Pazarlama Bilgi Yönetimi: Faydaları, Zorlukları ve Çözümleri
Yayınlanan: 2024-06-06Pazarlama bilgi yönetimi (MIM) yaklaşımı, pazarlama departmanlarının pazarlama verilerinin artan karmaşıklığı ve hacmiyle başa çıkmasına yardımcı olur. Çeşitli kaynaklardan bilgi toplamak, düzenlemek ve analiz etmek için yapılandırılmış bir çerçeve sağlar. Bu yapılandırılmış veri yönetimi, bilinçli kararlar almak, pazarlama stratejilerini optimize etmek ve doğru ve eyleme geçirilebilir bilgiler sağlamak için çok önemlidir.
Bu makale, MIM'in ana yönlerini, faydalarını, zorluklarını ve pazarlama bilgileri yönetimi uygulamalarını optimize etmek için uygulanabilir öngörüleri özetlemektedir.
Pazarlama Bilgi Yönetimi Nedir?
Pazarlama Bilgi Yönetiminin Faydaları
Pazarlama bilgisi yönetiminin neleri içerdiğine ve bu süreçte karşılaşabileceğiniz zorluklara dalmadan önce, veri yönetimine yapılandırılmış bir yaklaşım benimsemenin bazı faydalarını özetleyelim.
- Gelişmiş karar alma: Pazarlama bilgileri yönetimine yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım, ekibin verilere olan güvenini artırır ve onları karar verme süreçlerinde verilere daha sık güvenmeye teşvik eder. Veriye dayalı içgörülerden yararlanmak, stratejik planlamayı ve uygulamayı önemli ölçüde geliştirerek pazarlamacıların pazar dinamiklerine daha etkili yanıt vermelerine olanak tanır.
- Geliştirilmiş kampanya etkinliği: Bu, ilk faydanın doğrudan bir sonucudur. Şirketler, MIM'den yararlanarak hedef kitleleri segmentlere ayırma ve pazarlama çabalarını kişiselleştirme konusunda daha iyi bir yeteneğe sahip olur; bu da daha yüksek katılım oranlarına ve daha iyi kampanya performansına yol açar.
- Artan verimlilik: MIM, veri toplama, depolama ve analiz sürecini düzene sokarak pazarlama verilerini yönetmek için gereken zamanı ve çabayı azaltır. Otomasyon, pazarlama ekiplerine haftada 80 ila 100 saatten tasarruf sağlayabilir. Otomatik süreçler ve entegre sistemler operasyonel verimliliği artırarak pazarlama ekiplerinin veri yönetimi görevleri yerine strateji ve yürütmeye odaklanmasına olanak tanır.
- Maliyet tasarrufu: Verimli veri yönetimi, veri hataları, fazlalıklar ve verimsizliklerle ilişkili maliyetleri azaltır. MIM, kaynakların doğru verilere ve öngörülere göre tahsis edilmesini sağlayarak pazarlama harcamalarının optimize edilmesine yardımcı olur ve sonuçta daha iyi yatırım getirisi sağlar.
Artık pazarlama bilgi yönetiminin neden önemli olduğunu bildiğinize göre, hangi bilgilerin MIM çerçevesine girdiğine ve kuruluşunuzda MIM'in nasıl kurulacağına bakalım.
Pazarlama Bilgilerine Neler Dahildir?
Pazarlama bilgisi nedir sorusunun cevabı açık gibi görünse de yine de içeriğinde neler olduğuna bakalım.
Dahili Veriler
İç veriler, kuruluş içinde üretilen bilgileri ifade eder. Buna satış kayıtları, dijital pazarlama ölçümleri, müşteri verileri, müşteri geri bildirimleri, ürün performans ölçümleri ve finansal raporlar dahildir. Dahili veriler, stratejik karar alma için gerekli olan geçmiş performansa, müşteri davranışına ve operasyonel verimliliğe ilişkin bilgiler sağlar.
Rekabetci zeka
Rekabet istihbaratı, rakipler hakkında veri toplamayı ve analiz etmeyi içerir. Bu, rakiplerin ürünlerine, pazarlama stratejilerine, fiyatlandırmasına ve pazar konumlandırmasına ilişkin ayrıntıları içerir. Organizasyonlar, rekabet dinamiklerini anlayarak fırsatları ve tehditleri tespit edebilir ve stratejilerini buna göre ayarlamalarına olanak sağlayabilir.
