un cliente, en lugar de hacer clic o aparecer en línea.

Evalúa tus capacidades actuales

¿Qué está haciendo su empresa hoy? Cuáles son sus debilidades Ya sea que esté evaluando los resultados de campañas fuera de línea o identificando qué medios tienen más probabilidades de generar conversiones, comprender estas debilidades puede ayudarlo a fortalecer su programa.

Implementar una herramienta de análisis de marketing

Las herramientas de análisis de marketing serán cada vez más importantes a medida que los consumidores se vuelvan más selectivos y crezcan los conjuntos de datos. Plataforma avanzada, como medición y optimización de marketing. La plataforma utiliza métricas de marketing estandarizadas para ayudar a los especialistas en marketing a determinar qué mensajes resuenan y qué tipos de medios se están convirtiendo. Esto proporciona una visión general de qué campañas han tenido éxito y cuáles no.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 54 9 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Маркетинговая аналитика

Что такое маркетинговый анализ? Советы и инструменты

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 44 7 دقائق

Что такое маркетинговый анализ? Советы и инструменты

Маркетинговая аналитика — это изучение данных, полученных в ходе маркетинговых кампаний, для выявления закономерностей между вещами, например того, как кампания способствует конверсиям, поведению потребителей, региональным предпочтениям, творческим предпочтениям и т. д. Цель маркетинговой аналитики как практики состоит в том, чтобы использовать эти шаблоны и результаты для улучшения будущих кампаний на основе того, что было успешно сделано.

Маркетинговая аналитика приносит пользу продавцам и потребителям. Этот анализ позволяет маркетологам повысить рентабельность инвестиций в маркетинг за счет понимания того, что способствует повышению конверсии, узнаваемости бренда или тому и другому вместе. Аналитика также гарантирует, что потребители увидят более целенаправленную и персонализированную рекламу, отвечающую их конкретным потребностям и интересам, а не массовые сообщения, которые обычно раздражают.

Маркетинговые данные можно анализировать с помощью различных методов и моделей в зависимости от измеряемых KPI. Например, анализ узнаваемости бренда опирается на другие данные и модели, чем анализ конверсии. Некоторые распространенные модели и методы анализа включают в себя:

Модели Media Mix (MMM): модели атрибуции, которые анализируют данные, собранные за длительный период времени.
Multi-Touch Attribution (MTA): модели атрибуции, которые предоставляют данные на уровне человека на протяжении всего пути покупателя.
Унифицированное маркетинговое измерение (UMM): форма измерения, которая объединяет различные стандартные модели, включая MMM и MTA, в общие показатели взаимодействия.

Важность маркетинговой аналитики

В современном маркетинговом ландшафте точная аналитика важна как никогда. Потребители стали очень разборчивы в выборе средств массовой информации, с которыми они взаимодействуют, а какие игнорируют. Если бренды хотят привлечь внимание идеального покупателя, они должны полагаться на аналитику для создания персонализированной целевой рекламы, основанной на индивидуальных интересах, а не на более широких демографических ассоциациях. Это позволит маркетинговым командам предоставлять правильную рекламу в нужное время и по правильному каналу, чтобы продвигать потребителей вниз по воронке продаж.

Как организации используют маркетинговую аналитику

Данные маркетинговой аналитики могут помочь вашему бизнесу принимать решения о таких вещах, как обновления продуктов и брендов и многое другое. Важно брать данные из нескольких источников (онлайн и офлайн), чтобы избежать фрагментации. С помощью этих данных ваша команда может получить представление о следующем:

Информация о продукте

Интеллектуальная информация о продукте включает в себя изучение продуктов бренда и сравнение этих продуктов на рынке. Как правило, общаясь с потребителями, опрашивая целевые аудитории или привлекая их к опросам, организации могут лучше понять компромиссы и конкурентные преимущества своих продуктов. Оттуда команды могут лучше согласовывать продукты с уникальными интересами и проблемами потребителей, что помогает стимулировать конверсию.

Тенденции и предпочтения клиентов.

Аналитика может многое рассказать о ваших клиентах. Какие сообщения/творения резонируют с ними? Какие продукты они покупают и какие продукты исследовали в прошлом? Какие объявления приводят к конверсиям, а какие игнорируются?

Тенденции развития продукта

Аналитика также может предоставить информацию о типах функций продукта, которые нужны потребителям. Команды по маркетингу могут передать эту информацию в отдел разработки продукта для будущих итераций.

Служба поддержки

Аналитика также помогает выявить области пути покупателя, которые можно упростить или улучшить. Где ваши клиенты борются? Есть ли способы упростить ваш продукт или упростить процесс оплаты?

Служба поддержки

Обмен сообщениями и СМИ

Анализ данных может определить, где маркетологи предпочитают отображать сообщения для конкретных потребителей. Это стало особенно важным из-за большого количества каналов. В дополнение к традиционным маркетинговым каналам, таким как печать, телевидение и радиовещание, маркетологи также должны понимать, какие цифровые каналы и каналы социальных сетей предпочитают потребители. Аналитика отвечает на следующие ключевые вопросы: Какие средства массовой информации следует покупать? Что генерирует больше продаж? Какое сообщение находит отклик у вашей аудитории?

эффективность

Каковы ваши маркетинговые усилия по сравнению с усилиями ваших конкурентов? Как бы вы восполнили этот пробел, если бы он был? Есть ли у ваших конкурентов возможности, которые вы, возможно, упустили?

Предвидеть будущие результаты

Если у вас есть глубокое понимание того, почему кампания успешна, вы сможете применить это знание к будущим кампаниям, чтобы повысить рентабельность инвестиций.

Проблемы анализа данных

В то время как маркетинговая аналитика необходима для успешных кампаний, процесс аналитики создает серьезные проблемы из-за огромного количества данных, которые теперь могут генерировать маркетологи. Это означает, что маркетологам необходимо определить лучший способ организации данных в удобном для восприятия формате, чтобы получить полезную информацию.

Некоторые из самых больших проблем маркетингового анализа, с которыми мы сталкиваемся сегодня:

Объем данных. Большие данные появились в эпоху цифровых технологий, что позволяет маркетинговым командам регистрировать каждый пользовательский клик, показ и просмотр. Однако этот объем данных не имеет значения, если его нельзя систематизировать и проанализировать для получения информации, позволяющей улучшить кампанию. Это заставило маркетологов ломать голову над тем, как лучше организовать данные, чтобы оценить их значение. Фактически, исследования показывают, что опытные специалисты по данным тратят большую часть своего времени на обсуждение и форматирование данных, а не на их анализ.
Качество данных. Проблема заключается не только в огромном объеме информации, которую организациям приходится изучать, но и в том, что эти данные часто считаются ненадежными. По данным Forrester, 21% медиа-бюджетов респондентов были потрачены впустую из-за низкого качества данных. Это означает, что 1 доллар из каждых 5 долларов используется неэффективно. В течение года эти доллары могут накапливаться, что приводит к потерям бюджета в размере 1,2 млн долларов и 16,5 млн долларов для компаний среднего размера и на уровне предприятий. Организациям нужен процесс для поддержания качества данных, чтобы сотрудники могли использовать точную информацию для принятия правильных решений.
Нехватка специалистов по данным. Даже если компании могут получить доступ к нужным данным, не многие из них имеют доступ к нужным людям. На самом деле, согласно опросу директоров по маркетингу, только 1,9% компаний считают, что у них есть нужные люди, чтобы получить максимальную отдачу от маркетинговой аналитики.
Выбор эталонных моделей Определение модели Получение правильной статистики может оказаться непростой задачей. Например, мультисенсорные модели атрибуции и медиа-микс предлагают совершенно разные точки зрения: агрегированные данные, ориентированные на кампанию, и данные о потребителях на индивидуальном уровне соответственно. Шаблоны, которые выбирают маркетологи, определяют типы идей, которые они получают. Корреляционный анализ по многим каналам может привести к путанице, когда придет время выбрать правильную модель.
Связанные данные . В том же духе, поскольку маркетологи собирают данные из множества разных источников, им необходимо найти способ нормализовать их, чтобы они были сопоставимы. Особенно сложно сравнивать онлайн- и офлайн-публикации, поскольку они обычно измеряются по разным критериям. Именно здесь стандартизированные маркетинговые измерения и платформы маркетинговой аналитики показывают реальную ценность, координируя данные из разных источников.

Что такое используемое программное обеспечение для маркетингового анализа?

Программное обеспечение для маркетинговой аналитики решает эти проблемы, быстро собирая, систематизируя и сопоставляя ценные данные, позволяя маркетологам улучшать кампании в режиме реального времени.

Современные маркетинговые платформы ценны скоростью, с которой можно хранить и обрабатывать большие объемы данных. Основным недостатком доступа к большому объему данных является то, что маркетологи не могут вовремя их полностью проанализировать, чтобы внести улучшения в режиме реального времени. Именно здесь вступает в действие вычислительная мощность платформ расширенной аналитики, позволяющая маркетологам корректировать дизайн или размещение рекламы по мере необходимости до окончания кампании, максимизируя потенциальную рентабельность инвестиций. .

Кроме того, многие платформы теперь используют стандартизированные маркетинговые измерения для нормализации и агрегирования данных по каналам и кампаниям, что упрощает анализ.

Наконец, платформы расширенной аналитики выходят за рамки измерения взаимодействия с потребителями, чтобы дать представление о ценности бренда и о том, как определенные сегменты аудитории взаимодействуют с креативами. Это помогает маркетологам лучше определять рентабельность инвестиций в создание бренда, а также способы дальнейшей персонализации взаимодействия с брендом.

Программное обеспечение для маркетинговой аналитики: функции и возможности

При внедрении решения для маркетинговых измерений рассмотрите следующие ключевые функции и возможности вашего программного обеспечения для маркетинговой аналитики:

Анализ и информация в режиме реального времени
Возможности масштабирования бренда
Точные данные на уровне человека
Возможность связать онлайн и офлайн эталонные метрики
Контекстное понимание клиентов и рынка
Рекомендации по годовому медиаплану

Навыки, необходимые менеджерам по маркетинговой аналитике

Поскольку маркетинговые команды стремятся проводить высококачественную аналитику, которая ведет к более привлекательным и прибыльным кампаниям, им необходимо сосредоточиться на найме менеджеров по аналитике, которые могут:

Выполнение качественной аналитики . Прежде всего, менеджер по аналитике должен иметь опыт оценки больших наборов данных, чтобы дифференцировать информацию, включая модели покупок и тенденции взаимодействия в целевой аудитории.
Дайте рекомендации по улучшению . После того, как вы получите представление о данных, очень важно иметь возможность создавать рекомендации по улучшению малоэффективных кампаний на основе тенденций. Например, данные могут показать, что потребитель взаимодействует с контентом бренда только ночью, информируя об изменении стратегии показа рекламы по дороге домой, а не утром.
Понимание потребительских тенденций и тенденций MarTech Менеджеры по аналитике также должны быть в курсе потребительских тенденций и тенденций MarTech. Понимание требований потребителей к целостному, многоканальному опыту и тому, как покупатели взаимодействуют с виртуальной и дополненной реальностью, безусловно, сыграет роль в определении следующих шагов для улучшения возможностей.
Работа с инструментами аналитики Далее, менеджеры аналитики должны сотрудничать и освоиться с различными инструментами автоматизации и аналитическими платформами, учитывая жизненно важную роль, которую эти инструменты играют в сокращении времени от взаимодействия с потребителем до получения информации о нем. потребитель.
Сотрудничайте с заинтересованными сторонами . В конечном счете, члены аналитической группы должны иметь возможность использовать данные, с которыми они работают, чтобы рассказать интересную историю заинтересованным сторонам и объяснить, как другие отделы, такие как продажи или разработка продуктов, могут использовать ее. Эти результаты для увеличения участия. и переводы.

С чего начать процесс маркетингового анализа

Если вы хотите улучшить свои аналитические возможности, вот четыре шага, которые необходимо предпринять в начале вашей программы:

Поймите, что вы хотите измерить

Есть много аспектов маркетинговой кампании, которые вы можете измерить: коэффициенты конверсии, лиды и узнаваемость бренда, и это лишь некоторые из них. Поймите проблему, которую вы пытаетесь решить, или идею, которую вы пытаетесь собрать, когда начнете анализировать свои данные.

Создать стандарт

Как выглядит успешная кампания? Это определит типы данных и показателей, которые собирают маркетологи. Например, если цель состоит в том, чтобы повысить узнаваемость бренда, критерием успеха может быть увеличение процента лояльности к бренду, который отображается на панели инструментов клиента, а не нажатие или появление в Интернете.

Оцените свои текущие возможности

Чем занимается ваша компания сегодня? Каковы ваши недостатки Независимо от того, оцениваете ли вы результаты офлайн-кампаний или определяете, какие средства массовой информации с наибольшей вероятностью принесут конверсию, понимание этих недостатков может помочь вам укрепить вашу программу.

Внедрить инструмент маркетинговой аналитики

Инструменты маркетинговой аналитики будут становиться все более важными по мере того, как потребители становятся более избирательными, а наборы данных растут. Расширенная платформа, такая как маркетинговые измерения и оптимизация. Платформа использует стандартизированные маркетинговые показатели, чтобы помочь маркетологам определить, какие сообщения находят отклик и какие типы медиа конвертируются. Это дает представление о том, какие кампании были успешными, а какие нет.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 44 7 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Análise de marketing

O que é análise de marketing? Dicas e ferramentas

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 44 8 دقائق

O que é análise de marketing? Dicas e ferramentas

A análise de marketing é o estudo de dados obtidos por meio de campanhas de marketing para distinguir padrões entre coisas, como como a campanha contribui para conversões, comportamento do consumidor, preferências regionais, preferências criativas e muito mais. O objetivo da análise de marketing como prática é usar esses padrões e resultados para melhorar campanhas futuras com base no que foi feito com sucesso.

A análise de marketing beneficia vendedores e consumidores. Essa análise permite que os profissionais de marketing obtenham um ROI mais alto em seus investimentos em marketing, entendendo o que funciona para aumentar as conversões, o reconhecimento da marca ou ambos. O Analytics também garante que os consumidores vejam anúncios mais direcionados e personalizados que respondem às suas necessidades e interesses específicos, em vez de comunicações em massa que tendem a ser irritantes.

Os dados de marketing podem ser analisados usando uma variedade de métodos e modelos, dependendo dos KPIs que estão sendo medidos. Por exemplo, a análise de reconhecimento de marca depende de dados e modelos diferentes da análise de conversão. Alguns modelos e técnicas de análise comuns incluem:

Modelos de mix de mídia (MMM): modelos de atribuição que analisam dados coletados por um longo período de tempo.
Atribuição Multi-Touch (MTA): modelos de atribuição que fornecem dados em nível de pessoa ao longo da jornada do comprador.
Uniform Marketing Measurement (UMM): Uma forma de medição que integra vários modelos padrão, incluindo o MMM e o MTA, em medidas gerais de engajamento.

