Cum să proiectați un proces eficient de analiză a datelor B2C

Un proces productiv de analiză a datelor permite echipelor de marketing să-și măsoare corect performanța, atât actuală, cât și istorică, precum și să facă predicții fiabile și să optimizeze strategiile în consecință.

Acesta a fost un factor cheie în succesul mărcilor de top B2C precum Amazon, Netflix și Walmart. Pe măsură ce consumatorii continuă să exploreze căi digitale pentru a-și satisface nevoile zilnice, directorii de marketing B2C din toate industriile recunosc importanța analizei datelor pentru a oferi clienților experiențe de calitate și pentru a crește rentabilitatea investiției.

Acest ghid va discuta despre importanța unei configurații de analiză a datelor, precum și vă va ghida prin procesul de proiectare și implementare a acesteia la compania dvs.

Creșterea complexității călătoriei clienților

Necesitatea unei configurații cuprinzătoare de analiză a datelor vine din complexitatea tot mai mare a călătoriei clienților și din așteptările clienților de o experiență personalizată.

De fapt, 71% dintre clienți văd interacțiunile personalizate ca standard, iar 76% sunt frustrați când nu le primesc. Brandurile care nu reușesc în personalizare riscă să-și piardă 38% dintre clienți, potrivit unui studiu al Gartner. Să-l descompunem mai jos.

În SUA și în multe părți ale Europei, gospodăria medie are acces la cel puțin 7 dispozitive conectate, dintre care multe pot fi folosite pentru a interacționa cu mărci prin căutare, e-mail și rețele sociale, printre altele. Deși acest lucru oferă companiilor B2C oportunități de a ajunge la mai mulți clienți, de asemenea, face marketingul și vânzările mai consumatoare de timp și mai provocatoare.

De la etapa de descoperire până la conversie, un client parcurge un drum lung, de obicei, în medie opt puncte de contact. Imaginați-vă că 92% dintre clienți vizitează magazinele online fără intenția inițială de a face o achiziție. De fapt, 25% dintre acești clienți vizitează pentru a compara prețurile și caracteristicile concurenților, în timp ce 45% vizitează pentru a afla mai multe despre anumite produse și servicii. Activitățile de marketing continuă chiar și în afara magazinului online, pe rețelele sociale, site-urile de comparație, motoarele de căutare și alte platforme. Chiar și după ce o achiziție este finalizată, călătoria clientului continuă, iar acești oameni tânjesc la recomandări și oferte personalizate.

Acestea fiind spuse, marketingul către clienți prin mai multe puncte de contact preia și generează volume enorme de date. Aceste date conțin informații despre comportamentul consumatorilor în diferite etape ale călătoriei de conversie, nevoile lor unice și cum să creeze oferte personalizate care, cel mai probabil, îi vor atrage.

Gestionarea unor volume mari de date din mai multe surse poate fi consumatoare de timp, costisitoare și predispusă la erori. Companiile ajung adesea să aibă date izolate și de calitate scăzută, ceea ce scade calitatea experiențelor pe care le oferă clienților lor. Acest lucru, la rândul său, duce la pierderea de aproximativ 4,7 trilioane de dolari din vânzările globale pentru consumatori.

Pentru a rupe ciclul, companiile trebuie să utilizeze tehnologia modernă și practicile de gestionare a datelor.

Operațiuni bazate pe date: accesibilitate la date și date curate

Într-un webinar susținut de InfoTrust și Forrester, analistul senior Richard Joyce a spus: „doar o creștere cu 10% a accesibilității datelor va avea ca rezultat un venit net suplimentar de peste 65 de milioane de dolari pentru o companie tipică Fortune 1000”.

Accesibilitatea datelor înseamnă a face datele accesibile pentru utilizare în cadrul unei organizații. Aceasta înseamnă că oamenii din diverse departamente și cu experiențe diferite în prelucrarea datelor știu unde sau cum pot accesa sau solicita date și le pot obține într-o stare utilizabilă.

