データと分析が真実への道

以前の記事では、バイアスを回避し、適切な指標を選択することのデータ分析の重要性について説明しました。 このフォローアップでは、 「分析的現実」に立ち向かうことの重要性について説明します。

データ分析は、直感を事実に置き換えることになっています。 ブランドは、誰かの本能に何百万ドルものキャンペーン費用を賭けたくありません。 マーケティング担当者は、理想的には目標を持っています。目標とは、結果を達成するために越えなければならない明確な成功のしきい値です。 では、どうやってそこに着くのですか？

データ解析は「GPS」です。 データ分析の要点は、何が起こっているのかを理解し、その情報を使用して正しい決定を下すことです。 それは「レディ、エイム、ファイア」（データ、分析、アクション）です。 しかし、順序が混同されて、人々が間違った結論を導き出し、それに基づいて行動することがあります。 その後、プロセスは「準備完了、発射、照準」、またはさらにコミカルに「発射、照準、準備完了」になります。

Proof Analytics の会長兼 CEO である Mark Stouse は、次のように述べています。 「データを文脈化することで、結論を出すのが非常に難しくなりますが、データを視覚化するだけで簡単に結論を出すことができます。」

データは何が原因かを特定できますか?

データだけで因果関係を判断できますか? Stouseはそうではないと信じています。 マーケティング担当者は、過去のデータから外挿してみて、この外挿が正しかったかどうかを確認できます。 「すべてが安定していれば、外挿は機能します。 しかし、変化の多様性、ボラティリティ、速度が大きい場合、外挿は価値がありません。」

「実際、データは常に過去に関するものであり、生来の予測能力はありません。 過去はプロローグではない」と彼は続けた。 「しかし、多変量回帰は、関連する要因 (既知の既知のもの) と潜在的に重要なもの (既知の未知のもの) を表すデータを取得し、因果関係の計算された歴史的な肖像画に変換するための実証済みのアプローチです。 これにより、予測と実績を比較してモデルの精度を理解できる予測が作成されます。」

Accelerated Digital Media の SEM ディレクターである Erica Magnotto 氏は、履歴データの価値を理解していますが、それは遡及的な視点と予測計画の余地がある場合に限られます。 「キャンペーンの成功の予測は、前年比や前月比などの傾向データとパフォーマンスに基づいている必要があります。 これにより、将来の成功についてほぼ正確な予測が作成されるはずです。 予測されたデータが、市場がより遅い月または潜在的な低迷を示している場合、最適化をリアルタイムで行い、効率と保守的な規模を促進できます。 予測がより強い月を示している場合は、規模の拡大、テスト、および追加のキャンペーンの開始の計画を開始する時期です。」

マーケティング担当者は、モデルの問題にも注意する必要があります。 Magnotto は、パフォーマンスの通常の「干満」とクラッシュ/スパイクには違いがあると指摘しました。 「引き潮と流れの通常のマージンの外で発生するデータは、アカウントでの即時のアクションが必要であることを示している可能性があります。 また、マーケティング担当者は、ユーザーの行動が常に一貫していると想定すべきではないため、異常なユーザー (またはキャンペーン) の行動を検出できるように、ベンチマークのパフォーマンスを理解することが重要です」と彼女は言いました。

さらに掘り下げる: マーケティング分析: それとは何か、マーケターが気にするべき理由

マーケターができること

マーケティング担当者は、分析的で、オープンマインドであると同時に、謙虚でなければなりません。 自信過剰になったり、本質を犠牲にして些細なことに固執したりする人が常にいる場合、これだけでも課題になる可能性があります。 それでも、エラーが発生する前にチェックする方法はあります。

Magnotto は、データと顧客を知り、現実を認識することに重点を置きました。 彼女は代理店向けにこのチェックリストを提供しましたが、その主なポイントはブランドにも当てはまります。

1. 基本的な Excel/シートの原則と、任意のプラットフォームからダウンロードされた大量のデータ セットをピボットする方法を理解します。

2. データの傾向を調べるための基本的な比較式と既定の方法 (前月比、前年比、期間比、週比) を理解する。

3. プライマリ KPI とセカンダリ KPI についてクライアントと合意しました。

4. 常にクライエントの言語を話し、クライエントの真実のデータの情報源を報告に組み込む。 これにより、会話の生産性が向上し、マーケティング担当者がミスを犯したり、パフォーマンスを読み違えたりすることを避けることができます。

5) 選挙戦戦略の敗北を認めるべき時を知る。 「素晴らしいアイデア」が機能しない場合は、データがそれ自体を物語っており、戦略を変更することを安心して受け入れてください。

6) 常に QA レポート。 数式、時間枠、数値などに QA を適用します。データを分析するときに、何かが真実であるとは思えない場合は、おそらくそうです。 その異常につながる可能性のあるミスの QA。

Stouse 氏は、固定観念を避けることを強調しました。 「分析的現実に対する盲目とは、見ないことを選択することです。そこにあるものは、あなたが信じていることに対する挑戦を提供するからです。」 彼は言った。 「分析の反対は、自分の利益以外の本当の根拠なしに、あなたが選択し、正当化した確実性です。 私が考えることができる何よりも、確実性の名の下に多くの間違いが犯されています。」

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