A importância da análise de marketing

No cenário de marketing moderno, análises precisas são mais importantes do que nunca. Os consumidores tornaram-se muito seletivos ao escolher com qual mídia de marca eles se envolvem e quais mídia eles ignoram. Se as marcas desejam capturar a atenção do comprador ideal, elas devem confiar em análises para criar anúncios personalizados e direcionados com base em interesses individuais, em vez de associações demográficas mais amplas. Isso permitirá que as equipes de marketing forneçam a publicidade certa, no momento certo, no canal certo para mover os consumidores pelo funil de vendas.

Como as organizações usam a análise de marketing

Os dados de análise de marketing podem ajudar sua empresa a tomar decisões sobre coisas, incluindo atualizações de produtos e marcas e muito mais. É importante obter dados de várias fontes (online e offline) para evitar a fragmentação. Com esses dados, sua equipe pode obter informações sobre o seguinte:

Inteligência do produto

A inteligência do produto envolve investigar os produtos da marca e como esses produtos se comparam no mercado. Normalmente, conversando com os consumidores, pesquisando o público-alvo ou envolvendo-os em pesquisas, as organizações podem entender melhor as vantagens competitivas de seus produtos. A partir daí, as equipes podem alinhar melhor os produtos com os interesses e problemas exclusivos do consumidor que ajudam a gerar conversões.

Tendências e preferências do cliente.

A análise pode dizer muito sobre seus clientes. Que mensagens/criações ressoam com eles? Quais produtos eles estão comprando e quais produtos eles pesquisaram no passado? Quais anúncios levam a conversões e quais são ignorados?

Tendências de desenvolvimento de produtos

O Analytics também pode fornecer informações sobre os tipos de recursos do produto que os consumidores desejam. As equipes de marketing podem passar essas informações para o desenvolvimento de produtos para futuras iterações.

Suporte ao cliente

A análise também ajuda a revelar áreas da jornada do comprador que podem ser simplificadas ou aprimoradas. Onde seus clientes lutam? Existem maneiras de simplificar seu produto ou facilitar o processo de pagamento?

Suporte ao cliente

Mensagens e mídia

A análise de dados pode determinar onde os profissionais de marketing escolhem exibir mensagens para consumidores específicos. Isso se tornou especialmente importante devido ao grande número de canais. Além dos canais de marketing tradicionais, como impressão, televisão e transmissão, os profissionais de marketing também devem entender quais canais de mídia digital e social os consumidores preferem. O Analytics responde a estas perguntas-chave: Qual mídia você deve comprar? O que gera mais vendas? Qual mensagem ressoa com seu público?

eficiência

Como seus esforços de marketing se comparam aos de seus concorrentes? Como você preencheria essa lacuna se houvesse uma? Existem oportunidades que seus concorrentes estão aproveitando e que você pode ter perdido?

Antecipe resultados futuros

Se você tiver uma compreensão profunda do motivo pelo qual uma campanha é bem-sucedida, poderá aplicar esse conhecimento a campanhas futuras para aumentar o retorno do investimento.

Desafios da análise de dados

Embora a análise de marketing seja essencial para campanhas bem-sucedidas, o processo de análise apresenta desafios significativos devido à grande quantidade de dados que os profissionais de marketing agora podem gerar. Isso significa que os profissionais de marketing precisam determinar a melhor maneira de organizar os dados em um formato digerível para obter insights acionáveis.

Alguns dos maiores desafios de análise de marketing que enfrentamos hoje são:

Quantidade de dados – Big data surgiu durante a era digital, permitindo que as equipes de marketing registrassem cada clique, impressão e visualização do consumidor. No entanto, essa quantidade de dados é irrelevante se não puder ser organizada e analisada para obter insights que permitam melhorias dentro da campanha. Isso deixou os profissionais de marketing lutando sobre a melhor forma de organizar os dados para avaliar seu significado. De fato, pesquisas mostram que cientistas de dados experientes passam a maior parte do tempo discutindo e formatando dados, em vez de analisá-los.
Qualidade dos dados: não há apenas um problema com a enorme quantidade de informações que as organizações precisam examinar, mas esses dados geralmente são vistos como não confiáveis. De acordo com a Forrester, 21% dos orçamentos de mídia dos entrevistados foram desperdiçados devido à baixa qualidade dos dados. Isso significa que US$ 1 de cada US$ 5 não foi usado de forma eficaz. Ao longo de um ano, esses dólares podem se acumular, resultando em uma perda orçamentária de US$ 1,2 milhão e US$ 16,5 milhões para empresas de médio porte e no nível corporativo. As organizações precisam de um processo para manter a qualidade dos dados para que os funcionários possam se beneficiar de informações precisas para tomar as decisões corretas.
Falta de cientistas de dados – Mesmo que as empresas possam acessar os dados certos, muitas delas não têm acesso às pessoas certas. De fato, de acordo com uma pesquisa dos CMOs, apenas 1,9% das empresas acreditam que têm as pessoas certas para aproveitar ao máximo a análise de marketing.
Escolhendo os Modelos de Referência Determinando o Modelo Obter as estatísticas corretas pode ser um desafio. Por exemplo, os modelos de atribuição multitoque e o mix de mídia oferecem perspectivas muito diferentes: dados agregados focados na campanha e dados do consumidor no nível individual, respectivamente. Os modelos que os profissionais de marketing escolherem determinarão os tipos de ideias que eles receberão. A análise de correlação em muitos canais pode causar confusão na hora de escolher o modelo certo.
Dados vinculados – Na mesma linha, como os profissionais de marketing coletam dados de muitas fontes diferentes, eles precisam encontrar uma maneira de normalizá-los para que sejam comparáveis. É particularmente difícil comparar publicações online e offline, pois geralmente são medidas de acordo com critérios diferentes. É aqui que as plataformas padronizadas de medição e análise de marketing mostram valor real, coordenando dados de diferentes fontes.

O que é um software de análise de marketing usado?

O software de análise de marketing combate esses desafios coletando, organizando e correlacionando rapidamente dados valiosos, permitindo que os profissionais de marketing façam melhorias de campanha em tempo real.

As plataformas de marketing modernas são valiosas pela velocidade com que grandes quantidades de dados podem ser armazenadas e processadas. Uma grande desvantagem de acessar uma grande quantidade de dados é que os profissionais de marketing não podem analisá-los completamente a tempo de fazer melhorias em tempo real. É aí que entra o poder de processamento das plataformas de análise avançada, permitindo que os profissionais de marketing ajustem o design ou o posicionamento do anúncio conforme necessário antes do término da campanha, maximizando o ROI potencial. .

Além disso, muitas plataformas agora aproveitam a medição de marketing padronizada para normalizar e agregar dados entre canais e campanhas, simplificando a análise.

Por fim, as plataformas de análise avançada vão além da medição das interações do consumidor para fornecer insights sobre o valor da marca e como segmentos específicos do público interagem com os criativos. Isso ajuda os profissionais de marketing a determinar melhor o ROI para a construção da marca, além de como personalizar ainda mais as experiências da marca.

Software de análise de marketing: recursos e capacidades

Ao implementar uma solução de medição de marketing, considere estes principais recursos e capacidades do seu software de análise de marketing:

Análise e informação em tempo real
Recursos de dimensionamento de marca
Dados precisos no nível da pessoa
Capacidade de vincular métricas de referência online e offline
Insights contextuais do cliente e do mercado
Recomendações de plano de mídia anual

Habilidades necessárias para gerentes de análise de marketing

À medida que as equipes de marketing procuram realizar análises de alta qualidade que levem a campanhas mais envolventes e lucrativas, elas precisam se concentrar na contratação de gerentes de análise que possam:

Executando análises de qualidade – Em primeiro lugar, o gerente de análise deve ter experiência na avaliação de grandes conjuntos de dados para diferenciar insights, incluindo padrões de compra e tendências de engajamento dentro do público-alvo.
Faça recomendações para melhoria – Depois de obter insights dos dados, é fundamental poder criar recomendações para melhorar as campanhas com baixo desempenho com base nas tendências. Por exemplo, os dados podem mostrar que um consumidor interage com o conteúdo da marca apenas à noite, informando uma mudança na estratégia de exibir publicidade no caminho do consumidor para casa, e não pela manhã.
Entendendo as tendências do consumidor e do MarTech Os gerentes de análise também devem estar atualizados sobre as tendências do consumidor e do MarTech. Compreender as demandas dos consumidores por uma experiência holística e multicanal e como os compradores interagem com a realidade virtual e aumentada certamente desempenhará um papel na determinação dos próximos passos para oportunidades de melhoria.
Trabalhando com ferramentas de análise Em seguida, os gerentes de análise precisam colaborar e se familiarizar com diferentes ferramentas de automação e plataformas de análise, devido ao papel vital que essas ferramentas desempenham na redução do tempo desde o envolvimento do consumidor até a percepção do cliente. consumidor.
Colabore com as partes interessadas – Em última análise, os membros da equipe de análise precisam ser capazes de usar os dados com os quais trabalham para contar uma história convincente às partes interessadas e explicar como outros departamentos, como vendas ou desenvolvimento de produtos, podem usá-los. Estes resultados para aumentar a participação. e transferências.

Como iniciar o processo de análise de marketing

Se você deseja melhorar seus recursos de análise, aqui estão quatro etapas a serem seguidas no início de seu programa:

Entenda o que você quer medir

Existem muitos aspectos de uma campanha de marketing que você pode medir: taxas de conversão, leads e reconhecimento da marca, para citar alguns. Entenda o problema que você está tentando resolver ou a ideia que está tentando reunir ao começar a analisar seus dados.

Crie um padrão

Como é uma campanha de sucesso? Isso determinará os tipos de dados e métricas que os profissionais de marketing coletam. Por exemplo, se o objetivo é aumentar o reconhecimento da marca, o critério para o sucesso pode ser aumentar a porcentagem de fidelidade à marca que aparece no painel do cliente, em vez de clicar ou aparecer online.

Avalie suas capacidades atuais

O que sua empresa está fazendo hoje? Quais são seus pontos fracos Esteja você avaliando os resultados de campanhas off-line ou identificando quais mídias têm maior probabilidade de conversão, entender esses pontos fracos pode ajudá-lo a fortalecer seu programa.

Implementar uma ferramenta de análise de marketing

As ferramentas de análise de marketing se tornarão cada vez mais importantes à medida que os consumidores se tornarem mais seletivos e os conjuntos de dados crescerem. Plataforma avançada, como medição e otimização de marketing. A plataforma usa métricas de marketing padronizadas para ajudar os profissionais de marketing a determinar quais mensagens ressoam e quais tipos de mídia estão convertendo. Isso fornece uma visão geral de quais campanhas foram bem-sucedidas e quais não foram.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 44 8 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

カテゴリーなし

マーケティング分析とは何ですか？ヒントとツール

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 50 أقل من دقيقة

マーケティング分析とは何ですか？ヒントとツール

マーケティング分析は、キャンペーンがコンバージョン、消費者行動、地域の好み、創造的な好みなどにどのように貢献するかなど、物事間のパターンを区別するためのマーケティングキャンペーンを通じて得られたデータの研究です。実践としてのマーケティング分析の目標は、これらのパターンと結果を使用して、成功したことに基づいて将来のキャンペーンを改善することです。

マーケティング分析は売り手と消費者に利益をもたらします。この分析により、マーケターは、コンバージョンの増加、ブランド認知度、またはその両方で何が機能するかを理解することにより、マーケティング投資でより高いROIを達成できます。アナリティクスはまた、消費者が煩わしい傾向のあるマスコミではなく、特定のニーズや興味に対応する、よりターゲットを絞ったパーソナライズされた広告を表示できるようにします。

マーケティングデータは、測定されるKPIに応じて、さまざまな方法とモデルを使用して分析できます。たとえば、ブランド認知度分析は、コンバージョン分析とは異なるデータとモデルに依存しています。一般的な分析モデルと手法には、次のものがあります。

メディアミックスモデル（MMM）：長期間にわたって収集されたデータを分析するアトリビューションモデル。
マルチタッチアトリビューション（MTA）：購入者の旅全体を通じて個人レベルのデータを提供するアトリビューションモデル。
ユニフォームマーケティング測定（UMM）：MMMやMTAなどのさまざまな標準モデルを全体的なエンゲージメント測定に統合する測定の形式。

マーケティング分析の重要性

現代のマーケティング環境では、正確な分析がこれまで以上に重要になっています。消費者は、どのブランドメディアを利用し、どのメディアを無視するかを非常に選択的に選択するようになりました。ブランドが理想的な買い物客の注目を集めたい場合は、幅広い人口統計の関連付けではなく、分析に依存して、個人の興味に基づいてパーソナライズされたターゲット広告を作成する必要があります。これにより、マーケティングチームは、適切な広告を適切なタイミングで適切なチャネルに配信し、消費者を販売の目標到達プロセスに導くことができます。

組織がマーケティング分析をどのように使用するか

マーケティング分析データは、製品やブランドの更新など、ビジネスが決定を下すのに役立ちます。断片化を避けるために、複数のソース（オンラインおよびオフライン）からデータを取得することが重要です。このデータを使用して、チームは次のことについて洞察を得ることができます。

製品インテリジェンス

製品インテリジェンスには、ブランドの製品と、それらの製品が市場でどのように比較されるかを掘り下げることが含まれます。通常、消費者と話をしたり、対象者を調査したり、調査に参加したりすることで、組織は製品のトレードオフと競争上の利点をよりよく理解できます。そこから、チームは、コンバージョンを促進するのに役立つ独自の消費者の関心や問題に製品をより適切に合わせることができます。

顧客の傾向と好み。

アナリティクスは顧客について多くのことを伝えることができます。どのようなメッセージ/創造物が彼らと共鳴しますか？彼らはどの製品を購入していて、過去にどの製品を研究したことがありますか？どの広告がコンバージョンにつながり、どの広告が無視されますか？

製品開発動向

Analyticsは、消費者が必要とする製品機能のタイプに関する情報も提供できます。マーケティングチームは、この情報を将来の反復のために製品開発に渡すことができます。

顧客サポート

分析は、簡素化または改善できる購入者の旅の領域を明らかにするのにも役立ちます。あなたの顧客はどこで苦労していますか？製品を簡素化する方法や支払いプロセスを簡単にする方法はありますか？

