營銷數據技術:理解謎題

營銷數據技術:理解謎題

營銷數據技術地圖

以下是Sweetspot Intelligence首席執行官Sergio Maldonado的客座文章。 我很高興上個月在%E6%A6%82%E6%B3%81“> 我發現它非常有趣,並邀請他在這裡與讀者分享他的觀點。

Scott Brinker的社群媒體數據。 其中一些數據將專門提供給帳戶持有人,而其中一些數據將公開提供。

(e)標籤管理系統(無論是獨立的還是附屬於DMP產品)同樣能夠將基於事件的原始數據發送到半結構化存儲庫。

(f)(b),(c)和(d)中提到的大多數工具都依賴於信息傳遞API,聯合發現(如果可能),激活或自動化目的。

3.每個基礎數據的本質直接影響我們分析(發現)或共享(交付)的能力,單獨或與其他人一起分享。

實際上,營銷數據(主要是數位化)代表了對傳統商業智能(“BI”)的嚴峻挑戰。 雖然前者主要是半結構化或非結構化的,但BI是圍繞結構化數據(即與關係數據庫相關的數據模型)構建的。 儘管現有的大部分營銷數據都沒有為相關性之外的任何事情留下空間,但商業智能的目標是保持良好的舊因果關係。

因此,各種分析和交付環境將在低效率的明顯表現中共存,但實際上反映了基礎數據模型的自然差異。 例如,社交分析功能最好由專門用於檢索,存儲和處理社交訂閱源的工具執行。 另一方面,分析數據倉庫中的客戶屬性最好留給預測,描述和可視化發現工具。

更多關於這一點: 數位數據如何破壞商業智能

4.最後四層之間的連接器為其中的基本功能提供動力。

  • 洞察是數據發現功能生成的最重要的輸出。 它們反過來成為信息傳遞任務的關鍵輸入(其中包含對特定狀態更新的進一步見解或上下文的特定請求)。
  • 同樣,客戶營銷經驗(活動結果)的結果同時為發現和交付任務提供動力,而數據科學驅動的模型(Discovery層的另一個重要成果)則提供激活和自動化功能。
  • 執行決策將導致營銷自動化背後的長期業務規則,而自動化本身(機器學習,AI)將最終為一些現在看到信息傳遞層中的亮點的診斷(和見解)提供支持。

5.人的行為是極限。

營銷行為的最終前沿是什麼? 客戶的不可預知的頭腦。
內部營銷流程的最終前沿是什麼? 人和團隊的不可預測的行為。

前者解釋說“歸因”模型不是我們曾經希望的聖杯。 或者真正的“客戶之旅”永遠不會成為現實。 除非,也就是說,我們完全了解人類的大腦 – 此時整個營銷過程將成熟,以實現完全自動化(人類已成熟,可由機器人替代)。

後者解釋了技術進步和組織變革的不同速度。 或者說世界上所有指標都無法取代強大的故事情節(“人腦的API”)。

6.隱私意識的客戶心態是不可阻擋的。 因此,隱私限制(監管和客戶驅動)的影響比任何MarTech供應商通常承認的都要嚴重得多。

事實上,越來越多的客戶要么禁用cookie(第三方或全部),要么更頻繁地刪除它們,而移動訪問會使許多客戶無用。 人們越來越多地意識到我們收集的有關他們的數據 – 並因此採取行動。

更糟糕的是,監管框架,而不僅僅是歐洲,正在將重點從PII(個人身份信息)數據轉移到任何數據收集中使用的特定方法(無論是否為PII)。 因此影響:

  • “Cookie法”:歐盟隱私權指令的當前狀態,如果將cookie用於個人分析目的(無論多麼加密或無法理解),請求事先明確許可,並且基本上要求營銷人員重新定義DMP,標籤管理的方式管理系統或社交登錄存儲庫並充分利用它們。
  • 指紋識別(被許多人視為餅乾的完美替代品)在同一歐盟法律框架的各個方面被認為類似於餅乾。

所有這一切的主要後果是我們無法繼續探索純粹確定性的“以用戶為中心”的方法,讓位於“用戶驅動”或“智能受眾”場景,其中營銷體驗基於以下方式自動進行個性化。結合確定性/概率方法。

關於這一點的更多信息: 孤島的複仇:隱私合規如何縮短客戶的旅程

7.(信息)交付層將營銷技術與營銷功能的其餘部分連接起來。 更重要的是,它將營銷與組織的其他部分聯繫起來。

信息傳遞與生產力,營銷績效甚至“洞察力管理”相關聯。 這個功能不再使用“儀表板”或“報告”這兩個術語,它們也不足以覆蓋每個人的關鍵組件。

在第一點闡述,“儀表板”現在無處不在,在每個級別和每個類別。 每個戰術功能都有一個用於人工監督或直接控制的儀表板。 每個數據發現工具(特定於介質或通用)都提供了一種接觸數據使用者的方法,最有可能以儀表板的形式。 但是,這些都不屬於績效管理(或營銷績效/情報)領域。 因此,該術語已不再是任何給定類別或任務的有效標籤。

除了第二點之外,還有以下附加內容可以真正完成信息交付圖片 – 當我們將此層的角色視為組織其他部分的橋樑時,更是如此:

  • “洞察管理”(或特別是動態數位營銷領域的“數位洞察管理”)是指分析師對決策者和其他數據消費者的投入,以便能夠對其增值結論採取行動(通過捆綁它)進入各種決策工作流程)。
  • “內置技術”:曾經發生過CRM(在關係數據庫中嵌入銷售流程的知識)或ERP(行業特定的資源管理技術),信息交付工具最適合採用可回收的部件“營銷專業知識” – 因此與營銷高管相比,它比任何其他層都更接近。 這可以採用KPI庫,跨渠道活動管理,預建評分系統或ROI歸因公式的形式。
  • “績效管理”旨在將營銷目標,預測或基準與整體企業目標聯繫起來。 這是交付工具的“記分卡”靈魂,更關注“什麼”(隨時間的表現)而不是“為什麼”(給定KPI的維度細分)。
  • “數據治理”在不同層面具有不同的含義,但其在交付層面的本質是在團隊成員之間正確分佈度量和目標。
  • “團隊生產力”應該更多地建立與現有協作平台(集成消息傳遞,敏捷營銷)的有效橋樑,而不是完全複製他們已經提供的內容。

關於這一點的更多內容(I): 數據可視化與儀表板 ; (II): 承諾,時間,人……儀表板

總體思路和具體技術。

從本質上講,儘管營銷技術空間可能正在變得越來越複雜,但它的關鍵組件似乎也在同時成熟,許多功能在一個無法逃避某些基本限制的日益清晰的環境中迅速落實到位:數據(它有限的形式); 人(個人和團隊); 媒體/服務(我們經驗的畫布); 數學; 和技術本身。

正如上面的第2點(數據類型的不可調和性)和5(隱私意識的客戶心態的必然性)所反映的那樣,痴迷於打破數據孤島並不是答案。 我相信我們應該適應多個孤島:在可能的情況下連接它們,在沒有的情況下覆蓋它們。

所有這一切,讓我們現在分享同一個“營銷數據技術地圖”的供應商填充版本。

營銷數據技術供應商

請注意,這僅用於說明目的,添加了我最熟悉的特定工具。 我期待收到你的意見。

Sergio Maldonado是Sweetspot Intelligence(紐約市)的首席執行官。 作為數位分析和電子商務法的出版作者,他對數據和營銷技術充滿熱情。 Sergio擁有互聯網法(倫敦瑪麗皇后大學)和法學博士(UPV,西班牙)的法學碩士學位。

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