データ駆動型マーケティングの世界でキャリアを築く方法

変化は不快で予測不可能です。 そして、データ駆動型のマーケティングの世界では避けられません。

過去 10 年間でマーケティングがどれほど劇的に変化したかは言うまでもありません。 一体、iPhone が登場したのはほんの 10 年ほど前のことです。 2007 年 9 月の Facebook のユーザー数は 5000 万人弱でした。 現在、月間ユーザー数は 20 億人です。

現在、音声検索が増加しています。 人工知能はますます多くのシステムを実行しています。 ドミノは自動運転車を使ってピザを配達しています。

過去 10 年間で、ビジネスの世界には多くの変化がありました。 そして、次の 10 年は、過去 10 年が停滞したように見えることを約束します。

マーケティング担当者にとって、変化の最も目に見える影響は、おそらくデータとテクノロジーにあります。

自分が「数字の人」であると考えていない場合は、ビッグデータ、データ駆動型、さらには「データストーリーテリング」についてのこのすべての話に少しうんざりするかもしれません.

データの波に乗る方法はありますか? マーケティング担当者は、データ駆動型のマーケティング部門で引き続き役立つのでしょうか? それとも、データ アナリストやデータ プロジェクト マネージャーに移行するのでしょうか?

そして、このすべての変化の中で、どうすれば個人的に安心できるでしょうか? 新しいスキルを取得できますか?もしそうなら、どのスキルを取得できますか?

どれも素晴らしい質問です。 すべての答えられる質問。 そして、ある程度の視点を得るとすぐに、答えはより明白になります。

データドリブン マーケティングはあなたの味方です。

分析レポートしか見たことのないデータがあるとしたら、それを見逃していることになります。 データ分析は奇妙で素晴らしいものです。 芸術形式でさえ。

疑うよ？ 次に、Giorgia Lupi と Stefanie Posavec による本「Dear Data」を読む必要があります。 これは、気まぐれで頭脳明晰な 2 人の無礼な (そして非常に創造的な) データマニアから送られてくる 52 週間分のはがきの手紙です。 二度と同じ方法でマーケティング レポートを表示することはありません。

本を読みたくないですか？ 次に、TED トークをご覧ください。

デジタル マーケティングは継続的な教育の仕事です。

率直に言いたくないのですが、新しいことを学ぶのが嫌いなら、デジタル (したがってデータ駆動型) マーケティングは適していません。

ここでの利点は、新しいことを学ぶのが好きで、テクノロジーや心理学が好きで、次の新しいマーケティング トレンドに興奮していれば、デジタル マーケティングに飽きることはないということです。

縛られたと思ったその時、次の可能性のある Facebook が地平線上に現れます。

ストーリーテリングのスキルを磨いてください。

統計やグラフは一部の人にとって魅力的かもしれませんが、他の人にとっては睡眠薬と同じくらい良いものです.

ほとんどのスピーカー (およびライター) は、自分の発言を裏付けるために統計やグラフを使用するのは賢明ですが、あまりにも多くを使用すると、聴衆が麻痺してしまうことを知っています。

データとストーリーテリングのバランスを取るには巧妙な技術があります。そのため、「データ ストーリーテリング」と呼ばれる作業分野全体が存在します。

これは、マーケティング担当者が学習するのに適したスキルです。 結局のところ、データがあるのは素晴らしいことですが、人々の注意 (つまり、経営幹部の注意) を引き付けて保持できなければ、望む結果は得られません。

そのため、ストーリーテリングのスキルが必要です。 いくつかのデータ プレゼンテーション スキル。 あと説得力とか。

幸いなことに、そのすべてを学ぶことができます。 学位を取得する必要さえないかもしれません。

以下にいくつかのリソースを示します。

• データの表示と視覚化
  • 「データを使ったストーリーテリング: ビジネス プロフェッショナルのためのデータ視覚化ガイド」を読む
  • ブログ投稿「データの視覚化の基礎: より良い円グラフと棒グラフを作成する方法」をお読みください。 」
  • Edward Tufte の素晴らしい 1 日データ ビジュアライゼーション コースに参加してください (彼の本も素晴らしいです)。
• ストーリーテリング
  • Nicki Howell のブログ記事「Why Data-Driven Storytelling is the Next Big Thing in Content Marketing . 」
  • コロンビア大学のデジタル ストーリーテリング ラボを長時間訪れてください。
  • GetStoried をチェックしてください。GetStoried は、共鳴するストーリーを作成して配信する方法を人々 (ビジネスマンを含む) に教えることに特化しています。
  • Quartz の記事を読んでください。 」
  • The Washington Post のWonkblog にサインアップしてください。これは、別の種類のデータであるデータ ジャーナリズムの優れた例です。
• 説得
  • 「プレゼンターが人について知っておくべき 100 のこと 」という本を読んでください。 」
  • 本を読んでください、「魅力的で、改訂され、更新されました：あなたのブランドを抵抗するのを不可能にする方法. 」

