해시 태그에서 마케팅 분석 관리자로서의 업무를 설명해야한다면 #nerd 일 것입니다. 숫자와 통계가 일반 마케팅 담당자에게는 흥미롭지 않은 것처럼 보일 수 있지만 저는 그것들을 좋아합니다. 데이터는 나의 행복한 곳입니다. 하지만 저에게 기쁨을주는 것은 수치 자체가 아니라 데이터에서 파생 된 인사이트가 잠재 고객, 업계 및 비즈니스에 대한 귀중한 정보를 드러내는 것입니다.



제 역할의 대부분은 이러한 통찰력을 수집하여 동료 마케팅 담당자와 공유하는 것입니다. 그러나 또 다른 부분은 데이터가 자신을 위해 할 수있는 일의 잠재력을 구매하도록 유도하는 것입니다. 모든 팀이 내가 보는 방식으로 데이터를 볼 수있는 데이터 기반 마케팅 문화를 구축하는 데 도움을주는 것이 제 일입니다. 브랜드 성장의 주요 원동력입니다.



경험으로 말하면이 과정은 빠르거나 간단하지 않습니다. 조직 전체의 데이터 우선 사고 방식을 육성하려면 시간과 노력이 필요합니다. 그러나 가시적 인 비즈니스 영향은 그만한 가치가 있습니다. Erik Brynjolfsson et al. MIT의 Sloan School of Management는 데이터 기반 조직이 5 ~ 6 % 더 높은 출력 덜 데이터 기반의 제품보다 생산성이 높습니다. 또한 자산 활용도, 자기 자본 수익률 및 시장 가치도 더 높았습니다.

회사 또는 데이터 및 분석 팀의 규모에 관계없이 데이터 중심 문화를 구축하려면 많은 계획, 의도 및 인내가 필요합니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

이상적인 상태를 상상하라

마케터는 새로운 도구 나 전략을 구현하기 전에 조직에서 데이터 우선 사고 방식이 어떻게 보이는지에 대한 비전으로 시작해야합니다. 즉, 데이터 기반 마케팅 문화의 일부인지 어떻게 알 수 있습니까? 최종 목표는 무엇입니까?

이 첫 번째 단계는 데이터 마인드를 가진 사람이 새로운 프로젝트 또는 캠페인에 접근하는 방식이기 때문에 약간의 '메타'입니다. 목표를 설정하고 진행 상황 (및 성공)을 측정 할 방법을 결정한 다음 전략을 만듭니다. 저는 리더들이 한 발 물러서서 회사가 성장하는 데 필요한 방향을 검토 한 다음 관리자와 협력하여 조직 및 팀의 목표를 설정하도록 권장합니다.

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이 이상적인 상태를 1) 사람과 2) 데이터의 두 영역으로 나누면 도움이됩니다.

사람들

이상적인 데이터 중심 마케팅 문화에서 팀 구성원은 데이터 중심 계획과 데이터 중심 의사 결정에 모두 참여합니다. 데이터 및 분석 팀의 구성원은 캠페인 또는 프로젝트 계획의 초기 단계에 포함됩니다. 브리핑을 작성하기 전에 마케터는 이미 측정 및 최적화에 대해 몇 단계를 고려하고 있습니다.

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이러한 문제에 대한 전략을 개발하는 것이 마케팅 분석가의 일인 경우가 많지만 데이터 기반 마케팅 담당자는 이미 몇 가지 아이디어를 가지고 있으며 분석가와 협력하여 전략을 수립합니다.

데이터 기반 마케팅 문화에서 의사 결정자는 자신의 선택에 대한 추론과 근거를 제공 할 책임이 있습니다. 직관보다 통찰력에 더 많은 가치가 있습니다. 과 직감이 중요하지만 , 사람들은 A / B 테스트의 결과를 바탕으로 결정을 내리고, 직감 만 가지고가는 것보다 구체적인 지식을 바탕으로 결정을 내립니다.

자료

조직 성장의 진정한 원동력이 되려면 데이터가 액세스 가능하고 접근 가능하며 실행 가능해야합니다. 마케팅 담당자는 수치에 대한 적절한 액세스 권한이 없거나 수치를 이해할 수 없거나 데이터를 올바르게 사용하는 방법을 모르는 경우 데이터의 진정한 힘을 활용할 수 없습니다. 이상적인 데이터 기반 마케팅 조직은 데이터에 대한 광범위한 액세스, 마케팅 데이터 도구 사용을위한 정의 된 매개 변수 및 각 팀에 대한 단일 정보 소스를 보유합니다.

마케팅 조직 전체에서 특정 데이터를 광범위하게 사용할 수 있도록하는 것이 중요하지만 어떤 마케팅 데이터 소스가 어떤 측정 항목에 적합한 지, 그리고 각 소스를 소유 한 팀이 무엇인지를 설명하는 일관된 전략을 만드는 것은 분석 팀의 몫입니다.

수많은 데이터 측정 도구가 있습니다. 품질을 측정하는 도구, 수량, 참여도 등을 측정하는 도구. 특정 측정 항목을 어디로 가야할지 아무도 모른다면 그것은 혼란입니다. 각 팀에 대해 단일 소스가 있어야하며 해당 팀만 해당 도구에 대한 거버넌스를 가져야합니다.

