IBM System/360 встречает страх и замешательство, когда он прибывает в офис SC&P на Мэдисон-авеню в последнем сезоне сериала AMC « Безумцы» .

Некоторые сотрудники агентства делают вывод о своем надвигающемся устаревании или, в случае с копирайтером Майклом Гинзбургом, о том, что машина проникла в его разум. На носу это не абсурдное изображение духа времени. Реальный чистый парк компьютеров и периферийного оборудования увеличивался более чем на 20% каждый год в 1970-х годах. К 1980 году эта цифра колебалась около 40%.

На самом деле разработчики мейнфреймов не хотели, чтобы эта технология принимала решения независимо. Скорее, он может обеспечивать графическое представление цифр, дополняя интуицию бизнес-лидеров на разовой основе, чтобы им не приходилось заказывать медленные и дорогие отчеты аналитиков.

Сегодня немыслимо, чтобы руководитель вышел в зал заседаний и объявил о своих планах, не подкрепленный обширными свежими данными.

Маркетинг, пожалуй, менялся медленнее всего, не в последнюю очередь потому, что он традиционно был прерогативой выпускников гуманитарных специальностей и творческих личностей, которые задавали тон в первые сезоны «Безумцев» . Но за последнее десятилетие данные превратились из простой проверки и оптимизации маркетинговой тактики в абсолютно необходимое условие для любого важного решения.

Логисты и контролеры заявили о своей жажде данных, и рынок технологий отреагировал на это открытием крана. Директора по маркетингу не предсказали бы, что именно они утонут в этом, если бы не отнеслись серьезно к несчастному Гинзбергу из «Безумцев» . «Я не могу выключить передачу», — говорит он, точно так же, как сейчас мы не можем отвести взгляд от социальных сетей. «Они направляют их прямо мне в голову».

Так не пора ли отложить в сторону «Парижское обозрение» и подойти к маркетингу как к инженерной проблеме?

Конечно нет.

Сторона маркетинга по-прежнему в основном состоит из человеческих связей, даже сейчас вопросы «с какими людьми установить связь», «где» и «когда» являются научными соображениями. Новая формула совершенства в маркетинге — это сотрудничество, главная технологическая задача которого — извлечение актуальной и действенной информации из океана данных. Со своей стороны, креативщики должны реагировать более дисциплинированно, повторяя гипотезы и избегая производного контента. На крупных предприятиях это похоже на кросс-функциональные команды, но не всегда возможно выделить инженерные ресурсы для решения маркетинговых задач.

Тут на помощь приходит программное обеспечение.

Маркетинговые команды должны использовать большие данные

Вот пять способов, которыми креативная маркетинговая команда может улучшить свою игру, используя интеллектуальные инструменты для использования возможностей больших данных.

1. PR на основе данных

Научный навык: проведение оригинальных высококачественных исследований и/или консолидация результатов исследований из вторых рук.

Инструменты: интеллектуальные опросы, правительственные и другие базы данных с открытым исходным кодом, Google Sheets, платформы визуализации данных, платформы клиентских данных.

Возможность: одна история в прессе уровня 1 (или множество упоминаний в соответствующей местной или отраслевой прессе) может стать взрывоопасной для бренда. Но большинство компаний тратят ресурсы на PR, ничего не показывая. Если вы не важны, СМИ не хотят делать вас важными.

Секрет выхода из этого сизифова затруднения заключается в том, что журналисты любят оригинальные исследования. SaaS-компании могут просто анонимизировать свои пользовательские данные и рассказать прессе интересную историю. Spotify делает это в огромных масштабах. Даже компании с недостатком внутренних данных могут просто выйти в Интернет и обнаружить интересные закономерности, собрав несколько сторонних открытых баз данных.

2. Глубокая персонализация

Научный навык: поддержание максимально возможной чистоты данных из нескольких источников и создание мостов API между каналами для получения целостной картины поведения клиентов.

Инструменты: платформы управления данными, системы управления веб-контентом (альтернативно, программное обеспечение для «аналитики продаж», программное обеспечение для «автоматизации маркетинга» и «механизмы персонализации» — это такой огромный сегмент рынка, что поставщики объединяют различные функции множеством разных способов). .)

Возможность: глубокая персонализация занимает центральное место в предложении Facebook рекламодателям, а Netflix, как сообщается, использует машинное обучение, чтобы чертовски персонализировать опыт своих зрителей.

Очевидно, что чем более детализированной информацией вы располагаете о своих клиентах, тем более глубоко вы можете нацелить свои маркетинговые усилия. Возможности практически безграничны, но ключевая идея, которую должны учитывать креативные маркетологи, заключается в том, что чем больше сегментов аудитории, тем меньше людей в каждом сегменте. Другими словами, креативщики могут «выступить на серии интимных встреч», а не пытаться завоевать стадион. Естественно, это означает больше конверсий.

