Zrozumienie danych jako produktu (DaaP): zasady, wdrożenie i korzyści

Opublikowany: 2024-05-15

Traktowanie danych jak produktu oznacza postrzeganie ich jako cennego zasobu, którym można zarządzać, zarządzać nim i na nim zarabiać, tak jak produkt fizyczny.

Dlaczego marketerom powinna zależeć na koncepcji danych jako produktu (DaaP)?

Traktowanie danych jak produktu zapewnia, że ​​są one dokładne, spójne i aktualne, co prowadzi do lepszych decyzji i ostatecznie zwiększa przychody i zwrot z inwestycji. Wiarygodne, dobrze zarządzane dane pozwalają zespołom marketingowym uzyskać głębszy wgląd w zachowania klientów. Pomaga to zoptymalizować kierowanie i segmentację oraz personalizować działania marketingowe w celu zwiększenia zaangażowania klientów i współczynników konwersji. Dokładne dane umożliwiają bardziej precyzyjne śledzenie skuteczności kampanii, umożliwiając marketerom efektywniejszą alokację budżetów i skupienie się na strategiach zapewniających wysoki zwrot.

Teraz, gdy już wiesz dlaczego , przejdźmy do podstaw, jak wdrożyć to w Twojej firmie i kluczowych rozważań.

Czym są dane jako produkt (DaaP)?

Dane jako produkt (DaaP) to podejście do zarządzania danymi, w którym dane są traktowane jako produkt, który jest zarządzany, utrzymywany i dostarczany użytkownikom z takim samym poziomem jakości i opieki jak produkt fizyczny.

DaaP obejmuje rygorystyczne zarządzanie danymi, obszerną dokumentację i przyjazne dla użytkownika interfejsy, dzięki czemu dane można łatwo znaleźć i wykorzystać w różnych zastosowaniach. Takie podejście gwarantuje, że dane nie będą jedynie produktem ubocznym operacji, ale cennym zasobem, którym starannie zarządza się, aby wspierać podejmowanie decyzji w oparciu o dane.

Produkty danych a dane jako produkt (DaaP)

Zagłębiając się w temat, musimy rozróżnić dwa powiązane, ale odrębne pojęcia: produkt danych i dane jako produkt.

DaaP to holistyczne podejście do zarządzania danymi, które obejmuje cały cykl życia danych, od tworzenia i przetwarzania po konserwację i dostarczanie.

Produkty danych to określone narzędzia lub wyniki uzyskane z danych, takie jak pulpity nawigacyjne, raporty, modele predykcyjne i segmenty klientów. Produkty te to wyniki końcowe, których zespoły marketingowe wykorzystują do tworzenia strategii, śledzenia wydajności i podejmowania decyzji. Są to namacalne, gotowe do użycia zasoby, które dostarczają spostrzeżeń i motywują do działania.

Często zespoły marketingowe postrzegają produkty oparte na danych jako izolowane wyniki, a nie część całościowego systemu zarządzania danymi. Marketerzy mogą spędzać zbyt dużo czasu na czyszczeniu i przygotowywaniu danych dla każdego projektu, zamiast przyjmować spójne podejście, takie jak DaaP. Prowadzi to do opóźnień i wzrostu kosztów operacyjnych.