データに質問します。

「ガベージイン、ガベージアウト」という言葉を聞いたことがありますか？ それはデータに適用されます - スペードです。

質の悪いデータを疑問視せずに受け入れる (または事後になるまでそれが悪いことに気付かない) 最も重大な例は、2016 年の選挙です。 結果についてのあなたの意見に関係なく、準備段階では、推定される結果は明確に見えました。 ほとんどの人は、クリントンが勝つと思っていました。 いくつかの世論調査業者とデータ処理業者、特に Fivethirtyeight.com (データのインスピレーションを得て、優れたデータ ジャーナリズムを見ることができる別の場所) だけが、トランプに戦いのチャンスを与えました。

「恥ずかしがり屋」の有権者、調査サンプル、ゆがんだ仮定など、どこに問題があったとしても、多くの賢明な人々が持っていた「データが私たちを救う」という見方に大きな衝撃を与えました。 ほとんどのデータ ワンクは間違っていました。

結局のところ、データはその入力と同じくらい良いものです。 不正な入力は不正なデータを生成します。 完璧に近いデータドリブン マーケティングを実践している間は、自分が悪いことをしていることを知らなければ、悪い決断を下すことになり、場合によっては廃業することさえあります。

これを別の方法で見たいですか？ データは実際にはばかげています。 入力、アルゴリズム、およびレポートは、私たちが与えたものしか知りません。 彼らは私たちがするように言うことだけをします。

それらがどのように機能するかを本当に疑問視するのは、私たち人間次第です。 超重要な仕事です。

人間のままで。

これらのテクノロジーとデータはすべて素晴らしいものですが、怠け者の場合は特にリスクが伴います。

これは極端ですが、記憶に残る例です。

私の父は軍の諜報機関でキャリアを過ごしました。 9/11 が起こった日、その出来事についての彼の 1 つのコメントは次のとおりでした。 その夜遅く、テレビで 4 つ星の将軍がまったく同じことを言っているのを見ました。

身も凍るような例で申し訳ありませんが、私たちマーケターはある意味で同じ過ちを犯しています。 私たちは、顧客について知る必要があることをテクノロジーに頼って伝えているという点で、「従業員を地上から降ろしています」。

要するに、私たちはデータに集中しすぎて、データが表すはずの実際の人々を忘れてしまいます。

幸いなことに、これを回避する方法があります。

• セールスやカスタマー サービスの仲間と親友になりましょう。 この「カスタマー エクスペリエンス」に全員が参加した今、私たちは協力する必要があります。 シームレスに。
• イベントに行く。 イベント マーケティングが最も効果的なコンテンツ マーケティング、またはマーケティング全般の 1 つであることは興味深いことです。 また、データ駆動型のマーケティング担当者が分析ダッシュボードやカスタマー ジャーニー モデルを振り払い、実際に人々のニーズについて実際に話すことができる数少ない方法の 1 つでもあります。
• リスニング ステーションのセットアップは非常に簡単です。 そのほとんどを自動化することもできます。 心を開いて聞いてください。 私たち人間は、自分の世界観に合わないデータを却下するのが危険なほど得意です。

人間としての最大の競争上の優位性は…

…質問する私たちの能力。

尋ねるのに最適な質問は、 「それはどういう意味ですか?」ということです。

実際、「どういう意味ですか？」と尋ねるだけで、おそらく仕事を続けることができます。 誰かがあなたのデスクにレポートを置いたり、統計について言及したり、あらゆる種類のデータを押し付けたりするたびに。

本当にデータドリブン マーケティングを得意とするなら、「それはどういう意味ですか?」 は、すべてのデータについて尋ねる基本的な質問です。 機械は私たち人間よりもうまく数字を処理できるかもしれませんが、この 1 つの質問は通常、人間を困惑させます。

それはおそらく彼らを長い間困らせるでしょう。

ですから、データをあなたの主人ではなく、あなたのしもべにしてください。 それに意味を与えるのは私たち人間です。 そして、最終的には、データに関して本当に重要なのは意味だけです。

多くの点で、このすべてのデータは、単純に質問をするのが上手になるように私たちを後押ししているのかもしれません. データは答えを与えることができますが、ビジネスを変えることができるタイプの質問を考え出すのは人間だけです。

あなたに戻って。

「ビッグデータ」と人工知能がマーケティングでどのように普及しているかについて心配していますか? データ駆動型のマーケターであることは特権だと思いますか?それとも呪いと思いますか?

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