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

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?

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.