Accesibilitatea la date curățate este unul dintre aspectele de bază ale unei companii B2C bazate pe date. Permite departamentelor orientate către clienți să utilizeze informații esențiale pentru misiune, ceea ce duce la conversii mai mari și la o creștere a profitului net, așa cum sa menționat mai sus. Multe beneficii ale accesibilității datelor includ și următoarele.

Luare a deciziilor îmbunătățită

Atunci când datele sunt accesibile și utilizabile de directori din diferite departamente, este mai ușor pentru fiecare lider să înțeleagă performanța generală a companiei și modul în care activitățile echipei sale contribuie la obiectivul final.

Aceste informații sunt cruciale pentru a-i ajuta să ia decizii și să implementeze strategii care produc rezultate pozitive în timp ce apropie compania de obiectivele sale. Este important de subliniat că calitatea datelor utilizate în procesul decizional nu trebuie niciodată ignorată.

Potrivit Gartner, companiile pierd în medie 15 milioane de dolari pe an din cauza deciziilor bazate pe date de calitate scăzută.

Aflați cum să măsurați și să îmbunătățiți calitatea datelor

Calitate îmbunătățită a datelor

Silozurile sunt principalul vinovat pentru datele de calitate scăzută în afaceri. Atunci când datele sunt izolate în diferite departamente, sunt neapărat să apară dubluri și inconsecvențe și devine dificil să se construiască o viziune holistică asupra clienților, partenerilor și produselor companiei. Potrivit MIT, datele de calitate scăzută pot face o companie să piardă între 15% și 25% din venituri.

Cu toate acestea, atunci când datele devin accesibile, situația se întoarce. Echipele obțin mai multe date actualizate, duplicatele și informațiile inconsecvente sunt eliminate, sunt generate informații mai bune, iar compania realizează mai mult profit.

Alocare bugetară mai eficientă

Când aveți acces la date organizate corespunzător, devine posibil să identificați canalele și strategiile care dau cele mai bune rezultate. Cunoașterea acestui lucru vă va permite să justificați fiecare cheltuială și să alocați mai mult buget zonelor performante.

O experiență mai bună a clienților

Polenizarea încrucișată a datelor despre consumatori în rândul echipelor care se adresează clienților permite diferitelor departamente să obțină o perspectivă mai profundă asupra modului în care se comportă clienții și a nevoilor lor unice la fiecare pas al călătoriei lor. Acest lucru este esențial în generarea de conținut de activare a vânzărilor, crearea de oferte personalizate și stabilirea de relații mai bune cu clienții.

Proiectarea unui proces de analiză a datelor pentru companiile B2C

Analiza datelor implică șase faze principale, denumite pe scară largă ciclul de viață al analizei datelor.

Această secțiune va discuta cum să construiți un proces de analiză B2C folosind diferitele faze ale unui ciclu de viață de analiză a datelor.

Descoperire și pregătire

Etapa de descoperire se concentrează mai mult pe nevoile afacerii dvs. decât pe datele în sine. Aici, va trebui să stabiliți obiective clare pentru echipa dvs. și să stabiliți o strategie cu privire la modul în care puteți realiza acest lucru. Va trebui să examinați tendințele din industria dvs. și să faceți o evaluare a resurselor disponibile și a cerințelor tehnologice.

Ulterior, vei identifica care sunt sursele de date ale companiei tale și povestea pe care vrei să o spună datele tale. Aceste date trec de obicei printr-un test de ipoteză, în care vă rezolvați nevoile afacerii pe baza scenariilor actuale de piață.

După etapa de descoperire, urmează etapa de pregătire. Aici, accentul se mută de la obiectivele de afaceri la cerințele de date. Pregătirea datelor implică capturarea, procesarea și curățarea datelor de afaceri care intră din surse interne și externe. Datele colectate pot fi structurate (având modele definite), semi-structurate sau nestructurate.

Ca marcă B2C, sursele dvs. de date pot include Amazon Advertising, Facebook Ads și Shopify.

Planificare și construcție de modele

Acum că ați capturat datele de care aveți nevoie, următorul pas ar fi să încărcați și să transformați datele. Despre asta se referă faza de planificare a modelului.

