データ分析: スタックの過去と限界

最近の MarTech カンファレンス セッション「It takes two to tango: How marketers and dataianas can excel together」で、Arti Munshi と私は、マーケターがデータ アナリストと効率的に作業するために理解できるいくつかの高レベルの概念について話しました。 これの重要な部分は、データの限界を理解することです。 これらの制限の 1 つは、マーテック スタックの進化です。

進化の種類が異なると、データ アナリストが時間の経過とともに収集されたデータを使用して実行できることが妨げられる可能性があります。 いくつかの例を次に示します。

分析プラットフォーム

企業がスタック内の分析プラットフォームを変更することは前代未聞ではありません。 コンポーネントの種類ごとに多数のオプションがあり、会社が使用するコンポーネントを変更する理由はたくさんあります。

一般的な例は、Web 分析プラットフォームです。 この分野の 2 つの主要なプレーヤーは、Adobe Analytics と Google Analytics です。 会社が一方を他方に交換した場合、会社の過去の Web データが制限される可能性があります。 確かに、あなたの会社は両方のシステムからのデータをデータ レイクに保存しているかもしれませんが、それは、プラットフォームが同様にデータを収集して整理したという意味ではありません。 これは、アナリストが説明するのを困難にします。 マーケティング担当者がこの歴史を理解できれば、この進化を要求や期待に組み込むことができます。

他のスタック コンポーネントもデータの収集と処理に影響を与える可能性があることを忘れないでください。 それらを切り替えると、同様の問題が発生します。

より広い組織

マーケティング部門は単独ではありません。 それらは、より広範な組織を促進するために存在します。 より広範な組織は、データ収集に影響を与える問題を提示することもあります。

たとえば、企業には、組織全体のシステムからのデータが保存されるデータ レイクがない場合があります。 すべてのデータを 1 か所にまとめることで、より広い視野で他のデータを簡単に取り込むことができます。 たとえば、リード、コンバージョン、機会だけがパズルのピースではありません。 顧客の満足度、顧客サービス担当者とのタッチポイントなどはすべて、全体像の一部です。

アナリストが顧客のマーケティング キャンペーンとのやり取りを超えて見ることができれば、より確実で完全な調査結果が可能になります。 ただし、それは、最初にすべてのデータをまとめることがいかに簡単かによって異なります。

掘り下げる: データ ウェアハウスとデータ レイクの違いは何ですか?

規則

プライバシー規制が進化していることは周知の事実です。 以前は、ここ米国では、Web ブラウザーが Web サイトの訪問者に関する多くの情報を収集することが許可されていました。 その情報を他の関係者と共有したり販売したりする可能性がはるかに高くなりました。特にサードパーティのデータに関してはそうです。 このため、アナリストはより豊富で堅牢な情報を提供できます。 連邦および州の規制により、そのデータの収集が取り締まられたため、これはもはや当てはまりません。

さらに、プライバシー規制も世界中で異なります。 欧州連合は、市民のプライバシーを保護することでよく知られています。他の政府機関よりもはるかに優れています。 これはマーケティング担当者を驚かせるものではありませんが、アナリストは米国と比較して EU のデータに制約を受けています。

より深く掘り下げる：Appleのプライバシー保護が収益を傷つけているため、一部の企業はそれを回避する方法を見つけています

デバイス メーカーの影響

テクノロジー企業は確かに規制を遵守する必要があります。 ただし、管理されている基準よりも厳しい基準に準拠している場合もあります。 たとえば、Apple は、企業がデバイス ユーザーに関して収集できるデータを制限しています。 それは、そのプライバシーへの焦点を大規模なマーケティング キャンペーンに変えました。 認識が現実とどれほど一致していても、マーケティング担当者は、アナリストが Apple と Android のユーザーについて同じデータを持っていない可能性があることに注意する必要があります。

顧客の自己識別

デバイスにこだわると、この点はよく知られている制限です。 ほとんどの人は、ラップトップ、電話、コンソールなど、複数のデバイスを使用しています。 誰かがそれぞれ複数持っていることは珍しくありません。 たとえば、仕事用のラップトップでいくつかの無害な個人的なこと (ニュースのチェックなど) を行い、後で個人用のラップトップと電話で同じことを行います。 理想的には、データが異なるデバイスを使用している複数の人ではなく、1 人の人物として表されるように、その個人をデバイス間でつなぎ合わせるとよいでしょう。

そのための 1 つの方法は、ファースト パーティ データを収集し、複数のデバイスを使用している個人を探すことです。 おそらく、彼らはアカウントを持っていて、複数のデバイスからあなたのシステムにログインしています。 それは確かに、そのようなステッチングを実現する 1 つの方法です。 ただし、組織には、ユーザーがログインするためのアカウントが常にあるとは限りません。 場合によっては、誰かが組織のシステムで口座を開設するのは意味がないかもしれません。

組織がアカウントを導入して人々が作成して使用することができた場合、それが利用可能でなかったり広く使用されていなかった時代を振り返ると、アナリストがさまざまなデバイスで人々を追跡する能力が妨げられることに注意してください。

不可能ではなく制限

マーケティング担当者として、このようなデータの制限を理解することは不可欠です。 それらを理解すると、データ アナリストとの連携が容易になります。 とはいえ、これらはすべて制限であり、不可能ではありません。 これは、データ アナリストが活躍できるときです。 彼らは限界を十分に認識していますが、データ スペシャリストとして、マーケティング担当者が認識しているよりもはるかに多くのトリックを持っている可能性があります。 うまくいけば、地形をよく理解しているテーブルに来ることで、創造的なコラボレーションが促進されます.

この記事で表明された意見はゲスト著者のものであり、必ずしも MarTech ではありません。 スタッフの著者はここにリストされています。