Come superare la sfida della gestione dei dati di marketing

Qualsiasi strategia di marketing digitale efficace si basa su una cosa: i dati. Chiunque abbia improvvisamente ricevuto annunci per un prodotto dopo essere stato su un sito Web specifico sa che i suoi dati vengono raccolti.

Questa strategia non è certo nuova. I marketer hanno raccolto dati per molto tempo. Negli anni '60, la modellazione del mix di media era già utilizzata dai professionisti del marketing per vedere l'impatto degli annunci pubblicitari sulle vendite.

Sebbene sia in circolazione da un po' di tempo, la raccolta dei dati è cambiata drasticamente. Oggi, le metodologie di raccolta dei dati sono significativamente più sofisticate e accurate.

Gli esperti di marketing possono tracciare il percorso di ogni individuo dal primo clic all'acquisto finale. Possono vedere quali pagine sono state visitate, per quanto tempo ciascuna pagina è stata visualizzata, quali prodotti sono stati aggiunti al carrello e, infine, se è stato effettuato un acquisto.

L'enorme volume di dati ora disponibile per gli esperti di marketing è sia una benedizione che una maledizione. Da un lato, gli esperti di marketing hanno a disposizione più informazioni che mai. Possono segmentare il loro pubblico in gruppi più piccoli e più mirati, ottenendo campagne più efficaci. D'altra parte, questa enorme quantità di dati può essere opprimente e difficile da gestire.

Discuteremo le varie questioni relative alla gestione dei dati di marketing e in che modo un data warehouse centralizzato differisce da uno decentralizzato.

Vuoi saltare avanti?

• Problema di gestione dei dati di marketing
• Dati silenziati
• Report di marketing affidabili
• Governo dei dati
• Data warehouse centralizzato

Innanzitutto, diamo un'occhiata a come la gestione dei dati può aiutare la tua organizzazione.

In che modo la gestione dei dati avvantaggia un'organizzazione

Per molte organizzazioni, i dati di marketing sono un ripensamento. Alcuni lo trovano troppo dispendioso in termini di tempo o semplicemente non rilevante per la loro strategia.

La creazione di un efficiente sistema di gestione dei dati per le aziende offre numerosi vantaggi.

• Identificazione e targeting di nuovi mercati per garantire la crescita. I dati possono aiutarti a identificare nuovi mercati a cui rivolgerti. Ciò è particolarmente utile se vuoi entrare in un nuovo mercato o far crescere la tua attività.
• Ottieni informazioni dettagliate sul tuo pubblico per aggiornare il tuo profilo cliente ideale: ICP. Se non stai rivedendo i tuoi dati regolarmente, potresti perdere informazioni dettagliate sul tuo pubblico di destinazione. Queste informazioni possono essere utilizzate per aggiornare il tuo ICP, che a sua volta ti aiuterà a creare campagne più mirate.
• Creare una visione a 360 gradi della tua base clienti. Esaminando i tuoi dati sui tuoi clienti, puoi ottenerne una visione a 360 gradi. Questo ti aiuterà a creare esperienze più personalizzate per loro e a migliorare i tassi di fidelizzazione dei clienti.
• Targeting di segmenti specifici in base a dati altamente specifici. Più dati hai, più granulari possono essere i tuoi segmenti. Ciò ti consente di rivolgerti a gruppi specifici di persone con campagne mirate che hanno maggiori probabilità di conversione.
• Garantire il rispetto delle rigorose normative sulla privacy dei dati. Con le normative sulla privacy dei dati sempre più stringenti, è importante disporre di un sistema di gestione dei dati che garantisca la conformità.

Diamo ora un'occhiata ad alcuni dei problemi con la gestione dei dati di marketing.

Qual è il problema con la gestione dei dati di marketing?

Il problema principale con la gestione dei dati di marketing è la sua complessità.

Gli esperti di marketing ora hanno enormi quantità di dati da parte dei consumatori con cui gestire. Il problema che hanno è come danno un senso a tutto ciò? Due aree chiave rendono questo un problema per gli esperti di marketing: integrazione dei dati e risorse limitate di analisi dei dati.

Integrazione dei dati

La prima sfida è l'integrazione dei dati. Per dare un senso ai dati, gli esperti di marketing devono essere in grado di riunirli tutti in un'unica posizione centrale. Questo può essere difficile poiché i dati sono spesso sparsi in diversi dipartimenti e sistemi. Non si tratta solo di mettere tutti i dati in un unico posto, ma di garantire che siano accurati e aggiornati.

