如何克服營銷數據管理挑戰
已發表: 2022-06-30任何有效的數字營銷策略都是圍繞一件事建立的——數據。 任何在訪問特定網站後突然收到產品廣告的人都知道他們的數據正在被收集。
這種策略當然不是新的。 營銷人員已經收集了很長時間的數據。 早在 60 年代，營銷人員就已經使用媒體組合建模來了解廣告對銷售的影響。
雖然它已經存在了一段時間，但收集數據已經發生了巨大變化。 今天，數據收集方法明顯更加複雜和準確。
營銷人員可以跟踪每個人從第一次點擊到最終購買的旅程。 他們可以查看訪問了哪些頁面，查看了每個頁面的時長，將哪些產品添加到了購物車，以及最後是否進行了購買。
營銷人員現在可以獲得的海量數據既是福也是禍。 一方面，營銷人員擁有比以往更多的信息。 他們可以將受眾細分為更小、更有針對性的群體，從而開展更有效的活動。 另一方面，如此龐大的數據量可能非常龐大且難以管理。
我們將討論與管理營銷數據相關的各種問題，以及集中式數據倉庫與分散式數據倉庫的區別。
想跳過嗎？
- 營銷數據管理問題
- 孤立的數據
- 可靠的營銷報告
- 數據治理
- 集中式數據倉庫
首先，讓我們看看數據管理如何幫助您的組織。
數據管理如何使組織受益
對於許多組織而言，營銷數據在很大程度上是事後才想到的。 有些人認為這太耗時或根本與他們的策略無關。
為企業建立高效的數據管理系統有很多好處。
- 識別和瞄準新市場以確保增長。 數據可以幫助您確定可以定位的新市場。 如果您想進入一個新市場或發展您的業務，這將特別有用。
- 深入了解您的受眾，以更新您理想的客戶資料——ICP。 如果您不定期查看數據，您可能會錯過對目標受眾的洞察。 此信息可用於更新您的 ICP，進而幫助您創建更有針對性的廣告系列。
- 創建客戶群的 360 度視圖。 通過查看您的客戶數據，您可以獲得他們的 360 度視圖。 這將幫助您為他們創造更個性化的體驗並提高客戶保留率。
- 根據高度具體的數據定位特定的細分市場。 您擁有的數據越多，您的細分就越細。 這使您可以通過更有可能轉化的重點廣告系列來定位特定的人群。
- 確保遵守嚴格的數據隱私法規。 隨著數據隱私法規變得越來越嚴格，建立一個確保合規性的數據管理系統非常重要。
現在讓我們來看看營銷數據管理的一些問題。
營銷數據管理有什麼問題？
營銷數據管理的主要問題是其複雜性。
營銷人員現在需要處理來自消費者的大量數據。 他們的問題是他們如何理解這一切？ 兩個關鍵領域使營銷人員面臨這個問題——數據集成和有限的數據分析資源。
數據整合
第一個挑戰是數據集成。 為了理解數據，營銷人員需要能夠將所有數據集中到一個中心位置。 這可能很困難，因為數據通常分散在不同的部門和系統中。 這不僅僅是將所有數據放在一個地方，而是確保它是準確和最新的。
將消費者數據轉化為可操作的信息可能很困難。 一個常見的絆腳石是營銷人員收集的各種指標可能無法立即進行比較。 標準化來自不同來源的活動的活動至關重要，這樣營銷人員才能平衡地了解他們的目標受眾。
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營銷數據集成：它是什麼以及您應該關心的原因
有限的數據分析資源
第二個挑戰是有限的數據分析資源。 即使營銷人員能夠克服整合數據的障礙，他們也需要對其進行有效分析。 這可能是一個問題，因為大多數營銷人員沒有必要的資源或專業知識來有效地做到這一點。
這種資源缺乏會導致不准確，進而導致決策失誤和錯失機會。
數據分析師通常會花費太長時間來審查數據。 當您最終了解數據告訴您的內容時，將這些信息用於您正在開展的活動通常為時已晚。
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為什麼營銷行業存在數據問題，以及如何解決它
為什麼孤立的數據是最大的數據管理問題
那麼什麼是孤立的數據。
