згідно

Дані - це ключ до розумних бізнес-рішень. І коли маркетологи у всьому світі реагують на зміни у поведінці споживачів, спричинені COVID-19, ефективне використання даних це буде ключовим для підтримки лояльності споживачів та заохочення нових джерел доходу.

Різні марки від все більшої кількості взаємодій із клієнтами збирати дані: наприклад, із додатків, веб-сайтів, різних підключених пристроїв та відповідей на електронні листи, соціальні та цифрові оголошення.

З огляду на це, Google співпрацює з Forrester Consulting для того, щоб зрозуміти, що як маркетологи використовують цифрову аналітику сьогодні і як вони хочуть використовувати все це в майбутньому. Форрестер взяв інтерв'ю у 750 осіб, які приймають маркетингові рішення з різних галузей промисловості США, Великобританії, Франції, Німеччини, Австралії та Японії.

Результати підкреслили, що a менеджери з маркетингу мають труднощі в управлінні обсягом даних, які вони отримують, захищаючи конфіденційність та права приватного життя клієнтів. Вирішуючи ці проблеми, вважається, що машинне навчання буде мати велике значення для майбутнього успіху.

Менше половини маркетологів використовують крос-платформні інструменти аналітики

Маркетологи, які це відчувають вони жорстоко борються з обробкою своїх даних, шляхом систематизації та синтезу, вони, звичайно, не самотні. Більше половини респондентів кажуть, що просто керувати обсягом даних - це величезна проблема, вони не можуть встигати за раніше використовуваними інструментами аналізу.

Хоча 84% осіб, які приймають рішення, вважають міжплатформенний аналіз "критичним" або "дуже важливим", лише 43% використовують такі інструменти. Це означає, що багато людей використовують окремі інструменти для аналізу даних на своєму веб-сайті та мобільних додатках, що ускладнює отримання повного уявлення.

Конфіденційність та захист даних мають важливе значення

THE конфіденційність та захист даних стає все більш важливим і важливим, щоб аналітичні варіанти та рішення відображали це. Незалежно від того, чи це Європейський GDPR, Закон про захист даних споживачів в Каліфорнії або бразильський Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), маркетологи несуть відповідальність за захист особистої інформації своїх клієнтів.

Керівники відділу маркетингу зрозуміли, що їм потрібно пожертвувати інструменти та процеси, які дозволяють їм захист інформації про клієнта підтримувати довіру.

64 відсотки керівників, опитаних Forrester, заявляють, що їхні компанії розширюють можливості контролю за процесами захисту даних та управління ними, тоді як рівно половина, 32%, вітає рішення, які допомагають стандартизувати поведінку користувачів на платформах та пристроях для забезпечення конфіденційності.

Автоматизація та машинне навчання відкривають нові можливості

Опитування Forrester також підкреслює різницю між важливою роллю, яку машинне навчання відповідає за створення видатного досвіду клієнтів, і здатністю маркетингових організацій вони ефективно використовують машинне навчання та автоматизацію.

Четверо з п'яти лідерів говорять про здатність отримати розуміння завдяки машинному навчанню вони мають вирішальне значення для успіху своєї організації, але лише 44% вважають, що їхні поточні зусилля є достатньо ефективними для цього. Більше половини заявляють, що їхні рішення цифрової аналітики не мають навичок машинного навчання та автоматизації, необхідних для досягнення маркетингових цілей.

Але маркетологи, які можуть зв’язати поведінкові дані між раніше лише окремо вивченими платформами, нова інформація виявляється завдяки машинному навчанню. Наприклад вдосконалені моделі вимірювань забезпечити швидше та глибше розуміння складна поведінка клієнта, дозволяючи маркетологам a продуктивність знань діяти на підставі. Майже чотири з десяти тих, хто приймає рішення, вважають, що цифрова аналітика покращила їх здатність надавати інформацію про клієнтів командам продуктів, що призвело до кращого, більш персоналізованого досвіду роботи з клієнтами.

На майбутнє

З досліджень видно, що організації, які інвестували в мультиплатформні інструменти, прийняли систему мислення, орієнтоване на конфіденційність, і отримали більше інформації про своїх користувачів завдяки машинному навчанню, щоб зробити їх більш релевантними та привабливим досвідом є найбільш ефективними у використанні даних.

По мірі того, як маркетологи рухаються вперед у цьому складному та швидко розвивається середовищі, включення цих аналітичних навичок у свою організацію надасть їм цінні знання, які допоможуть їм у довгостроковій перспективі.