顧客サポート

メッセージングとメディア

データ分析により、マーケターが特定の消費者にメッセージを表示することを選択した場所を特定できます。これは、チャネル数が多いために特に重要になっています。印刷、テレビ、放送などの従来のマーケティングチャネルに加えて、マーケターは、消費者が好むデジタルおよびソーシャルメディアチャネルも理解する必要があります。アナリティクスは、次の重要な質問に答えます。どのメディアを購入する必要がありますか？何がより多くの売上を生み出しますか？どのようなメッセージがあなたの聴衆に響きますか？

効率

あなたのマーケティング活動は、競合他社のそれと比較してどうですか？ギャップがあった場合、どのようにそのギャップを埋めますか？あなたが逃したかもしれないことをあなたの競争相手が利用している機会はありますか？

将来の結果を予測する

キャンペーンが成功する理由を深く理解している場合は、この知識を将来のキャンペーンに適用して、投資収益率を高めることができます。

データ分析の課題

マーケティング分析はキャンペーンを成功させるために不可欠ですが、マーケターが生成できるデータの量が膨大になるため、分析プロセスには大きな課題があります。つまり、マーケターは、実用的な洞察を得るために、データを消化可能な形式で整理するための最良の方法を決定する必要があります。

私たちが今日直面している最大のマーケティング分析の課題のいくつかは次のとおりです。

データ量-ビッグデータはデジタル時代に出現し、マーケティングチームはすべての消費者のクリック、インプレッション、ビューを記録できるようになりました。ただし、この量のデータは、キャンペーン内の改善を可能にする洞察を得るために整理および分析できない場合は関係ありません。これにより、マーケターは、データを整理してその意味を評価するための最善の方法について苦労しています。実際、調査によると、経験豊富なデータサイエンティストは、データを分析するのではなく、データの議論とフォーマットにほとんどの時間を費やしています。
データ品質：組織が調査しなければならない膨大な量の情報に問題があるだけでなく、このデータは信頼できないと見なされることがよくあります。Forresterによると、回答者のメディア予算の21％は、データ品質が低いために無駄になっています。これは、5ドルごとに1ドルが効果的に使用されていないことを意味します。1年の間に、これらのドルは蓄積される可能性があり、その結果、中規模企業および企業レベルで120万ドルおよび1650万ドルの予算損失が発生します。組織は、従業員が正確な情報から利益を得て正しい意思決定を行えるように、データ品質を維持するプロセスを必要としています。
データサイエンティストの不足–企業が適切なデータにアクセスできたとしても、適切な人にアクセスできる企業は多くありません。実際、CMOの調査によると、マーケティング分析を最大限に活用するための適切な人材がいると信じている企業はわずか1.9％です。
参照モデルの選択モデルの決定正しい統計を取得することは困難な場合があります。たとえば、マルチタッチアトリビューションモデルとメディアミックスは、非常に異なる視点を提供します。それぞれ、キャンペーンに焦点を合わせた集約データと、個人レベルの消費者データです。マーケターが選択するテンプレートは、受け取るアイデアの種類を決定します。多くのチャネルにわたる相関分析は、適切なモデルを選択するときに混乱を招く可能性があります。
リンクトデータ–同じように、マーケターはさまざまなソースからデータを収集するため、比較できるようにデータを正規化する方法を見つける必要があります。オンラインとオフラインの出版物は通常、異なる基準に従って測定されるため、それらを比較することは特に困難です。これは、標準化されたマーケティング測定およびマーケティング分析プラットフォームが真の価値を示し、さまざまなソースからのデータを調整する場所です。

中古のマーケティング分析ソフトウェアとは何ですか？

マーケティング分析ソフトウェアは、貴重なデータを迅速に収集、整理、相互に関連付け、マーケターがキャンペーンをリアルタイムで改善できるようにすることで、これらの課題に対処します。

最新のマーケティングプラットフォームは、大量のデータを保存および処理できる速度にとって価値があります。大量のデータにアクセスすることの主な欠点は、マーケターがリアルタイムの改善を行うためにデータを時間内に完全に分析できないことです。ここで、高度な分析プラットフォームの処理能力が発揮され、マーケターはキャンペーンが終了する前に必要に応じて広告のデザインや配置を調整し、潜在的なROIを最大化できます。。

さらに、多くのプラットフォームは現在、標準化されたマーケティング測定を利用して、チャネルおよびキャンペーン全体のデータを正規化および集約し、分析を簡素化します。

最後に、高度な分析プラットフォームは、消費者の相互作用の測定を超えて、ブランド価値と特定のオーディエンスセグメントがクリエイティブとどのように相互作用するかについての洞察を提供します。これは、マーケターがブランド構築のROIをより適切に判断するのに役立つだけでなく、ブランドエクスペリエンスをさらにパーソナライズする方法にも役立ちます。

マーケティング分析ソフトウェア：機能と機能

マーケティング測定ソリューションを実装するときは、マーケティング分析ソフトウェアの次の主要な機能を考慮してください。

リアルタイムの分析と情報
ブランドスケーリング機能
個人レベルでの正確なデータ
オンラインとオフラインの参照メトリックをリンクする機能
状況に応じた顧客と市場の洞察
年間メディアプランの推奨事項

マーケティング分析マネージャーが必要とするスキル

マーケティングチームは、より魅力的で収益性の高いキャンペーンにつながる高品質の分析を実施することを目指しているため、次のことができる分析マネージャーの採用に集中する必要があります。

質の高い分析の実行-何よりもまず、分析マネージャーは、ターゲットオーディエンス内の購入パターンやエンゲージメントの傾向など、洞察を差別化するために大規模なデータセットを評価した経験が必要です。
改善のための推奨事項を作成する-データから洞察を得たら、傾向に基づいてパフォーマンスの低いキャンペーンを改善するための推奨事項を作成できることが重要です。たとえば、データは、消費者が夜間にのみブランドコンテンツと対話し、朝ではなく帰宅時に広告を表示する戦略の変更を通知することを示している場合があります。
消費者とMarTechのトレンドを理解する分析マネージャーは、消費者とMarTechのトレンドを常に把握している必要があります。全体的でマルチチャネルな体験に対する消費者の要求と、買い物客が仮想現実や拡張現実とどのように相互作用するかを理解することは、改善の機会のための次のステップを決定する上で確かに役割を果たします。
分析ツールの使用次に、分析マネージャーは、さまざまな自動化ツールや分析プラットフォームを使用して、消費者エンゲージメントから顧客インサイトまでの時間を短縮する上でこれらのツールが果たす重要な役割を考慮して、協力し、慣れていく必要があります。消費者。
利害関係者とのコラボレーション–最終的に、分析チームのメンバーは、使用するデータを使用して、利害関係者に説得力のあるストーリーを伝え、営業や製品開発などの他の部門がそれを使用する方法を説明できる必要があります。これらの結果は参加を増やします。と転送。

マーケティング分析プロセスを開始する方法

分析機能の向上を検討している場合は、プログラムの開始時に実行する4つの手順を次に示します。

測定したいものを理解する

測定できるマーケティングキャンペーンには、コンバージョン率、リード、ブランド認知度など、さまざまな側面があります。データの分析を開始するときに、解決しようとしている問題または収集しようとしているアイデアを理解します。

標準を作成する

成功したキャンペーンはどのように見えますか？これにより、マーケターが収集するデータと指標の種類が決まります。たとえば、目標がブランド認知度を高めることである場合、成功の基準は、クリックしたりオンラインで表示したりするのではなく、顧客のダッシュボードに表示されるブランドロイヤルティの割合を増やすことかもしれません。

現在の機能を評価する

あなたの会社は今日何をしていますか？弱点は何ですかオフラインキャンペーンの結果を評価する場合でも、コンバージョンにつながる可能性が最も高いメディアを特定する場合でも、これらの弱点を理解すると、プログラムを強化するのに役立ちます。

マーケティング分析ツールを実装する

消費者がより選択的になり、データセットが成長するにつれて、マーケティング分析ツールはますます重要になります。マーケティング測定や最適化などの高度なプラットフォーム。このプラットフォームは、標準化されたマーケティング指標を使用して、マーケターがどのメッセージが共鳴し、どのタイプのメディアが変換されているかを判断するのに役立ちます。これにより、成功したキャンペーンと失敗したキャンペーンの概要がわかります。

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 50 أقل من دقيقة

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Non categorizzato

Che cos’è l’analisi di marketing? Suggerimenti e strumenti

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 51 8 دقائق

Che cos’è l’analisi di marketing? Suggerimenti e strumenti

L’analisi di marketing è lo studio dei dati ottenuti attraverso campagne di marketing per distinguere i modelli tra le cose, come il modo in cui la campagna contribuisce alle conversioni, il comportamento dei consumatori, le preferenze regionali, le preferenze creative e altro ancora. L’obiettivo dell’analisi di marketing come pratica è utilizzare questi modelli e risultati per migliorare le campagne future in base a ciò che è stato fatto con successo.

L’analisi di marketing avvantaggia venditori e consumatori. Questa analisi consente agli esperti di marketing di ottenere un ROI più elevato sui loro investimenti di marketing comprendendo cosa funziona per aumentare le conversioni, la consapevolezza del marchio o entrambi. Analytics garantisce inoltre che i consumatori vedano annunci più mirati e personalizzati che rispondono alle loro esigenze e interessi specifici, piuttosto che comunicazioni di massa che tendono a essere fastidiose.

I dati di marketing possono essere analizzati utilizzando una varietà di metodi e modelli a seconda dei KPI misurati. Ad esempio, l’analisi della consapevolezza del marchio si basa su dati e modelli diversi rispetto all’analisi di conversione. Alcuni modelli e tecniche di analisi comuni includono:

Modelli Media Mix (MMM): modelli di attribuzione che analizzano i dati raccolti in un lungo periodo di tempo.
Attribuzione multi-touch (MTA): modelli di attribuzione che forniscono dati a livello di persona durante il percorso dell’acquirente.
Uniform Marketing Measurement (UMM): una forma di misurazione che integra vari modelli standard, inclusi MMM e MTA, nelle misure di coinvolgimento complessive.

L’importanza dell’analisi di marketing

Nel panorama del marketing moderno, analisi accurate sono più importanti che mai. I consumatori sono diventati molto selettivi nella scelta dei media di marca con cui interagire e di quali media ignorare. Se i marchi vogliono catturare l’attenzione dell’acquirente ideale, devono fare affidamento sull’analisi per creare annunci personalizzati e mirati basati sugli interessi individuali, piuttosto che su associazioni demografiche più ampie. Ciò consentirà ai team di marketing di fornire la pubblicità giusta, al momento giusto, nel canale giusto per spostare i consumatori lungo il funnel di vendita.

In che modo le organizzazioni utilizzano l’analisi di marketing

I dati di analisi di marketing possono aiutare la tua azienda a prendere decisioni su cose, inclusi aggiornamenti di prodotti e marchi e altro ancora. È importante prelevare dati da più origini (online e offline) per evitare la frammentazione. Con questi dati, il tuo team può ottenere informazioni su quanto segue:

Intelligenza sul prodotto

L’intelligence sui prodotti implica l’approfondimento dei prodotti del marchio e il confronto tra questi prodotti sul mercato. In genere, parlando con i consumatori, sondando il pubblico di destinazione o coinvolgendoli in sondaggi, le organizzazioni possono comprendere meglio i compromessi ei vantaggi competitivi dei loro prodotti. Da lì, i team possono allineare meglio i prodotti con interessi e problemi esclusivi dei consumatori che aiutano a generare conversioni.

Tendenze e preferenze dei clienti.

Analytics può dire molto sui tuoi clienti. Quali messaggi/creazioni risuonano con loro? Quali prodotti stanno acquistando e quali prodotti hanno ricercato in passato? Quali annunci generano conversioni e quali vengono ignorati?

Tendenze di sviluppo del prodotto

Analytics può anche fornire informazioni sui tipi di funzionalità del prodotto desiderati dai consumatori. I team di marketing possono trasmettere queste informazioni allo sviluppo del prodotto per le iterazioni future.

Servizio Clienti

Le analisi aiutano anche a rivelare le aree del percorso dell’acquirente che possono essere semplificate o migliorate. Dove lottano i tuoi clienti? Ci sono modi per semplificare il tuo prodotto o rendere più facile il processo di pagamento?

Servizio Clienti

Messaggistica e media

L’analisi dei dati può determinare dove gli esperti di marketing scelgono di visualizzare i messaggi a consumatori specifici. Ciò è diventato particolarmente importante a causa dell’elevato numero di canali. Oltre ai tradizionali canali di marketing come la stampa, la televisione e la trasmissione, gli esperti di marketing devono anche capire quali canali di social media e digitali preferiscono i consumatori. Analytics risponde a queste domande chiave: quale supporto dovresti acquistare? Cosa genera più vendite? Quale messaggio risuona con il tuo pubblico?

efficienza

Come si confrontano i tuoi sforzi di marketing con quelli dei tuoi concorrenti? Come colmaresti quel divario se ce ne fosse uno? Ci sono opportunità che i tuoi concorrenti stanno sfruttando e che potresti aver perso?

Anticipare i risultati futuri

Se hai una profonda comprensione del motivo per cui una campagna ha successo, sarai in grado di applicare questa conoscenza alle campagne future per aumentare il tuo ritorno sull’investimento.

Sfide di analisi dei dati

Sebbene le analisi di marketing siano essenziali per le campagne di successo, il processo di analisi pone sfide significative a causa della grande quantità di dati che i marketer possono ora generare. Ciò significa che gli esperti di marketing devono determinare il modo migliore per organizzare i dati in un formato digeribile per ottenere informazioni utili.

