Veri analizi: Yığınınızın geçmişi ve sınırlamaları

En son MarTech Konferansı oturumumuzda, "Tango yapmak için iki kişi gerekir: Pazarlamacılar ve veri analistleri birlikte nasıl başarılı olabilir?" Arti Munshi ve ben, pazarlamacıların veri analistleriyle verimli bir şekilde çalışmalarına yardımcı olmak için anlayabilecekleri bazı üst düzey kavramlar hakkında konuştuk. Bunun önemli bir parçası, verilerin sınırlamalarını anlamaktır. Bu sınırlamalardan biri, bir martech yığınının evrimidir.

Farklı evrim türleri, bir veri analistinin zaman içinde toplanan verilerle neler yapabileceğini engelleyebilir. İşte birkaç örnek.

Analitik platformlar

Bir şirketin kendi yığını içindeki analitik platformlarını değiştirmesi duyulmamış bir şey değil. Her bileşen türü için çok sayıda seçenek vardır ve bir şirketin kullandıkları bileşenleri değiştirmesinin birçok nedeni vardır.

Yaygın bir örnek, bir web analizi platformudur. Bu alandaki iki büyük oyuncu Adobe Analytics ve Google Analytics'tir. Şirketiniz birini diğeriyle değiştirirse, bu, şirketinizin geçmiş web verilerini sınırlayabilir. Elbette, şirketiniz her iki sistemden de bir veri gölünde veri depolamış olabilir, ancak bu, platformların verileri benzer şekilde toplayıp organize ettiği anlamına gelmez. Bu, bir analistin hesaba katmasını zorlaştırıyor. Bir pazarlamacı bu tarihi anlayabilirse, bu evrimi isteklerine ve beklentilerine dahil edebilir.

Diğer yığın bileşenlerinin de veri toplama ve işlemeyi etkileyebileceğini unutmayın. Bunları değiştirmek benzer sorunları ortaya çıkaracaktır.

Daha geniş organizasyon

Pazarlama departmanları tek başına durmaz. Daha geniş bir organizasyonu teşvik etmek için varlar. Daha geniş organizasyon, veri toplamayı etkileyen sorunlar da sunabilir.

Örneğin, bir şirket, kuruluş genelindeki sistemlerden gelen verilerin depolandığı bir veri gölüne sahip olmayabilir. Tüm verilerin tek bir yerde olması, daha geniş bir perspektif için diğer verileri getirmeyi kolaylaştırabilir. Örneğin, olası satışlar, dönüşümler ve fırsatlar bulmacanın tek parçaları değildir. Müşteri mutluluğu, müşteri hizmetleri temsilcileriyle temas noktaları vb. hepsi büyük resmin parçalarıdır.

Analistler, bir müşterinin pazarlama kampanyalarıyla etkileşiminin ötesine bakabilirse, daha sağlam ve eksiksiz bulgular mümkündür. Ancak bu, ilk etapta tüm bu verileri bir araya getirmenin ne kadar kolay olduğuna bağlıdır.

Daha derine inin: Veri ambarı ile veri gölü arasındaki fark nedir?

Yönetmelikler

Gizlilik düzenlemelerinin geliştiği bir sır değil. Geçmişte, burada Amerika Birleşik Devletleri'nde web tarayıcılarının web sitesi ziyaretçileri hakkında çok fazla bilgi toplamasına izin veriliyordu. Bu bilgileri diğer taraflara - özellikle üçüncü taraf verileriyle - paylaşmaya veya satmaya çok daha fazla izin verildi. Bu nedenle analistler daha zengin ve daha sağlam bilgiler sağlayabilir. Federal ve eyalet düzenlemeleri bu verileri toplamayı kısıtladı, bu yüzden artık durum böyle değil.

Ayrıca, gizlilik düzenlemeleri de dünya genelinde farklılık göstermektedir. Avrupa Birliği, vatandaşlarının mahremiyetini korumasıyla tanınır - diğer devlet kurumlarından çok daha fazla. Bu herhangi bir pazarlamacıyı şaşırtmamalı, ancak analistler ABD'ye kıyasla AB verileriyle daha sınırlı

Daha derine inin: Apple'ın gizlilik korumaları gelire zarar verirken, bazı şirketler bunun üstesinden gelmenin yollarını buluyor

Cihaz üreticisi etkisi

Teknoloji şirketleri kesinlikle yönetmeliklere uymak zorundadır. Bununla birlikte, bazen yönetildiklerinden daha katı standartlara uyarlar. Örneğin Apple, şirketlerin cihaz kullanıcıları hakkında toplayabileceği verileri kısıtladı. Bu gizlilik odağını kapsamlı bir pazarlama kampanyasına dönüştürdü. Algı gerçeklikle ne kadar örtüşürse uyuşsun, pazarlamacıların, analistlerin Apple ve Android kullanıcıları için aynı verilere sahip olmayabileceğini unutmamaları gerekiyor.

Müşteri kendini tanımlama

Cihazlara bağlı kalmak, bu nokta iyi bilinen bir sınırlamadır. Çoğu insan dizüstü bilgisayarlardan, telefonlardan ve konsollardan birden fazla cihaz kullanır. Birinin her birinin birden fazlasına sahip olması nadir değildir. Örneğin, iş dizüstü bilgisayarlarında birkaç iyi huylu kişisel şey (haberleri kontrol etmek gibi) yaparlar ve bunu daha sonra kişisel bir dizüstü bilgisayar ve telefonda tekrar yaparlar. İdeal olarak, verilerin farklı cihazları kullanan birden fazla kişi yerine tek bir kişi olarak temsil etmesi için bu kişiyi cihazları arasında birleştirmek güzel olurdu.

Bunu yapmanın bir yolu, birinci taraf verilerini toplamak ve birden fazla cihaz kullanan kişileri aramaktır. Belki bir hesapları vardır ve sistemlerinize birden fazla cihazdan giriş yaparlar. Bu kesinlikle böyle bir dikişi gerçekleştirmenin bir yoludur. Ancak, bir kuruluş her zaman insanların oturum açması için hesaplara sahip olmayabilir. Bazı durumlarda, birinin bir kuruluşun sistemlerinde hesap açması mantıklı olmayabilir.

Kuruluşunuz, insanların oluşturup kullanması için hesaplar sunabilmişse, bunun mevcut olmadığı veya yaygın olarak kullanıldığı zamanlara bakmanın, analistlerin zaman içinde kişileri farklı cihazlarda izleme becerisini engelleyeceğini lütfen unutmayın.

İmkansızlıklar değil, sınırlamalar

Pazarlamacılar olarak, bu tür veri sınırlamalarını anlamak çok önemlidir. Bunları anlamak, veri analistleriyle çalışmayı kolaylaştırmaya yardımcı olacaktır. Bütün bunları söyledikten sonra, bunlar sınırlamalardır - imkansızlıklar değil. Bu, veri analistlerinin parlayabileceği zamandır. Sınırlamaların gayet iyi farkındalar, ancak veri uzmanları olarak, muhtemelen bir pazarlamacının bildiğinden çok daha fazla numaraya sahipler. Umarım, masaya yüksek bir arazi anlayışıyla gelmek, bazı yaratıcı işbirliklerini kolaylaştıracaktır.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka MarTech değildir. Personel yazarları burada listelenir.