Aspekt Produkty danych Dane jako produkt (DaaP)
Zamiar Zaprojektowane, aby rozwiązywać konkretne problemy lub dostarczać konkretnych spostrzeżeń. Zarządza danymi w szerokiej, strategicznej perspektywie, starając się, aby były one dostępne i przydatne w całej organizacji.
Zakres Często ograniczone do określonych funkcji lub spostrzeżeń; dostosowane do konkretnych procesów biznesowych. Obejmuje cały cykl życia danych, od utworzenia do dostarczenia.
Zaangażowanie użytkowników Skierowane do określonych grup użytkowników, takich jak analitycy marketingowi, menedżerowie lub określone jednostki biznesowe. Wymaga zaangażowania różnych poziomów organizacji, promowania szerokiego przyjęcia praktyk zorientowanych na dane.
Kierownictwo Oparte na projektach i sytuacyjne, koncentrujące się na dostarczaniu określonej funkcjonalności lub wyników. Obejmuje ciągłe zarządzanie podobne do tradycyjnego rozwoju produktu, z iteracyjnymi ulepszeniami.
Wartość strategiczna Zapewnia wartość poprzez ukierunkowane aplikacje i spostrzeżenia, często w określonym kontekście operacyjnym. Poprawia ogólną kulturę danych i możliwości strategiczne, pozycjonując dane jako podstawowy zasób organizacji.
Integracja Integracja zwykle odbywa się w określonych kontekstach operacyjnych. Wymaga integracji różnych domen i funkcji biznesowych.
Koło życia Cykl życia może być skończony i kończyć się wraz z końcem cyklu życia projektu lub rozwiązania. Ma ciągły cykl życia, który wymaga regularnych aktualizacji i zarządzania, aby zachować aktualność i użyteczność.
Orientacja na wynik Bezpośrednio powiązany z wynikami biznesowymi powiązanymi z konkretnymi zadaniami lub procesami. Zorientowany na tworzenie zrównoważonego, skalowalnego i wydajnego środowiska danych, które obsługuje wiele wyników.

Podstawowe zasady danych jako produktu

Skoro już wiesz, czym są dane jako produkt i co obejmują, przyjrzyjmy się podstawowym zasadom, które sprawiają, że dane stanowią cenny zasób Twoich strategii marketingowych. Zasady te zapewniają, że dane są traktowane z troską i uwagą, na jaką zasługują, zamieniając je w nowy olej dla Twojej firmy.

1. Jakość danych

Jakość danych jest podstawą danych jako produktu. Wysokiej jakości dane są dokładne, spójne i aktualne, dzięki czemu wszystkie decyzje marketingowe opierają się na rzetelnych informacjach.

Aby zapewnić wysoką jakość danych, zacznij od samego początku, czyli od gromadzenia i przetwarzania danych. Wykorzystaj narzędzia ETL (Extract, Transform, and Load), aby usprawnić proces przygotowania danych. Narzędzia te automatyzują wyodrębnianie danych z różnych źródeł, przekształcają je w spójny format i ładują do scentralizowanego systemu w celu analizy. Ta automatyzacja znacznie zmniejsza wysiłek ręczny i prawdopodobieństwo błędów.

Improvado to platforma do gromadzenia i analiz danych marketingowych.
Schematyczne przedstawienie działania Improvado ETL

Improvado zapewnia solidną podstawę danych dla spójnej struktury analitycznej. Platforma agreguje dane z ponad 500 platform marketingowych i sprzedażowych, systemów wewnętrznych i źródeł offline, automatycznie przygotowuje je do analizy i bezpiecznie ładuje dane do wybranej przez Ciebie hurtowni danych lub narzędzia BI. Improvado pomaga markom stworzyć podstawy DaaP i uzyskiwać przydatne spostrzeżenia w czasie rzeczywistym na podstawie ich danych.

2. Dostępność danych

Dane powinny być łatwo dostępne dla każdego, kto ich potrzebuje. Oznacza to posiadanie przyjaznych dla użytkownika platform i narzędzi, które umożliwiają zespołom marketingowym i innym użytkownikom biznesowym szybkie znajdowanie i wykorzystywanie potrzebnych danych. Na przykład narzędzie analityczne z przetwarzaniem języka naturalnego, do którego specjaliści ds. marketingu mogą uzyskać dostęp bez pomocy technicznej, zapewnia szybkie wprowadzanie dostosowań kampanii w oparciu o analizę danych w czasie rzeczywistym.

Agent Improvado AI może obsłużyć większość pytań, które zwykle zadajesz swojemu zespołowi ds. danych.

Improvado AI Agent to analityka konwersacji i samoobsługowa platforma BI, która umożliwia bezproblemową eksplorację, analizę i wizualizację danych za pomocą poleceń w prostym języku angielskim. Agent jest podłączony do Twojego zestawu danych marketingowych i ma interfejs czatu, w którym możesz zadawać dowolne pytania ad hoc, tworzyć dashboardy, analizować dane i nie tylko.