Alcune delle maggiori sfide dell’analisi di marketing che dobbiamo affrontare oggi sono:

Quantità di dati : i big data sono emersi durante l’era digitale, consentendo ai team di marketing di registrare ogni clic, impressione e visualizzazione dei consumatori. Tuttavia, questa quantità di dati è irrilevante se non può essere organizzata e analizzata per ottenere informazioni che consentano miglioramenti all’interno della campagna. Ciò ha lasciato i marketer in difficoltà su come organizzare al meglio i dati per valutarne il significato. In effetti, la ricerca mostra che data scientist esperti trascorrono la maggior parte del loro tempo a discutere e formattare i dati, piuttosto che ad analizzarli.
Qualità dei dati: non solo c’è un problema con l’enorme quantità di informazioni che le organizzazioni devono esaminare, ma questi dati sono spesso considerati inaffidabili. Secondo Forrester, il 21% dei budget media degli intervistati è stato sprecato a causa della scarsa qualità dei dati. Ciò significa che $ 1 su ogni $ 5 non è stato utilizzato in modo efficace. Nel corso di un anno, quei dollari possono accumularsi, determinando una perdita di budget di 1,2 milioni di dollari e 16,5 milioni di dollari per le aziende di medie dimensioni ea livello di impresa. Le organizzazioni hanno bisogno di un processo per mantenere la qualità dei dati in modo che i dipendenti possano beneficiare di informazioni accurate per prendere le decisioni giuste.
Mancanza di data scientist – Anche se le aziende possono accedere ai dati giusti, non molte di loro hanno accesso alle persone giuste. Infatti, secondo un sondaggio dei CMO, solo l’1,9% delle aziende crede di avere le persone giuste per ottenere il massimo dalle analisi di marketing.
Scelta dei modelli di riferimento Determinazione del modello Ottenere le statistiche corrette può essere una sfida. Ad esempio, i modelli di attribuzione multi-touch e il media mix offrono prospettive molto diverse: dati aggregati focalizzati rispettivamente sulla campagna e dati sui consumatori a livello individuale. I modelli scelti dai marketer determineranno i tipi di idee che riceveranno. L’analisi di correlazione su molti canali può creare confusione quando arriva il momento di scegliere il modello giusto.
Dati collegati – Sulla stessa linea, poiché i professionisti del marketing raccolgono dati da molte fonti diverse, devono trovare un modo per normalizzarli in modo che siano comparabili. È particolarmente difficile confrontare le pubblicazioni online e offline, poiché di solito vengono misurate secondo criteri diversi. È qui che le piattaforme standardizzate di misurazione del marketing e analisi del marketing mostrano un valore reale, coordinando i dati da diverse fonti.

Che cos’è un software di analisi di marketing usato?

Il software di analisi del marketing combatte queste sfide raccogliendo, organizzando e correlando rapidamente dati preziosi, consentendo ai professionisti del marketing di apportare miglioramenti alle campagne in tempo reale.

Le moderne piattaforme di marketing sono preziose per la velocità con cui è possibile archiviare ed elaborare grandi quantità di dati. Uno dei principali svantaggi dell’accesso a una grande quantità di dati è che gli esperti di marketing non possono analizzarli completamente in tempo per apportare miglioramenti in tempo reale. È qui che entra in gioco la potenza di elaborazione delle piattaforme di analisi avanzate, che consentono ai professionisti del marketing di adattare il design o il posizionamento degli annunci secondo necessità prima della fine della campagna, massimizzando il potenziale ROI. .

Inoltre, molte piattaforme ora sfruttano la misurazione del marketing standardizzata per normalizzare e aggregare i dati su tutti i canali e le campagne, semplificando l’analisi.

Infine, le piattaforme di analisi avanzate vanno oltre la misurazione delle interazioni dei consumatori per fornire approfondimenti sul valore del marchio e su come specifici segmenti di pubblico interagiscono con i creativi. Questo aiuta gli esperti di marketing a determinare meglio il ROI per la costruzione del marchio, nonché a personalizzare ulteriormente le esperienze di marca.

Software di analisi di marketing: caratteristiche e funzionalità

Quando implementi una soluzione di misurazione del marketing, considera queste caratteristiche e capacità chiave del tuo software di analisi di marketing:

Analisi e informazioni in tempo reale
Capacità di ridimensionamento del marchio
Dati accurati a livello di persona
Possibilità di collegare le metriche di riferimento online e offline
Informazioni contestuali su clienti e mercato
Raccomandazioni sul piano media annuale

Competenze richieste dai responsabili delle analisi di marketing

Poiché i team di marketing cercano di condurre analisi di alta qualità che portino a campagne più coinvolgenti e redditizie, devono concentrarsi sull’assunzione di gestori di analisi che possono:

Esecuzione dell’analisi di qualità – Innanzitutto, il responsabile dell’analisi deve avere esperienza nella valutazione di grandi set di dati per differenziare gli insight, inclusi i modelli di acquisto e le tendenze di coinvolgimento all’interno del pubblico di destinazione.
Formulare consigli per il miglioramento : una volta che si hanno informazioni approfondite dai dati, è fondamentale essere in grado di creare consigli per migliorare le campagne con scarso rendimento in base alle tendenze. Ad esempio, i dati possono mostrare che un consumatore interagisce con i contenuti del marchio solo di notte, determinando un cambiamento nella strategia per visualizzare la pubblicità mentre il consumatore torna a casa, piuttosto che al mattino.
Comprendere le tendenze dei consumatori e delle tendenze MarTech I responsabili dell’analisi delle tendenze devono anche rimanere al passo con le tendenze dei consumatori e della tecnologia MarTech. Comprendere le richieste dei consumatori per un’esperienza olistica e multicanale e il modo in cui gli acquirenti interagiscono con la realtà virtuale e aumentata giocherà sicuramente un ruolo nel determinare i prossimi passi per le opportunità di miglioramento.
Lavorando con gli strumenti di analisi Successivamente, gli Analytics Manager devono collaborare e sentirsi a proprio agio con diversi strumenti di automazione e piattaforme di analisi, dato il ruolo fondamentale che questi strumenti svolgono nel ridurre il tempo dal coinvolgimento dei consumatori all’analisi dei clienti. consumatore.
Collaborare con le parti interessate – In definitiva, i membri del team di analisi devono essere in grado di utilizzare i dati con cui lavorano per raccontare una storia avvincente alle parti interessate e spiegare in che modo altri reparti, come le vendite o lo sviluppo del prodotto, possono utilizzarli. Questi risultati per aumentare la partecipazione. e trasferimenti.

Come avviare il processo di analisi di marketing

Se stai cercando di migliorare le tue capacità di analisi, ecco quattro passaggi da eseguire all’inizio del tuo programma:

Capisci cosa vuoi misurare

Ci sono molti aspetti di una campagna di marketing che puoi misurare: tassi di conversione, lead e consapevolezza del marchio, solo per citarne alcuni. Comprendi il problema che stai cercando di risolvere o l’idea che stai cercando di raccogliere mentre inizi ad analizzare i tuoi dati.

Crea uno standard

Che aspetto ha una campagna di successo? Ciò determinerà i tipi di dati e le metriche che i marketer raccolgono. Ad esempio, se l’obiettivo è aumentare la consapevolezza del marchio, i criteri per il successo potrebbero essere aumentare la percentuale di fedeltà al marchio che appare sulla dashboard di un cliente, piuttosto che fare clic o apparire online.

Valuta le tue capacità attuali

Cosa fa oggi la tua azienda? Quali sono i tuoi punti deboli Sia che tu stia valutando i risultati di campagne offline o identificando quali media hanno maggiori probabilità di convertire, comprendere questi punti deboli può aiutarti a rafforzare il tuo programma.

Implementa uno strumento di analisi di marketing

Gli strumenti di analisi di marketing diventeranno sempre più importanti man mano che i consumatori diventeranno più selettivi e i set di dati cresceranno. Piattaforma avanzata, come la misurazione e l’ottimizzazione del marketing. La piattaforma utilizza metriche di marketing standardizzate per aiutare i professionisti del marketing a determinare quali messaggi risuonano e quali tipi di media stanno convertendo. Ciò fornisce una panoramica di quali campagne hanno avuto successo e quali no.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 51 8 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Unkategorisiert

Was ist Marketinganalyse? Tipps und Werkzeuge

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 56 7 دقائق

Was ist Marketinganalyse? Tipps und Werkzeuge

Marketing Analytics ist die Untersuchung von Daten, die durch Marketingkampagnen gewonnen werden, um Muster zwischen Dingen zu unterscheiden, z. B. wie die Kampagne zu Conversions, Verbraucherverhalten, regionalen Präferenzen, kreativen Präferenzen und mehr beiträgt. Das Ziel der Marketinganalyse als Praxis ist es, diese Muster und Ergebnisse zu verwenden, um zukünftige Kampagnen auf der Grundlage dessen, was erfolgreich durchgeführt wurde, zu verbessern.

Marketing Analytics kommt Verkäufern und Verbrauchern zugute. Diese Analyse ermöglicht es Marketingfachleuten, einen höheren ROI für ihre Marketinginvestitionen zu erzielen, indem sie verstehen, was bei der Steigerung von Conversions, Markenbekanntheit oder beidem funktioniert. Analytics stellt auch sicher, dass Verbraucher zielgerichtetere und personalisiertere Anzeigen sehen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse und Interessen eingehen, anstatt Massenkommunikation, die tendenziell lästig ist.

Marketingdaten können je nach gemessenen KPIs mit einer Vielzahl von Methoden und Modellen analysiert werden. Beispielsweise stützt sich die Markenbekanntheitsanalyse auf andere Daten und Modelle als die Konversionsanalyse. Einige gängige Analysemodelle und -techniken umfassen:

Media-Mix-Modelle (MMM): Attributionsmodelle, die Daten analysieren, die über einen langen Zeitraum gesammelt wurden.
Multi-Touch Attribution (MTA): Attributionsmodelle, die während der gesamten Käuferreise Daten auf Personenebene bereitstellen.
Uniform Marketing Measurement (UMM): Eine Form der Messung, die verschiedene Standardmodelle, einschließlich MMM und MTA, in allgemeine Engagement-Messungen integriert.

Die Bedeutung von Marketinganalysen

In der modernen Marketinglandschaft sind genaue Analysen wichtiger denn je. Die Verbraucher sind sehr wählerisch geworden, wenn es darum geht, mit welchen Markenmedien sie sich beschäftigen und welche Medien sie ignorieren. Wenn Marken die Aufmerksamkeit des idealen Käufers auf sich ziehen möchten, müssen sie sich auf Analysen verlassen, um personalisierte, zielgerichtete Anzeigen zu erstellen, die auf individuellen Interessen und nicht auf breiteren demografischen Assoziationen basieren. Auf diese Weise können Marketingteams die richtige Werbung zur richtigen Zeit im richtigen Kanal liefern, um die Verbraucher durch den Verkaufstrichter zu führen.

Wie Unternehmen Marketinganalysen verwenden

Marketinganalysedaten können Ihrem Unternehmen dabei helfen, Entscheidungen über Dinge wie Produkt- und Markenaktualisierungen und mehr zu treffen. Es ist wichtig, Daten aus mehreren Quellen (online und offline) zu entnehmen, um eine Fragmentierung zu vermeiden. Mit diesen Daten kann Ihr Team Einblick in Folgendes gewinnen:

Produktintelligenz

Produktintelligenz beinhaltet das Eintauchen in die Produkte der Marke und wie diese Produkte auf dem Markt abschneiden. In der Regel können Unternehmen die Kompromisse und Wettbewerbsvorteile ihrer Produkte besser verstehen, indem sie mit Verbrauchern sprechen, Zielgruppen befragen oder sie an Umfragen beteiligen. Von dort aus können Teams Produkte besser auf einzigartige Verbraucherinteressen und -probleme ausrichten, die zur Steigerung der Conversions beitragen.

Kundentrends und Präferenzen.

Analytics kann viel über Ihre Kunden aussagen. Welche Botschaften/Kreationen sprechen sie an? Welche Produkte kaufen sie und welche Produkte haben sie in der Vergangenheit recherchiert? Welche Anzeigen führen zu Conversions und welche werden ignoriert?

Trends in der Produktentwicklung

Analytics kann auch Informationen über die Arten von Produktmerkmalen liefern, die Verbraucher wünschen. Marketingteams können diese Informationen für zukünftige Iterationen an die Produktentwicklung weitergeben.

Kundendienst

Analysen helfen auch dabei, Bereiche der Käuferreise aufzudecken, die vereinfacht oder verbessert werden können. Wo haben Ihre Kunden Probleme? Gibt es Möglichkeiten, Ihr Produkt zu vereinfachen oder den Zahlungsprozess zu vereinfachen?

Kundendienst

Nachrichten und Medien

Die Datenanalyse kann bestimmen, wo Vermarkter Nachrichten für bestimmte Verbraucher anzeigen. Dies ist aufgrund der Vielzahl an Kanälen besonders wichtig geworden. Zusätzlich zu den traditionellen Marketingkanälen wie Print, Fernsehen und Rundfunk müssen Marketingspezialisten auch verstehen, welche digitalen und sozialen Medienkanäle Verbraucher bevorzugen. Analytics beantwortet diese Schlüsselfragen: Welche Medien sollten Sie kaufen? Was bringt mehr Umsatz? Welche Botschaft kommt bei Ihrem Publikum an?

Effizienz

Wie schneiden Ihre Marketingbemühungen im Vergleich zu denen Ihrer Mitbewerber ab? Wie würden Sie diese Lücke schließen, wenn es eine gäbe? Gibt es Möglichkeiten, die Ihre Konkurrenten nutzen, die Sie möglicherweise verpasst haben?

Antizipieren Sie zukünftige Ergebnisse

Wenn Sie ein tiefes Verständnis dafür haben, warum eine Kampagne erfolgreich ist, können Sie dieses Wissen auf zukünftige Kampagnen anwenden, um Ihren Return on Investment zu steigern.