Può essere difficile trasformare i dati dei consumatori in informazioni fruibili. Un ostacolo comune è che i marketer raccolgono varie metriche che potrebbero non essere immediatamente confrontabili. È fondamentale normalizzare le attività tra campagne provenienti da fonti diverse in modo che i professionisti del marketing ottengano una visione equilibrata del loro pubblico di destinazione.

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Risorse limitate per l'analisi dei dati

La seconda sfida riguarda le risorse limitate per l'analisi dei dati. Anche se gli esperti di marketing possono superare l'ostacolo dell'integrazione dei propri dati, devono analizzarli in modo efficace. Questo può essere un problema poiché la maggior parte dei marketer non ha le risorse o le competenze necessarie per farlo in modo efficace.

Questa mancanza di risorse può portare a imprecisioni che a loro volta possono causare scarso processo decisionale e opportunità perse.

Spesso gli analisti di dati trascorrono troppo tempo a rivedere i dati. Quando finalmente capisci cosa ti dicono i dati, di solito è troppo tardi per utilizzare quelle informazioni per la campagna su cui stai lavorando.

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Perché i dati in silos sono il più grande problema di gestione dei dati

Quindi cosa sono i dati in silos.

I dati in silos sono dati isolati e non integrati con altri set di dati. Ciò può accadere per molte ragioni, come diverse fonti di dati, confini dipartimentali, diverse applicazioni software o anche solo formati incompatibili.

Ecco alcuni motivi per cui questo è il problema di gestione dei dati più significativo.

Forniscono set di dati incompleti

Uno dei problemi principali con i dati in silos è che, individualmente, forniscono set di dati incompleti. Questo perché contengono solo un sottoinsieme dei dati totali disponibili. Ad esempio, se desideri confrontare il rendimento delle tue campagne pubblicitarie di Facebook con i tuoi annunci Google, è uno sforzo molto manuale se non si trovano nella stessa posizione. È probabile che qualsiasi sforzo manuale porti a risultati imprecisi nel tempo.

I dati tendono a essere rinchiusi in silos, impedendo ad alcuni utenti di accedervi, alcuni che potrebbero trarne vantaggio potrebbero non saperlo. Ciò impedisce alle organizzazioni di prendere decisioni e strategie basate su tutti i dati disponibili. Questo può portare a decisioni sbagliate.

Dati incoerenti

Un altro problema con i dati in silos è che spesso possono essere incoerenti. Ogni silo avrà il proprio modo di archiviare e organizzare i dati. Ad esempio, un reparto può utilizzare nomi di campo o codici diversi rispetto a un altro reparto. Ciò può rendere difficile l'unione di dati provenienti da silos diversi.

È anche comune che i dipartimenti abbiano definizioni diverse per gli stessi termini. Ad esempio, un reparto può considerare un cliente come qualcuno che ha effettuato un acquisto. E un altro reparto può considerare come cliente chiunque abbia interagito con l'azienda, indipendentemente dal fatto che abbia effettuato un acquisto. Questa incoerenza può portare a confusione ed errori.

Piattaforme e processi di dati duplicati

I dati in silos spesso portano a piattaforme e processi di dati duplicati. Ogni dipartimento o unità aziendale avrà la propria piattaforma dati e il proprio processo per la gestione dei propri dati.

Ciò può portare a inefficienze poiché ora ci sono più piattaforme e processi che devono essere mantenuti ogni volta che è necessario apportare una modifica. E ogni volta che c'è un cambiamento, aumenti la probabilità che le due piattaforme finiscano con dati incoerenti.

Meno collaborazione tra gli utenti finali

I dati in silos possono anche portare a una minore collaborazione tra gli utenti finali. Se ogni dipartimento di un'organizzazione ha il proprio modo di gestire i dati, la collaborazione sarà impegnativa. I dati in silos possono rendere difficile per gli utenti finali di diversi reparti l'accesso e l'utilizzo reciproco dei dati.

È molto più difficile per i membri del reparto o del team lavorare in modo efficace quando non c'è un accesso condiviso agli stessi dati.

Una mentalità da silo nei reparti

Quando i dati vengono archiviati, può portare a una mentalità da silo nei dipartimenti. Questo perché ogni dipartimento vedrà i propri dati come i più importanti. Ciò può portare a una mentalità "noi contro loro", in cui i dipartimenti sono più interessati a difendere i propri dati che a condividerli.

Questa mentalità da silo può essere dannosa per un'organizzazione, portando a una mancanza di fiducia e collaborazione tra i team. Può anche rendere difficile per un'organizzazione prendere decisioni che sono nel migliore interesse dell'azienda nel suo insieme.