3. Zarządzanie danymi

Zarządzanie danymi to kolejna podstawowa zasada danych jako produktu. Wiąże się to z ustaleniem zasad i procedur zapewniających prawidłowe i bezpieczne zarządzanie danymi. Obejmuje to określenie, kto ma dostęp do danych i co może z nimi zrobić, zgodność z przepisami i przestrzeganie standardów prywatności.

Rozważ scenariusz, w którym różni członkowie zespołu są odpowiedzialni za różne kanały marketingowe, linie produktów, regiony lub klientów. Bez zarządzania danymi każda osoba mogłaby inaczej interpretować, co należy śledzić i jak to rejestrować. Ta niespójność utrudnia dokładne porównanie wyników w różnych segmentach działalności. Może to prowadzić do błędnych strategii, które powodują błędną alokację zasobów, przeoczają potencjalne możliwości lub nie zajmują się obszarami osiągającymi słabe wyniki.

Jednym z przykładów narzędzia do zarządzania danymi w zakresie analityki marketingowej jest Improvado Workspaces. Obszary robocze umożliwiają użytkownikom tworzenie oddzielnych środowisk podrzędnych w ramach jednego nadrzędnego środowiska nadrzędnego. Te środowiska podrzędne można dostosować do konkretnych kont lub źródeł danych, a administrator może zarządzać tym, kto ma dostęp do jakich danych.

Na przykład możesz mieć środowisko analityczne Improvado dla całej marki, ale oddzielne analizy dla każdej linii produktów w odrębnych obszarach roboczych.

Aby monitorować przestrzeganie standardów zarządzania danymi, rozważ wykorzystanie zautomatyzowanego rozwiązania, takiego jak Cerebro. Cerebro to platforma zarządzania danymi oparta na sztucznej inteligencji, która monitoruje zgodność z wytycznymi dotyczącymi danych operacyjnych i biznesowych oraz ostrzega o odstępstwach od ustalonych zasad. Wszystkie reguły są ustalane przy użyciu języka naturalnego i prostego języka angielskiego.

4. Spójność danych

Spójność danych oznacza, że ​​te same dane są dostępne i identyczne na wszystkich platformach i narzędziach. Zapobiega to rozbieżnościom, które mogą prowadzić do błędnych decyzji. Na przykład, jeśli działy sprzedaży i marketingu korzystają z różnych źródeł danych zawierających niespójne informacje, może to skutkować błędnie dopasowanymi strategiami. Spójne dane zapewniają, że wszystkie zespoły są na tej samej stronie.

5. Użyteczność danych

Kolejną podstawową zasadą danych jako produktu jest użyteczność danych, która gwarantuje, że dane są dobrze zorganizowane i łatwe do analizy.

Użyteczne dane powinny być prezentowane w formacie umożliwiającym analitykom marketingowym szybkie wyciągnięcie przydatnych wniosków. Na przykład pulpity nawigacyjne wizualizujące kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) w łatwo przyswajalnym formacie pomagają specjalistom ds. marketingu śledzić skuteczność kampanii i efektywnie podejmować decyzje oparte na danych.

6. Zarządzanie cyklem życia danych

Zarządzanie cyklem życia danych oznacza nadzorowanie danych od ich utworzenia do usunięcia. Obejmuje to gromadzenie, przetwarzanie, przechowywanie i ostateczną utylizację danych.

Efektywne zarządzanie cyklem życia gwarantuje, że nieaktualne lub nieistotne dane nie zapychają systemów, umożliwiając zespołom marketingowym skupienie się na najbardziej aktualnych i cennych informacjach. Na przykład przeprowadzanie regularnych audytów marketingowych baz danych w celu usunięcia nieaktualnych danych kampanii może poprawić wydajność systemu i zapewnić, że analitycy pracują z najbardziej aktualnymi informacjami. Wdrożenie systemów klasyfikacji danych może pomóc w kategoryzowaniu danych na podstawie ich przydatności i częstotliwości użycia, ułatwiając określenie, którym danym należy nadać priorytet, a które można zarchiwizować lub usunąć.

Innym przykładem jest zastosowanie kontroli wersji materiałów marketingowych i zasobów treści. Zarządzając różnymi wersjami danych i utrzymując łatwy dostęp tylko do najbardziej aktualnych i odpowiednich wersji, zespoły marketingowe mogą uniknąć nieporozumień i zapewnić spójność swoich kampanii.

