Как улучшить свои навыки маркетинговой аналитики

Хотите продвинуться по карьерной лестнице? Или, может быть, вы просто хотите начать в одном. В любом случае, вам понадобится опыт и некоторые навыки маркетинговой аналитики.

На самом деле много умений. Маркетологи теперь многозадачны, как с точки зрения их обязанностей, так и с точки зрения того, сколько различных типов задач они выполняют. Они используют смесь наборов навыков.

«Мягкие навыки» (коммуникативные, управленческие навыки, эмоциональный интеллект и подобные способности) стоят на первом месте, за ними следуют навыки письма и контент-маркетинга. Но в верхней части списка — даже выше электронного маркетинга или поисковой оптимизации — находится анализ данных.

Если вы работаете в сфере маркетинга, это неудивительно. В то время как маркетологи могут не сразу думать о себе как о специалистах по данным, наша работа наполнена данными от начала до конца.

Данные влияют на каждое решение, которое мы принимаем. Он решает, была ли кампания успешной или нет; это то, что мы используем, чтобы доказать нашу точку зрения, попросить бюджеты и надбавки, и даже оправдать нашу работу.

Мы общаемся с помощью данных, которые сейчас являются языком общения маркетинга.

Поэтому, если вы хотите лучше справляться со своей работой, вам нужно лучше управлять данными. Анализируя это. Общение с ним. Разделяю это. Поддержание чистоты.

Но, к сожалению, многим из нас предстоит пройти долгий путь. Около половины маркетологов считают управление данными серьезной проблемой. Если вы хотите быть готовым к работе, которая у вас будет через три года (чтобы «кататься там, где будет шайба», как сказал бы Уэйн Гретцки), вам нужно улучшить свои навыки маркетинговой аналитики уже сейчас.

И если вы входите в число 48% маркетологов, которые уже борются с управлением данными, вам нужны эти навыки для автоматизации маркетинга… еще вчера.

Итак, вот как их получить.

Читайте блоги.

Есть множество блогов о маркетинговой аналитике. Мы сами публикуем довольно много на эту тему. Но если вы действительно хотите выглядеть умно на собраниях, добавьте эти сайты в свой список для чтения:

Think with Google: в этом блоге публикуется очень умный, тщательно проработанный контент по аналитике и искусственному интеллекту. Это лишь некоторые из тем, которые они охватывают, но все это стоит прочитать. Отлично подходит для любого маркетолога на любом уровне.

Блог Google Analytics: он не может быть более авторитетным, чем этот. Идеально подходит для тех, кто должен просматривать отчеты Google Analytics.

Бритва Оккама: Авинаш Кошик, возможно, имеет самый известный профиль в качестве эксперта по маркетинговым аналитикам.

Блог Orbit Media: Энди Крестодина и команда Orbiteers регулярно публикуют отличные, доступные для оценки и действенные сообщения в блогах о том, как использовать аналитику, чтобы улучшить работу вашего маркетинга. Идеально подходит для контент-маркетологов.

The Harvard Business Review: Не ожидали этого, верно? Но HBR публикует превосходный контент по аналитике — и делает это в контексте бизнеса и маркетинга. Идеально подходит для менеджеров и руководителей. Вы получаете четыре бесплатных статьи в месяц до регистрации и восемь бесплатных статей, если вы зарегистрированы. Активные пользователи должны потратиться на годовую подписку за 99 долларов.

Читать книги.

Есть сотни книг по аналитике. На самом деле это может быть частью проблемы: вы можете получить информационную перегрузку, пытаясь понять свою информационную перегрузку.

Вот несколько хороших чтений. Это только начало, и нет смысла заморачиваться. Итак, если бы вы могли прочитать только четыре книги на эту тему, я бы порекомендовал эти:

Наука о данных для бизнеса: что вам нужно знать о интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении, Фостер Провост и Том Фосетт. Хорошее, широкое введение во все основные идеи бизнес-аналитики.

Руководство Wall Street Journal по информационной графике: что нужно и что нельзя делать при представлении данных, фактов и цифр, Дона М. Вонг. Тонкий том, который значительно улучшит внешний вид ваших визуализаций данных и то, насколько хорошо они передают информацию. Это отличное дополнение к нашему новому инструменту Engagement Insights, который автоматически извлекает данные из вашей базы данных в Excel или Google Таблицы, чтобы вы могли просматривать их, делиться ими и действовать в соответствии с ними.