Herausforderungen bei der Datenanalyse

Während Marketinganalysen für erfolgreiche Kampagnen unerlässlich sind, stellt der Analyseprozess aufgrund der enormen Menge an Daten, die Vermarkter jetzt generieren können, erhebliche Herausforderungen dar. Das bedeutet, dass Marketer den besten Weg finden müssen, Daten in einem leicht verdaulichen Format zu organisieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Einige der größten Herausforderungen bei der Marketinganalyse, denen wir heute gegenüberstehen, sind:

Datenmenge – Big Data entstand während des digitalen Zeitalters und ermöglichte es Marketingteams, jeden Klick, jede Impression und jede Ansicht eines Verbrauchers aufzuzeichnen. Diese Datenmenge ist jedoch irrelevant, wenn sie nicht organisiert und analysiert werden kann, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Verbesserungen innerhalb der Kampagne ermöglichen. Dies hat dazu geführt, dass Marketingexperten damit zu kämpfen haben, wie sie die Daten am besten organisieren können, um ihre Bedeutung zu beurteilen. Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass erfahrene Data Scientists die meiste Zeit damit verbringen, Daten zu diskutieren und zu formatieren, anstatt sie zu analysieren.
Datenqualität: Es gibt nicht nur ein Problem mit der riesigen Menge an Informationen, die Unternehmen untersuchen müssen, sondern diese Daten werden oft als unzuverlässig angesehen. Laut Forrester wurden 21 Prozent der Medienbudgets der Befragten aufgrund schlechter Datenqualität verschwendet. Das bedeutet, dass 1 von 5 US-Dollar nicht effektiv genutzt wurde. Im Laufe eines Jahres können sich diese Dollar ansammeln, was zu einem Budgetverlust von 1,2 Mio. USD und 16,5 Mio. USD für mittelständische Unternehmen und auf Unternehmensebene führt. Unternehmen benötigen einen Prozess zur Aufrechterhaltung der Datenqualität, damit Mitarbeiter von genauen Informationen profitieren können, um die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Mangel an Datenwissenschaftlern – Auch wenn Unternehmen auf die richtigen Daten zugreifen können, haben nicht viele von ihnen Zugang zu den richtigen Personen. Tatsächlich glauben laut einer Umfrage von CMOs nur 1,9 % der Unternehmen, dass sie die richtigen Leute haben, um das Beste aus Marketinganalysen herauszuholen.
Auswahl der Referenzmodelle Bestimmung des Modells Es kann eine Herausforderung sein, die richtigen Statistiken zu erhalten. Beispielsweise bieten die Multi-Touch-Attributionsmodelle und der Medienmix sehr unterschiedliche Perspektiven: aggregierte Daten mit Fokus auf die Kampagne bzw. Verbraucherdaten auf individueller Ebene. Die von Marketern gewählten Vorlagen bestimmen die Arten von Ideen, die sie erhalten. Korrelationsanalysen über viele Kanäle hinweg können bei der Auswahl des richtigen Modells zu Verwirrung führen.
Verknüpfte Daten – Da Marketingspezialisten Daten aus vielen verschiedenen Quellen sammeln, müssen sie einen Weg finden, sie zu normalisieren, damit sie vergleichbar sind. Besonders schwierig ist es, Online- und Offline-Publikationen zu vergleichen, da diese meist nach unterschiedlichen Kriterien gemessen werden. Hier zeigen standardisierte Marketingmess- und Marketinganalyseplattformen echten Mehrwert, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen koordinieren.

Was ist eine gebrauchte Marketing-Analyse-Software?

Marketing-Analytics-Software bewältigt diese Herausforderungen, indem wertvolle Daten schnell gesammelt, organisiert und korreliert werden, sodass Marketingspezialisten Kampagnenverbesserungen in Echtzeit vornehmen können.

Moderne Marketingplattformen sind wertvoll für die Geschwindigkeit, mit der große Datenmengen gespeichert und verarbeitet werden können. Ein großer Nachteil des Zugriffs auf eine große Datenmenge besteht darin, dass Vermarkter diese nicht rechtzeitig vollständig analysieren können, um Verbesserungen in Echtzeit vorzunehmen. Hier kommt die Verarbeitungsleistung fortschrittlicher Analyseplattformen ins Spiel, die es Marketern ermöglichen, das Anzeigendesign oder die Platzierung nach Bedarf anzupassen, bevor die Kampagne endet, und so den potenziellen ROI zu maximieren. .

Darüber hinaus nutzen viele Plattformen jetzt standardisierte Marketingmessungen, um Daten über Kanäle und Kampagnen hinweg zu normalisieren und zu aggregieren und so die Analyse zu vereinfachen.

Schließlich gehen fortschrittliche Analyseplattformen über die Messung von Verbraucherinteraktionen hinaus, um Einblicke in den Markenwert und die Interaktion bestimmter Zielgruppensegmente mit Werbemitteln zu erhalten. Dies hilft Marketingfachleuten, den ROI für den Markenaufbau besser zu bestimmen und Markenerlebnisse weiter zu personalisieren.

Marketing-Analytics-Software: Funktionen und Fähigkeiten

Berücksichtigen Sie bei der Implementierung einer Marketingmesslösung die folgenden Hauptfunktionen und -funktionen Ihrer Marketinganalysesoftware:

Analysen und Informationen in Echtzeit
Funktionen zur Markenskalierung
Genaue Daten auf Personenebene
Möglichkeit, Online- und Offline-Referenzmetriken zu verknüpfen
Kontextbezogene Kunden- und Markteinblicke
Empfehlungen für den jährlichen Mediaplan

Fähigkeiten, die von Marketing Analytics Managern benötigt werden

Da Marketingteams bestrebt sind, qualitativ hochwertige Analysen durchzuführen, die zu ansprechenderen und profitableren Kampagnen führen, müssen sie sich darauf konzentrieren, Analysemanager einzustellen, die Folgendes können:

Durchführung von Qualitätsanalysen – In erster Linie muss der Analysemanager Erfahrung in der Auswertung großer Datensätze haben, um Erkenntnisse zu differenzieren, einschließlich Kaufmustern und Engagementtrends innerhalb der Zielgruppe.
Geben Sie Empfehlungen zur Verbesserung – Sobald Sie Erkenntnisse aus den Daten gewonnen haben, ist es wichtig, Empfehlungen zur Verbesserung von Kampagnen mit schlechter Leistung basierend auf Trends erstellen zu können. Beispielsweise können Daten zeigen, dass ein Verbraucher nur nachts mit Markeninhalten interagiert, was zu einer Strategieänderung führt, um Werbung auf dem Heimweg des Verbrauchers statt morgens anzuzeigen.
Verbraucher- und MarTech-Trends verstehen Analytics-Manager müssen auch über Verbraucher- und MarTech-Trends auf dem Laufenden bleiben. Das Verständnis der Verbrauchernachfrage nach einem ganzheitlichen Multi-Channel-Erlebnis und der Art und Weise, wie Käufer mit virtueller und erweiterter Realität interagieren, wird sicherlich eine Rolle bei der Bestimmung der nächsten Schritte für Verbesserungsmöglichkeiten spielen.
Arbeiten mit Analytics-Tools Als nächstes müssen Analytics-Manager zusammenarbeiten und sich mit verschiedenen Automatisierungstools und Analyseplattformen vertraut machen, da diese Tools eine entscheidende Rolle bei der Verkürzung der Zeit von der Kundenbindung bis zur Kundenerkenntnis spielen. Verbraucher.
Mit Stakeholdern zusammenarbeiten – Letztendlich müssen die Mitglieder des Analytics-Teams in der Lage sein, die Daten, mit denen sie arbeiten, zu nutzen, um den Stakeholdern eine überzeugende Geschichte zu erzählen und zu erklären, wie andere Abteilungen wie Vertrieb oder Produktentwicklung sie nutzen können. Diese Ergebnisse erhöhen die Teilnahme. und Überweisungen.

So starten Sie den Marketinganalyseprozess

Wenn Sie Ihre Analysefähigkeiten verbessern möchten, sollten Sie zu Beginn Ihres Programms die folgenden vier Schritte ausführen:

Verstehen Sie, was Sie messen möchten

Es gibt viele Aspekte einer Marketingkampagne, die Sie messen können: Konversionsraten, Leads und Markenbekanntheit, um nur einige zu nennen. Verstehen Sie das Problem, das Sie zu lösen versuchen, oder die Idee, die Sie sammeln möchten, während Sie mit der Analyse Ihrer Daten beginnen.

Erstellen Sie eine Norm

Wie sieht eine erfolgreiche Kampagne aus? Dadurch werden die Arten von Daten und Metriken bestimmt, die Vermarkter sammeln. Wenn das Ziel beispielsweise darin besteht, die Markenbekanntheit zu steigern, könnte das Erfolgskriterium darin bestehen, den Prozentsatz der Markentreue zu erhöhen, der auf dem Dashboard eines Kunden angezeigt wird, anstatt zu klicken oder online zu erscheinen.

Bewerten Sie Ihre aktuellen Fähigkeiten

Was macht Ihr Unternehmen heute? Was sind Ihre Schwächen Ob Sie die Ergebnisse von Offline-Kampagnen auswerten oder ermitteln, welche Medien am wahrscheinlichsten konvertieren, das Verständnis dieser Schwächen kann Ihnen helfen, Ihr Programm zu stärken.

Implementieren Sie ein Marketing-Analytics-Tool

Marketing-Analytics-Tools werden immer wichtiger, da die Verbraucher selektiver werden und die Datensätze wachsen. Fortschrittliche Plattform, wie z. B. Marketingmessung und -optimierung. Die Plattform verwendet standardisierte Marketingmetriken, um Marketingfachleuten dabei zu helfen, festzustellen, welche Botschaften ankommen und welche Arten von Medien konvertieren. Dies gibt einen Überblick darüber, welche Kampagnen erfolgreich waren und welche nicht.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 56 7 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Non classifié(e)

Qu’est-ce que l’analyse marketing ? Conseils et outils

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 49 9 دقائق

Qu’est-ce que l’analyse marketing ? Conseils et outils

L’analyse marketing est l’étude des données obtenues par le biais de campagnes marketing pour distinguer des modèles entre des éléments, tels que la manière dont la campagne contribue aux conversions, au comportement des consommateurs, aux préférences régionales, aux préférences créatives, etc. L’objectif de l’analyse marketing en tant que pratique est d’utiliser ces modèles et résultats pour améliorer les futures campagnes en fonction de ce qui a été fait avec succès.

L’analyse marketing profite aux vendeurs et aux consommateurs. Cette analyse permet aux spécialistes du marketing d’obtenir un retour sur investissement plus élevé sur leurs investissements marketing en comprenant ce qui fonctionne pour augmenter les conversions, la notoriété de la marque, ou les deux. Analytics garantit également que les consommateurs voient des publicités plus ciblées et personnalisées qui répondent à leurs besoins et intérêts spécifiques, plutôt que des communications de masse qui ont tendance à être ennuyeuses.

Les données marketing peuvent être analysées à l’aide de diverses méthodes et modèles en fonction des KPI mesurés. Par exemple, l’analyse de la notoriété de la marque repose sur des données et des modèles différents de l’analyse des conversions. Certains modèles et techniques d’analyse courants incluent :

Modèles de mix média (MMM) : modèles d’attribution qui analysent les données collectées sur une longue période.
Attribution multi-touch (MTA) : modèles d’attribution qui fournissent des données au niveau de la personne tout au long du parcours de l’acheteur.
Uniform Marketing Measurement (UMM) : Une forme de mesure qui intègre divers modèles standard, y compris le MMM et le MTA, dans des mesures d’engagement globales.

L’importance de l’analyse marketing

Dans le paysage marketing moderne, des analyses précises sont plus importantes que jamais. Les consommateurs sont devenus très sélectifs dans le choix des médias de marque avec lesquels ils interagissent et des médias qu’ils ignorent. Si les marques veulent capter l’attention de l’acheteur idéal, elles doivent s’appuyer sur des analyses pour créer des publicités personnalisées et ciblées basées sur des intérêts individuels, plutôt que sur des associations démographiques plus larges. Cela permettra aux équipes marketing de diffuser la bonne publicité, au bon moment, dans le bon canal pour faire descendre les consommateurs dans l’entonnoir de vente.

Comment les organisations utilisent l’analyse marketing

Les données d’analyse marketing peuvent aider votre entreprise à prendre des décisions sur des choses telles que les mises à jour de produits et de marques, et plus encore. Il est important de prendre des données provenant de plusieurs sources (en ligne et hors ligne) pour éviter la fragmentation. Grâce à ces données, votre équipe peut avoir un aperçu des éléments suivants :

Intelligence produit

L’intelligence produit implique de se plonger dans les produits de la marque et de comparer ces produits sur le marché. Généralement, en parlant aux consommateurs, en sondant les publics cibles ou en les faisant participer à des enquêtes, les organisations peuvent mieux comprendre les compromis et les avantages concurrentiels de leurs produits. À partir de là, les équipes peuvent mieux aligner les produits sur les intérêts et les problèmes uniques des consommateurs qui contribuent à générer des conversions.

Tendances et préférences des clients.

Analytics peut en dire beaucoup sur vos clients. Quels messages/créations résonnent avec eux ? Quels produits achètent-ils et quels produits ont-ils recherchés dans le passé ? Quelles annonces génèrent des conversions et lesquelles sont ignorées ?

Tendances de développement de produits

Analytics peut également fournir des informations sur les types de fonctionnalités de produit que les consommateurs souhaitent. Les équipes marketing peuvent transmettre ces informations au développement de produits pour les futures itérations.

Service client

Les analyses aident également à révéler les domaines du parcours de l’acheteur qui peuvent être simplifiés ou améliorés. Où vos clients se débattent-ils ? Existe-t-il des moyens de simplifier votre produit ou de faciliter le processus de paiement ?

Service client

Messagerie et médias

L’analyse des données peut déterminer où les spécialistes du marketing choisissent d’afficher des messages destinés à des consommateurs spécifiques. Cela est devenu particulièrement important en raison du grand nombre de canaux. En plus des canaux de marketing traditionnels tels que la presse écrite, la télévision et la diffusion, les spécialistes du marketing doivent également comprendre quels canaux de médias numériques et sociaux les consommateurs préfèrent. Analytics répond à ces questions clés : Quels médias devriez-vous acheter ? Qu’est-ce qui génère plus de ventes ? Quel message résonne auprès de votre public ?

Efficacité

Comment vos efforts de marketing se comparent-ils à ceux de vos concurrents ? Comment combleriez-vous cet écart s’il y en avait un? Y a-t-il des opportunités dont vos concurrents profitent et que vous avez peut-être manquées ?

Anticiper les résultats futurs

Si vous comprenez parfaitement pourquoi une campagne est réussie, vous pourrez appliquer ces connaissances à de futures campagnes pour augmenter votre retour sur investissement.

Défis de l’analyse des données

Bien que l’analyse marketing soit essentielle au succès des campagnes, le processus d’analyse pose des défis importants en raison de la grande quantité de données que les spécialistes du marketing peuvent désormais générer. Cela signifie que les spécialistes du marketing doivent déterminer la meilleure façon d’organiser les données dans un format digeste pour obtenir des informations exploitables.

