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您的代理商如何防止数据过载并构建简化的报告方法

喜欢或讨厌它,数据对于任何代理专业人士的存在至关重要。

有数据的地方有报道。营销人员不能(也不应该)避免报告,因此他们必须越来越熟悉它。
随着客户对报告的了解和要求越来越高,他们的分析和洞察期望也越来越高。这给试图更频繁地管理更多数据的代理团队以及更多媒体来源增加了额外的压力。
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数据分析通常看起来像是一个痛苦的负担,今天的营销人员要么通过购买报告工具来解决他们的问题,要么避免它,要么疯狂地试图理解数据过载。

这让我们想知道代理世界的营销Marys和Analytics Annies如何解决他们自己的营销数据报告问题。随着要分析,解密和审查的数据集的数量庞大,营销报告分析师的生活变得越来越复杂。

那么代理商如何处理这个数据问题呢?让我们来看看营销Mary和Analytics Annie的(报道)生活中的一天,每个人都负责各自代理机构的客户报告。

两位营销人员的故事
这是本月的第一天,玛丽营销正在开始“数据死亡三月”:手动收集月末客户报告的媒体渠道数据这一痛苦的任务。这可能需要数天 – 有时是数周的努力 – 只能吐一个基本的报告重述了上个月客户希望阅读的内容。

对于Analytics Annie来说,这个月的第一天与其他任何一天都没有什么不同。她打开客户报告(自动刷新当前的媒体结果),开始分析绩效并制定及时,富有洞察力的建议,与客户分享。

安妮的报告不仅仅是一个数字电子表格 – 它们是在易于阅读的报告中组织的事实信息,不仅显示了工会的状态,还显示了改善营销工作的方式和方式。

数据优先,然后报告
那么Marketing Mary和Analytics Annie之间的区别是什么?许多人可能会说Analytics Annie拥有一个花哨的数据可视化工具,可以使她的报告自动化。他们可能是对的 – 或者她实际上只是在Excel中查看报告。

Analytics Annie能够将时间花在对客户进行有影响力的分析上的真正原因与她选择的报告工具无关。这是因为她通过自动化解决了她的基础媒体数据收集问题。

玛丽,在某些时候,可能会屈服于使用数据可视化工具进行报告,承诺所有的花里胡哨。它看起来很好,看起来很简单,并且会让所有的痛苦消失,让她的代理商能够轻松地为所有客户报告。

但该工具甚至没有收集必要的数据。玛丽面临的挑战不是工具问题,而是数据问题。如果没有可用格式的基础数据,她仍然手动收集和准备她的媒体数据,没有时间进行分析。

她过于相信这个工具来解决她的报道问题,最后,她所拥有的只是更漂亮的仪表板,而不是更好或更快的仪表板。

因为Annie知道她必须首先解决她的数据收集问题,所以它使得找到合适的报告工具更容易证明和使用,从而节省了她的分析时间。

唯一的真相来源
解决底层媒体和营销数据聚合问题既简单又复杂。简单的部分?您需要一个位置(如数据仓库或营销数据管理平台)将所有媒体数据存储在一起。

困难的部分?自动将数据收集到仓库中,建立不同数据源之间的关系,清理突出的活动跟踪参数以及维护数据的完整性和准确性。

一些拥有大型团队的大型团队专门负责管理该机构的数据平台,可以使用数据仓库(如Amazon Redshift)在内部完成。如果您自己进行,则需要以自动方式输入数据。通常,这将以两种方式发生:

在源系统中构建API。
创建ETL过程以上载源文件。
API通常是首选,但并非所有源系统都有API。很多时候,他们根本就不是很好。在其他情况下,某些数据(如电视购买)存在于文件中而不是系统中。

然而,大多数代理商都非常精益,而是依赖外部营销数据管理平台。这些平台已经具有所有API和ETL连接,因此代理商可以非常快速地对其媒体源进行身份验证并访问其统一数据。

从报告转移到分析
无论解决方案如何,世界营销组织都可以减少他们的报告

一旦修复了数据收集问题,g准备时间最多可达90%。

营销人员的时间不应用于收集信息,甚至报告信息。应该花费这些信息来优化他们的营销工作并增加收益(实现目标)。

这就是Analytics Annies成为营销世界的明星的原因。他们有时间深入了解数据的含义,制定富有洞察力的建议并进行实际分析,而不仅仅是构建报告。 Analytics Annies在他们的角色中非常成功,因为他们:

每晚自动更新报告。
通过明确的归因建模优化所有渠道的预算。
将他们的离线和在线媒体表现整合到一个图表中。
将所有代理机构范围的指标汇总到一个整体视图中。

使用历史来推动规划
当您修复机构的数据方法并将所有客户的所有媒体渠道数据集成到一个位置时,该机构推动数据驱动的媒体规划和预测的能力呈指数级增长。

对于玛丽来说,客户媒体规划围绕着每月的演示文稿进行追踪,追踪来自不同团队成员的历史电子表格,并在会议室中用一个糟糕的外卖食品拉一个全能者,以便为客户拼凑某种受过教育的计划 – 仅要知道这个练习是很多人中的第一个。

然而,对于Annie来说,只需访问她的单一事实来源来分析多年来的所有媒体表现,可视化媒体混合模式和变化,并将这些模式与花费和性能保持一致,在几分钟内动态发生。

这种方法不仅能够以准确的数据为基础产生真正的数据驱动计划,还能避免因全能和油腻的外卖食品引起的胃灼热和疲劳。

构建获胜的数据方法
在这种情况下,玛丽营销代表了大多数代理商今天都在努力解决的问题。事实上,我认为可以肯定地说,大多数机构在历史上都将分析视为一种证明其策略和策略合理性的手段。这种缺乏关注的焦点已经在代理行业的各个地方创造了数千名疲惫不堪的营销人员。

为了解决营销数据问题,代理商需要数据引擎和可靠的分析策略。以下步骤是一个很好的起点:

选择一个“好”的客户端,利用大部分(如果不是全部)用于支持其媒体策略的数据系统。
在白板周围收集支持此客户的帐户和媒体团队。
制定衡量战略。团队应共同合作,审查/制定为客户展示价值所需的关键绩效指标(KPI)。
构建数据战略。确定包含支持测量策略所需的关键数据指标的所有数据系统,并为每个系统制作一个列表。
制定报告策略。在单页面仪表板中,模拟报告设计,说明要展示活动价值的要素。
启动数据引擎。实施一个流程将所有这些数据整合到一个来源中,以便使用任何报告/数据可视化工具来实现这些策略。
虽然过去十年我使用这个方法取得了成功,但最终的成功始于改变思维方式,并希望让您的代理机构像Analytics Annie一样运作。没有这种愿望和承诺,该机构就不会长期在分析方面取得成功。

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