7. Integracja danych

Integracja danych z różnych źródeł zapewnia kompleksowy obraz ścieżki klienta. Oznacza to łączenie danych z systemów CRM, mediów społecznościowych, analiz stron internetowych i innych danych w celu stworzenia jednolitego widoku. Ta holistyczna perspektywa pozwala analitykom marketingowym lepiej zrozumieć zachowania klientów i odpowiednio dostosować strategie.

Postępując zgodnie z tymi podstawowymi zasadami, zespoły marketingowe mogą wykorzystać dane jako produkt do ulepszenia swoich strategii, optymalizacji skuteczności kampanii i uzyskania lepszych wyników biznesowych.

Wyzwania i rozwiązania we wdrażaniu danych jako produktu (DaaP)

Wdrażanie danych jako produktu może stanowić wyzwanie ze względu na złożoność techniczną i potrzebę adaptacji organizacyjnej. Jednakże dzięki ukierunkowanym strategiom można skutecznie sprostać tym wyzwaniom, aby zmaksymalizować korzyści płynące z DaaP.

Gotowość techniczna i organizacyjna

Przyjęcie modelu danych jako produktu (DaaP) wymaga solidnej infrastruktury technicznej obsługującej duże zbiory danych i złożone analizy. Często oznacza to modernizację istniejących systemów, co może być kosztowne i czasochłonne. Dodatkowo integracja zaawansowanych narzędzi analitycznych i zapewnienie ich kompatybilności z obecnymi systemami może wiązać się z poważnymi wyzwaniami. Aby rozwiązać ten problem, organizacje powinny rozważyć inwestycję w skalowalną infrastrukturę opartą na chmurze, która może rosnąć wraz z potrzebami w zakresie danych.

Oprócz modernizacji technicznych kluczowe znaczenie ma wspieranie kultury opartej na danych. Programy szkoleniowe i warsztaty mogą pomóc w ułatwieniu przejścia, zachęcając pracowników do podejmowania procesów decyzyjnych w oparciu o dane. Przywództwo powinno także wspierać wykorzystanie danych w planowaniu strategicznym i codziennych operacjach, aby wzmocnić ich znaczenie i zintegrować myślenie skoncentrowane na danych z kulturą firmy.

Dopasowanie strategii danych do celów biznesowych

Zapewnienie zgodności strategii dotyczących danych z ogólnymi celami biznesowymi może stanowić wyzwanie. Niedopasowanie może prowadzić do marnowania zasobów, ponieważ inicjatywy dotyczące danych, które nie przyczyniają się bezpośrednio do celów biznesowych, mogą pochłonąć cenny czas i budżet, nie przynosząc wymiernych korzyści.

Na przykład firma może przeznaczyć znaczne zasoby na gromadzenie i analizowanie danych z mediów społecznościowych w celu zwiększenia wskaźników świadomości marki, ale jeśli bieżącym celem biznesowym jest zwiększenie konwersji sprzedażowych poprzez ukierunkowane kampanie e-mailowe, ta inicjatywa dotycząca danych może nie przyczynić się bezpośrednio do osiągnięcia tego celu. W rezultacie wysiłek i budżet włożony w analitykę mediów społecznościowych mogą nie przynieść wymiernych korzyści związanych z głównym celem biznesowym, co prowadzi do marnowania zasobów.

Od samego początku angażuj kluczowych interesariuszy w proces planowania strategii dotyczącej danych. Dotyczy to kadry kierowniczej, szefów działów i innych decydentów, którzy rozumieją podstawowe cele i priorytety firmy. Regularnie przeglądaj i dostosowuj inicjatywy dotyczące danych, aby mieć pewność, że wspierają cele biznesowe.

