كيفية تحقيق أقصى استفادة من إستراتيجية البيانات الخاصة بك باستخدام نموذج نضج التحليلات

يتفق معظم المسوقين على أن طرق القياس غير المرتبطة بملفات تعريف الارتباط سيكون لها تأثير كبير على الإعلان. لكن تنفيذ هذه الأساليب يتطلب مستوى معينًا من القدرة التحليلية والوصول إلى البيانات الصحيحة.

قد تجد نفسك تسأل:

• ما هو مستوي الحالي لقدرة التحليلات؟
• ماذا يمكنني أن أتعلم عن أعمالي بها؟

استمر في القراءة لمعرفة المزيد حول نموذج نضج التحليلات ، وكيفية اكتشاف الخطوة التي أنت فيها ، وأفضل طريقة للمضي قدمًا.

تخطي للأمام >>

• ما هو نموذج نضج التحليلات
• ما هي المراحل المختلفة
  • غير منظم
  • وصفي
  • التشخيص
  • تنبؤي
  • تقديري
• أين أنت في النموذج
• كيف تختار النموذج المناسب لك

انتقد ورقة الغش

احفظ ورقة الغش في نموذج نضج التحليلات لاستخدامها لاحقًا

احفظه الآن

ما هو نموذج نضج التحليلات؟

نموذج نضج التحليلات عبارة عن إطار عمل يساعد الشركات على تحديد كيفية استخدام بياناتها للعثور على رؤى واتخاذ قرارات بدلاً من مجرد جمع البيانات من أجلها.

هناك العديد من نماذج نضج التحليلات - بعضها الأكثر استخدامًا هي:

• Gartner's— نموذج نضج البيانات والتحليلات
• SAS - بطاقة قياس النضج التحليلي
• منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية - نموذج نضج التحليلات
• DAMM- نموذج نضج تحليلات البيانات للجمعيات

سنستخدم نموذج Gartner كخط أساس. لقد اخترنا نموذجهم لأنه سهل الفهم وقابل للتنفيذ وقابل للتطبيق عبر قطاعات خارج التسويق - مثل المبيعات والتمويل وما إلى ذلك أيضًا ، نظرًا لأن العديد من نماذج نضج التحليلات متشابهة تمامًا ، لذلك يمكنك تطبيق الخطوات والإجراءات والتوصيات الواردة في هذا بصرف النظر عن النموذج الذي تستخدمه.

ما هي المراحل المختلفة في نموذج نضج التحليلات؟

يتكون نموذج Gartner من أربع مراحل ، تتطلب المرحلة الأولى بعض مهارات التحليل الأساسية. أضفنا مرحلة أخرى إلى النموذج - غير منظم - لتغطية الشركات التي ليس لديها أي مهارات تحليلية. ثم لديك تحليلات وصفية وتشخيصية وتنبؤية وتعليمية. سنستعرض كل منها على حدة وسنساعدك على فهم مرحلتك وكيفية المضي قدمًا.

غير منظم

يعني التحليل غير المنظم للبيانات أنه ليس لديك استراتيجية بيانات ولا تستخدم التحليلات على الإطلاق.

لنفترض أنك تعمل في مجال بيع الأحذية — أحذية كرة السلة الرياضية. ليس لديك أي فكرة عن مدى اهتمام الأشخاص بحذاء رياضي معين ولماذا سيكونون كذلك.

قبل الوصول إلى التحليلات الوصفية ، أنت في مرحلة متأخرة أو مقيدة. بالنسبة للجزء الأكبر ، تبدأ معظم الأعمال هنا. لذا ، إذا كنت تنتظر القفزة ، فأنت لست وحدك.

تحليلات التسويق

ما الذي تعنيه حقًا ، ولماذا يجب أن تهتم ، وكيف تتحسن في ذلك

اقرأ أكثر

وصفي

التحليلات الوصفية - ما حدث - هي أبسط أشكال التحليلات والأساس لأنواع أكثر تعمقًا. تلخص التحليلات الوصفية ما حدث أو يحدث عن طريق سحب الاتجاهات من البيانات الأولية وتقديم نظرة ثاقبة لما تعنيه هذه الاتجاهات.

استمرارًا لمثالنا السابق ، يمكن أن تخبرك التحليلات الوصفية بشيء مثل: هذا الحذاء الرياضي لكرة السلة لديه زيادة موسمية في الاهتمام في أغسطس وسبتمبر وأوائل أكتوبر من كل عام.

يمكنك استخدام تصورات البيانات لتوصيل التحليل الوصفي لأن المخططات والرسوم البيانية والخرائط يمكن أن تعرض الاتجاهات في البيانات - بالإضافة إلى الانخفاضات والارتفاعات - بطريقة واضحة وسهلة الفهم.

