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Le 10 migliori strategie per trasformare i dati in analisi utilizzabili

megamarketing by megamarketing
Aprile 3, 2020
in Marketing
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Le 10 migliori strategie per trasformare i dati in analisi utilizzabili

I principali esperti di analisi digitale condividono come utilizzare in modo efficace dati e analisi

Il numero di origini dati disponibili aumenta ogni giorno. Per alcuni di noi questa potrebbe essere una buona cosa, ma per molti esperti di marketing digitale solleva molte sfide da affrontare.

Questo rapporto, Broken Links: Perché gli investimenti in analisi devono ancora pagare, dall'Economist Intelligence Unit (EIU) e dalla società globale di vendite e marketing ZS, mostra che c'è ancora molta strada da fare. Il 70% dei dirigenti aziendali afferma che le analisi delle vendite e del marketing sono già molto o addirittura estremamente importanti. Ciò in contrasto con il 2% che afferma di aver ottenuto un impatto ampio e positivo.

La domanda è: come puoi utilizzare i dati e le analisi in modo più efficace a vantaggio della tua azienda?


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Reporting vs. analisi

Il lavoro di un marketer e analista digitale non è quello di elaborare molti report dall'aspetto elaborato che contengano tonnellate di dati. A mio avviso, i dati sono solo input. Le intuizioni fornite dovrebbero essere il risultato più importante.

Quando avrai acquisito padronanza dei numeri, in realtà non leggerai più i numeri, non più di quanto tu legga le parole quando leggi i libri. Leggerai significati.
~ W.E.B. Du Bois

Devi rispondere a cosa significano i numeri per la tua attività e quali azioni dovrebbero essere intraprese per migliorare le metriche più importanti dell'azienda.

Trasforma i dati in informazioni fruibili

Ho lavorato con molte aziende che sono rimaste davvero bloccate qui.Dati e approfondimenti "width =" 597 "height =" 450 Essere in grado di raccogliere i dati giusti è una cosa, ma renderlo estremamente utile richiede abilità e mentalità diverse.

Sulla base del sondaggio condotto da 49 esperti di Analytics, ho compilato un elenco delle 10 migliori strategie per trasformare i dati in informazioni fruibili.

1. Misura le cose giuste

Non puoi ottimizzare ciò che non misuri. Non esiste una soluzione unica per tutti. Ogni azienda è diversa e dovrebbe essere trattata in un modo unico.

Supponiamo che tu gestisca un sito di e-commerce. In questo caso, probabilmente vorrai sapere:

  • Quali canali generano il maggior numero di conversioni?
  • Quali sono i tuoi secchi che perdono (luoghi in cui le persone lasciano il tuo sito Web)?
  • Se le persone utilizzano più dispositivi prima di acquistare i tuoi prodotti?
  • Quali sono i rapporti look-to-buy per i tuoi singoli prodotti e categorie di prodotti?
  • Quali landing page devono essere migliorate e in quale canale?

Devi pensare in anticipo su ciò che è importante per la tua azienda. Tutto inizia con a

2. Poni le domande giuste alle parti interessate

Fai il possibile per rispondere a tutte le domande degli stakeholder. Ciò significa attingere alle aspirazioni e alle sfide degli stakeholder ponendo le domande giuste.

È necessario formulare una domanda commerciale chiara prima di iniziare la prossima analisi dei dati. Puoi facilmente perdere ore del tuo tempo perdendoti nei tuoi dati. E inventare "intuizioni" che sono già note o non ritenute importanti può essere anche molto frustrante!

3. Utilizzare la segmentazione per stimolare l'azione

Scegli la segmentazione se desideri intervenire sui tuoi dati! Raggruppando i visitatori che hanno alcuni attributi in comune, puoi iniziare a scavare più a fondo. La scelta dei segmenti da studiare dipende dalla domanda aziendale a cui stai cercando di rispondere.

L'identificazione dei segmenti migliorerà notevolmente la comprensione del comportamento dei clienti. È possibile utilizzare queste informazioni per impostare un piano di ottimizzazione.

Segmentazione per maggiori approfondimenti "larghezza =" 450 "altezza =" 412

Gli strumenti di analisi digitale come Google Analytics includono molti segmenti integrati e ti offrono tutta la libertà di personalizzarli in base alle tue esigenze.

