통계 분석

에이전시 고객의 상위 4가지 데이터 문제

마케팅 에이전시는 고객에게 최고의 수익을 제공하기 위해 데이터 게임의 선두에 서야 할 필요성을 인식하고 있습니다.

그렇기 때문에 탱고에는 두 명이 필요합니다.

마케팅 활동에 대한 데이터 기반 접근 방식을 수용하는 데 대한 고객의 동의가 없다면 아직 활용되지 않은 잠재력과 돈이 테이블 위에 남겨져 있습니다.

이것은 고객이 직면하는 가장 빈번한 장애물과 이를 극복하는 방법입니다.

1. 추적은 사후 고려 사항입니다.

UTM 매개변수는 하위 퍼널 성능 측정을 측정할 때 마케터의 가장 친한 친구입니다. 모든 디지털 채널에서 성능을 주도하는 요소에 대한 놀라운 가시성을 제공합니다.

그러나 현실은 많은 조직이 마케팅 캠페인에서 데이터를 적절하게 속성화할 수 있는 UTM 구조가 없다는 것입니다. 

일반적인 치명적인 함정은 다음과 같습니다.

  • 채널 간 템플릿이 일치하지 않습니다.
  • 매개변수가 누락되었거나 중복되었습니다.
  • 하나는 계정 수준용이고 다른 하나는 캠페인 수준용과 같이 서로 다른 수준에서 일치하지 않는 템플릿입니다.

일관된 교차 채널 UTM 템플릿은 Excel 스프레드시트만큼 간단할 수 있습니다.

전체 마케팅 운영 팀에서 이를 채택하면 기여 및 측정 통찰력을 즉시 개선할 수 있습니다. 

또한 우리가 기계 학습 및 자동화로 더 나아가면서 클라이언트는 클릭 수준 ID를 캡처하여 실적을 측정하고, 오프라인 전환 추적을 제공하는 플랫폼에 피드백을 제공하고, 하위 유입경로 목표에 대한 캠페인 및 입찰 전략을 더욱 최적화해야 합니다.

Google과 Facebook은 현재 오프라인 전환 추적을 제공하는 유일한 플랫폼이지만 조만간 이것이 더 널리 채택되어 결국 모범 사례가 될 것으로 예상해야 합니다.  

오프라인 전환 추적을 최대한 활용하려면 클라이언트가 이러한 ID를 캡처하고 전달하도록 마테크 스택을 설정하는 데 필요한 작업을 수행해야 합니다. 또한 이 정보를 플랫폼 API로 다시 내보내려면 내부 보고 및 데이터 세트 스키마를 생성해야 합니다.

2. 중앙 집중식 데이터 관리 전략 없음

친환경 기업은 응집력 있는 데이터 인프라가 부족하고 데이터가 고립되고 무질서한 경우가 많습니다. 다양한 형식(Google 시트, 액세스 제어가 없는 폴더에 저장된 CSV 파일 및 CRM 내에서만 존재하는 리드 데이터)으로 도처에 존재합니다.

우리는 이러한 종류의 문제를 볼 때 조직의 다양한 부서에서 데이터를 다르게 처리하는 경향이 있습니다. 

마케팅 운영은 통합된 것으로 간주되어야 하고 조직 목표와 일치해야 하며 데이터 관리 관행은 이를 반영해야 합니다.

중앙 집중식 데이터 웨어하우스 솔루션과 개별 부서를 초월하는 데이터 운영 팀이 있으면 전체 조직이 데이터 저장 방식 및 정의에 맞춰야 합니다.

데이터에 대한 보다 현대적인 접근 방식으로 모든 사람을 참여시키는 것이 벅차게 보일 수 있지만 장기적으로 이익이 됩니다.

3. 분석 마비

마케터로서 우리가 사용할 수 있는 데이터의 양과 세분성은 거의 무한하며 계속해서 증가할 것입니다.

조직은 중요하고 실행 가능한 것에 집중하지 않고 모든 데이터를 분석하는 데 너무 많은 시간을 소비하는 함정에 빠지기 쉽습니다. 

광고 관리자나 클라이언트가 새로운 데이터 세트나 시각화 요청을 가지고 BI 부서에 올 때 마케터는 항상 다음과 같이 질문해야 합니다.

  • "이 요청으로 얻고자 하는 결과는 무엇입니까?" 
  • "데이터가 실행 가능한 통찰력을 제공하고 의사 결정을 용이하게 합니까?" 
  • "요청이 좋은가요?" 

실행 가능한 여기에서 핵심 단어입니다.

방대한 데이터 가용성으로 인해 조직에 이러한 종류의 질문을 던지는 사람이 없다면 배를 사려 깊고 집중된 접근 방식으로 이끄는 것이 어려울 수 있습니다. 

데이터 분석은 일반적으로 세 가지 범주로 나뉩니다.

  • 답사의
  • 서술적인
  • 처방 적 

마케터로서 우리는 마지막 두 가지에 노력을 집중하고자 합니다. 다시 말해, 현재 일어나고 있는 일, 우리가 원하는 일이 무엇이며 거기에 도달하기 위해 무엇을 바꿔야 합니까?

더 탐색적인 분석을 위한 시간과 장소가 있지만 고객의 최종 목표에 진정으로 중요한 상과 통찰력에서 눈을 떼지 않는 것이 중요합니다. 

4. 조직 내 데이터 문화 부족

우리는 "데이터 문화"라는 용어를 꽤 많이 듣지만 이 문구는 다소 모호하고 실체 없는 유행어처럼 들릴 수 있습니다.

궁극적으로 위의 모든 곤경은 결정적이고 총체적인 데이터 관리 방향의 부재라는 하나의 중요한 과제로 요약될 수 있습니다.

데이터 문화는 경영진 수준에서 수용하고 하향식으로 구현해야 합니다. 마케팅 운영이 다른 데이터 언어를 사용하고 중요한 조직 목표와 KPI를 재무 운영과 다르게 정의한다면 그것은 문제입니다. 

데이터 문화의 부족과 데이터 처리 및 저장에 대한 무질서한 접근 방식을 볼 때 회사는 적절한 인력과 도구를 적절한 장소에 배치하지 않았을 가능성이 큽니다.

회사는 다음을 안내할 수 있는 데이터 리더를 찾는 데 시간과 리소스를 기꺼이 투자해야 합니다.

  • 조직 수준의 철학.
  • 부서 수준에서 구현합니다. 

우리는 마케팅 데이터 전문가로서 우리의 고객이 추적 및 측정 개선과 같이 단기적으로 덜 매달린 과일 중 일부를 수정하도록 안내하는 역할을 할 수 있습니다. 그러나 장기적 성공을 위해 미래 지향적이고 변화에 개방적인 데이터 문화를 조성하는 것은 궁극적으로 조직 리더의 몫입니다. 

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