孤立數據是孤立的數據，不與其他數據集集成。 發生這種情況的原因有很多，例如不同的數據來源、部門邊界、不同的軟件應用程序，甚至只是格式不兼容。
以下是為什麼這是最重要的數據管理問題的幾個原因。
他們給出不完整的數據集
孤立數據的主要問題之一是，它們單獨提供不完整的數據集。 這是因為它們只包含可用總數據的一個子集。 例如，如果您想比較 Facebook 廣告活動與 Google Ads 的效果，如果它們不在同一個位置，則需要手動操作。 隨著時間的推移，任何手動操作都可能導致結果不准確。
數據往往被鎖在孤島中，阻止某些用戶訪問它，一些可以從中受益的人可能甚至不知道它。 這會阻止組織根據所有可用數據制定決策和策略。 這可能導致有缺陷的決策。
不一致的數據
孤立數據的另一個問題是它經常不一致。 每個孤島都有自己的存儲和組織數據的方式。 例如，一個部門可能使用與另一部門不同的字段名稱或代碼。 這可能會使來自不同孤島的數據難以連接在一起。
部門對相同的術語有不同的定義也很常見。 例如，一個部門可能將客戶視為進行購買的人。 另一個部門可能會認為客戶是與公司互動過的任何人，無論他們是否進行了購買。 這種不一致會導致混亂和錯誤。
重複的數據平台和流程
孤立的數據通常會導致重複的數據平台和流程。 每個部門或業務單位都有自己的數據平台和流程來管理其數據。
這可能會導致效率低下，因為現在需要在需要進行更改時隨時維護多個平台和流程。 每次發生變化時，您都會增加兩個平台最終得到不一致數據的可能性。
最終用戶之間的協作較少
孤立的數據還可能導致最終用戶之間的協作減少。 如果組織中的每個部門都有自己的數據管理方式，那麼協作將具有挑戰性。 孤立的數據會使不同部門的最終用戶難以訪問和使用彼此的數據。
當沒有對相同數據的共享訪問時，部門或團隊成員更難以有效工作。
部門的筒倉心態
當數據被孤立時，可能會導致部門中的孤立心態。 這是因為每個部門都將其數據視為最重要的。 這可能會導致“我們與他們”的心態，即部門更關心保護他們的數據而不是共享數據。
這種孤島心態可能對組織有害，導致團隊之間缺乏信任和協作。 它還可能使組織難以做出符合公司整體最佳利益的決策。
數據安全和合規問題
孤立數據的另一個問題通常會導致數據安全和法規遵從性問題。 這是因為每個孤島可能有自己的安全程序和策略。
如果組織擁有敏感數據，例如客戶信用卡信息，則必須妥善保護這些數據。 當數據被孤立時，由於現在有多個入口點，因此保護起來可能會更加困難。 這會增加數據洩露的風險。
由於上述原因，孤立的數據還可能使組織更難以遵守法規，例如歐盟的通用數據保護法規 - GDPR。
違反此類監管機構的組織可能會面臨巨額罰款。
有效報告可靠的營銷數據
孤立數據最常見的問題之一是它會使有效地報告營銷數據變得更加困難。 這是因為每個孤島都有自己的跟踪和報告數據的方式。
讓我們看一下孤立數據的四個後果。
標準化的映射和分類是困難的
不同部門通常對同一事物有不同的類別名稱。 這使得很難將數據從一個孤島映射到另一個孤島。 因此，很難製作包含來自多個孤島的數據的準確報告。
假設您要報告營銷活動的效果。 但是來自活動的數據存儲在兩個不同的地方，每個地方都有自己的分類系統。 這使得很難做出準確的報告。
確實，您需要進行此映射以正確集中您的數據，但最好只做一次並做好，而不是讓個人在每次需要時映射數據。
歸因是困難的
在營銷中，歸因是一種報告策略，允許銷售團隊和市場考慮對特定目標的影響，例如客戶購買。
對於孤立的數據，歸因具有挑戰性，因為要準確歸因，您需要查看來自客戶與之交互的所有營銷渠道的數據。 當數據不集中時，這是非常困難的。
例如，客戶在 Facebook 上看到廣告，點擊它，然後在您的網站上進行購買。 如果 Facebook 和您的網站數據存儲在不同的孤島中，則很難將購買歸因於 Facebook 廣告。
自動跨渠道報告是不可能的
組織通常將每個渠道的數據存儲在不同的孤島中。 這使得製作包含來自多個渠道的數據的報告變得困難。
