Шесть самых больших мифов, сдерживающих бизнес, ориентированный на понимание

Между экономическим давлением и постоянно динамичными потребительскими тенденциями прошедший год заставил предприятия стать более гибкими. Если мы ищем серебряную подкладку для борьбы с пандемией, то это значит, что компании ускорили свой путь к зрелости данных.

Но что это значит для маркетинговых операций? Несмотря на проблемы, все больше и больше компаний обращаются к данным, чтобы переосмыслить свои приоритеты и добиться большей гибкости. Хотя финансовые вложения в эту область высоки — более трех четвертей (76%) предприятий, основанных на данных, планируют продолжать тратить средства на обучение навыкам работы с данными, простое выделение бюджета на новые инструменты или разработку — лишь часть процесса.

Чтобы стать по-настоящему целеустремленными, организации должны сделать больше, чем преодолеть несколько препятствий в надежде достичь финишной черты. Путь к зрелости данных сложен и развивается, без окончательной конечной точки. Компании из всех секторов должны постоянно проверять, оценивать и анализировать прогресс на этом пути — и, продвигаясь вперед, они должны убедиться, что их не сбивают с толку ключевые заблуждения относительно того, что на самом деле означает понимание, основанное на понимании. Вот некоторые из самых распространенных мифов, которые мы все еще подтверждаем каждый день.

Миф №1: технологии ускорят успех в мгновение ока.

Согласно прогнозам, к 2026 году мировой рынок больших данных и бизнес-аналитики превысит 512 миллиардов долларов, поскольку компании любого размера увеличивают свои расходы на новые технологии. Однако организации часто могут отдавать предпочтение новейшим инструментам, а не более эффективному использованию существующих.

И хотя технологии важны, истинная гибкость, основанная на проницательности, больше зависит от мышления организации, чем от калибра ее технологического набора инструментов. Например, Gartner предполагает, что «слепота данных» является препятствием, мешающим организациям ориентироваться на понимание, когда дело доходит до выявления и оценки наборов навыков — если у компании нет нужной команды, знаний и даже культуры, прогресс может быть трудным.

Путь к зрелости данных всегда начинается с анализа существующих систем, оценки того, как они взаимодействуют с каждой из них, и выявления потенциальных пробелов — будь то технология или талант. Только после того, как этот аудит будет проведен, организации могут принимать обоснованные решения о следующих наиболее эффективных действиях для своего бизнеса или команды. Простое инвестирование в новейшие технологии — это не волшебная палочка, чтобы в одночасье стать бизнесом, ориентированным на понимание.

Миф № 2: Панели мониторинга — универсальное решение.

Хотя информационные панели, несомненно, полезны для быстрой визуализации данных в удобном для пользователя формате, максимизация их ценности зависит от того, как они используются в процессе принятия решений и от того, на каком этапе развития данных находится компания. Для компании, находящейся на раннем этапе своего пути к данным, информационные панели могут помочь им разобраться в имеющихся данных, обеспечивая упорядоченность и выгоду во времени, а также объединяя команды в рамках всего бизнеса. Однако информационные панели не следует рассматривать как статические инструменты: наиболее успешными информационными панелями являются те, которые развиваются вместе с организацией, и это зависит от ноу-хау команд, использующих их.

Для компаний, которые продвинулись дальше в своем пути к зрелости данных, ориентированные на будущее идеи имеют наибольшую ценность, и панели мониторинга могут использоваться вместе с прогнозной аналитикой, что позволяет командам действовать проактивно, а не реагировать. Алгоритмы могут помочь компаниям выявлять скрытые аномалии и визуализировать тенденции, которые в противном случае могли быть упущены, и маркетологи могут использовать эти идеи для принятия решений, будь то перераспределение маркетинговых расходов на наиболее эффективный канал или оптимизация стратегий на основе контекстных факторов.

Миф № 3: чем больше данных, тем выше точность.

