Ces jours-ci, il semble que chaque acheteur est axé sur l'obtention de plus de données et d'analyse ciblée. La promesse du numérique a toujours été d'obtenir véritable aperçu de l'impact réel de nos investissements marketing sur les ventes. Mais pour la plupart d'entre nous, cette promesse a été juste que - une promesse. La notion est séduisante, peut-être, mais il est souvent fait plus d'un espoir futur qu'un objectif actuel.

Le problème est que la plupart d'entre nous vont à propos de ce mal. Voici les cinq principales erreurs que font les gens comme ils essaient de prendre une approche fondée sur l'analyse à la commercialisation.

L'insuffisance des investissements

La plupart des entreprises sont sous-investi dans les infrastructures de l'analyse marketing. OK, ce ne est pas nécessairement ce que un agent de commercialisation frugal veut entendre. Mais pensez-y. Vous avez des dizaines de milliers - voire des millions - de clients. Voilà potentiellement des centaines de points de données par client - à travers le temps. Et de l'information à la clientèle est que la pointe de l'iceberg. Vous devez également connaître les gens que vous ne l'avez pas touché, mais de convertir afin que vous puissiez savoir si ce que vous avez effectivement eu un impact.

Vous ne pouvez pas analyser des dizaines de millions d'événements dans Excel. Et, par la même occasion, vous ne pouvez pas déduire la valeur réelle de toutes ces données à partir d'un software-as-a-service (SaaS) outil qui a duré deux heures à mettre en œuvre. Il est millions - voire des milliards - des événements de marketing! Quand quelqu'un prétend que vous pouvez déverrouiller la valeur de toutes ces informations rapidement avec un outil hors-the-shelf, ça sonne crédible?

Le plus tôt que nous acceptons tous que l'investissement dans l'infrastructure appropriée d'analyse est critique, le plus tôt nous pouvons réellement savoir ce qui fonctionne. Alors seulement, nous avons des orientations réel sur ce qu'il faut faire au lieu de fonder nos budgets - et carrières - sur des intuitions, le biais de confirmation, et autres.

Données Messy

Nous reconnaissons tous que l'intégration et la gestion centralisée des ensembles de données provenant de différentes plates-formes de marketing est souhaitable. Mais le dire et le faire sont deux choses très différentes.

Différentes formes de recueillir différents points de données, et dans des structures différentes. Vous n'êtes pas claquer des doigts et d'obtenir de tels ensembles de données combinés correctement et avec précision. En outre, pratiquement chaque ensemble de données comporte des erreurs et des problèmes de formatage qui doivent être identifiés et traités.

Ce qui rend ce un ours d'un défi est que la quantité de données que nous recueillons est stupéfiant. Les marques ont augmenté leur capacité de recueillir des données beaucoup plus rapidement que leur capacité à assurer que toutes les données sont pertinentes et utilisables. Passant au crible quantités de données imparfaites plus en plus grandes peut effectivement faire vos conclusions plus inexact. Un peu de bonnes données est beaucoup mieux que tout un tas de mauvaises données.

Ignorant la complexité

attribution de marketing est un défi mathématique majeur, exigeant que les ensembles de compétences spécialisées des statisticiens. Lorsque vous vous unissez tous vos données marketing, la quantité d'information est stupéfiante. Il est pas quelque chose que vous pouvez réutiliser un généraliste de marketing ou à une personne des finances à traiter efficacement.

Résoudre le problème en faisant simplement les données "plus petit" - que de l'analyse des données attachées aux conversions - ne constitue pas une option. Vous devez, au minimum, de comparer les convertisseurs et les non-convertisseurs afin de commencer à comprendre ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas. Tout simplement parce que l'exposition à une activité de marketing particulière est fréquente chez les conversions ne signifie pas qu'elle est disproportionnée associé à la conversion. Vous pouvez même pas mesurer la corrélation entre l'exposition à la conversion sans regarder non-conversions.

Pour pratiquement toutes les marques, le nombre de non-convertisseurs est beaucoup plus grand que le nombre de convertisseurs, ce qui rend le défi de la gestion et l'analyse des données plus difficile par un facteur de 10 ou 50 ou 99 ou 999. Une fois que vous commencez à évaluer les deux convertisseurs et non-convertisseurs, les données peuvent sortir de la main assez rapidement. Ainsi, nous nous retrouvons de retour à la nécessité d'investir de manière appropriée et affecter les bonnes personnes pour les bonnes tâches.

De faire le saut à la causalité et de la valeur incrémentale est encore plus précaire parce que nous devons être prudents pour éviter le sophisme post hoc ergo propter hoc - qui signifie en latin "après cela, donc à cause de cela." Comprendre ce qui provoque quelque chose - comme une conversion - est différente de comprendre ce que les événements corrélés avec elle. Il se pourrait que l'exposition à une tactique particulière est "Chasing" la conversion, plutôt que la cause. Les principes de l'inférence causale sont nuancées, et doivent être manipulés avec expertise.

Ce ne sont pas seulement «big data». Ce sont des données vastes et complexes avec des questions aussi complexes attachés. Et cela signifie que vous avez besoin de grande mathématiques et statistiques pour traiter avec elle.

Vous devez actionability

La plupart des organisations de marketing augmentent le montant qu'ils investissent dans l'analyse et l'analyse. Mais la majorité de ce travail est axé sur le passé: Avons-nous réalisé ce que nous dit que nous ferions? Connaître «ce qui a fonctionné" a une importance, mais pour en tirer de la valeur réelle de l'analyse, vous devez actionability. Vous avez besoin de votre apprentissage relié aux outils d'exécution de marketing que vous utilisez.