4. Usa visualizzazioni chiare per trasmettere il tuo messaggio

Il modo in cui presenterai i tuoi dati farà un'enorme differenza nel risultato. Ricordi queste presentazioni che includono solo numeri e parole? E questo rispetto a visualizzazioni chiare che promuovono la cognizione anziché la confusione.

È importante articolare una storia di dati con tanto cosa, come e perché dietro di essa. Ciò trasformerà i tuoi dati in approfondimenti e decisioni commerciali redditizie.

5. Scopri il contesto del tuo set di dati

Ognuno ha i dati e la propria visione basata sui dati personali (opinione). Nella maggior parte dei casi, una comprensione superiore del contesto porta alle migliori decisioni.

Assicurati di stabilire il contesto per i dati che stai vedendo. Cosa significano questi numeri? Sono importanti? Colpisce davvero il business? E come vengono raccolti i dati?

I dati senza contesto non sono così significativi e possono effettivamente portare a decisioni sbagliate a causa dell'interpretazione sbagliata!

6. Costruire un solido piano di ottimizzazione

Utilizza il processo "Definisci misura analizza migliora controllo" (DMAIC) per migliorare la tua attività. È uno dei concetti Six Sigma che puoi applicare direttamente nella tua situazione.Six Sigma DMAIC "larghezza =" 650 "altezza =" 375 In breve, si riduce a:

  • Definire il problema o l'ipotesi, le parti interessate e la portata dell'analisi.
  • Misurare dati pertinenti e condurre analisi di base per individuare anomalie.
  • Analizzare correlazioni e schemi, metti al lavoro le tue capacità statistiche e di visualizzazione.
  • Miglioramento sulla base di approfondimenti e mostrando diverse opzioni da esplorare.
  • Controllo la modifica mediante l'implementazione di test (A / B) e il monitoraggio di indicatori chiave di prestazione.

7. Costruisci una grande ipotesi

Un'ipotesi chiaramente articolata è l'inizio di qualsiasi "analisi". E l'ipotesi dovrebbe avere il potenziale per guidare l'azione. Vieni con la tua ipotesi completando due affermazioni da compilare in bianco: 1) Credo __________. (questa è l'ipotesi), e 2) Se ho ragione, faremo __________. (questa è la qualifica).

Formulare queste affermazioni non è sempre facile, ma risparmierai un sacco di tempo a vagare tra i tuoi dati e trovare risultati interessanti, ma non attuabili.

Questo articolo sul ciclo Lean Analytics è un'ottima lettura aggiuntiva.

8. Integrare le origini dati

L'integrazione delle fonti di dati porta a decisioni aziendali migliori e più rapide. Pensa all'integrazione di database tradizionali con soluzioni di big data (come Hadoop). L'estrazione mineraria e il collegamento di tutte le tue fonti miglioreranno la comprensione dei tuoi clienti e potranno fornire spunti fantastici.

9. Suddividere i silos organizzativi

Un'organizzazione sana è il fondamento di tutto. Comunicazione invece di confronto. Ispira, motiva e sii curioso dei dati e delle possibilità che ha per la tua organizzazione. Tratta prima tutti gli ostacoli e migliora la comunicazione tra il business e i leader dell'analisi.

10. Non dimenticare di assumere persone intelligenti

Gli strumenti possono raccogliere dati, ma le persone – che comprendono il business – costruiscono approfondimenti. Le persone intelligenti sono obbligate a trovare i dati utili, a tradurli in storie basate sui dati di conoscenze utili: le intuizioni. È uno sforzo di squadra in cui combinare esperti di business interni con analisti esterni potrebbe essere la soluzione migliore.

Scegli la tua strategia preferita

Ognuna delle strategie sopra descritte può aiutarti a mettere a punto il tuo piano d'azione per trasformare i dati in approfondimenti e profitti per la tua azienda. Potresti voler scegliere alcune strategie e prima sperimentare con esse. Scopri cosa funziona meglio nel tuo settore e situazione e vai da lì.

Se desideri ulteriori approfondimenti sulle strategie utilizzate dagli esperti, consulta i risultati completi dello studio.

Grazie a Paul Koks per aver condiviso i suoi consigli e opinioni in questo post. Paul Koks è il proprietario e sostenitore dell'analisi delle metriche online. È specializzato in audit di configurazione di Google Analytics e coaching di analisi digitale. Puoi seguirlo cinguettio o connettiti su LinkedIn.

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