예를 들어 Salesforce는 Sprout의 판매 측정을위한 우리의 소스이며 Google Analytics는 참여와 같은 마케팅 목표에 사용됩니다. 이러한 팀의 구성원이 특정 메트릭을 찾을 때 액세스 할 도구를 알고 있습니다. 또한 한 팀만 데이터 소스를 수정하고 해당 도구의 품질과 무결성을 유지할 수 있도록 매개 변수와 중앙 집중식 관리를 배치합니다.

최종 목표를 염두에두고 나면 이제 움직임을 시작할 때입니다.

팀 목표에 맞춰 데이터 전략 조정

마케팅 분석가의 일반적인 문제는 데이터가 팀을 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 일반적인 이해가 부족하다는 것입니다. 따라서 효과적인 데이터 전략을 개발하기 전에 마케팅 조직의 모든 팀이 자신의 업무가 비즈니스 수익에 미치는 영향을 이해하고 있는지 확인해야합니다.

개별 팀의 KPI가 더 광범위한 마케팅 조직의 목표와 회사 목표에 도달하는 방법을 이해하는 팀이있는 경우 해당 목표를 달성하기 위해 지속적으로 조정하고 최적화해야하는 동인을 알고 있습니다.

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예를 들어 회사가 수익을 창출하려는 경우 해당 수치에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 고려하십시오. 마케팅의 경우 리드 생성, 인지도, 참여 등이 있습니다. 마케팅 담당자가 수익의 동인을 이해하면 마케팅 데이터 분석가는 한 걸음 물러서서 다음과 같이 말할 수 있습니다.“시행, 리드 및 노출을 측정하려면 x, y, z 도구가 필요합니다. '

이 프로세스는 하향식 접근 방식이되어 마케팅 리더가 제안 된 도구와 제공 할 데이터의 비즈니스 가치를 모두 볼 수 있도록합니다.

데이터가 비즈니스 수익에 긍정적 인 영향을 줄 수있는 방법을 마케팅 리더에게 보여주는 것도 중요하지만, 자신의 가치가 조직에 어떤 영향을 미치는지 항상 이해하지 못하는 개별 기여자에게 자신의 업무를 보여줄 수 있다는 점을 개인적으로 좋아합니다. 중요합니다.

팀 역량 강화

내 직위에있는 사람들이 저지르는 가장 큰 실수 중 하나는 마케팅 조직의 나머지 부분과 분리되어 모든 데이터 작업을 스스로 수행 할 때입니다. 분석가는 자신이 이러한 방식으로 팀에 서비스를 제공한다고 생각할 수 있지만 실제로는 확장 할 수 없기 때문에 장기적으로 조직에 피해를주고 있습니다. 특히 대규모 조직의 요구를 지원하는 소규모 팀이있는 경우.

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데이터 방식으로 팀을 교육하기 위해 처음에 조치를 취하면 장기적으로 이익을 얻을 수 있습니다. '남자에게 낚시를 가르쳐라…'라는 옛 격언과 같습니다. 이것이 제가 서비스 기반 위치에 있다고 생각하는 이유입니다. 모든 팀의 개인이 숫자를 끌어 내고 통찰력을 추출하여 프로젝트에 적용 할 수 있도록하는 것이 제 일입니다. 이것이 진정한 데이터 지향적 마케팅 문화를 만드는 방법입니다.

하지만 마케터에게 데이터에 대해 교육 할 수있는 올바른 방법은 없습니다. 공식 교육은 조직 전체와 개별 팀 모두에게 효과적 일 수 있습니다. 교육의 목표에는 마케팅 담당자의 데이터 어휘 및 문해력 확장이 포함되어야합니다. 기본 용어와 명확한 메트릭 및 정의 목록으로 시작하십시오. 그런 다음 대시 보드를 탐색하고 보고서를 가져오고 통찰력을 분석하는 방법을 시연합니다.

팀에 권한을 부여하는 또 다른 방법은 조직 전체에서 데이터에 대한 경험이 많고 데이터가 업무에 긍정적 인 영향을 미칠 수있는 방법에 특별한 관심을 갖고있는 여러 데이터 챔피언을 식별하는 것입니다. 이상적으로는 모든 팀에 마케팅 리더십 팀의 구성원을 포함하여 최소한 한 명의 데이터 챔피언이 있어야합니다. 데이터 챔피언은 마케팅 분석가의 전략적 파트너 역할을 할뿐만 아니라 종종 데이터 전도자의 역할을 맡아 자신의 열정과 지식을 팀원과 공유합니다.

이미 데이터 곡선보다 앞서있는 마케팅 조직에서 일하게 된 것은 다행이지만 많은 회사에서는 그렇지 않다는 것을 알고 있습니다. 마케터가 일관된 결과를 제공하고 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 것을 진지하게 생각하는 경우 한 발 물러서서 자신의 문화가 데이터를 최우선으로 할 준비가되었는지 확인해야합니다.

이 글은 데이터 기반 마케팅에 관한 시리즈의 일부로, 전문가가 팀 개발의 핵심과 데이터에 기반한 전략적 접근 방식을 탐색합니다. 다음 기사 읽기 여기 .

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