На шаг впереди: основные тенденции маркетинговой аналитики

Поскольку цифровой ландшафт продолжает развиваться, понимание текущих тенденций может значительно улучшить процесс принятия решений, оптимизировать кампании и привести к увеличению рентабельности инвестиций.

В этой статье подробно рассматриваются самые влиятельные тенденции маркетинговой аналитики 2023 года и последующих лет, предлагая идеи и рекомендации о том, как эффективно их использовать для достижения оптимальных маркетинговых результатов. Независимо от того, стремитесь ли вы усовершенствовать свои стратегии или просто хотите оставаться в курсе событий, предстоящая информация поможет вам сделать следующие шаги.

1. Расширенное внедрение автоматизации

Роль автоматизации в маркетинговой аналитике превратилась из дополнительного элемента в фундаментальную необходимость. Поскольку предприятия сталкиваются с большими объемами данных, полагаться исключительно на ручной анализ становится все сложнее.

Инструменты и решения автоматизации позволяют маркетологам обрабатывать обширные наборы данных с минимальным вмешательством человека, оптимизируя повторяющиеся задачи и обеспечивая согласованность данных. Исход? Более быстрая аналитика, ответы в режиме реального времени и общая повышенная эффективность маркетинговых кампаний.

Распространение автоматизации в маркетинговой аналитике дает несколько заметных преимуществ:

• Скорость и эффективность . Автоматизация ускоряет обработку данных, позволяя маркетологам получать ценную информацию быстрее, чем традиционные методы.
• Точность : автоматизированные системы уменьшают количество человеческих ошибок, гарантируя, что анализ остается последовательным и надежным.
• Масштабируемость . По мере роста бизнеса объем данных, с которыми он работает, часто расширяется. Автоматизация гарантирует, что маркетологи могут масштабировать свои аналитические усилия без пропорционального увеличения рабочей нагрузки или ресурсов.
• Анализ в реальном времени . Благодаря автоматизации данные можно анализировать по мере их поступления, что позволяет маркетологам принимать немедленные решения на основе текущих данных, а не ждать пакетной обработки.

Однако важно осознавать, что цель состоит не в замене людей-аналитиков, а в расширении их возможностей. Автоматизация берет на себя тяжелую работу, но человеческий опыт остается жизненно важным для интерпретации результатов, понимания нюансов и разработки эффективных маркетинговых стратегий.

2. Использование мультитач-атрибуции и прогнозной аналитики

С ростом количества различных маркетинговых каналов и точек соприкосновения понимание влияния каждого из них стало насущной проблемой для бизнеса. Модели атрибуции с одним касанием менее эффективны для создания целостной картины пути клиента, что вынуждает организации прибегать к атрибуции с несколькими касаниями.

В сочетании с инкрементальным тестированием и моделированием медиа-микса этот подход обеспечивает более полное представление о том, как различные взаимодействия способствуют желаемому результату, например продаже или конверсии потенциальных клиентов.

Признавая и адаптируясь к тонкостям современного взаимодействия с потребителями, компании могут лучше распределять свои ресурсы, совершенствовать свои маркетинговые стратегии и, в конечном итоге, достигать более высокой рентабельности инвестиций.

Одновременно с этим набирает обороты прогнозная аналитика. По мере того, как компании накапливают данные, растет интерес к использованию этой информации для прогнозирования будущих тенденций и поведения потребителей. Вместо того, чтобы размышлять исключительно о прошлых результатах, организации теперь используют прогнозные модели для предвидения предстоящих возможностей и проблем, активно направляя стратегические решения.

3. Более широкое использование искусственного интеллекта и машинного обучения

Цифровая экосистема переполнена данными. Проблема больше заключается не в получении данных, а в их эффективной интерпретации и применении. Чтобы извлечь значимую информацию из этого потока, компании используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО). Эти технологии устраняют разрыв между сбором данных и практическим пониманием.

Благодаря способности искусственного интеллекта быстро обрабатывать и интерпретировать данные в сочетании со способностью машинного обучения учиться и адаптироваться на основе шаблонов, получаемая информация становится более четкой и точной. От прогнозирования будущих рыночных тенденций до предоставления отзывов о кампаниях в режиме реального времени — эти инструменты усиливают аналитическое мастерство бизнеса.

Для компаний, желающих внедрить искусственный интеллект и машинное обучение в свою маркетинговую аналитику, важно:

1. Осознайте ценность : поймите, что искусственный интеллект и машинное обучение — это инструменты, предназначенные для дополнения человеческого интеллекта, а не для его замены.
2. Уделяйте приоритетное внимание образованию . Обеспечьте команды знаниями. Это может быть посредством семинаров, курсов или сотрудничества с экспертами. Продолжайте это делать на постоянной основе, помните, что средний период полураспада навыков сокращается.
3. Инициируйте с определенной целью : вместо полной интеграции начните с определения конкретных областей или проблем, которые могут решить ИИ и МО.

4. Получение информации из еще большего количества точек соприкосновения

Поскольку бренды стремятся создавать более персонализированный и привлекательный опыт, они неизбежно сталкиваются с проблемой управления растущим списком платформ и каналов. Хотя это многогранное взаимодействие предлагает предприятиям многочисленные возможности для взаимодействия, оно также означает более сложную сеть данных, которую необходимо расшифровать.