"المرئيات تساعد عقلك على معالجة المزيد من البيانات في نفس الوقت. إذا تم استخدامه جيدًا ، يمكن أن يساعد القارئ على فهم البيانات المعقدة في غمضة عين ".

رالف سباندل ، رئيس تصور البيانات ، القياس الفائق

تابع القراءة

في هذه المرحلة ، يمكنك استخدام أدوات جداول البيانات مثل Google Sheets و Excel وأدوات تصور البيانات مثل Looker Studio (استوديو البيانات سابقًا) أو Power BI.

جداول بيانات Google و Excel

احصل على جميع بياناتك التسويقية المنعزلة في جداول بيانات حتى تتمكن من قول وداعًا للنسخ / اللصق

يتعلم أكثر

التشخيص

أخذ التحليل خطوة إلى الأمام مع التحليلات التشخيصية - لماذا حدث ذلك - يشمل مقارنة الاتجاهات أو الحركة ، ومعرفة ما إذا كانت هناك ارتباطات بين إحصائيات معينة ، وتحديد علاقات السبب والنتيجة حيثما أمكن ذلك.

يمكنك إلقاء نظرة على البيانات الديموغرافية حول المجموعة الأكثر شيوعًا التي تستخدم أحذية كرة السلة الرياضية وتكتشف أنهم تتراوح أعمارهم بين 13 و 16 عامًا. ولكن ، العملاء الذين يشترون هذه الأحذية الرياضية يميلون إلى أن يكونوا بين 30 و 50. بعض بيانات استطلاع العملاء التي تم جمعها سابقًا تكشف أن أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل العملاء يشترون أحذية كرة السلة الرياضية هو قيام الآباء بإهدائها لمراهقيهم. قد تكون المبيعات المتزايدة في أواخر الصيف وأوائل الخريف بسبب موسم كرة السلة الذي يبدأ في ذلك العام.

"الاستناد إلى الإحصاءات يتعلق بأخذ بياناتك التسويقية وفهمها حتى تتمكن من اتخاذ القرار الصحيح."

إدوارد فورد ، المدير العام للطلب ، القياس الفائق

تابع القراءة

على الرغم من أنه يمكنك إجراء تحليلات تشخيصية يدويًا في أدوات مثل Excel و Google Sheets ، فإننا نرى عادةً المسوقين يستخدمون أداة BI مثل Looker Studio أو Power BI لتطبيق منطق بسيط لمقارنة إحصائيات معينة ببعضها البعض.

يعد استخدام مستودع البيانات أيضًا خيارًا شائعًا لأنه يسمح لك بجمع البيانات من مصادر مختلفة - الوسائط المدفوعة والوسائط الاجتماعية العضوية - في موقع واحد قبل إدخالها في أداة التصور. يمكنك تطبيق المفاهيم المذكورة أعلاه عبر حالات استخدام مختلفة - فحص الطلب التسويقي وشرح سلوك العميل.

تنبؤي

التحليلات التنبؤية - ما قد يحدث في المستقبل - البيانات التاريخية لعمل تنبؤات حول الاتجاهات أو النتائج المستقبلية. يمكنك القيام بذلك يدويًا أو باستخدام خوارزميات التعلم الآلي.

يمكن استخدام التحليلات التنبؤية في التسويق للتنبؤ باتجاهات المبيعات في أوقات مختلفة من العام وتخطيط الحملات وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، معرفة أن الاهتمام بأحذية كرة السلة والمبيعات قد ارتفع في أغسطس وسبتمبر وأوائل أكتوبر من كل عام على مدار العقد الماضي يمكن أن يساعدك على توقع حدوث نفس الاتجاه العام المقبل. يمكن أن تساعدك البيانات السلوكية التاريخية أيضًا في توقع احتمالية انتقال الشخص من الوعي بالعلامة التجارية إلى شراء المنتج. لذلك ، إذا كنت تعلم أن شخصًا ما يتفاعل عادةً مع خمسة أجزاء من المحتوى قبل الشراء ، فيمكنك تخطيط المحتوى الخاص بك وفقًا لذلك. يمكن أن يساعدك تخزين البيانات التاريخية في مستودع البيانات ، مثل BigQuery ، في إجراء التحليلات التنبؤية يدويًا.

يمكن أن تساعد أدوات نمذجة البيانات ، مثل dbt ، في أتمتة دمج المعلومات من مصادر مختلفة في جداول جاهزة للإحصاءات. يمكن أتمتة التحليلات التنبؤية بشكل أكبر باستخدام منصة التعلم الآلي. بالإضافة إلى ذلك ، فإن وجود مجموعة بيانات قوية مع إمكانات التعلم الآلي يوفر انتقالًا سلسًا إلى المستوى الإلزامي.