Pazar Araştırması Verileri
Pazar araştırması verileri anketlerden, odak gruplarından, sektör raporlarından ve pazar analizlerinden elde edilen bilgileri kapsar. Pazar eğilimlerinin, tüketici tercihlerinin ve endüstri kıyaslamalarının kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak işletmelerin stratejilerini pazar talepleriyle uyumlu hale getirmelerine yardımcı olur.
Harici veri
Dış veriler, pazarlama departmanları için her ekibin güvenmediği ek bir bilgi kaynağıdır ancak yine de MIM çerçevesi kapsamına girebilir.
Dış veriler, sektör raporları, ekonomik veriler ve haber makaleleri gibi kamuya açık bilgileri içerir. Daha geniş pazar ortamının anlaşılmasına ve işi etkileyebilecek dış faktörlerin belirlenmesine yardımcı olur.
Pazarlama Bilgi Yönetiminin Temel Bileşenleri
Pazarlama bilgi yönetimi, pazarlama bağlamında karar almayı kolaylaştırmak amacıyla çeşitli kaynaklardan gelen bilgi akışını yönetmek için tasarlanmış geniş bir faaliyet yelpazesini kapsar.
Bu süreç aşağıdaki adımları içerir.
1. Veri Toplama
Pazarlama bilgilerini yönetmenin ilk adımı, verileri iç ve dış kaynaklardan toplamaktır. Manuel olarak yapılabilse de, manuel veri toplama oldukça zaman alıcıdır ve hataya açıktır.
Otomatik veri çıkarmanın ve bir bütün olarak otomatik veri işlemenin temel aracı, Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme veya ETL'dir. Bu, çeşitli kaynaklardan gelen veri entegrasyonunu tek, tutarlı bir veri kümesinde kolaylaştıran üç adımlı bir süreçtir.
İlk adım olan Extract , dahili sistemler, CRM'ler, reklam platformları ve diğer pazarlama veri kaynakları dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan veri toplamanın otomatikleştirilmesinden sorumludur.
Örneğin Improvado, pazarlamaya özel bir analitik ve veri yönetimi platformudur. 500'den fazla pazarlama ve satış platformundan sorunsuz bir şekilde veri toplar, elektronik tablolardan ve özel kaynaklardan veri çeker. Improvado, veri çıkarma şablonları, 5 yıla kadar geçmiş veri yükleme ve saatlik veri senkronizasyonu sunarak veri entegrasyonunu daha da kolaylaştırır.
2. Veri Depolama
Veri depolama, toplanan tüm verilerin kolay erişim ve analiz için güvenli ve sistematik bir şekilde düzenlenmesini sağladığından pazarlama bilgi yönetiminin ikinci kritik adımıdır.
Etkili veri depolama birkaç temel hususu içerir:
- Merkezi veri havuzları: Veri ambarları veya veri gölleri, büyük miktarda pazarlama verisinin depolanması için gereklidir. Bu sistemler, çeşitli kaynaklardan gelen verileri tek bir konumda birleştirerek bilgilerin yönetilmesini ve alınmasını kolaylaştırır.
- Veri organizasyonu ve yapılanması: Bu, verilerin müşteri demografisi, işlem ayrıntıları veya kampanya performans ölçümleri gibi ilgili özelliklere göre sınıflandırılmasını içerir. Yapılandırılmış veri depolama, daha hızlı sorgulama ve analiz yapılmasını kolaylaştırır.
- Ölçeklenebilirlik: Depolama altyapısının performanstan ödün vermeden artan veri yüklerini karşılayabilmesini sağlar.
- Yedekleme ve kurtarma: Donanım arızaları, siber saldırılar veya diğer öngörülemeyen olaylar nedeniyle veri kaybını önlemek için düzenli veri yedeklemeleri çok önemlidir. İyi planlanmış bir yedekleme ve kurtarma stratejisi, verilerin hızlı bir şekilde geri yüklenebilmesini sağlayarak kesinti süresini ve operasyonel kesintiyi en aza indirir.