С появлением тенденции мультитач-атрибуции, о которой кратко говорилось ранее, компании начинают понимать важность оценки каждой точки взаимодействия на пути потребителя. Хотя мультитач-атрибуция фокусируется на распределении ценности конверсий, она подчеркивает значимость каждого взаимодействия и его роль в воронке конверсии.

Чтобы эффективно управлять информацией из различных точек взаимодействия:

1. Унифицированные платформы данных . Инвестируйте в инструменты и платформы, которые могут интегрировать данные из разных источников, предлагая консолидированное представление.
2. Анализ в реальном времени . Используйте технологии, которые позволяют обрабатывать данные в реальном времени и быстро реагировать на возникающие закономерности.
3. Сотрудничество в команде : Обеспечьте обмен информацией между командами, продвигая целостный подход к формулированию стратегии.

5. Рост аналитических решений самообслуживания

Поскольку компании стремятся к гибкости и принятию решений в режиме реального времени, растет спрос на аналитические решения, доступные для неспециалистов.

Аналитические платформы самообслуживания предлагают интуитивно понятные интерфейсы, функции перетаскивания и визуальные информационные панели, которые позволяют даже тем, кто не имеет глубокого опыта в области науки о данных, извлекать значимую информацию из своих данных. Такая демократизация данных означает, что лица, принимающие решения в различных отделах, могут получать доступ к данным, анализировать их и действовать на их основе, не дожидаясь, пока специализированные группы создадут отчеты.

Например, AI Assistant от Improvado помогает лицам, принимающим маркетинговые решения, и специалистам запрашивать данные наиболее эффективным способом. AI Assistant, основанный на технологии преобразования текста в SQL, работает как интуитивно понятный чат-бот, где вы можете задать любой вопрос о лиде, кампании или бюджете, и он предоставит ответ, подкрепленный данными из вашего хранилища и построенными на их основе визуализациями. .

AI Assistant от Improvado и подобные ему инструменты устраняют разрыв между необработанными данными и практическими идеями. Они облегчают нагрузку на нетехнических пользователей, вынужденных вручную анализировать горы данных, поскольку ИИ предоставляет наиболее актуальные фрагменты информации, адаптированные к индивидуальным потребностям.

6. Приоритизация конфиденциальности и безопасности данных в маркетинге и аналитике

Правительства и регулирующие органы во всем мире принимают строгие правила защиты данных, заставляя холдинговые компании, особенно из секторов здравоохранения и финансов, соблюдать высокие стандарты управления данными.

Правила — от GDPR в Европе до HIPAA в США — устанавливают строгие правила управления, хранения и защиты данных. Несоблюдение недопустимо, поскольку тех, кто не соблюдает, ждут огромные штрафы, как финансовые, так и репутационные. Совсем недавно Служба здравоохранения и социальных служб (HHS), регулирующая HIPAA, обновила свои рекомендации о том, как организации здравоохранения могут использовать технологии онлайн-отслеживания, такие как Google Analytics.

Предприятия должны гарантировать, что их инфраструктура данных надежна, безопасна и способна предотвратить потенциальные нарушения. Это означает регулярные оценки безопасности, тестирование уязвимостей и постоянное стремление к повышению кибербезопасности.

7. Эмоциональная аналитика

Выйдя за традиционные рамки рейтинга кликов, просмотров страниц и процента конверсий, мы наблюдаем рост эмоционального анализа. Этот подход позволяет глубже понять не только то, что делают пользователи, но и то, что они чувствуют.

Эмоциональная аналитика сосредоточена на оценке и использовании данных об эмоциональных реакциях потребителей на различные маркетинговые стимулы. Используя технологии, которые фиксируют и анализируют выражения лица, модуляции голоса и даже физиологические реакции, бренды стремятся распознать чувства, определяющие поведение пользователей. Будь то видеореклама, запуск нового продукта или дизайн веб-сайта, понимание эмоционального пути потребителей дает более детальную информацию, выходящую за рамки обычных показателей.

Настоящая сила эмоционального анализа заключается в его способности предоставлять контекст. В то время как традиционная аналитика может указывать на то, что пользователь провел значительное количество времени на веб-странице, эмоциональная аналитика может дополнительно выяснить, было ли это время потрачено на интерес, замешательство или разочарование. Такая информация может способствовать более точной корректировке маркетинговых стратегий, обеспечивая их соответствие эмоциональному ландшафту потребителей.

Для бизнеса внедрение эмоциональной аналитики означает инвестиции в специализированные инструменты и платформы, которые могут улавливать и интерпретировать эти эмоциональные сигналы. Кроме того, интеграция этой формы анализа с существующими маркетинговыми стратегиями требует некоторого обучения. Но, учитывая глубину предлагаемой информации, это инвестиция, которая обеспечит повышение вовлеченности пользователей и, в конечном итоге, более высокую отдачу.

Путь вперед: использование всего потенциала современной маркетинговой аналитики

От использования автоматизации и сложных уровней эмоциональной аналитики до понимания нюансов множества точек соприкосновения и обеспечения конфиденциальности данных — путь сложен, но богат потенциалом.

Постоянной темой всех этих тенденций является развивающаяся связь между технологиями и человеческим фактором. Инструменты и технологии могут дать цифры, но их преобразование в эффективные маркетинговые стратегии требует понимания, адаптируемости и дальновидности.

По мере продвижения бизнеса вперед, оставаться в курсе этих тенденций и, что более важно, понимать их более глубокие последствия, будет иметь важное значение для формирования успешных маркетинговых повествований.