Используя множество данных и возможности прогнозной аналитики, маркетологи могут открывать новые возможности и отвечать на ключевые вопросы до того, как они будут заданы. Однако аппетит маркетологов к данным по множеству каналов привел к тому, что компании используют все больше и больше потоков данных без предварительной оптимизации тех, которые у них уже есть. По правде говоря, не все данные являются хорошими данными. Компании должны убедиться, что их данные актуальны, очищены и согласованы, прежде чем полагаться на них для получения информации.

Короче говоря, сосредоточение внимания на качестве над количеством дает лучшие результаты. Понимание, основанное на качественных данных, дает лицам, принимающим решения, большую уверенность при внедрении изменений на лету или планировании новых стратегий — одна из форм маркетинговой страховки. В конечном итоге повышение эффективности сводится к тому, как компании используют свои данные, а не от объема, который собирается.

Миф № 4: компаниям нужны только маркетинговые данные для принятия решений.

При этом существует еще один распространенный миф о том, что данные, собранные из маркетинговых приложений, — это единственные данные, которые нужны бизнесу для принятия более стратегических решений. Несмотря на то, что компаниям не нужны массивы данных для понимания, полезно объединить данные из отделов продаж, продуктов и обслуживания клиентов, например, чтобы помочь создать 360-градусную картину, которая проинформирует о следующем лучшем разговоре или действии, и co

следовательно, создает долгосрочную лояльность. Качество по-прежнему актуально, но устранение разрозненности позволяет получить еще более информативную информацию для поддержки эффективных маркетинговых стратегий и окупаемости инвестиций.

Не менее важно вдохновлять корпоративную культуру, основанную на глубоком понимании. Когда все группы поощряются к эффективному использованию и обмену данными — на примере руководства — понимание становится основой для принятия решений во всех бизнес-операциях.

Миф № 5: Наука о данных предназначена для крупных организаций.

Якобы высокая цена на науку о данных привела к ошибочному мнению, что ее могут использовать только устоявшиеся компании с большими карманами. На самом деле нет необходимости вкладывать небольшое состояние во внутреннюю аналитическую инфраструктуру, когда есть компании SaaS (программное обеспечение как услуга) с командами экспертов и первоклассными технологиями или инструментами с открытым исходным кодом, которые могут помочь в обработке. данные в масштабе. Напротив, признание пробелов в навыках внутри команд и предложение индивидуального обучения имеет решающее значение для оснащения отделов опытом, позволяющим извлекать максимальную пользу из данных — независимо от того, используют ли они внутренние технические инструменты, открытый исходный код или компании SaaS. Даже небольшие организации могут получить доступ и использовать преимущества аналитики на основе данных с помощью подходящих людей.

Миф № 6: решений, основанных на данных, достаточно для хорошего маркетинга

Наконец, предприятия могут рассматривать «управляемость данными» как фиксированную цель, а не как постоянные усилия. Хотя верно, что точные данные позволят принимать более обоснованные решения и могут мгновенно улучшить маркетинговые стратегии, многие компании ошибочно считают это своей конечной целью.

Напротив, поддержание эффективного маркетинга, основанного на проницательности, требует долгосрочных обязательств. Динамичный характер отрасли и растущие запросы потребителей доказывают, что потребности бизнеса могут измениться практически в мгновение ока. Чтобы иметь возможность быстро реагировать, компании всегда должны быть открыты для изучения новых методов и приложений для получения своих идей: отличительный признак гибкости.

Нет никаких сомнений в том, что данные открывают новые возможности для маркетологов, но признание заблуждений и немедленное их устранение — хорошая отправная точка. Все организации, независимо от размера, могут добиться успеха на основе понимания, развиваясь темпами, адаптированными к ним, их команде и их коммерческим целям.

Оценивая таланты, расставляя приоритеты в данных и побуждая команды рассматривать операции, основанные на аналитических данных, как непрерывный путь, компании могут предпринять значительные шаги на пути к зрелости данных.