3. Разблокировка чит-кодов платформы

Научный навык: опрос веб-платформ, а затем проведение статистического анализа результатов.

Инструменты: торговые площадки API, веб-скраперы и программное обеспечение для статистического анализа — особенно более удобные для пользователя версии этих инструментов.

Возможность: уже есть много общих исследований о «лучшем времени для публикации» на различных платформах, а также есть несколько действительно замечательных инструментов, таких как «Позже для Reddit». Но для реального конкурентного преимущества вам необходимо провести независимый анализ и определить оптимальную тактику для достижения собственных целей. Включение хэштегов, количество слов и идеальные расходы на рекламу для каждой платформы — все это вопросы, которые различаются между организациями.

Есть также множество оставшихся без ответа вопросов об алгоритмах, лежащих в основе каждой из крупнейших платформ социальных сетей. Проведение масштабных автоматизированных исследований может открыть возможности, о которых вы даже не подозревали.

4. Прогнозировать будущие тенденции

Научные навыки: статистическое моделирование, машинное обучение, сбор и анализ данных о намерениях поиска и поведении пользователей.

Инструменты: Google Trends, маркетинговая аналитика

Возможности: Предиктивная аналитика позволяет маркетологам заглянуть в будущее. Это важно по двум причинам.

Во-первых, возможность согласовать маркетинговую деятельность с бизнес-целями высшего уровня — это то, что позволяет зарабатывать места в совете директоров. Достижение этого означает перевод нечетких цифровых показателей, таких как рейтинг кликов и социальная активность, в точные прогнозы прибыли. Это дорога, усеянная сложными задачами, такими как подробный подсчет лидов, расчет пожизненной ценности и коэффициента оттока, и для правильного получения этих цифр требуется большой объем качественных входных данных.

На противоположной стороне медали находится возможность полностью выйти из здания и делать макропрогнозы о соответствии продукта рынку. Давно ожидается, что творческие лидеры будут прислушиваться к земле и понимать культурные и социальные тенденции. Но ставки сейчас выше. Дисциплина заменила интуицию.

5. Опередите крупные компании в результатах поиска Google

Научные навыки . Понимание сигналов, которые ищут алгоритмы Google для определения качества, релевантности и надежности в Интернете.

Инструменты: программное обеспечение для SEO

Возможность: получение органического трафика из результатов поиска Google, вероятно, является самым быстрым путем к окупаемости инвестиций в маркетинг, но традиционно он не был самым предсказуемым.

Это потому, что существует огромное количество сигналов, которые в совокупности определяют ранжирование данного запроса. Попытки обмануть систему с помощью простых взломов постоянно наталкивались на санкции, и сегодня Google обновляет свои алгоритмы чаще, чем когда-либо.

Краткий обзор

Есть веская причина, по которой спрос на специалистов по данным растет. Стратеги еще во времена Сунь-Цзы понимали, что лучшая информация означает лучшие решения, и сегодняшний мир наводнен неструктурированной и непоследовательно представленной информацией.

Почти каждая бизнес-функция установила свою методологию для погружения в этот беспорядок и извлечения полезной информации, но маркетинг остается в значительной степени бессистемным в использовании данных для большинства случаев использования — персонализация является заметным исключением.

Когда специалисты по обработке и анализу данных применяют свои навыки для решения маркетинговых задач, они могут понять, что стоит за такими событиями, как обновление Google BERT, предлагая авторам контента и стратегам конкретные действия для получения надежного поискового рейтинга. Сопоставляя детализированные показатели цифрового маркетинга для точного прогнозирования доходов, лидеры по маркетингу становятся незаменимыми для своего бизнеса.

Конкурентные преимущества созрели для того, чтобы ими воспользовался любой, у кого есть ноу-хау для изучения социальных платформ и наборов данных с открытым исходным кодом. Наконец, данные иногда даже более ценны для аудитории и издателей, чем для организаций, которые их собирают. Превращение данных в историю — один из самых мощных ходов, которые могут сделать маркетологи.

Все это способы, с помощью которых маркетологи могут больше ориентироваться на данные, помимо более очевидных вариантов использования персонализации. Креативщикам без опыта STEM не нужно бояться подъема машин; они могут абсолютно реализовать эти идеи с помощью умных инструментов и небольшой дисциплины.

Готовы стать более управляемыми данными? Убедитесь, что ваша маркетинговая стратегия включает поиск подходящего программного обеспечения для анализа больших данных, которое поможет вам не сбиться с пути.