Certains des plus grands défis d’analyse marketing auxquels nous sommes confrontés aujourd’hui sont :

Quantité de données – Le Big Data est apparu à l’ère numérique, permettant aux équipes marketing d’enregistrer chaque clic, impression et vue des consommateurs. Cependant, cette quantité de données n’est pas pertinente si elle ne peut pas être organisée et analysée pour obtenir des informations permettant des améliorations au sein de la campagne. Cela a laissé les spécialistes du marketing se débattre sur la meilleure façon d’organiser les données pour évaluer leur signification. En fait, la recherche montre que les data scientists expérimentés passent la plupart de leur temps à discuter et à formater les données, plutôt qu’à les analyser.
Qualité des données : Non seulement il y a un problème avec l’énorme quantité d’informations que les organisations doivent examiner, mais ces données sont souvent considérées comme peu fiables. Selon Forrester, 21 % des budgets médias des répondants ont été gaspillés en raison de la mauvaise qualité des données. Cela signifie que 1 $ sur 5 $ n’a pas été utilisé efficacement. Au cours d’une année, ces dollars peuvent s’accumuler, entraînant une perte budgétaire de 1,2 million de dollars et de 16,5 millions de dollars pour les entreprises de taille moyenne et au niveau de l’entreprise. Les organisations ont besoin d’un processus pour maintenir la qualité des données afin que les employés puissent bénéficier d’informations précises pour prendre les bonnes décisions.
Manque de Data Scientists – Même si les entreprises peuvent accéder aux bonnes données, peu d’entre elles ont accès aux bonnes personnes. En fait, selon une enquête menée par les directeurs marketing, seulement 1,9 % des entreprises pensent qu’elles disposent des bonnes personnes pour tirer le meilleur parti de l’analyse marketing.
Choix des modèles de référence Détermination du modèle Obtenir les bonnes statistiques peut être un défi. Par exemple, les modèles d’attribution multi-touch et le mix média offrent des perspectives très différentes : des données agrégées centrées sur la campagne et des données sur les consommateurs au niveau individuel, respectivement. Les modèles choisis par les spécialistes du marketing détermineront les types d’idées qu’ils recevront. L’analyse de corrélation sur de nombreux canaux peut prêter à confusion lorsque vient le temps de choisir le bon modèle.
Données liées – Dans le même ordre d’idées, étant donné que les spécialistes du marketing collectent des données provenant de nombreuses sources différentes, ils doivent trouver un moyen de les normaliser afin qu’elles soient comparables. Il est particulièrement difficile de comparer les publications en ligne et hors ligne, car elles sont généralement mesurées selon des critères différents. C’est là que les plates-formes standardisées de mesure et d’analyse marketing montrent une réelle valeur, en coordonnant les données provenant de différentes sources.

Qu’est-ce qu’un logiciel d’analyse marketing d’occasion ?

Les logiciels d’analyse marketing relèvent ces défis en collectant, organisant et corrélant rapidement des données précieuses, permettant aux spécialistes du marketing d’apporter des améliorations aux campagnes en temps réel.

Les plates-formes marketing modernes sont précieuses pour la rapidité avec laquelle de grandes quantités de données peuvent être stockées et traitées. Un inconvénient majeur de l’accès à une grande quantité de données est que les spécialistes du marketing ne peuvent pas les analyser complètement à temps pour apporter des améliorations en temps réel. C’est là qu’intervient la puissance de traitement des plates-formes d’analyse avancées, permettant aux spécialistes du marketing d’ajuster la conception ou le placement des annonces selon les besoins avant la fin de la campagne, maximisant ainsi le retour sur investissement potentiel. .

En outre, de nombreuses plateformes tirent désormais parti des mesures marketing standardisées pour normaliser et agréger les données sur les canaux et les campagnes, simplifiant ainsi l’analyse.

Enfin, les plates-formes d’analyse avancées vont au-delà de la mesure des interactions des consommateurs pour fournir des informations sur la valeur de la marque et sur la manière dont des segments d’audience spécifiques interagissent avec les créations. Cela aide les spécialistes du marketing à mieux déterminer le retour sur investissement de la création de marque, ainsi que la manière de personnaliser davantage les expériences de marque.

Logiciel d’analyse marketing : caractéristiques et capacités

Lors de la mise en œuvre d’une solution de mesure marketing, tenez compte de ces fonctionnalités et capacités clés de votre logiciel d’analyse marketing :

Analyse et information en temps réel
Capacités de mise à l’échelle de la marque
Des données précises au niveau de la personne
Possibilité de lier des métriques de référence en ligne et hors ligne
Informations contextuelles sur les clients et le marché
Recommandations du plan média annuel

Compétences requises par les responsables de l’analyse marketing

Alors que les équipes marketing cherchent à effectuer des analyses de haute qualité qui mènent à des campagnes plus engageantes et plus rentables, elles doivent se concentrer sur l’embauche de responsables analytiques qui peuvent :

Effectuer des analyses de qualité – Avant tout, le responsable des analyses doit avoir de l’expérience dans l’évaluation de grands ensembles de données pour différencier les informations, y compris les habitudes d’achat et les tendances d’engagement au sein du public cible.
Faire des recommandations d’amélioration – Une fois que vous disposez d’informations à partir des données, il est essentiel de pouvoir créer des recommandations pour améliorer les campagnes peu performantes en fonction des tendances. Par exemple, les données peuvent montrer qu’un consommateur n’interagit avec le contenu de la marque que la nuit, informant un changement de stratégie pour afficher la publicité sur le chemin du retour du consommateur, plutôt que le matin.
Comprendre les tendances de consommation et de MarTech Les gestionnaires d’analyse doivent également rester au fait des tendances de consommation et de MarTech. Comprendre les demandes des consommateurs pour une expérience holistique et multicanal et la façon dont les acheteurs interagissent avec la réalité virtuelle et augmentée jouera certainement un rôle dans la détermination des prochaines étapes pour les opportunités d’amélioration.
Travailler avec les outils d’analyse Ensuite, les gestionnaires d’analyse doivent collaborer et se familiariser avec différents outils d’automatisation et plates-formes d’analyse, étant donné le rôle vital que ces outils jouent dans la réduction du temps entre l’engagement des consommateurs et la connaissance des clients. consommateur.
Collaborer avec les parties prenantes – En fin de compte, les membres de l’équipe d’analyse doivent pouvoir utiliser les données avec lesquelles ils travaillent pour raconter une histoire convaincante aux parties prenantes et expliquer comment d’autres services, tels que les ventes ou le développement de produits, peuvent les utiliser. Ces résultats pour augmenter la participation. et transferts.

Comment démarrer le processus d’analyse marketing

Si vous cherchez à améliorer vos capacités d’analyse, voici quatre étapes à suivre au début de votre programme :

Comprendre ce que vous voulez mesurer

Il existe de nombreux aspects d’une campagne marketing que vous pouvez mesurer : les taux de conversion, les prospects et la notoriété de la marque, pour n’en nommer que quelques-uns. Comprenez le problème que vous essayez de résoudre ou l’idée que vous essayez de recueillir lorsque vous commencez à analyser vos données.

Créer une norme

À quoi ressemble une campagne réussie ? Cela déterminera les types de données et de mesures que les spécialistes du marketing collectent. Par exemple, si l’objectif est d’accroître la notoriété de la marque, les critères de réussite peuvent être d’augmenter le pourcentage de fidélité à la marque qui apparaît sur le tableau de bord d’un client, plutôt que de cliquer ou d’apparaître en ligne.

Évaluez vos capacités actuelles

Que fait votre entreprise aujourd’hui ? Quelles sont vos faiblesses Que vous évaluiez les résultats de campagnes hors ligne ou que vous identifiiez les médias les plus susceptibles de convertir, comprendre ces faiblesses peut vous aider à renforcer votre programme.

Mettre en place un outil d’analyse marketing

Les outils d’analyse marketing deviendront de plus en plus importants à mesure que les consommateurs deviendront plus sélectifs et que les ensembles de données se développeront. Plate-forme avancée, telle que la mesure et l’optimisation marketing. La plate-forme utilise des mesures marketing standardisées pour aider les spécialistes du marketing à déterminer quels messages résonnent et quels types de médias sont convertis. Cela donne un aperçu des campagnes qui ont réussi et de celles qui ne l’ont pas été.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 49 9 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Uncategorized

What is marketing analysis? Tips and tools

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 1٬384 7 دقائق

What is marketing analysis? Tips and tools

Marketing analytics is the study of data obtained through marketing campaigns to distinguish patterns between things, such as how the campaign contributes to conversions, consumer behavior, regional preferences, creative preferences, and more. The goal of marketing analytics as a practice is to use these patterns and results to improve future campaigns based on what has been successfully done.

Marketing analytics benefits sellers and consumers. This analysis enables marketers to achieve a higher ROI on their marketing investments by understanding what works in increasing conversions, brand awareness, or both. Analytics also ensures that consumers see more targeted and personalized ads that respond to their specific needs and interests, rather than mass communications that tend to be annoying.

Marketing data can be analyzed using a variety of methods and models depending on the KPIs being measured. For example, brand awareness analysis relies on different data and models than conversion analysis. Some common analysis models and techniques include:

Media Mix Models (MMM): Attribution models that analyze data collected over a long period of time.
Multi-Touch Attribution (MTA): Attribution models that provide person-level data throughout the buyer’s journey.
Uniform Marketing Measurement (UMM): A form of measurement that integrates various standard models, including the MMM and MTA, into overall engagement measures.

The importance of marketing analytics

In the modern marketing landscape, accurate analytics is more important than ever. Consumers have become very selective in choosing which brand media they engage with and which media they ignore. If brands want to capture the attention of the ideal shopper, they must rely on analytics to create personalized and targeted ads based on individual interests, rather than broader demographic associations. This will allow marketing teams to deliver the right advertising, at the right time, in the right channel to move consumers down the sales funnel.

How organizations use marketing analytics

Marketing analytics data can help your business make decisions about things including product and brand updates, and more. It is important to take data from multiple sources (online and offline) to avoid fragmentation. With this data, your team can gain insight into the following:

Product intelligence

Product intelligence involves delving into the brand’s products and how those products compare in the marketplace. Typically, by talking to consumers, surveying target audiences, or engaging them in surveys, organizations can better understand the trade-offs and competitive advantages of their products. From there, teams can better align products with unique consumer interests and issues that help drive conversions.

Customer trends and preferences.

Analytics can tell a lot about your customers. What messages/creations resonate with them? What products are they buying and which products have they researched in the past? Which ads lead to conversions and which ones are ignored?

Product development trends

Analytics can also provide information about the types of product features that consumers want. Marketing teams can pass this information on to product development for future iterations.

Customer Support

Analytics also help reveal areas of the buyer’s journey that can be simplified or improved. Where do your customers struggle? Are there ways to simplify your product or make the payment process easier?

Customer Support

Messaging and media

Data analysis can determine where marketers choose to display messages to specific consumers. This has become especially important due to the large number of channels. In addition to traditional marketing channels such as print, television, and broadcast, marketers must also understand what digital and social media channels consumers prefer. Analytics answers these key questions: What media should you buy? What generates more sales? What message resonates with your audience?

efficiency

How do your marketing efforts compare to those of your competitors? How would you bridge that gap if there was one? Are there opportunities your competitors are taking advantage of that you may have missed?

Anticipate future results

If you have a deep understanding of why a campaign is successful, you will be able to apply this knowledge to future campaigns to increase your return on investment.

Data Analysis Challenges

While marketing analytics are essential to successful campaigns, the analytics process poses significant challenges due to the vast amount of data marketers can now generate. This means that marketers need to determine the best way to organize data in a digestible format to gain actionable insights.

Some of the biggest marketing analysis challenges we face today are:

Amount of Data – Big data emerged during the digital age, allowing marketing teams to record every consumer click, impression, and view. However, this amount of data is irrelevant if it cannot be organized and analyzed to obtain insights that allow for improvements within the campaign. This has left marketers struggling about how best to organize the data to assess its meaning. In fact, research shows that experienced data scientists spend most of their time discussing and formatting data, rather than analyzing it.
Data quality: Not only is there a problem with the huge amount of information organizations have to examine, but this data is often seen as unreliable. According to Forrester, 21 percent of respondents’ media budgets were wasted due to poor data quality. This means that $1 out of every $5 has not been used effectively. Over the course of a year, those dollars can accumulate, resulting in a budget loss of $1.2 million and $16.5 million for mid-size companies and at the enterprise level. Organizations need a process to maintain data quality so that employees can benefit from accurate information to make the right decisions.
Lack of Data Scientists – Even if companies can access the right data, not many of them have access to the right people. In fact, according to a survey by CMOs, only 1.9% of companies believe they have the right people to get the most out of marketing analytics.
Choosing the Reference Models Determining the Model Getting the correct statistics can be a challenge. For example, the multi-touch attribution models and media mix offer very different perspectives: aggregated data focused on the campaign and consumer data at the individual level, respectively. The templates marketers choose will determine the types of ideas they receive. Correlation analysis across many channels can lead to confusion when it comes time to choose the right model.
Linked Data – Along the same lines, since marketers collect data from many different sources, they need to find a way to normalize it so that it is comparable. It is particularly difficult to compare online and offline publications, as they are usually measured according to different criteria. This is where standardized marketing measurement and marketing analytics platforms show real value, coordinating data from different sources.

What is a used marketing analysis software?

Marketing analytics software combats these challenges by quickly collecting, organizing, and correlating valuable data, allowing marketers to make campaign improvements in real time.

Modern marketing platforms are valuable for the speed with which large amounts of data can be stored and processed. A major drawback to accessing a large amount of data is that marketers cannot analyze it completely in time to make real-time improvements. This is where the processing power of advanced analytics platforms comes in, allowing marketers to adjust ad design or placement as needed before the campaign ends, maximizing potential ROI. .

In addition, many platforms now take advantage of standardized marketing measurement to normalize and aggregate data across channels and campaigns, simplifying analysis.

Finally, advanced analytics platforms go beyond measuring consumer interactions to provide insights into brand value and how specific audience segments interact with creatives. This helps marketers better determine the ROI for brand building, as well as how to further personalize brand experiences.

Marketing Analytics Software: Features and Capabilities

When implementing a marketing measurement solution, consider these key features and capabilities of your marketing analytics software:

Analysis and information in real time
Brand scaling capabilities
Accurate data at the person level
Ability to link online and offline reference metrics
Contextual customer and market insights
Annual media plan recommendations

Skills Needed by Marketing Analytics Managers

As marketing teams look to conduct high-quality analytics that lead to more engaging and profitable campaigns, they need to focus on hiring analytics managers who can:

Performing quality analytics – First and foremost, the analytics manager must have experience evaluating large data sets to differentiate insights, including buying patterns and engagement trends within the target audience.
Make recommendations for improvement – Once you have insights from the data, it is critical to be able to create recommendations for improving poorly performing campaigns based on trends. For example, data may show that a consumer interacts with brand content only at night, informing a change in strategy to display advertising on the consumer’s way home, rather than in the morning.
Understanding Consumer and MarTech Trends Analytics managers must also stay on top of consumer and MarTech trends. Understanding consumers’ demands for a holistic, multi-channel experience and how shoppers interact with virtual and augmented reality will certainly play a role in determining next steps for improvement opportunities.
Working with Analytics Tools Next, Analytics Managers need to collaborate and get comfortable with different automation tools and analytics platforms, given the vital role these tools play in reducing time from consumer engagement to customer insight. consumer.
Collaborate with stakeholders – Ultimately, analytics team members need to be able to use the data they work with to tell a compelling story to stakeholders and explain ways other departments, such as sales or product development, can use it. These results to increase participation. and transfers.