التحليلات التنبؤية

كل ما تريد أن تعرفه لتبدأ

اقرأ أكثر

تقديري

أخيرًا ، التحليلات الوصفية - ما الذي يجب أن نفعله بعد ذلك - تأخذ في الاعتبار جميع العوامل المحتملة في السيناريو وتقترح وجبات جاهزة للتنفيذ.

لإكمال مثال حذاء كرة السلة الرياضي. الآن بعد أن عرفت أن موسم كرة السلة سيبدأ قريبًا وسيزداد الطلب على الأحذية الرياضية - بناءً على تحليل الاتجاه الخاص بك - ماذا يجب أن تفعل؟ يمكنك إجراء اختبار A / B (أ / ب) باستخدام اثنين من تصميمات الإعلانات. هدف يستهدف المستخدمين النهائيين لمنتجك - المراهقون. والتي تستهدف المشترين - الوالدين. يمكن أن تساعدك نتائج التجربة في معرفة كيفية الاستفادة من هذا الإطار الزمني القصير بشكل أفضل.

بينما يمكن إجراء التحليل الوصفي اليدوي باستخدام مجموعات بيانات أصغر ، ستحصل على نتائج أفضل باستخدام خوارزميات التعلم الآلي عند العمل مع كميات أكبر من البيانات للحصول على إجابة على "ما هو أفضل شيء يمكنك القيام به بعد ذلك؟". يمكن أن تساعدك الأنظمة الأساسية مثل Google Cloud Vision AI أو Vertex AI في نشر نماذج التعلم الآلي هذه.

تبحث لبناء نموذج وصفي؟

يمكن لفريق الخدمات المهنية لدينا المساعدة

اتصل بنا

أين أنت في النموذج ، وكيف يمكنك المضي قدمًا؟

قبل أن تقرر ما يجب التركيز عليه ، من المهم أن تفهم مكان وجود مؤسستك في مجالات مختلفة من نموذج نضج التحليلات. بناءً على مكان وجودك ، يمكنك التخطيط لكيفية المضي قدمًا.

1. التقييم

أولاً ، قم بتقييم مستوى نضج التحليلات الحالي الخاص بك لمعرفة البيانات التي تجمعها وتستخدمها. اجب على الاسئلة التالية:

• ما هي مصادر البيانات الحالية الخاصة بك؟
• من لديه حق الوصول إلى تلك البيانات؟
• ما هي الأدوات التي تستخدمها؟

2. التوافر

هنا ، يجب عليك معرفة مصادر البيانات الأخرى المتاحة لك ، بما في ذلك:

• مصادر البيانات الداخلية: CRM وتحليلات الويب وتعليقات العملاء
• مصادر البيانات الخارجية: منصات الإعلانات والبيانات العامة وما إلى ذلك.

3. تحديد الأولويات

بعد ذلك ، ضع في اعتبارك المقاييس التي تراقبها والأسئلة التي تجيب عليها. حدد أولويات تلك التي تمنحك رؤى قابلة للتنفيذ حول "لماذا" و "كيف" بدلاً من التركيز على المقاييس التي تقدم معلومات حول "العدد" فقط.

"كونك مدفوعًا بالبيانات لا يعني أن تكون مدفوعًا بالرؤى - البيانات هي مجرد جزء واحد من اللغز. فقط من خلال فهم "السبب" وراء سلوك العميل يمكننا إنشاء حملة تسويقية فعالة حقًا ".

ويل يانغ ، رئيس قسم النمو ، Instrumentl

تابع القراءة

4 اشخاص

تأكد من أن أصحاب المصلحة ذوي الصلة لديهم إمكانية الوصول إلى البيانات ذات الصلة. تنفيذ ممارسات رشيقة لكسر الحواجز وتبسيط مشاركة البيانات عبر الإدارات. ضع في اعتبارك منح الموظفين إمكانية الوصول إلى البيانات ، وتعليمهم كيفية استخدامها ، وتشجيع الأفكار الجديدة.

"قم بتثقيف فريقك حول معرفة البيانات وجعلها جزءًا من الثقافة. لأن فريقك يحتاج إلى استخدام البيانات ، فهم بحاجة إلى معرفة الأساسيات ".