Предиктивный маркетинг: простые способы, с помощью которых каждый маркетолог может использовать клиентскую аналитику и большие данные, Омер Артун, доктор философии. и Доминик Левин. Хотите действительно заниматься персонализированным маркетингом? Эта книга поможет вам перейти от необработанных данных к персонализации 2.0.

Аналитический маркетолог: как преобразовать вашу маркетинговую организацию, Адель Свитвуд. Как следует из названия, речь идет как об изменении культуры, так и о работе с данными для совершенствования ваших навыков маркетинговой аналитики. Но, как вы знаете, без участия всех ваши фантастические передовые идеи не имеют шансов на успех в… вашем следующем статусном совещании.

Подписаться.

Эти два бюллетеня содержат множество отличных статей и ресурсов о прикладной аналитике, особенно о прикладной маркетинговой аналитике.

The Full Monty: это кураторский информационный бюллетень и/или подкаст. Здесь упоминается множество статей, связанных с аналитикой, и множество других материалов, представляющих интерес для маркетологов.

Экспоненциальный взгляд Азима Ажара: этот воскресный информационный бюллетень в значительной степени опирается на искусственный интеллект и машинное обучение, но содержит неотразимую и полезную информацию для маркетологов и специалистов по SAAS.

Следите за экспертами в Twitter.

Вам нужно получить аналитическую информацию, но ложкой — или, может быть, через твит? Без проблем. Подпишитесь на всех, кто упоминается в этой статье, а также как минимум на эти три аккаунта (перечислены в произвольном порядке):

Jeffalytics @jeffalytics: Проведение экспериментов в области цифрового маркетинга и аналитики.

Авинаш Кошик @avinash: автор книги «Веб-аналитика 2.0 и веб-аналитика: час в день»

Ферас Аллоу @ferasa: соавтор книги «Прорыв в Google Analytics: от нуля до влияния на бизнес».

Присоединяйтесь к группам маркетинговой аналитики в LinkedIn.

Аналитика и искусственный интеллект (ИИ) в маркетинге и розничной торговле (63 580 участников). Как они описывают свою группу: «Эта группа предоставляет экспертам платформу для обсуждения аналитики, машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) применительно к маркетингу, СМИ и розничной торговле».

Better Marketing with Analytics (15 104 участника). «Наша миссия — предоставить место для людей, которые хотят узнать и использовать аналитику для маркетинга. Познакомьтесь с другими маркетологами, занимающимися аналитикой, для обсуждения и установления контактов. Независимо от того, являетесь ли вы тем, кто хочет использовать Analytics для улучшения своих маркетинговых усилий, или тем, кто уже является экспертом в области ее создания и использования, это место для вас».

Сообщество экспертов по большим данным, аналитике, бизнес-аналитике и визуализации (210 797 участников). «Главное сообщество как для существующих экспертов-профессионалов, так и для компаний, исследующих конвергенцию аналитики и обнаружения больших данных, Hadoop, хранилищ данных, облака, унифицированных архитектур данных, цифрового маркетинга, визуализации и бизнес-аналитики».

Специалисты по веб-аналитике (21 607 участников). «Самая большая аналитическая группа в LinkedIn. Предназначен для профессионалов в области аналитики. Множество вакансий, идеи, тесты, лидеры отрасли, поставщики инструментов и многие другие типы пользователей. Ваш способ попасть в индустрию аналитики».

Получите сертификат.

Квалификация Google Analytics (для физических лиц). Чтобы получить квалификацию Google Analytics, вам необходимо сдать экзамен на индивидуальную квалификацию Google Analytics (IQ). Чтобы получить доступ к тесту IQ, вам необходимо зарегистрироваться в Google Partners. Присоединение к партнерской программе бесплатное, и после регистрации вы получите доступ к библиотеке ресурсов, включая треки Google Analytics для начинающих и Advanced Google Analytics. Закончите эти учебные программы, сдайте 90-минутный экзамен, наберите по крайней мере 80%, и вы в деле!

Сертификат маркетинговой аналитики Ассоциации прямого маркетинга. Этот курс DMA преподает один из моих старых профессоров, получивших степень магистра в Нью-Йоркском университете, суперумный Перри Дрейк. Продолжительность занятия всего 8-9 часов. Стоимость 479 долларов для членов DMA и 799 долларов для нечленов.

