데이터와 분석은 진실에 이르는 길입니다.

이전 이야기에서 우리는 편견을 피하고 올바른 지표를 선택하는 데이터 분석의 중요성을 살펴보았습니다. 이 후속 조치에서 우리는 "분석적 현실"에 직면하는 것의 중요성에 대해 논의합니다.

데이터 분석은 직감을 사실로 대체해야 합니다. 브랜드는 누군가의 직감에 수백만 달러의 캠페인 비용을 투자하는 것을 원하지 않습니다. 이상적으로 마케팅 담당자는 결과를 달성하기 위해 넘어야 하는 명확한 성공 임계값인 목표를 가지고 있습니다. 그럼 거기에 어떻게 가나요?

데이터 분석은 "GPS"입니다. 데이터 분석의 요점은 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고 그 정보를 사용하여 올바른 결정을 내리는 것입니다. "준비, 조준, 발사"(데이터, 분석, 조치)입니다. 그러나 때때로 순서가 뒤섞여 사람들이 잘못된 결론을 내리고 그에 따라 행동하게 됩니다. 그런 다음 프로세스는 "준비, 발사, 조준" 또는 더 우스꽝스럽게도 "발사, 조준, 준비"가 됩니다.

Proof Analytics의 회장 겸 CEO인 Mark Stouse는 “가장 큰 데이터 테스트는 분석입니다. "데이터를 맥락화하여 결론을 도출하기가 매우 어려운 반면 데이터 시각화만으로는 쉽습니다."

데이터가 문제의 원인을 식별할 수 있습니까?

데이터만으로 인과관계를 판단할 수 있습니까? Stouse는 믿지 않습니다. 마케팅 담당자는 과거 데이터에서 외삽한 다음 이 외삽이 올바른지 확인할 수 있습니다. “모든 것이 안정적이면 외삽이 가능합니다. 그러나 다양성, 변동성 및 변화 속도가 클 때 외삽은 가치가 없습니다.”

“데이터는 실제로 항상 과거에 관한 것이며 타고난 예측 능력이 없습니다. 과거는 프롤로그가 아니다”라고 말했다. “그러나 다변량 회귀는 잠재적으로 중요한 일부 항목(알려진 미지수)뿐만 아니라 관련 요인(알려진 항목)을 나타내는 데이터를 가져와 이를 인과 관계의 계산된 역사적 초상화로 바꾸는 검증된 접근 방식입니다. 그러면 예측과 실제를 비교하여 모델의 정확성을 이해할 수 있는 예측이 생성됩니다.”

Accelerated Digital Media의 SEM 이사인 Erica Magnotto는 과거 데이터의 가치를 알고 있지만 소급적 관점과 예측 계획을 위한 여지가 있을 때만 가능합니다. “캠페인 성공 예측은 전년 대비 및 전월 대비 추세 데이터 및 성과를 기반으로 해야 합니다. 이것은 미래의 성공에 대한 정확한 예측을 생성해야 합니다. 예측 데이터가 더 느린 달 또는 잠재적인 시장 침체를 나타내는 경우 실시간으로 최적화를 수행하여 효율성과 보수적인 규모를 촉진할 수 있습니다. 예측이 더 강한 달을 나타내면 규모, 테스트 및 추가 캠페인 시작을 위한 계획을 시작할 때입니다.”

마케팅 담당자는 모델의 문제도 인식해야 합니다. Magnotto는 성능의 일반적인 "썰물과 흐름"과 충돌/급상승 사이에는 차이가 있다고 언급했습니다. “정상적인 썰물과 썰물 마진 밖에서 발생하는 데이터는 계정에서 즉각적인 조치가 필요함을 나타낼 수 있습니다. 또한 마케팅 담당자는 사용자 행동이 항상 일관적일 것이라고 가정해서는 안 되므로 비정상적인 사용자(또는 캠페인) 행동을 감지할 수 있도록 벤치마크 성능을 이해하는 것이 중요합니다.”라고 그녀는 말했습니다.

자세히 알아보기: 마케팅 해석학 : 정의 및 마케터가 관심을 가져야 하는 이유

마케터는 무엇을 할 수 있습니까?

마케팅 담당자는 동시에 분석적이고 개방적이며 겸손해야 합니다. 너무 자신만만하거나 실질적인 것을 희생하면서 사소한 것에 집착할 수 있는 사람들이 항상 있을 때 이것만으로도 도전이 될 수 있습니다. 그래도 실수가 발생하기 전에 확인하는 방법이 있습니다.

매그노토는 데이터, 고객을 알고 현실을 인정하는 데 집중했습니다. 그녀는 대행사를 위해 이 체크리스트를 제공했지만 주요 사항은 브랜드에도 적용됩니다.

1. 기본 Excel/시트 원칙과 모든 플랫폼에서 다운로드한 대규모 데이터 집합을 피벗하는 방법을 이해합니다.

2. 기본 비교 공식과 데이터 추세를 보는 기본 방법(월별, 전년 대비, 기간별, 주별)을 이해합니다.

3. 클라이언트와 기본 KPI 및 보조 KPI에 동의했습니다.

4. 항상 고객의 언어로 말하고 고객의 진실 데이터 소스를 보고에 통합합니다. 이것은 보다 생산적인 대화를 보장하고 마케터가 실수를 하거나 성과를 잘못 읽는 것을 피하도록 도울 것입니다.

5) 캠페인 전략에서 언제 패배를 인정해야 하는지 아십시오. "훌륭한 아이디어"가 효과가 없다면 편안하게 데이터가 스스로를 대변하도록 허용하고 전략을 변경하십시오.

6) 항상 QA 보고. 공식, 기간, 숫자 등에 QA를 적용합니다. 데이터를 분석할 때 너무 좋아 보이는 것이 사실일 가능성이 높습니다. 해당 이상 현상으로 이어질 수 있는 실수에 대한 QA입니다.

Stouse는 고정된 사고 방식을 피하라고 강조했습니다. "분석적 현실에 대한 맹목은 보지 않기로 선택하는 것입니다. 거기에 있는 것은 당신이 믿는 것에 도전을 제공하기 때문입니다." 그는 말했다. “분석의 반대는 당신 자신의 이익을 제외하고는 어떤 실질적인 근거도 없이 당신이 선택하고 정당화한 확실성입니다. 내가 생각할 수 있는 어떤 것보다 확실성이라는 이름으로 더 많은 실수가 저질러졌습니다.”

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