Всего несколько лет назад аналитике уделяли внимание только самые подкованные в техническом плане маркетологи, но сегодня даже небольшие компании полагаются на данные в своих бизнес-решениях, чтобы сохранять конкурентоспособность.
Разумеется, по мере того как продвинутые аналитические инструменты распространяются и становятся все более простыми, порог входа в эту область заметно снижается. Теперь организации любых размеров и сотрудники, обладающие практически нулевым опытом работы с данными, могут использовать подробную аналитику в маркетинговых целях. И хотя такое стремительное развитие дает компаниям огромные возможности, если в своей стратегии они полагаются исключительно на сухую информацию, вероятность ошибки также возрастает.
В маркетинге существует заблуждение о том, что чем больше данных у вас есть, тем точнее будут ваши решения, но на самом деле так бывает далеко не всегда. С каждым днем маркетологи все чаще распознают ловушки, которые преподносит им «big data», и это порождает вполне логичный вопрос: «Как я могу быть уверенным в своих решениях, если у меня нет гарантии того, что мои данные на 100% точны?».
Заблуждения
Чтобы заведомо не обрекать свой бизнес на провал при работе с аналитическими данными, вы должны помнить о следующих заблуждениях.
№1: Сырые данные всегда верны
Да, цифры никогда не врут, но все же качество любых данных необходимо оценивать по 5 критериям: полнота, согласованность, точность, достоверность и своевременность. Если информация не соответствует хотя бы одному из перечисленных пунктов, полагаясь на нее, маркетолог рискует принять малоэффективное решение или сделать плохое вложение.
№2: Источником данных должна быть одна компания, отдел или место
На самом деле в большинстве случаев все происходит с точностью до наоборот — данные собираются по абсолютно разным источникам. Информация попадает от клиентов к фирмам, занимающимся исследованием рынка, а те в свою очередь передают ее маркетологам. В такой нерегулируемой «data-цепочке» довольно часто возникают ошибки и недопонимания, которые могут приводить к серьезным последствиям.
№3: Работа с data-аналитикой исключает человеческий фактор
Неверный подход к анализу данных постепенно набирает обороты, так как маркетологи даже с низким уровнем подготовки в этом плане могут пользоваться простыми инструментами, вроде Google Analytics. Зачастую такие «специалисты» путаются в полученных цифрах и придают слишком много значения тривиальным переменным. Кроме того, они могут быть убеждены в «непогрешимости» аналитики и игнорировать здравый смысл, принимая важные управленческие решения.
Ответственные решения
Сегодня умение собирать, анализировать и применять релевантные данные играет важнейшую роль для маркетологов, поэтому компании должны заботиться о том, чтобы их маркетинговые команды понимали эти процессы.
Преимущества использования аналитики остаются в силе, и вам определенно стоит и дальше работать с «большими данными». Просто старайтесь оценивать всю собираемую вами информацию с точки зрения полезности бизнес-инсайтов, которые она вам предоставляет. Приведенные ниже советы помогут вам в этом.
1. Убедитесь в том, что данные «очищены» надлежащим образом
Прежде чем выполнять какие-либо процессы или анализ, убедитесь в том, что ваши данные соответствуют 5 упомянутым выше критериям качества. Задавайтесь правильными вопросами и отсеивайте любую информацию, которая может ограничить ваши возможности. Автоматизируйте процедуру сбора данных, чтобы эти сведения были более достоверными и своевременными.
2. Стандартизируйте вашу «цепочку» аналитических данных
Когда маркетологи получают данные из разных источников (клиентов, компаний, исследующих рынки, конкурентов и т. д.), то частенько имеют дело с несогласованностью. Чтобы избежать подобных просчетов, они должны стандартизировать свои отношения с каждой стороной, которая участвует в их «data-цепочке». Создайте общие правила, автоматизируйте процессы внедрения данных для всех источников и сообщите об этих стандартах, чтобы наладить как можно более эффективное сотрудничество.
3. Учите маркетологов и членов исполнительной команды правильно читать данные
Прежде всего, вам необходимо нанять квалифицированных специалистов. Обучайте этих сотрудников, чтобы они понимали не только специфику процессов сбора и анализа данных, но и недостатки, которые сулит принятие data-driven решений. Маркетологи должны осознать, что хотя их действия и могут диктоваться данными, лучшие результаты достигаются тогда, когда качественная информация подкрепляется развитым бизнес-чутьем.
Делайте бизнес на основе данных!
По материалам: marketingprofs.com, Изображение: jimkaskade