3. Veri Analizi
Bu adım, ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürdüğü için çok önemlidir. Bu analizi yürütmek için otomatikleştirilmiş araçların kullanılması verimliliği, doğruluğu ve ölçeklenebilirliği artırır. Otomatik araçlar, geleneksel analiz yöntemlerinde gereken manuel çabaya gerek kalmadan büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işleyebilir, kalıpları belirleyebilir ve içgörüler üretebilir.
Improvado, doğru ve zamanında öngörülere erişimi kolaylaştırır. Platform, güçlü veri dönüştürme yetenekleri ve önceden oluşturulmuş veri modelleri ve reklam harcamalarını analiz etmek veya satış gelirini ilişkilendirmek gibi belirli pazarlama senaryolarına göre uyarlanmış gösterge tabloları sağlayarak veri hazırlamayı kolaylaştırır. Bu, veri analizine daha sorunsuz bir geçiş sağlayarak işletmelerin eyleme dönüştürülebilir öngörüler elde etmeye odaklanmasını sağlar.
4. Veri Dağıtımı
Veri dağıtımı, işlenmiş ve analiz edilmiş verilerin bir kuruluş içindeki ilgili paydaşlara dağıtılmasını, örneğin farklı departmanların ihtiyaçlarına göre uyarlanmış raporların, gösterge tablolarının ve veri özetlerinin oluşturulmasını ve paylaşılmasını içerir. Doğru veri dağıtımı, kuruluş genelinde uyumun korunmasına yardımcı olur, herkesin aynı güncel bilgilerle çalışmasını sağlar, bu da işbirliğini ve strateji uygulamasını geliştirir.
Profesyonel ipucu: Verilere erişimi daha da demokratikleştirmek için yapay zeka destekli içgörüler ve otomatik raporlama sunan gelişmiş analiz araçlarından ve platformlarından yararlanın.
Improvado AI Agent, sade İngilizce komutlar aracılığıyla kesintisiz veri keşfi, analizi ve görselleştirmesine olanak tanıyan bir konuşma analitiği ve self servis BI platformudur. İçgörülere bu hızlı ve kolay erişim, pazarlama ekiplerini ve diğer işletme kullanıcılarını karar verirken verilere daha sık güvenmeye teşvik eder.
5. Veri Bakımı
Veri bakımı, verilerin sürekli doğruluğunu ve uygunluğunu sağlayan pazarlama bilgi yönetiminin önemli bir bileşenidir. Bu, hataları, kopyaları ve güncel olmayan bilgileri ortadan kaldırmak için verilerin düzenli olarak güncellenmesini, temizlenmesini ve doğrulanmasını içerir. Doğru veri bakımı, verilerin güvenilirliğini artırarak pazarlama kararlarının doğru ve güncel bilgilere dayanmasını sağlar.
Cerebro gibi otomatik veri kalitesi yönetimi yazılım çözümlerini entegre ederek süreci kolaylaştırın. Cerebro, verilerinizin tutarlılığını otomatik olarak doğrulayan ve herhangi bir anormallik ve veri tutarsızlığı konusunda sizi uyaran, yapay zeka destekli bir kampanya yönetimi ve veri yönetimi platformudur.
Pazarlama Bilgi Yönetimi için Doğaçlamadan Yararlanın
Improvado, veri toplama ve doğrulamadan veri analizi ve öngörü keşfine kadar veri süreçlerini otomatikleştiren ve basitleştiren entegre bir platform sağlayarak pazarlama bilgi yönetimini geliştirir.
Platform, çeşitli kanallardan gelen verilerin tutarlı ve analize hazır olmasını sağlar. Bu, pazarlama stratejilerini şekillendirmek için doğru ve tek tip verilere dayanan kuruluşlar için çok önemlidir.
Cerebro by Improvado, kampanya veri yönetimi ve veri yönetimine odaklanarak bu yetenekleri geliştiriyor. Cerebro, pazarlama verilerinin yerleşik standartlara göre uyumluluk ve operasyonel kontrollerini otomatikleştirerek adlandırma kurallarından hedefleme parametrelerine kadar her şeyin tüm varlıklarda tutarlı olmasını sağlar.