Lee Feinberg ، رئيس Decision Viz

استمع لتتعلم أكثر

5. التقنية

استثمر في التكنولوجيا التي يمكن أن تساعدك في تفسير البيانات المتاحة والاستفادة منها. يجب أن تفكر في المهارات التحليلية لفريقك واختيار الأدوات المناسبة لهم. بالنسبة للمستخدمين غير التقنيين ، يجدر استخدام أدوات تصور البيانات بواجهة سهلة الاستخدام لتسهيل فهم التقارير.

من ناحية أخرى ، إذا كان لدى فريقك بعض مهارات SQL ، فسيحصلون على قيمة أكبر من استخدام مستودع البيانات.

"إذا كان لديك موقف يعرف فيه الفريق كيفية كتابة SQL ، لكن ربما لا يعرفون كل شيء عن هندسة البيانات ، في هذه الحالة ، يكون مستودع البيانات مناسبًا بشكل أفضل."

إيفان كايدينغ ، مهندس مبيعات رئيسي ، Supermetrics

تابع القراءة

راجع هذه الجوانب الخمسة واسأل نفسك نفس الأسئلة في كل مرة تخطط للمضي قدمًا في النموذج لمعرفة ما إذا كنت مستعدًا.

كيف تختار النموذج المناسب لك

إن المكان الذي يجب أن تكون فيه في نموذج نضج التحليلات يتعلق بمن يستخدم البيانات والقرارات التي تتوقع الاستفادة منها.

بينما يمكنك الحصول على رؤى أفضل وعائد استثمار أفضل من الارتقاء بالنموذج ، خاصةً مع التحليلات التنبؤية والتعليمية ، فإنك تحتاج إلى الانتباه لبعض الأشياء.

أنت بحاجة إلى بيانات دقيقة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي - فكلما كانت مجموعات البيانات أفضل ، كانت التوقعات أفضل. إذا كانت بياناتك غير كاملة أو تحتوي على معلومات خاطئة ، فسيؤدي ذلك إلى الإضرار بنتائجك.

على سبيل المثال ، إذا كانت البيانات الديموغرافية للعمر من مشتري أحذية كرة السلة تحتوي فقط على بيانات حول المستخدم النهائي ، والمراهقين ، وتتجاهل المعلومات التي تفيد بأن الآباء هم المشترون الفعليون لهذه الأحذية الرياضية. لن ينظر نموذجك الوصفي إلى الوالدين كمجموعة لتسويق منتجك ، ومن المرجح أن ينصحك بالتسويق للمراهقين فقط. من المحتمل أن يستثمر فريق التسويق في الجمهور الخطأ ويفقد فرصة زيادة المبيعات.

في هذه الحالة ، سيكون من المنطقي استخدام نموذج وصفي - ما حدث - أو نموذج تشخيصي - لماذا حدث ذلك - وبناء الجودة في مجموعات البيانات هذه قبل أن تتمكن من توجيه تنبؤات وقرارات مستنيرة تم إنشاؤها بواسطة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في المراحل اللاحقة.

ملكية البيانات

كيفية الحصول على رؤى أعمق من بيانات التسويق الخاصة بك

اقرأها الآن

يتم إحتوائه

يساعدك نموذج نضج التحليلات على تحقيق أقصى استفادة من بياناتك وتحسين عملية اتخاذ القرار. ستعدك كل خطوة في النموذج للخطوة التالية.

لذا يمكنك البدء باستخدام التحليلات الوصفية لسرد قصة ما يحدث ، ثم البناء على ذلك ومعرفة سبب حدوث هذه الأشياء بمساعدة التحليلات التشخيصية.

بمجرد أن تتمكن من الوصول إلى البيانات الصحيحة ويمكن الاعتماد عليها ، يمكنك الانتقال إلى التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات. وأخيرًا ، يمكنك استخدام تلك التنبؤات لإبلاغك بما يجب عليك فعله في المستقبل باستخدام التحليلات الوصفية.

لا تقلق إذا لم تكن في المرحلة الإلزامية حتى الآن ، فالتحرك في النموذج يتعلق أكثر بتقييم احتياجاتك ومواردك الحالية ، وتحقيق أقصى استفادة منها قبل التوسع بسرعة كبيرة. لا يوجد مكان صحيح أو خاطئ للتواجد فيه ، فقط المكان المناسب لفريقك وعملك.

انتقد ورقة الغش

احفظ ورقة الغش في نموذج نضج التحليلات لاستخدامها لاحقًا

احفظه الآن

عن المؤلف

بيتر هو مهندس مبيعات في Supermetrics. يعمل بشكل وثيق مع العملاء لتحديد فرص زيادة عائد القيمة في مجموعة بيانات التسويق الخاصة بهم. خارج ساعات العمل ، يمكن العثور عليه عادةً في ملعب كرة السلة.