Zapewnienie dostępności danych w czasie rzeczywistym

Wiele decyzji biznesowych wymaga dostępności danych w czasie rzeczywistym, ale zapewnienie ciągłej aktualizacji i dostępności danych może być wyzwaniem technicznym. Znaczna liczba firm w dalszym ciągu polega na optymalizacji po zakończeniu kampanii, ponieważ nie mogą agregować i mapować danych na tyle szybko, aby móc na czas wprowadzać korekty w trakcie kampanii. Opóźnienie w przetwarzaniu i dostępności danych może prowadzić do utraty szans, ponieważ decyzje są podejmowane na podstawie nieaktualnych informacji, co może skutkować nieoptymalną wydajnością kampanii i marnowaniem zasobów.

Zautomatyzowane narzędzia do przetwarzania danych dostosowane do konkretnych przypadków użycia, takie jak Improvado, mogą znacznie zwiększyć dostępność danych w czasie rzeczywistym. Improvado to platforma do analityki marketingowej z natywnymi łącznikami danych do ponad 500 platform marketingowych i sprzedażowych, a także z gotowymi modelami danych, które skutecznie mapują i przekształcają dane. Pozwala to na prezentację danych gotowych do analizy w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Konfigurowanie pulpitów nawigacyjnych i alertów w czasie rzeczywistym za pomocą tych narzędzi może zapewnić natychmiastowy wgląd w kluczowe wskaźniki i problemy, umożliwiając bardziej sprawne i świadome podejmowanie decyzji.

Co DaaP oznacza dla przyszłości Twojej marki

Przyjęcie podejścia opartego na danych jako produkcie oznacza transformacyjną zmianę w sposobie, w jaki organizacje zarządzają swoimi danymi i je wykorzystują. Traktując dane z taką samą rygorystycznością i znaczeniem strategicznym jak każdy inny produkt, firmy mogą stworzyć bardziej elastyczną i responsywną funkcję marketingową, która będzie w stanie dostosowywać się do informacji uzyskiwanych w czasie rzeczywistym i szybko zmieniających się warunków rynkowych.

Przyjęcie podejścia „dane jako produkt” sprawia, że ​​firmy są bardziej proaktywne niż reaktywne. Dzięki wglądowi w dane w czasie rzeczywistym firmy mogą przewidywać trendy rynkowe, identyfikować pojawiające się możliwości i szybko podejmować świadome decyzje. Ta perspektywiczna zdolność może zapewnić organizacjom przewagę konkurencyjną, umożliwiając im utrzymanie się na czele dynamicznego i szybko zmieniającego się krajobrazu rynkowego.

Często Zadawane Pytania

Co to są dane jako produkt (DaaP)?

Dane jako produkt (DaaP) to podejście, w którym zbiory danych są traktowane jako samodzielne produkty, koncentrując się na jakości, użyteczności i zadowoleniu użytkownika w całym cyklu życia. Stosuje zasady zarządzania produktami, aby dane były dostępne i przydatne dla użytkowników końcowych, takich jak analitycy biznesowi, marketerzy i kadra kierownicza wyższego szczebla.

Czym DaaP różni się od tradycyjnych produktów danych?

W przeciwieństwie do tradycyjnych produktów związanych z danymi, takich jak dashboard czy raport, których zadaniem jest rozwiązywanie konkretnych problemów lub dostarczanie spostrzeżeń, DaaP przyjmuje całościowe podejście do zarządzania danymi w całym ich cyklu życia. Ma na celu zapewnienie łatwego dostępu i użyteczności danych w całej organizacji, zwiększenie wartości strategicznej i integrację danych z codziennymi operacjami.

Jakie są podstawowe zasady modelu Dane jako produkt?

Podstawowe zasady obejmują projektowanie zorientowane na użytkownika, jakość i niezawodność, zarządzanie cyklem życia, skalowalność oraz silne środki bezpieczeństwa i zarządzania. Zasady te zapewniają, że produkty oparte na danych są skuteczne, bezpieczne i konsekwentnie spełniają potrzeby użytkowników.

Jakie wyzwania mogą napotkać organizacje wdrażając DaaP?

Wyzwania obejmują zarządzanie złożonością integracji różnych źródeł danych, zapewnienie prywatności i bezpieczeństwa danych oraz dostosowanie kultury organizacyjnej do podejścia skoncentrowanego na danych. Rozwiązania obejmują planowanie strategiczne, inwestycje w technologię i wspieranie kultury obejmującej podejmowanie decyzji w oparciu o dane.