En outre, si nous acceptons que la conversion des points de contact de l'impact multiple, alors ce défi de relier ces tactiques à de véritables mesures de leur retour sur investissement l'impact devient plus énorme encore. Il ya des millions de points de contact, des centaines de milliers de différents chemins à la conversion, des millions d'autres non-conversions, des dizaines d'exécutions créatives, et ainsi de suite. Vous ne poussez un bouton et vraiment aller au fond de cette sorte de défi mathématique. Logiciel seul ne peut pas faire le travail des experts.

De même, il conteste la crédulité de penser que un joli tableau de bord peut offrir de véritables analyses. Le plus gros problème avec des solutions de bricolage SaaS est que presque par définition, ils doivent se concentrer sur les mesures de substitution et les mathématiques incomplète se rendre facile à implémenter et à utiliser. La visualisation des données et la clarté sont possibles - en fait, essentiel. Mais les données et de la situation de votre marque uniques peuvent se perdre lorsque vous utilisez les plates-formes l'emporte-pièce.

Il ya beaucoup de grands analystes dans le monde qui ne sont pas titulaires d'un doctorat en statistiques ou mathématiques. Mais l'analyse est différente de l'analyse. Et révélant l'impact véritable entreprise de tactiques de marketing - Retour à la corrélation par rapport causalité - nécessite l'analyse, pas de rapports ou d'analyses. Je ne suis pas pédante ici. Les mots décrivent simplement très différentes choses.

Je ne suis pas anti-SaaS ou anti-tableau de bord. Un message simple, une action est certainement important de faire avancer les choses "dans le monde réel." Voilà quelque chose qui se perd dans le domaine académique de statistiques et mathématiques. Mais vous ne fournissez pas d'analyse authentiques avec un tableau de bord, et parfois la complexité est nécessaire pour obtenir une réponse précise à un problème.

La question clé ici est que la compréhension de l'impact d'une tactique sur le ROI est difficile, surtout pour les campagnes dites de marque. Ainsi, la plupart des marques de substitution analyse d'impact ROI avec mesures de substitution - Clics, Facebook "aime", Twitter suit - pour simplifier le calcul. La valeur de ces mesures de substitution est, dans la plupart des cas, inconnu.

Votre marque a compris la valeur de l'entreprise précise d'avoir un autre adepte Twitter? Ou la valeur d'une visite du site pour un produit vendu hors ligne? Actionable Analytics sont axés sur vos véritables objectifs de l'entreprise, non pas des mesures de substitution dont la valeur en tant que moteurs d'affaires est supposé plutôt que connue.

Organisations manquent de volonté politique

Quelque chose se passe sur la voie à une stratégie de marque à base d'analyse. Il est très difficile à réaliser, donc nous concentrer sur la prestation de mesures faciles à mesure. En outre, dans de nombreuses organisations, l'accent dérive de vérifier la pertinence et la validité de nos stratégies actuelles, plutôt que d'identifier les meilleures approches pour la croissance.

Le défi de marketing axée sur l'analyse est qu'elle nécessite un engagement et l'alignement dans une organisation. Il peut y avoir pas de vaches sacrées, aucun tactiques pour animaux de compagnie. Ou du moins si il ya des vaches sacrées, nous devons reconnaître que ce est exactement ce qu'ils sont - qu'il existe des raisons autres que la maximisation ROI pourquoi nous les faisons.

Pour certaines personnes, cette lecture, une approche fondée sur les faits à la sélection tactique semble une bouffée d'air frais. Donc, de nombreux commerçants qui je ai parlé ont dit que leurs efforts visant à optimiser la commercialisation sont entravés en faisant plus haut conduit lubie-décision. "Nous avons besoin d'un widget!" "Nous avons besoin d'une app!" «Pourquoi ne pas notre papier de toilette ont un compte Twitter?"

En tant que statisticien, je suis un puriste. Si tenait qu'à moi, tout serait quantifiable et mesurable. Pas tout est quantifiable encore, mais une organisation alignée sur la valeur de l'analyse va se rapproche de cet objectif au fil du temps. Une approche basée sur l'analyse à la stratégie de marketing et de répartition des demandes que nous reconnaissons qu'une meilleure information nous a donné un nouvel aperçu. Connaître et agir sur cette connaissance est une bonne chose. Connaître et ne pas agir est irresponsable.

Une approche analytique pur pourrait suggérer que certaines tactiques sont inefficaces et doivent être reconsidérées, mais cela ne remet nullement en cause la valeur des individus chargés de la mise en œuvre de ces tactiques. Ils pourraient, par exemple, ont été incroyablement habiles à obtenir des résultats extraordinaires à partir d'une tactique, même si elle n'a pas été la meilleure utilisation des fonds. Pour cela, l'individu mérite des éloges, pas une condamnation.

Conclusion

La plupart des commerçants disent que leur objectif numéro 1 est de déterminer l'exacte meilleure façon de dépenser leurs budgets pour retour sur investissement maximal. Pour ce faire, vous devez:

• Restez concentré sur l'objectif de retour sur investissement, ne pas compter sur des mesures de substitution éventuellement sans rapport pour évaluer la performance.
• Engagez-vous à identifier les causes de la conversion (contre corrélations avec la transformation) de sorte que vous pouvez répartir vos ressources de façon optimale.
• Investir dans les gens et les outils pour produire des idées statistiquement valables.
• Action de ces idées dans la plus grande mesure du possible.

Beaucoup de non-statisticiens pensent que les techniques mathématiques nécessaires pour parvenir à une véritable attribution de commercialisation n'a pas encore été inventé. Ce n'est pas vrai. Les techniques sont vieux de plusieurs décennies. Au contraire, la plupart des marques manquent tout simplement de l'engagement à investir pour obtenir les réponses et la volonté politique de les mettre en œuvre.

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