Analiza danych: przeszłość i ograniczenia Twojego stacka

Podczas naszej niedawnej sesji konferencji MarTech, „Do tanga trzeba dwojga: jak marketerzy i analitycy danych mogą się wyróżniać”, rozmawialiśmy z Arti Munshi o niektórych koncepcjach wysokiego poziomu, które marketerzy mogą zrozumieć, aby pomóc im wydajnie współpracować z analitykami danych. Kluczową częścią tego jest zrozumienie ograniczeń danych. Jednym z tych ograniczeń jest ewolucja stosu martech.

Różne rodzaje ewolucji mogą utrudniać analitykowi danych to, co może zrobić z danymi gromadzonymi w czasie. Oto kilka przykładów.

Platformy analityczne

Nie jest niczym niezwykłym, że firma zmienia platformy analityczne w swoim stosie. Istnieje wiele opcji dla każdego typu komponentu i wiele powodów, dla których firma może zmienić używane komponenty.

Typowym przykładem jest platforma analityki internetowej. Dwoma głównymi graczami w tej dziedzinie są Adobe Analytics i Google Analytics. Jeśli Twoja firma zamieniła jedno na drugie, może to ograniczyć historyczne dane internetowe Twojej firmy. To prawda, że ​​Twoja firma może przechowywać dane z obu systemów w jeziorze danych, ale to nie znaczy, że platformy zbierały i porządkowały dane w podobny sposób. To sprawia, że ​​analitykowi trudno jest się rozliczyć. Jeśli marketer rozumie tę historię, może uwzględnić tę ewolucję w swoich żądaniach i oczekiwaniach.

Nie zapominaj, że inne składniki stosu mogą również wpływać na gromadzenie i przetwarzanie danych. Zamiana tych osób spowoduje podobne problemy.

Szersza organizacja

Działy marketingu nie są samotne. Istnieją po to, by promować szerszą organizację. Szersza organizacja może również przedstawiać kwestie, które wpływają na gromadzenie danych.

Na przykład firma może nie mieć jeziora danych, w którym przechowywane są dane z systemów w całej organizacji. Posiadanie wszystkich danych w jednym miejscu może ułatwić wprowadzanie innych danych z szerszej perspektywy. Na przykład leady, konwersje i możliwości to nie jedyne elementy układanki. Zadowolenie klienta, punkty kontaktu z przedstawicielami obsługi klienta i tak dalej są częścią większego obrazu.

Bardziej solidne i kompletne wyniki są możliwe, jeśli analitycy mogą spojrzeć poza interakcję klienta z kampaniami marketingowymi. Jednak zależy to od tego, jak łatwo jest zebrać wszystkie te dane.

Kop głębiej: jaka jest różnica między hurtownią danych a jeziorem danych?

Przepisy prawne

Nie jest tajemnicą, że przepisy dotyczące prywatności ewoluowały. W przeszłości w Stanach Zjednoczonych przeglądarki internetowe mogły zbierać wiele informacji o odwiedzających witrynę. Było znacznie więcej możliwości udostępniania lub sprzedawania tych informacji innym stronom — zwłaszcza w przypadku danych osób trzecich. Dzięki temu analitycy mogą dostarczać bogatsze i bardziej rzetelne informacje. Przepisy federalne i stanowe ograniczyły gromadzenie tych danych, więc już tak nie jest.

Ponadto przepisy dotyczące prywatności również różnią się na całym świecie. Unia Europejska jest dobrze znana z ochrony prywatności swoich obywateli – o wiele bardziej niż inne podmioty rządowe. Nie powinno to dziwić żadnego marketera, ale analitycy są bardziej ograniczeni danymi z UE niż z USA

Kop głębiej: ponieważ ochrona prywatności Apple szkodzi przychodom, niektóre firmy znajdują sposoby na obejście tego

Wpływ producenta urządzenia

Firmy technologiczne z pewnością muszą przestrzegać przepisów. Czasami jednak przestrzegają bardziej rygorystycznych norm niż te, którymi się rządzą. Na przykład firma Apple ograniczyła dane, które firmy mogą gromadzić na temat użytkowników swoich urządzeń. Zamieniło to skupienie się na prywatności w rozległą kampanię marketingową. Niezależnie od tego, jak bardzo percepcja pasuje do rzeczywistości, marketerzy muszą pamiętać, że analitycy mogą nie mieć tych samych danych dla użytkowników Apple i Androida.

Samoidentyfikacja klienta

Pozostając przy urządzeniach, ten punkt jest dobrze znanym ograniczeniem. Większość ludzi korzysta z wielu urządzeń, od laptopów, telefonów i konsol. Nierzadko zdarza się, że ktoś ma wielokrotność każdego z nich. Na przykład robią kilka łagodnych rzeczy osobistych (takich jak sprawdzanie wiadomości) na swoim laptopie służbowym, a później robią to ponownie na osobistym laptopie i telefonie. Najlepiej byłoby połączyć tę osobę na swoich urządzeniach, aby dane reprezentowały ją jako jedną osobę, a nie wiele osób korzystających z różnych urządzeń.

Jednym ze sposobów na to jest zbieranie danych własnych i wyszukiwanie osób korzystających z wielu urządzeń. Być może mają konto i logują się do twoich systemów z wielu urządzeń. To z pewnością jeden ze sposobów na wykonanie takich szwów. Jednak organizacja nie zawsze może mieć konta, na które ludzie mogą się logować. W niektórych przypadkach może to nie mieć sensu, aby ktoś otworzył konto w systemach organizacji.

Jeśli w Twojej organizacji udało się wprowadzić konta, które ludzie mogą tworzyć i używać, pamiętaj, że spoglądanie wstecz na czasy, kiedy nie były one dostępne lub powszechnie używane, z czasem utrudni analitykom możliwość śledzenia osób na różnych urządzeniach.

Ograniczenia, a nie niemożliwości

Jako marketerzy ważne jest, aby zrozumieć takie ograniczenia danych. Zrozumienie ich ułatwi pracę z analitykami danych. Powiedziawszy to wszystko, są to ograniczenia, a nie niemożliwości. To wtedy analitycy danych mogą błyszczeć. Doskonale zdają sobie sprawę z ograniczeń, ale jako specjaliści od danych prawdopodobnie mają w zanadrzu znacznie więcej sztuczek, niż marketer jest świadomy. Mamy nadzieję, że przyjście do stołu z dużym zrozumieniem terenu ułatwi twórczą współpracę.

Opinie wyrażone w tym artykule są opiniami gościa i niekoniecznie MarTech. Lista autorów personelu znajduje się tutaj.