例如，假設您要報告營銷活動在所有渠道中的效果。 如果每個通道的數據存儲在不同的 Silo 中，您需要手動從每個 Silo 中拉取數據，並將其組合成一個報告。 這是耗時且容易出錯的。
通過數據治理建立信任
對於任何組織來說，確保關鍵數據資產得到正式管理都至關重要。 如果根據給定數據做出關鍵業務決策，則需要對該數據有很大的信任。 這就是數據治理的用武之地。
在通過數據治理建立信任時，孤立的數據使這變得具有挑戰性。 這就是為什麼。
沒有單一的事實來源
如果沒有單一的事實來源，類似的概念可能會有不同的定義。 這使得獲得準確可靠的結果具有挑戰性。
數據和工作量重複
如果數據在不同的存儲區域中重複，您的成本就會成倍增加。 存儲數據的成本、對該數據進行任何處理的成本，最重要的是，發生任何變化時的維護成本。
來自用戶的信任度降低
當數據被孤立時，可能會有不同的計算用於類似的定義。 這會引起用戶對數據理解失去信心的不信任。
缺乏對個人身份信息的控制——PII
如果數據是孤立的，則可能難以控制和管理 PII。 如果數據落入壞人之手，這可能會產生嚴重後果。
集中式數據倉庫通過為組織提供具有所有安全措施的單一事實來源來應對這些挑戰。
沒有明確的數據沿襲
對於孤立的數據，可能很難確定數據的來源和轉換方式。 這意味著當進行更改時，很難確保您不會對其他數據產生不利影響。 如果您無法顯示您的業務決策中使用的數據是如何計算的，它也可能會產生法律影響。
集中式數據倉庫的好處
希望我現在已經讓您確信，孤立的數據存在很多挑戰。 由於這些原因，越來越多的組織正在從分散和孤立的數據系統轉向集中式數據系統——最常見的是數據倉庫。
讓我們看一下集中式數據倉庫的一些好處。
輕鬆、快速地訪問您的數據
集中式數據倉庫可讓您在需要時輕鬆快速地訪問數據。 將所有數據存儲在一個中央位置可以避免訪問多個孤島，從而節省時間和資源。
更重要的是，當數據倉庫為它們提供數據時，您的報告和數據可視化的性能也會大大提高。
對您的數據的歷史訪問
集中式數據倉庫的另一個好處是可以對您的數據進行歷史訪問。 這意味著您將能夠隨著時間的推移跟踪變化和趨勢，並做出更好的業務決策。
如果您只是直接在報告中使用數據而不將其存儲在集中式數據倉庫中，那麼將來數據將無法用於其他目的。
提高數據完整性和安全性
借助集中式數據倉庫，您可以將安全性集中在這一單一資產上。 您可以更輕鬆地監控誰有權訪問數據並跟踪活動。
此外，通過集中式數據倉庫，提高了數據完整性。 由於您的所有數據都在一個地方，您可以更輕鬆地確保數據準確且最新。
降低成本
集中式數據倉庫也有助於降低成本。 當數據孤島時，組織通常需要投資不同的硬件和軟件來支持每個平台。 這可以很快加起來並變得非常昂貴。
從長遠來看，集中式數據倉庫可以減少對多個平台的需求，從而為您節省資金。
改進決策
集中式數據倉庫為組織提供了改進的決策能力。 由於所有數據都存儲在一個地方，因此很容易製作報告和進行分析。 這意味著您將能夠為您的業務做出更明智的決策。
數據集中解決您的孤立數據問題
我們已經討論了很多關於孤立數據的各種挑戰以及集中式數據倉庫的好處。 到目前為止，應該清楚的是，數據集中化解決了與孤立數據相關的各種問題和挑戰。
數據是任何企業都可以擁有的最基本資產之一。 因此，需要對其進行有效管理，以確保所有數據驅動的決策都符合組織的最佳利益。
這就是為什麼如此多的企業投資於集中式數據倉庫的原因。
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關於作者
Lee 在數據領域擁有超過 20 年的經驗。 作為一名專注於 ETL 和專攻數據倉庫的開發人員顧問，他在數據架構、解決方案設計和人員領導方面的角色轉變，激發了對以數據為中心的思維指導的熱情。 Lee 來自澳大利亞，曾在新西蘭和英國工作，現居住在芬蘭。 他是 Supermetrics 的高級銷售工程師，幫助客戶快速輕鬆地訪問他們的營銷數據。