Онлайн-курсы General Assembly по анализу данных. Несколько лет назад я чуть было не прошел этот курс. Это все еще в моем списке желаний. 11-недельный курс. 1250 долларов.

Сертификат профессионального и непрерывного образования Вашингтонского университета в области цифровой маркетинговой аналитики. 8-месячная учебная программа; 3297 долларов.

Сертификат выпускника PennState в области маркетинговой аналитики. Это серьезная программа с высокими требованиями (4 полных курса) и высокой ценой (11 160 долларов США). Но вы можете распределить курсовую работу, и если вы действительно хотите освоить данные как профессионал, серьезно рассмотрите эту программу.

Слушать.

У нашего собственного Натана Айзекса есть два недавних подкаста о маркетинговой аналитике:

• Улучшите продажи, маркетинг, SEO и многое другое с помощью анализа телефонных звонков с Амитом Бендовым, генеральным директором Gong.
• Новая исполнительная панель современного маркетолога с Мэттом Хайнцем.
• Свяжите свой маркетинг B2B с атрибуцией доходов

На сайте Кошика также есть страница подкастов/вебинаров, в которых он недавно участвовал. И не забывайте про Audible для всех книг по аналитике, на чтение которых у вас нет времени.

Смотреть.

TED Talks — фантастический ресурс. И хотя количество выступлений на TED Talks, посвященных маркетинговой аналитике, довольно мало, есть множество выступлений о данных.

Вот лишь некоторые из моих любимых:

• Машинный интеллект Зейнеп Туфекчи делает человеческую мораль более важной
• Алан Смит Почему вы должны любить статистику
• Триша Ванг. Человеческое понимание, отсутствующее в больших данных

TED Talks безумно хороши в одном: заставить вас задуматься о том, как можно применять аналитику. Это добавит глубины вашему пониманию более приземленных частей маркетинговой аналитики. Это также поможет вам взглянуть на свою аналитику свежим взглядом.

Визуализируйте.

То, как вы представляете свои данные, почти так же важно, как и то, что вы из них узнаете. Станьте свидетелем того, как часы работы могут сойти на нет, если вы покажете руководителю высшего звена сложную визуализацию данных, которая не имеет для них смысла. Вы стоите там и говорите «но это, но это» не поможет, если они не поймут схему, которую вы им показали.

Так что будь умнее. Наведите порядок в круговых диаграммах и столбчатых диаграммах, зная, как представить данные более элегантным способом. Сделайте ваши отчеты действенными и общедоступными. Частью этого является цвет и оптимизация данных, но другая часть — изучение всех странных и замечательных вариантов визуализации данных, из которых мы можем выбирать. Хороший источник вдохновения: проект Data Viz Project.

Рассказывайте лучшие истории.

Реальные истории, конечно. Рассказывание историй на основе данных — это захватывающий способ использовать «скучные» данные (некоторые люди называют это так… но я никогда этого не делаю. Я думаю, что данные захватывают). Возможность поместить ваши данные в контекст, придать им смысл и побудить к действию на их основе — это вершина маркетинга. Вы в основном продаете идеи, которые показали вам данные.

Веб-сайт Storytelling With Data довольно хорош. Итак, книга того же человека. Агентство Column Five Media также много пишет о пересечении контент-маркетинга, «визуализации данных» и повествования на основе данных. Они понимают, что рассказывание историй о данных — это окончательная эволюция самих данных.

Бонус

Присоединяйтесь к Ассоциации цифровой аналитики, отраслевой организации с достаточными ресурсами для всех, кто хочет развивать свои навыки работы с данными.

Большая картина

Вот в чем дело: данные — ваш друг. Он не должен быть скучным и не должен выгонять из комнаты всю креативность и человечность.

Управление данными также не означает, что мы передаем нашу работу машинам. Это просто означает, что у нас есть возможность принимать лучшие решения.

Но данные не являются ответом на все вопросы. На самом деле нам нужно использовать данные для формирования вопросов, которые мы задаем, так же, как данные формируют ответы, которые мы получаем. Вот почему нам нужны четкие, простые отчеты, которые каждый в нашей команде может понять и использовать.

Но, пожалуйста: не ленитесь только потому, что у вас есть тонны данных, и вы можете преобразовать их в отличные отчеты, идеи и рассказы о данных. Никогда не позволяйте всему этому доступу к данным заставить вас отключить свой мозг. Данные настолько хороши, насколько хороши их входы. Нам, маркетологам, еще предстоит объяснить, что все это значит.