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数字营销人员如何使用商业智能工具

2014年,我们注意到数据差异花费的时间越来越多。因此,我们决定调查媒体部门在消除手动和/或第三方数据差异方面浪费了多少时间和金钱。

我们还没有为结果做好充分准备。

研究表明,我们每周平均有10个数据报告错误(内部和第三方)。这些错误中的每一个平均需要三个小时来定位和修复,每年花费我们超过1,500个小时。每年的业务成本?£156000。

令人震惊的是,每年都有一项平凡的任务耗费了这项业务。我们的团队成员也感受到了在无尽的干草堆中寻找无数针的任务的压力。

而且我们的客户也经常在同一条船上,与无休止的电子表格和数据透视表斗争。

研究表明,在分析和利用数据方面,英国的营销人员在海外竞争对手中落后

由于数据是我们所做的一切的核心,而且我们分析和报告的入站数据的数量和格式没有尽头,我们显然需要解决我们的问题。我们的答案是开发商业智能(BI)工具’Cortex’,以帮助解决问题。

BI不是一种新的解决方案,并且已经将大数据转化为有价值且可用多年的东西,但是复杂性和有效性已经成熟,使得该工具变得至关重要,特别是对于数字营销机构来说,充斥着数据,这是当今的常态。

Cortex旨在将大量数据转换为可用的商业智能。需要说明的一点是,我们首先为该机构开发了该工具。是的,我们知道将会有客户利益,但Cortex的设计目的是让House of Kaizen保持健康,通过减少浪费时间来提高效率和减少挫败感。

最终,这是盈利能力的底线。

把事情搞砸了

为了开始,我们知道BI工具必须做四件事:控制数据和解决方案以确保真实来源和真正的整合; 允许快速处理深度数据集; 优化受众和媒体表现; 促进更好的数据货币化。

最简单的是,BI系统应为客户和媒体策划者提供报告和规划环境,以便更好地理解单通道和多通道因果关系。这意味着它至少需要一个基本级别的能力来执行预测分析来回答“将会发生什么?”的问题。

但BI也可以做得更多。

多年前,BI仅限于预定义的数据集和指标以及分析的静态报告。现在,工具可以开创规范性分析,探索各种数据源之间存在的关系,并根据我们的关键绩效指标(即“我拉哪个杠杆,什么时候拉?”)来利用这些关系。

BI为个性化和CX提供动力

我们越来越多地看到BI用于推动高级动态广告素材优化和内容个性化策略,从而推动获取,激活和保留。已经有一些数据被用于推动内容个性化的例子,允许网站变成数千种不同的对话以适应个人用户的需求 – 期望这种方式能够快速发展。

通过将实时洞察和出价与可编程算法结合起来,数据管理系统在推动程序化广告方面将变得更加突出,从而进一步提高自动化效率,以便在适当的时间通过任何设备传递正确的信息来吸引受众。

但即使是最先进的BI工具也需要业务支持。数字营销机构以及客户处理数据的方式需要大变革。

研究表明,在分析和利用数据方面,英国的营销人员在海外竞争对手中落后。

根据DataXu的研究,英国营销人员最不可能在任何国家看到他们公司使用数据和分析比竞争对手更先进,或者认为他们的营销领导力在这一领域是进步的。

此外,英国只有24%的营销人员认为他们的营销领导力非常先进,远远落后于德国,40%的人认为营销领导力是最前沿的。

显然存在需要桥接的数据缺口 – 商业智能将被证明是代理商和品牌的主要答案来源。

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