Problemi di sicurezza dei dati e conformità normativa

Un altro problema con i dati in silos può spesso portare a problemi di sicurezza dei dati e conformità normativa. Questo perché ogni silo può avere le proprie procedure e politiche di sicurezza.

Se un'organizzazione dispone di dati sensibili, come le informazioni sulla carta di credito dei clienti, questi dati devono essere adeguatamente protetti. Quando i dati sono in silo, può essere più difficile proteggerli poiché ora ci sono più punti di ingresso. Ciò può aumentare il rischio di violazione dei dati.

Per i motivi di cui sopra, i dati in silos possono anche rendere più difficile per un'organizzazione conformarsi a normative, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati dell'Unione Europea (GDPR).

Ci possono essere pesanti multe per un'organizzazione che viola tali organismi di regolamentazione.

Riportare dati di marketing affidabili in modo efficace

Uno dei problemi più frequenti con i dati in silos è che possono rendere più difficile la creazione di report sui dati di marketing. Questo perché ogni silo avrà il proprio modo di tracciare e riportare i dati.

Diamo un'occhiata a quattro conseguenze dei dati in silos.

La mappatura e la categorizzazione standardizzate sono difficili

Dipartimenti diversi hanno spesso nomi di categoria diversi per la stessa cosa. Ciò rende difficile mappare i dati da un silo all'altro. Di conseguenza, può essere difficile creare report accurati che includano dati provenienti da più silos.

Supponiamo che tu stia cercando di generare un rapporto sul rendimento di una campagna di marketing. Ma i dati della campagna vengono archiviati in due luoghi diversi, ciascuno con il proprio sistema di categorizzazione. Ciò rende difficile fare un rapporto accurato.

È vero che dovrai eseguire questa mappatura per centralizzare correttamente i tuoi dati, ma è molto meglio farlo una volta e farlo bene piuttosto che lasciare che siano le persone a mappare i dati ogni volta che ne hanno bisogno.

L'attribuzione è difficile

Nel marketing, l'attribuzione è una strategia di reporting che consente ai team di vendita e ai mercati di considerare l'impatto su un obiettivo specifico, ad esempio l'acquisto di un cliente.

Con i dati in silos, l'attribuzione è impegnativa perché per attribuire con precisione è necessario visualizzare i dati di tutti i canali di marketing con cui interagisce un cliente. Questo è molto difficile quando i dati non sono centralizzati.

Ad esempio, un cliente ha visto un annuncio su Facebook, ha fatto clic su di esso e quindi ha effettuato un acquisto sul tuo sito web. Se i dati di Facebook e del tuo sito Web sono archiviati in silos diversi, può essere difficile attribuire l'acquisto all'annuncio di Facebook.

I rapporti automatizzati su più canali non sono realmente possibili

Le organizzazioni hanno spesso i dati archiviati in silos diversi per ogni canale. Ciò rende difficile creare rapporti che includano dati da più canali.

Ad esempio, supponiamo che tu voglia generare rapporti sul rendimento delle tue campagne di marketing su tutti i canali. Se i dati per ciascun canale sono archiviati in un silo diverso, è necessario estrarre manualmente i dati da ciascun silo e combinarli in un unico report. Questo è dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori.

Crea fiducia con la governance dei dati

È fondamentale per qualsiasi organizzazione garantire che le risorse di dati chiave siano gestite in modo formale. Se vengono prese decisioni aziendali critiche sulla base di dati dati, è necessario che ci sia una fiducia significativa in tali dati. È qui che entra in gioco la governance dei dati.

Quando si tratta di creare fiducia con la governance dei dati, i dati in silos lo rendono difficile. Ecco perché.

Non esiste un'unica fonte di verità

Se non esiste un'unica fonte di verità, potrebbero esserci definizioni diverse per concetti simili. Ciò rende difficile ottenere risultati accurati e affidabili.

Duplicazione di dati e carico di lavoro

Se i dati vengono duplicati in diverse aree di archiviazione, i costi vengono moltiplicati. Il costo di archiviazione dei dati, il costo di qualsiasi elaborazione di tali dati e, soprattutto, i costi di manutenzione in caso di modifiche.

La fiducia degli utenti è ridotta

Quando i dati vengono inseriti in un silo, possono essere utilizzati calcoli diversi per definizioni simili. Ciò crea sfiducia da parte degli utenti che perdono fiducia nella loro comprensione dei dati.