Există mai multe tehnici pe care le puteți folosi pentru a vă încărca datele în sandbox-ul de analiză. Cele două tipuri principale sunt:

1. Extragere, transformare și încărcare (ETL): Această procedură extrage și transformă datele utilizând reguli de afaceri predefinite înainte de a le încărca în sandbox.
2. Extragere, încărcare și transformare (ELT): Aici, încărcați datele brute în sandbox și transformați datele ulterior.

Citiți ghidul nostru pentru începători pentru procesele ETL

Datele murdare pot fi fie filtrate, fie complet eliminate în această fază. Alte tehnici pe care le puteți folosi includ agregarea datelor, integrarea și curățarea.

Faza de construire implică dezvoltarea seturilor de date pentru instruire și producție. Aici, vă veți baza pe tehnici precum arbori de decizie, regresii logistice și rețele neuronale. Această etapă acoperă și execuția modelului proiectat, iar natura mediului de execuție este definită și pregătită astfel încât să fie mai ușor de extins dacă este necesar un mediu mai robust.

Comunicarea rezultatelor

Această etapă presupune aducerea la cunoștință părților interesate din cadrul companiei a rezultatelor execuției modelului dumneavoastră. Părțile interesate vor examina raportul dumneavoastră pentru a determina dacă îndeplinește criteriile de afaceri stipulate în faza de descoperire. Aceasta implică identificarea constatărilor critice din analiză, măsurarea obiectivelor de afaceri asociate cu rezultatele și generarea unui rezumat digerabil pentru părțile interesate ale companiei.

Operaționalizare

Această etapă implică mutarea datelor din sandbox și implementarea modelului într-un mediu real. Datele sunt monitorizate și analizate în mod constant pentru a se asigura că modelele generate returnează rezultatele așteptate. Puteți reveni oricând pentru a face ajustări dacă rezultatele nu sunt cele așteptate.

Automatizarea analizei datelor cu Improvado

Construirea și gestionarea manuală a conductelor de date poate fi un proces consumator de timp, consumator de resurse și predispus la erori, în special pentru companiile la nivel de întreprindere cu petabytes de date.

În medie, inginerii de date ai companiilor de nivel enterprise petrec 40% din ziua lor de lucru reparând date proaste și conducte de date rupte.

Natura predispusă la erori a ETL manuală este agravată de ritmul lent în care inginerii de date detectează incidentele din conductă. Potrivit lui Wakefield, inginerii au nevoie în medie de patru ore pentru a detecta erorile și aproximativ nouă ore pentru a le remedia.

Acest lucru duce la apariția frecventă a datelor proaste, care la rândul lor afectează 26% din veniturile acestor companii. Pentru a reduce amenințarea datelor proaste, companiile trebuie să utilizeze platforme ETL automatizate precum Improvado.

Improvado este o platformă de date despre venituri care automatizează analiza și raportarea de marketing omnicanal la scară. Platforma automatizează domeniile cruciale ale ciclului de viață de analiză a datelor al companiei dvs. (agregare, transformare și curățare), furnizând date curate, pregătite pentru analiză, către depozitul, BI, instrumentul de analiză sau de vizualizare dorit.

Acest lucru economisește până la 90% din timpul de raportare, vă oferă mai mult control asupra datelor companiei dvs. și, în cele din urmă, vă crește rentabilitatea investiției.

Trecerea înaintea curbei

Pe măsură ce peisajul consumatorilor devine din ce în ce mai complex pe zi ce trece, organizațiile bazate pe date au continuat să rămână în fruntea curbei, consolidându-și pachetul de analize cu platforme automate de venituri omnicanal și lăsând ETL manual în urmă.

Acest lucru le permite să centralizeze datele existente, să se adapteze cu noi surse de date și să se concentreze pe descoperirea unor perspective de impact, orientate spre creștere.

Dacă doriți să aflați mai multe despre modul în care Improvado poate ajuta la stabilirea unui proces robust și scalabil de analiză a datelor pentru compania dvs., nu ezitați să contactați. Am fi bucuroși să vă ajutăm!