Date plus analytics este calea către adevăr

Într-o poveste anterioară, am analizat importanța pentru analiza datelor a evitării părtinirii și a alegerii valorilor potrivite. În această continuare discutăm despre importanța confruntării cu „realitatea analitică”.

Analiza datelor ar trebui să înlocuiască bănuielile cu fapte. Brandurile nu vor să riște milioane de dolari din campanie din instinctul cuiva. Marketerul, în mod ideal, are un scop, un prag clar de succes care trebuie depășit pentru a obține rezultate. Deci cum ajungi acolo?

Analiza datelor este „GPS”. Scopul analizei datelor este de a înțelege ce se întâmplă și de a utiliza aceste informații pentru a lua decizia corectă. Este „gata, țintește, trage” (date, analiză, acțiune). Dar, uneori, ordinea se confundă, ceea ce face ca oamenii să tragă concluzii greșite și să acționeze pe această bază. Procesul devine apoi „gata, trage, țintește”, sau chiar mai comic, „foc, țintește, gata”.

„Cel mai mare test al datelor este analiza”, a spus Mark Stouse, președinte și CEO al Proof Analytics. „Contextualizează datele, ceea ce face extraordinar de dificilă producerea concluziilor, în timp ce vizualizarea datelor singură o face mai ușoară.”

Pot datele să identifice ce cauzează ceva?

Se poate evalua cauzalitatea doar din date? Stouse crede că nu. Specialiştii în marketing pot încerca extrapolând din datele istorice, apoi verifică dacă această extrapolare a fost corectă. „Dacă totul este stabil, extrapolarea poate funcționa. Dar când varietatea, volatilitatea și viteza schimbării sunt mari, extrapolarea are valoare zero.”

„Datele sunt într-adevăr întotdeauna despre trecut și nu au nicio capacitate înnăscută de a prognoza. Trecutul nu este Prolog”, a continuat el. „Dar regresia multivariabilă este abordarea dovedită de a lua date care reprezintă factorii relevanți (cunoscute) - precum și unele lucruri potențial importante (necunoscute cunoscute) - și de a le transforma într-un portret istoric calculat al cauzalității. Aceasta, la rândul său, creează o prognoză în raport cu care puteți înțelege acuratețea modelului în raport cu o comparație între prognoză și valori reale.”

Erica Magnotto, director SEM la Accelerated Digital Media, vede valoarea datelor istorice, dar numai dacă există loc pentru perspectiva retroactivă și planificarea predictivă. „Prognoza succesului campaniei ar trebui să se bazeze pe date despre tendințe și pe performanță, cum ar fi de la an la an și de la lună la lună. Acest lucru ar trebui să creeze predicții aproape exacte cu privire la succesul viitor. Dacă datele prognozate indică o lună mai lentă sau o potențială scădere a pieței, optimizările pot fi făcute în timp real pentru a promova eficiența și scara conservatoare. Dacă prognoza indică o lună mai puternică, atunci este timpul să începem planificarea pentru scară, testare și lansări suplimentare de campanii.”

De asemenea, marketerii ar trebui să fie conștienți de sughițurile în model. Magnotto a remarcat că există o diferență între „fluxul și refluxul” normal al performanței față de un accident/pic. „Datele care apar în afara marjei normale de flux și reflux ar putea indica faptul că este necesară o acțiune imediată în cont. De asemenea, specialiștii în marketing nu ar trebui să presupună că comportamentul utilizatorului va fi întotdeauna consecvent, așa că este important să înțelegem performanța de referință, astfel încât să poată fi detectat comportamentul anormal al utilizatorului (sau al campaniei), a spus ea.

Sapă mai profund: marketing analitice : Ce este și de ce ar trebui să le pese marketerilor

Ce pot face marketerii?

Specialiştii în marketing trebuie să fie analitici, deschişi la minte şi umili în acelaşi timp. Numai acest lucru poate fi o provocare atunci când există întotdeauna unii oameni care pot fi prea siguri de sine sau pot fi fixați pe banal în detrimentul substanțial. Totuși, există abordări pentru a verifica greșelile înainte ca acestea să se întâmple.

Magnotto s-a concentrat pe cunoașterea datelor, a clientului și pe recunoașterea realității. Ea a oferit această listă de verificare pentru agenții, dar punctele principale ale acesteia se aplică și mărcilor:

1. Înțelegeți principiile de bază Excel/sheets și cum să pivotați seturi mari de date descărcate de pe orice platformă.

2. Înțelegeți formulele de comparație de bază și modalitățile implicite de a analiza tendințele datelor (lună peste lună, an peste an, perioadă peste perioadă, săptămână peste săptămână).

3. Să fi convenit cu clientul asupra KPI-urilor primare și secundare.

4. Vorbiți întotdeauna limba clientului și includeți sursa clientului de date despre adevăr în raportare. Acest lucru va asigura conversații mai productive și îi va ajuta pe specialiștii în marketing să nu facă greșeli sau să citească greșit performanța.

5) Aflați când să recunoașteți înfrângerea într-o strategie de campanie. Dacă o „idee grozavă” nu funcționează, atunci fiți confortabil permițând datelor să vorbească de la sine și schimbând strategiile.

6) Întotdeauna raportarea QA. Aplicați QA formulelor, intervalelor de timp, numerelor etc. Dacă ceva pare prea frumos pentru a fi adevărat atunci când analizați datele, probabil că este. QA pentru greșelile care pot duce la acea anomalie.

Stouse a subliniat evitarea unei mentalități fixe. „Orbirea față de realitatea analitică înseamnă a alege să nu vezi, pentru că ceea ce este acolo oferă o provocare pentru ceea ce crezi.” el a spus. „Opusul analizei este o certitudine pe care ai ales-o și ai justificat-o fără nicio bază reală în afară de propriul tău interes. S-au făcut mai multe greșeli în numele certitudinii decât orice altceva la care mă pot gândi.”