How to start the marketing analysis process

If you’re looking to improve your analytics capabilities, here are four steps to take at the start of your program:

Understand what you want to measure

There are many aspects of a marketing campaign that you can measure: conversion rates, leads, and brand awareness, to name a few. Understand the problem you are trying to solve or the idea you are trying to gather as you begin to analyze your data.

Create a standard

What does a successful campaign look like? This will determine the types of data and metrics that marketers collect. For example, if the goal is to increase brand awareness, the criteria for success might be to increase the percentage of brand loyalty that appears on a customer’s dashboard, rather than clicking or appearing online.

Evaluate your current capabilities

What is your company doing today? What are your weaknesses Whether you’re evaluating the results of offline campaigns or identifying which media are most likely to convert, understanding these weaknesses can help you strengthen your program.

Implement a marketing analytics tool

Marketing analytics tools will become increasingly important as consumers become more selective and data sets grow. Advanced platform, such as marketing measurement and optimization. The platform uses standardized marketing metrics to help marketers determine which messages resonate and what types of media are converting. This provides an overview of which campaigns have been successful and which are not.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 1٬384 7 دقائق

اترك تعليقاً إلغاء الرد

营销分析

什么是营销分析？提示和工具

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 45 أقل من دقيقة

什么是营销分析？提示和工具

营销分析是对通过营销活动获得的数据进行研究，以区分事物之间的模式，例如活动如何促成转化、消费者行为、区域偏好、创意偏好等。营销分析作为一种实践的目标是使用这些模式和结果来改进基于已成功完成的未来活动。

营销分析有利于卖家和消费者。这种分析使营销人员能够通过了解哪些因素可以提高转化率、品牌知名度或两者兼而有之，从而获得更高的营销投资投资回报率。分析还确保消费者看到更具针对性和个性化的广告，以响应他们的特定需求和兴趣，而不是往往令人讨厌的大众传播。

营销数据可以根据被测量的 KPI 使用多种方法和模型进行分析。例如，品牌知名度分析依赖于与转化分析不同的数据和模型。一些常见的分析模型和技术包括：

媒体混合模型 (MMM)：分析长期收集的数据的归因模型。
Multi-Touch Attribution (MTA)：在整个买家旅程中提供个人级别数据的归因模型。
统一营销测量 (UMM)：一种将各种标准模型（包括 MMM 和 MTA）集成到整体参与度测量中的测量形式。

营销分析的重要性

在现代营销领域，准确的分析比以往任何时候都更加重要。消费者在选择他们参与的品牌媒体和他们忽略的媒体方面变得非常有选择性。如果品牌想要吸引理想购物者的注意力，他们必须依靠分析来创建基于个人兴趣的个性化、有针对性的广告，而不是更广泛的人口关联。这将使营销团队能够在正确的时间、正确的渠道中投放正确的广告，从而将消费者推向销售漏斗。

组织如何使用营销分析

营销分析数据可以帮助您的企业做出有关产品和品牌更新等方面的决策。从多个来源（在线和离线）获取数据以避免碎片很重要。借助这些数据，您的团队可以深入了解以下内容：

产品智能

产品情报涉及深入研究品牌的产品以及这些产品在市场上的比较情况。通常，通过与消费者交谈、调查目标受众或让他们参与调查，组织可以更好地了解其产品的权衡和竞争优势。从那里，团队可以更好地将产品与有助于推动转化的独特消费者兴趣和问题保持一致。

客户趋势和偏好。

分析可以告诉你很多关于你的客户的信息。哪些信息/创作能引起他们的共鸣？他们购买什么产品，过去研究过哪些产品？哪些广告带来了转化，哪些广告被忽略了？

产品发展趋势

分析还可以提供有关消费者想要的产品功能类型的信息。营销团队可以将此信息传递给产品开发以供将来迭代。

客户支持

分析还有助于揭示可以简化或改进的买家旅程领域。您的客户在哪里挣扎？有没有办法简化您的产品或简化付款流程？

客户支持

分析还有助于揭示可以简化或改进的买家旅程领域。您的客户在哪里挣扎？有没有办法简化您的产品或简化付款流程？

消息和媒体

数据分析可以确定营销人员选择在哪里向特定消费者显示信息。由于渠道数量众多，这一点变得尤为重要。除了印刷、电视和广播等传统营销渠道外，营销人员还必须了解消费者喜欢哪些数字和社交媒体渠道。分析回答了这些关键问题：您应该购买什么媒体？什么产生更多的销售？什么信息能引起听众的共鸣？

效率

您的营销工作与竞争对手的相比如何？如果有一个，你将如何弥补这一差距？您的竞争对手是否正在利用您可能错过的机会？

预测未来的结果

如果您对活动成功的原因有深入的了解，您将能够将这些知识应用到未来的活动中，以提高您的投资回报率。

数据分析挑战

虽然营销分析对于成功的活动至关重要，但由于营销人员现在可以生成大量数据，分析过程带来了重大挑战。这意味着营销人员需要确定以易于理解的格式组织数据的最佳方式，以获得可操作的见解。

我们今天面临的一些最大的营销分析挑战是：

数据量——大数据出现在数字时代，使营销团队能够记录消费者的每一次点击、印象和浏览。但是，如果无法对这些数据进行组织和分析以获取有助于改进活动的洞察力，那么这些数据量就无关紧要了。这让营销人员苦苦思考如何最好地组织数据以评估其意义。事实上，研究表明，经验丰富的数据科学家大部分时间都在讨论和格式化数据，而不是分析数据。
数据质量：组织必须检查的大量信息不仅存在问题，而且这些数据通常被视为不可靠。据 Forrester 称，21% 的受访者媒体预算因数据质量差而被浪费。这意味着每 5 美元中的 1 美元没有得到有效使用。在一年的时间里，这些美元会累积起来，导致中型公司和企业级的预算损失为 120 万美元和 1650 万美元。组织需要一个流程来保持数据质量，以便员工可以从准确的信息中受益，从而做出正确的决策。
缺乏数据科学家——即使公司可以访问正确的数据，也没有多少人可以访问正确的人。事实上，根据 CMO 的一项调查，只有 1.9% 的公司认为他们拥有合适的人员来充分利用营销分析。
选择参考模型确定模型获得正确的统计数据可能是一个挑战。例如，多点触控归因模型和媒体组合提供了截然不同的视角：聚合数据分别集中在个人层面的活动和消费者数据上。营销人员选择的模板将决定他们收到的创意类型。当需要选择正确的模型时，跨多个渠道的相关性分析可能会导致混乱。
关联数据——同样，由于营销人员从许多不同的来源收集数据，他们需要找到一种方法来对其进行规范化，以使其具有可比性。比较在线和离线出版物特别困难，因为它们通常根据不同的标准进行衡量。这是标准化营销测量和营销分析平台显示真正价值的地方，协调来自不同来源的数据。

什么是二手营销分析软件？

营销分析软件通过快速收集、组织和关联有价值的数据来应对这些挑战，使营销人员能够实时改进活动。

现代营销平台对于存储和处理大量数据的速度很有价值。访问大量数据的一个主要缺点是营销人员无法及时对其进行全面分析以进行实时改进。这就是高级分析平台的处理能力发挥作用的地方，允许营销人员在活动结束前根据需要调整广告设计或放置，最大限度地提高潜在投资回报率。.

此外，许多平台现在利用标准化的营销测量来标准化和汇总跨渠道和活动的数据，从而简化分析。

最后，高级分析平台不仅可以衡量消费者互动，还可以深入了解品牌价值以及特定受众群体如何与创意互动。这有助于营销人员更好地确定品牌建设的投资回报率，以及如何进一步个性化品牌体验。

营销分析软件：特性和功能

在实施营销测量解决方案时，请考虑营销分析软件的这些关键特性和功能：

实时分析和信息
品牌扩展能力
个人层面的准确数据
能够链接在线和离线参考指标
上下文客户和市场洞察
年度媒体计划建议

营销分析经理所需的技能

随着营销团队希望进行高质量的分析，从而带来更具吸引力和利润的活动，他们需要专注于招聘能够：

执行质量分析——首先，分析经理必须具有评估大型数据集的经验，以区分洞察力，包括目标受众的购买模式和参与趋势。
提出改进建议——从数据中获得洞察后，能够根据趋势提出改进表现不佳的活动的建议至关重要。例如，数据可能会显示消费者仅在晚上与品牌内容互动，从而改变策略，在消费者回家的路上而不是早上展示广告。
了解消费者和营销技术趋势分析经理还必须掌握消费者和营销技术趋势。了解消费者对整体、多渠道体验的需求，以及购物者如何与虚拟现实和增强现实互动，肯定会在确定下一步改进机会方面发挥作用。
使用分析工具接下来，分析经理需要协作并熟悉不同的自动化工具和分析平台，因为这些工具在减少从消费者参与到客户洞察的时间方面发挥着至关重要的作用。消费者。
与利益相关者合作——最终，分析团队成员需要能够使用他们使用的数据向利益相关者讲述一个引人入胜的故事，并解释其他部门（如销售或产品开发）可以使用它的方式。这些结果增加了参与度。和转移。

如何开始营销分析过程

如果您希望提高您的分析能力，在您的计划开始时可以采取以下四个步骤：

了解您要测量的内容

您可以衡量营销活动的许多方面：转化率、潜在客户和品牌知名度，仅举几例。在开始分析数据时，了解您尝试解决的问题或尝试收集的想法。

创建标准

成功的广告系列是什么样的？这将决定营销人员收集的数据和指标的类型。例如，如果目标是提高品牌知名度，那么成功的标准可能是增加出现在客户仪表板上的品牌忠诚度百分比，而不是点击或出现在网上。

评估您当前的能力

你的公司今天在做什么？您的弱点是什么无论您是在评估线下活动的结果还是确定哪些媒体最有可能转化，了解这些弱点都可以帮助您加强您的计划。

实施营销分析工具

随着消费者变得更具选择性和数据集的增长，营销分析工具将变得越来越重要。先进的平台，如营销测量和优化。该平台使用标准化的营销指标来帮助营销人员确定哪些信息会引起共鸣以及哪些类型的媒体正在转换。这提供了哪些活动已经成功，哪些没有成功的概览。

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 45 أقل من دقيقة

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Uncategorized @tr

Pazarlama analizi nedir? İpuçları ve araçlar

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 59 6 دقائق

Pazarlama analizi nedir? İpuçları ve araçlar

Pazarlama analitiği, kampanyanın dönüşümlere nasıl katkıda bulunduğu, tüketici davranışı, bölgesel tercihler, yaratıcı tercihler ve daha fazlası gibi şeyler arasındaki kalıpları ayırt etmek için pazarlama kampanyaları aracılığıyla elde edilen verilerin incelenmesidir. Bir uygulama olarak pazarlama analitiğinin amacı, başarılı bir şekilde yapılanlara dayalı olarak gelecekteki kampanyaları iyileştirmek için bu kalıpları ve sonuçları kullanmaktır.

Pazarlama analitiği, satıcılara ve tüketicilere fayda sağlar. Bu analiz, pazarlamacıların dönüşümleri, marka bilinirliğini veya her ikisini artırmada neyin işe yaradığını anlayarak pazarlama yatırımlarında daha yüksek bir yatırım getirisi elde etmelerini sağlar. Analytics ayrıca, tüketicilerin can sıkıcı olma eğiliminde olan kitle iletişimlerinden ziyade, belirli ihtiyaç ve ilgi alanlarına yanıt veren daha hedefli ve kişiselleştirilmiş reklamlar görmelerini sağlar.

Pazarlama verileri, ölçülen KPI’lara bağlı olarak çeşitli yöntemler ve modeller kullanılarak analiz edilebilir. Örneğin marka bilinirliği analizi, dönüşüm analizinden farklı veri ve modellere dayanır. Bazı yaygın analiz modelleri ve teknikleri şunları içerir:

Medya Karması Modelleri (MMM): Uzun bir süre boyunca toplanan verileri analiz eden ilişkilendirme modelleri.
Multi-Touch Attribution (MTA): Alıcının yolculuğu boyunca kişi düzeyinde veriler sağlayan Attribution modelleri.
Tekdüzen Pazarlama Ölçümü (UMM): MMM ve MTA dahil olmak üzere çeşitli standart modelleri genel katılım ölçümlerine entegre eden bir ölçüm şekli.

Pazarlama analitiğinin önemi

Modern pazarlama ortamında, doğru analitik her zamankinden daha önemli. Tüketiciler, hangi marka medyayla ilgileneceklerini ve hangi medyayı görmezden geleceklerini seçerken çok seçici hale geldiler. Markalar, ideal alışverişçinin dikkatini çekmek istiyorsa, daha geniş demografik ilişkiler yerine bireysel ilgi alanlarına dayalı kişiselleştirilmiş, hedefli reklamlar oluşturmak için analitiklere güvenmeleri gerekir. Bu, pazarlama ekiplerinin tüketicileri satış hunisinden aşağıya çekmek için doğru reklamı doğru zamanda, doğru kanalda sunmasına olanak sağlayacaktır.

Kuruluşlar pazarlama analitiğini nasıl kullanır?

Pazarlama analitiği verileri, işletmenizin ürün ve marka güncellemeleri ve daha fazlası dahil olmak üzere konularda kararlar almasına yardımcı olabilir. Parçalanmayı önlemek için birden çok kaynaktan (çevrimiçi ve çevrimdışı) veri almak önemlidir. Bu verilerle ekibiniz aşağıdakiler hakkında fikir edinebilir:

Ürün zekası

Ürün zekası, markanın ürünlerini ve bu ürünlerin pazarda nasıl karşılaştırıldığını araştırmayı içerir. Tipik olarak, kuruluşlar tüketicilerle konuşarak, hedef kitleleri araştırarak veya onları anketlere dahil ederek, ürünlerinin değiş tokuşlarını ve rekabet avantajlarını daha iyi anlayabilirler. Bu noktadan sonra ekipler, ürünleri benzersiz tüketici ilgi alanları ve dönüşümleri artırmaya yardımcı olan sorunlarla daha iyi hizalayabilir.

Müşteri eğilimleri ve tercihleri.

Analytics, müşterileriniz hakkında çok şey söyleyebilir. Hangi mesajlar/kreasyonlar onlarla rezonansa giriyor? Hangi ürünleri satın alıyorlar ve geçmişte hangi ürünleri araştırdılar? Hangi reklamlar dönüşüm sağlar ve hangileri yoksayılır?

Ürün geliştirme trendleri

Analytics, tüketicilerin istediği ürün özellikleri türleri hakkında da bilgi sağlayabilir. Pazarlama ekipleri, gelecekteki yinelemeler için bu bilgileri ürün geliştirmeye iletebilir.

