您的代理機構如何防止數據超載並構建簡化的報告方法

您的代理機構如何防止數據超載並構建簡化的報告方法

數據對於任何機構專業人員的存在都是至關重要的

有數據的地方有報告。 營銷人員不能也不應該(不應該)避免報告,所以他們必須越來越精通它。

隨著客戶對報告的了解和要求越來越高,他們的分析和洞察力預期也越來越高。 這給試圖更頻繁地管理更多數據的機構團隊以及來自更多媒體來源增加了額外的壓力。 新的號召性用語

數據分析通常看起來像是一個痛苦的負擔,而今天的營銷人員要么避開它,要么瘋狂地試圖通過購買報告工具來解決他們的問題來理解數據過載。

這導致我們想知道代理機構的營銷人員和分析師Annies如何解決他們自己的營銷數據報告問題。 隨著大量的數據集進行分析,解密和審查, 營銷報告分析師的生活變得越來越複雜。

那麼,機構如何處理這個數據問題呢? 讓我們來看看營銷瑪麗和Analytics Annie每天在(報告)生活中的每一天,每個負責在其各自機構的客戶報告。

兩位營銷人員的故事

這是本月的第一天,Marketing Mary正在開始“數據死亡之旅”:手動收集月底客戶報告的媒體頻道數據的痛苦任務,這可能需要幾天 – 有時需要數週的努力 – 才能吐出 列出一份基本報告,說明客戶將在上個月發生的事情 希望 讀。

對於Analytics Annie,本月的第一天與其他任何日子沒有什麼不同。 她打開客戶報告(自動刷新當前媒體結果),開始分析業績並製定及時,深入的建議與客戶分享。

安妮的報告不僅僅是一個數字電子表格 – 他們是一個事實的信息組織在一個易於閱讀的報告,不僅顯示工會的狀態 – 但 什麼 怎麼樣 以改善他們的營銷工作。

數據優先,然後報告

那麼Marketing Mary和Analytics Annie之間有什麼區別? 很多人可能會說Analytics Annie有一個奇特的數據可視化工具來使她的報告自動化。 他們可能是對的 – 或者她實際上只是在Excel中查看報告。

Analytics Annie能夠為她的客戶花費時間進行有影響的分析的真正原因與她選擇的報告工具​​無關。 這是因為 她通過自動化的方式解決了她潛在的媒體數據收集問題。

瑪麗在某些時候可能會屈服於使用數據可視化工具來報告她的所有事情。 它看起來不錯,似乎很容易使用,並且將盡全力讓她的機構能夠毫不費力地向所有客戶報告。

但該工具甚至沒有收集必要的數據開始。 瑪麗面臨的挑戰不是一個工具問題, 這是一個數據問題。 如果沒有以可用格式開始的基礎數據,她仍然是手動收集和準備她的媒體數據,沒有時間進行分析。

她太信任這個工具來解決她的報告問題,最終,她所有的都是漂亮的儀表板,但不是更好或更快的儀表板。

因為Annie知道她必須首先解決她的數據收集問題,因此找到合適的報告工具​​更容易證明和使用,從而騰出了時間進行分析。

真相的唯一來源

解決底層媒體和營銷數據聚合問題既簡單又復雜。 簡單的部分? 您需要一個位置(如數據倉庫或市場營銷數據管理平台)將所有媒體數據存儲在一起。

困難的部分? 將數據收集自動化到倉庫中,建立不同數據源之間的關係,清理千篇一律的活動跟踪參數並保持數據的完整性和準確性。

有大型團隊專職管理代理機構數據平台的一些代理機構可以使用數據倉庫等內部代理 亞馬遜紅移 。 如果你自己做,你需要以自動化的方式輸入數據。 通常這會以兩種方式發生:

    1. 建立 蜜蜂 進入源系統。
    2. 創建一個 ETL 過程來上傳源文件。

API通常是首選,但並非所有源系統都具有API。 很多時候,他們根本不是很好。 在其他情況下,一些數據(如電視購買)存在於文件中而不是系統中。

然而,大多數機構都非常精益,而是依靠外部營銷數據管理平台。 這些平台已經具備了所有API和ETL連接,以便代理機構能夠對其媒體源進行身份驗證並能夠非常快速地訪問其整合數據。

從報告轉移到分析

無論採用哪種解決方案,全球市場營銷人員一旦解決了數據收集問題,他們的報告準備時間可以減少高達90%。

營銷人員不應該花費時間收集信息,甚至不需要報告。 應該花費這些信息來優化他們的營銷工作並增加收益(實現目標)。

這就是Analytics Annies是營銷界的明星的原因。 他們有時間深入了解數據的含義,提出富有洞察力的建議並進行實際分析,而不僅僅是構建報告。 分析Annies在他們的角色中非常成功,因為他們:

  • 每晚自動更新報告。
  • 使用清晰的歸因建模優化所有渠道的預算。
  • 將他們的離線和在線媒體表現整合到一張圖表中。
  • 將所有機構範圍的指標匯總為一個整體視圖。

使用歷史來推動規劃

當您修復您所在機構的數據處理方法並將所有客戶端的所有媒體頻道數據集成到一個位置時, 該機構推動數據驅動型媒體規劃和預測的能力呈指數增長。

對於瑪麗來說,客戶媒體規劃圍繞每月展示進行抓取,追踪來自不同團隊成員的歷史電子表格,以及在會議室拉著一台裝滿糟糕外賣食品的夜總會,為客戶提供一些有教養的計劃 – 僅限於 要知道這次演習是未來的第一次。

然而,對於Annie來說,只需訪問她單一的真相來分析多年來所有媒體的表現,可視化媒體組合模式和變化,並將這些模式與花費和表現對齊,幾分鐘內即可動態發生。

這種方法不僅能產生以準確數據為基礎的真正的數據驅動計劃,而且還可以避免食用油膩外賣食品引起的胃灼熱和疲勞。

建立一個獲勝的數據方法

在這種情況下,營銷瑪麗代表了大多數機構今天正在掙扎的東西。 事實上,我認為可以這麼說 大多數機構在歷史上都將分析視為證明其策略和策略的手段。 由於缺乏重點,在代理行業的各個地方都造成了數以千計的營銷狂歡。

為了解決營銷數據問題,代理商需要一個數據引擎和一個可靠的分析策略。 以下步驟是開始的好地方:

  1. 選擇一個“好”的客戶端 它利用了大多數(如果不是全部的話)用來支持其媒體策略的數據系統。
  2. 收集帳戶和媒體小組 以白板支持此客戶。
  3. 構建測量策略。 團隊應共同努力審查/制定證明此客戶價值所需的關鍵績效指標(KPI)。
  4. 構建數據戰略。 確定所有包含支持測量策略所需關鍵數據度量標準的數據系統,並為每個系統制定一份清單。
  5. 制定報告策略。 在單個頁面的儀表板中,模擬一個報告設計,說明這些元素將展示該活動的價值。
  6. 啟動數據引擎。 實施一個流程,將所有這些數據集中在一起,以便使用任何報告/數據可視化工具來實現這些策略。

雖然我在過去的十年中使用這個方法取得了成功,但成功最終始於思想的改變以及讓您的代理機構像Analytics Annie一樣運作的願望。 如果沒有這種願望和承諾,該機構將無法長期成功進行分析。

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