Mancanza di controllo sulle informazioni di identificazione personale: PII

Se i dati sono in silo, può essere difficile controllare e gestire le PII. Ciò potrebbe avere gravi conseguenze se i dati finissero nelle mani sbagliate.

Un data warehouse centralizzato affronta queste sfide fornendo alle organizzazioni un'unica fonte di verità con tutte le misure di sicurezza in atto.

Nessun chiaro lignaggio di dati

Con i dati in silos, può essere difficile determinare da dove provengono i dati e come sono stati trasformati. Ciò significa che quando vengono apportate modifiche, è molto difficile assicurarsi di non avere un impatto indesiderato su altri dati. Può anche avere implicazioni legali se non puoi mostrare come sono stati calcolati i dati utilizzati nelle tue decisioni aziendali.

I vantaggi di un data warehouse centralizzato

Si spera che ora ti abbia convinto che ci sono molte sfide con i dati in silos. Per questi motivi, sempre più organizzazioni stanno passando da sistemi di dati decentralizzati e in silos a sistemi centralizzati, più comunemente un data warehouse.

Diamo un'occhiata ad alcuni dei vantaggi di un data warehouse centralizzato.

Accesso facile e veloce ai tuoi dati

Un data warehouse centralizzato ti offre un accesso facile e veloce ai tuoi dati ogni volta che ne hai bisogno. L'archiviazione di tutti i dati in un'unica posizione centrale consente di risparmiare tempo e risorse evitando l'accesso a più silo.

Inoltre, le prestazioni dei tuoi rapporti e delle visualizzazioni dei dati miglioreranno notevolmente anche quando un data warehouse li alimenta.

Accesso storico ai tuoi dati

Un altro vantaggio di un data warehouse centralizzato è l'accesso storico ai dati. Ciò significa che sarai in grado di monitorare i cambiamenti e le tendenze nel tempo e prendere decisioni aziendali migliori.

Se stai solo utilizzando i dati direttamente nei rapporti e non li archivi in ​​un data warehouse centralizzato, i dati non saranno disponibili per altri scopi in futuro.

Integrità e sicurezza dei dati migliorate

Con un data warehouse centralizzato, puoi concentrare la tua sicurezza su questa singola risorsa. Puoi monitorare più facilmente chi ha accesso ai dati e tenere traccia delle attività.

Inoltre, con un data warehouse centralizzato, l'integrità dei dati è migliorata. Poiché tutti i tuoi dati sono in un unico posto, puoi assicurarti più facilmente che i dati siano accurati e aggiornati.

Costo ridotto

Un data warehouse centralizzato può anche aiutare a ridurre i costi. Le organizzazioni spesso devono investire in hardware e software diversi per supportare ciascuna piattaforma quando i dati sono in silo. Questo può sommarsi rapidamente e diventare molto costoso.

Un data warehouse centralizzato ti farà risparmiare denaro a lungo termine riducendo la necessità di più piattaforme.

Miglioramento del processo decisionale

Un data warehouse centralizzato offre alle organizzazioni migliori capacità decisionali. Poiché tutti i dati sono archiviati in un unico posto, è facile creare report e condurre analisi. Ciò significa che sarai in grado di prendere decisioni più informate per la tua attività.

Centralizzazione dei dati per risolvere il problema dei dati in silos

Abbiamo già trattato un po' delle varie sfide dei dati in silos e dei vantaggi di un data warehouse centralizzato. A questo punto, dovrebbe essere chiaro che la centralizzazione dei dati risolve i vari problemi e sfide associati ai dati in silos.

I dati sono una delle risorse più fondamentali che qualsiasi azienda può avere. Pertanto, deve essere gestito in modo efficiente ed efficace per garantire che tutto il processo decisionale basato sui dati sia nel migliore interesse dell'organizzazione.

Ecco perché così tante aziende investono in un data warehouse centralizzato.

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Circa l'autore

Lee ha oltre vent'anni di esperienza immerso nei dati. Iniziando come consulente per sviluppatori incentrato su ETL e specializzato in data warehouse, è passato attraverso ruoli nell'architettura dei dati, nella progettazione di soluzioni e nella leadership delle persone che hanno alimentato la passione per il tutoraggio nel pensiero incentrato sui dati. Lee viene dall'Australia, ha lavorato in Nuova Zelanda e nel Regno Unito e ora vive in Finlandia. È un Senior Sales Engineer presso Supermetrics, dove aiuta i clienti ad accedere ai propri dati di marketing in modo rapido e semplice.