Müşteri desteği

Analiz ayrıca alıcının yolculuğunun basitleştirilebilecek veya iyileştirilebilecek alanlarını ortaya çıkarmaya yardımcı olur. Müşterileriniz nerede mücadele ediyor? Ürününüzü basitleştirmenin veya ödeme sürecini kolaylaştırmanın yolları var mı?

Müşteri desteği

Mesajlaşma ve medya

Veri analizi, pazarlamacıların belirli tüketicilere mesaj göstermeyi seçtikleri yerleri belirleyebilir. Bu, çok sayıda kanal nedeniyle özellikle önemli hale geldi. Basılı, televizyon ve yayın gibi geleneksel pazarlama kanallarına ek olarak, pazarlamacılar tüketicilerin hangi dijital ve sosyal medya kanallarını tercih ettiğini de anlamalıdır. Analytics şu temel soruları yanıtlar: Hangi medyayı satın almalısınız? Ne daha fazla satış sağlar? Kitlenizde hangi mesaj yankılanıyor?

yeterlik

Pazarlama çabalarınız rakiplerinizinkiyle nasıl kıyaslanıyor? Eğer bir boşluk olsaydı, bu boşluğu nasıl kapatırdın? Rakiplerinizin, kaçırmış olabileceğiniz, yararlandığı fırsatlar var mı?

Gelecekteki sonuçları tahmin edin

Bir kampanyanın neden başarılı olduğuna dair derin bir anlayışa sahipseniz, bu bilgiyi yatırım getirinizi artırmak için gelecekteki kampanyalara uygulayabileceksiniz.

Veri Analizi Zorlukları

Pazarlama analitiği başarılı kampanyalar için gerekli olsa da, analiz süreci, pazarlamacıların artık üretebileceği çok büyük miktarda veri nedeniyle önemli zorluklar ortaya çıkarmaktadır. Bu, pazarlamacıların eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek için verileri sindirilebilir bir biçimde düzenlemenin en iyi yolunu belirlemeleri gerektiği anlamına gelir.

Bugün karşılaştığımız en büyük pazarlama analizi zorluklarından bazıları şunlardır:

Veri Miktarı – Dijital çağda ortaya çıkan büyük veriler, pazarlama ekiplerinin her tüketici tıklamasını, izlenimini ve görüntülemesini kaydetmesine izin verdi. Ancak, kampanya içinde iyileştirmelere izin veren içgörüler elde etmek için organize edilip analiz edilemiyorsa, bu veri miktarı önemsizdir. Bu, pazarlamacıların, anlamını değerlendirmek için verileri en iyi nasıl organize edecekleri konusunda mücadele etmesine neden oldu. Aslında araştırmalar, deneyimli veri bilimcilerinin zamanlarının çoğunu verileri analiz etmek yerine verileri tartışmak ve biçimlendirmek için harcadıklarını gösteriyor.
Veri kalitesi: Kuruluşların incelemesi gereken büyük miktarda bilgi ile ilgili bir sorun olmakla kalmaz, aynı zamanda bu veriler genellikle güvenilmez olarak görülür. Forrester’a göre, ankete katılanların medya bütçelerinin yüzde 21’i düşük veri kalitesi nedeniyle boşa gitti. Bu, her 5 dolardan 1 doların etkin bir şekilde kullanılmadığı anlamına gelir. Bir yıl boyunca, bu dolarlar birikebilir ve orta ölçekli şirketler ve işletme düzeyinde 1,2 milyon dolar ve 16.5 milyon dolar bütçe kaybıyla sonuçlanabilir. Kuruluşların, çalışanların doğru kararları vermek için doğru bilgilerden yararlanabilmeleri için veri kalitesini korumaya yönelik bir sürece ihtiyacı vardır.
Eksik Veri Bilimcileri – Şirketler doğru verilere erişebilseler bile, pek çoğu doğru kişilere erişemez. Aslında, CMO’lar tarafından yapılan bir ankete göre, şirketlerin sadece %1.9’u pazarlama analizlerinden en iyi şekilde yararlanmak için doğru insanlara sahip olduklarına inanıyor.
Referans Modelleri Seçme Modeli Belirleme Doğru istatistikleri elde etmek zor olabilir. Örneğin, çok dokunuşlu ilişkilendirme modelleri ve medya karışımı çok farklı bakış açıları sunar: sırasıyla bireysel düzeyde kampanya ve tüketici verilerine odaklanan toplu veriler. Pazarlamacıların seçtikleri şablonlar, aldıkları fikir türlerini belirleyecektir. Birçok kanaldaki korelasyon analizi, doğru modeli seçme zamanı geldiğinde kafa karışıklığına neden olabilir.
Bağlantılı Veriler – Aynı doğrultuda, pazarlamacılar birçok farklı kaynaktan veri topladıklarından, karşılaştırılabilir olacak şekilde normalleştirmenin bir yolunu bulmaları gerekir. Genellikle farklı kriterlere göre ölçüldükleri için çevrimiçi ve çevrimdışı yayınları karşılaştırmak özellikle zordur. Bu, standartlaştırılmış pazarlama ölçümü ve pazarlama analitiği platformlarının farklı kaynaklardan gelen verileri koordine ederek gerçek değeri gösterdiği yerdir.

Kullanılmış bir pazarlama analiz yazılımı nedir?

Pazarlama analitiği yazılımı, değerli verileri hızla toplayarak, düzenleyerek ve ilişkilendirerek bu zorluklarla mücadele eder ve pazarlamacıların kampanya iyileştirmelerini gerçek zamanlı olarak yapmasına olanak tanır.

Modern pazarlama platformları, büyük miktarda verinin saklanma ve işlenme hızı açısından değerlidir. Büyük miktarda veriye erişmenin en büyük dezavantajı, pazarlamacıların gerçek zamanlı iyileştirmeler yapmak için verileri tam zamanında analiz edememeleridir. Bu, pazarlamacıların kampanya sona ermeden önce reklam tasarımını veya yerleşimini gerektiği gibi ayarlamasına ve potansiyel yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmasına olanak tanıyan gelişmiş analiz platformlarının işlem gücünün devreye girdiği yerdir. .

Buna ek olarak, artık birçok platform, analizleri basitleştirerek kanallar ve kampanyalar arasında verileri normalleştirmek ve toplamak için standartlaştırılmış pazarlama ölçümünden yararlanıyor.

Son olarak, gelişmiş analiz platformları, marka değerine ve belirli kitle segmentlerinin reklam öğeleriyle nasıl etkileşime girdiğine ilişkin içgörüler sağlamak için tüketici etkileşimlerini ölçmenin ötesine geçer. Bu, pazarlamacıların marka oluşturma için yatırım getirisini ve marka deneyimlerini nasıl daha fazla kişiselleştireceklerini daha iyi belirlemesine yardımcı olur.

Pazarlama Analitiği Yazılımı: Özellikler ve Yetenekler

Bir pazarlama ölçümü çözümünü uygularken, pazarlama analizi yazılımınızın şu temel özelliklerini ve yeteneklerini göz önünde bulundurun:

Gerçek zamanlı olarak analiz ve bilgi
Marka ölçeklendirme yetenekleri
Kişi düzeyinde doğru veriler
Çevrimiçi ve çevrimdışı referans metriklerini bağlayabilme
Bağlamsal müşteri ve pazar bilgileri
Yıllık medya planı önerileri

Pazarlama Analitiği Yöneticilerinin İhtiyaç Duyduğu Beceriler

Pazarlama ekipleri, daha ilgi çekici ve kârlı kampanyalara yol açan yüksek kaliteli analizler yürütmeye çalışırken, aşağıdaki özelliklere sahip analitik yöneticilerini işe almaya odaklanmaları gerekir:

Kaliteli analitik gerçekleştirme – Her şeyden önce, analitik yöneticisi, satın alma kalıpları ve hedef kitle içindeki katılım eğilimleri dahil olmak üzere, içgörüleri farklılaştırmak için büyük veri kümelerini değerlendirme deneyimine sahip olmalıdır.
İyileştirme için önerilerde bulunun – Verilerden içgörüler edindikten sonra, eğilimlere dayalı olarak düşük performans gösteren kampanyaları iyileştirmek için öneriler oluşturabilmek kritik önem taşır. Örneğin veriler, bir tüketicinin marka içeriğiyle yalnızca geceleri etkileşime girdiğini gösterebilir ve bu, reklamları tüketicinin sabah yerine eve giderken gösterme stratejisinde bir değişiklik olduğunu bildirebilir.
Tüketici ve MarTech Trendlerini Anlama Analitik yöneticileri ayrıca tüketici ve MarTech trendlerinin zirvesinde kalmalıdır. Tüketicilerin bütünsel, çok kanallı bir deneyime yönelik taleplerini ve alışveriş yapanların sanal ve artırılmış gerçeklikle nasıl etkileşime girdiğini anlamak, iyileştirme fırsatları için sonraki adımların belirlenmesinde kesinlikle bir rol oynayacaktır.
Analitik Araçlarla Çalışma Daha sonra, Analitik Yöneticilerinin işbirliği yapması ve farklı otomasyon araçları ve analitik platformları hakkında bilgi sahibi olması gerekir, çünkü bu araçların tüketici etkileşiminden müşteri içgörülerine kadar geçen süreyi azaltmada oynadığı hayati rol göz önünde bulundurulur. tüketici.
Paydaşlarla işbirliği yapın – Sonuç olarak, analitik ekip üyelerinin, paydaşlara ilgi çekici bir hikaye anlatmak ve satış veya ürün geliştirme gibi diğer departmanların bunu nasıl kullanabileceğini açıklamak için birlikte çalıştıkları verileri kullanabilmesi gerekir. Bu sonuçlar katılımı artırmaktadır. ve transferler.

Pazarlama analizi sürecine nasıl başlanır?

Analitik yeteneklerinizi geliştirmek istiyorsanız, programınızın başlangıcında atmanız gereken dört adım şunlardır:

Neyi ölçmek istediğinizi anlayın

Bir pazarlama kampanyasının ölçebileceğiniz birçok yönü vardır: dönüşüm oranları, olası satışlar ve marka bilinirliği bunlardan birkaçıdır. Verilerinizi analiz etmeye başladığınızda, çözmeye çalıştığınız sorunu veya toplamaya çalıştığınız fikri anlayın.

Bir standart oluşturun

Başarılı bir kampanya nasıl görünür? Bu, pazarlamacıların topladığı veri ve ölçüm türlerini belirleyecektir. Örneğin, amaç marka bilinirliğini artırmaksa, başarı kriteri, tıklamak veya çevrimiçi görünmek yerine müşterinin gösterge tablosunda görünen marka sadakati yüzdesini artırmak olabilir.

Mevcut yeteneklerinizi değerlendirin

Şirketiniz bugün ne yapıyor? Zayıf yönleriniz nelerdir Çevrimdışı kampanyaların sonuçlarını değerlendiriyor veya hangi medyanın dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olduğunu tespit ediyor olsanız da, bu zayıf yönleri anlamak programınızı güçlendirmenize yardımcı olabilir.

Bir Pazarlama Analitiği Aracı Uygulayın

Tüketiciler daha seçici hale geldikçe ve veri kümeleri büyüdükçe pazarlama analitiği araçları giderek daha önemli hale gelecektir. Pazarlama ölçümü ve optimizasyonu gibi gelişmiş platform. Platform, pazarlamacıların hangi mesajların yankı uyandırdığını ve ne tür medyaların dönüşüm sağladığını belirlemelerine yardımcı olmak için standartlaştırılmış pazarlama ölçümlerini kullanır. Bu, hangi kampanyaların başarılı olup hangilerinin başarısız olduğuna ilişkin bir genel bakış sağlar.

مارس 29, 2022آخر تحديث: مايو 4, 2022

0 59 6 دقائق

أهمية تحليلات التسويق

كيف تستخدم المنظمات تحليلات التسويق

ذكاء المنتج

اتجاهات العملاء وتفضيلاتهم.

اتجاهات تطوير المنتج

دعم العملاء

دعم العملاء

المراسلة والوسائط

كفاءة

توقع النتائج المستقبلية

تحديات تحليل البيانات

ما هو برنامج تحليل التسويق المستخدم؟

برنامج تحليلات التسويق: الميزات والقدرات

المهارات التي يحتاجها مديرو تحليلات التسويق

كيف تبدأ عملية تحليل التسويق

افهم ما تريد قياسه

إنشاء معيار

قم بتقييم قدراتك الحالية

تنفيذ أداة تحليلات التسويق

Web geliştiricileri için SEO kılavuzu

نصائح لوسائل التواصل الاجتماعي

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً إلغاء الرد

La importancia de las analíticas de marketing

Cómo utilizan las organizaciones el análisis de marketing

inteligencia de producto

Tendencias y preferencias de los clientes.

tendencias de desarrollo de productos

Atención al cliente

Atención al cliente

Mensajería y medios

eficiencia

Anticipar resultados futuros

Desafíos del análisis de datos

¿Qué es un software de análisis de marketing usado?

Software de análisis de marketing: características y capacidades

Habilidades que necesitan los gerentes de análisis de marketing

Cómo iniciar el proceso de análisis de marketing

Entiende lo que quieres medir

crear un estándar

Evalúa tus capacidades actuales

Implementar una herramienta de análisis de marketing

Web geliştiricileri için SEO kılavuzu

نصائح لوسائل التواصل الاجتماعي

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً إلغاء الرد

Важность маркетинговой аналитики

Как организации используют маркетинговую аналитику

Информация о продукте

Тенденции и предпочтения клиентов.

Тенденции развития продукта

Служба поддержки

Служба поддержки

Обмен сообщениями и СМИ

эффективность

Предвидеть будущие результаты

Проблемы анализа данных

Что такое используемое программное обеспечение для маркетингового анализа?

Программное обеспечение для маркетинговой аналитики: функции и возможности

Навыки, необходимые менеджерам по маркетинговой аналитике

С чего начать процесс маркетингового анализа

Поймите, что вы хотите измерить

Создать стандарт

Оцените свои текущие возможности

Внедрить инструмент маркетинговой аналитики

Web geliştiricileri için SEO kılavuzu

نصائح لوسائل التواصل الاجتماعي

اترك تعليقاً إلغاء الرد

A importância da análise de marketing

Como as organizações usam a análise de marketing

Inteligência do produto

Tendências e preferências do cliente.

Tendências de desenvolvimento de produtos

Suporte ao cliente

Suporte ao cliente

Mensagens e mídia

eficiência

Antecipe resultados futuros

Desafios da análise de dados

O que é um software de análise de marketing usado?