अगर मुझे हैशटैग में मार्केटिंग एनालिटिक्स मैनेजर के रूप में अपनी नौकरी का वर्णन करना है, तो यह #nerd नहीं होगा। जबकि संख्या और आंकड़े औसत बाज़ार के लिए दिलचस्प नहीं लग सकते हैं, मैं उनसे प्यार करता हूं। डेटा मेरी खुशी की जगह है। लेकिन यह खुद आंकड़े नहीं हैं जो मुझे खुशी देते हैं, यह डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि है जो हमारे दर्शकों, हमारे उद्योग और हमारे व्यवसाय के बारे में बहुमूल्य जानकारी को प्रकट करती है।



मेरी भूमिका का एक बड़ा हिस्सा उन अंतर्दृष्टि को चमकाना है और उन्हें मेरे साथी विपणक के साथ साझा करना है। लेकिन एक और हिस्सा उन्हें खरीदने के लिए प्राप्त करने की क्षमता में है कि डेटा उनके लिए क्या कर सकता है। डेटा-संचालित मार्केटिंग संस्कृति बनाने में मदद करना मेरा काम है, जहाँ हर टीम डेटा देखती है कि मैं इसे कैसे देखता हूँ: ब्रांड विकास के प्राथमिक चालक के रूप में।



अनुभव से बोलते हुए, यह प्रक्रिया त्वरित या सरल नहीं है। एक संगठन-व्यापी, डेटा-प्रथम मानसिकता को तैयार करने में समय और मेहनत लगती है। लेकिन मूर्त व्यावसायिक प्रभाव इसके लायक है। एरिक ब्रिंजोल्फ्सन एट अल। एमआईटी के स्लोन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट ने पाया कि डेटा-संचालित संगठनों के पास है पांच से छह प्रतिशत अधिक उत्पादन और उनके कम डेटा-संचालित समकक्षों की तुलना में उत्पादकता। उनके पास उच्च परिसंपत्ति उपयोग भी था, इक्विटी और बाजार मूल्य पर वापसी।





आपकी कंपनी या डेटा और एनालिटिक्स टीम के आकार के बावजूद, डेटा-माइंडेड संस्कृति का निर्माण करने में बहुत सारी योजनाएँ, जानबूझकर और धैर्य लगता है। यहाँ कैसे शुरू करें:

एक आदर्श राज्य की कल्पना करें

बाज़ारियों को नए उपकरण या रणनीतियों को लागू करने से पहले, उन्हें अपने संगठन में डेटा-प्रथम मानसिकता की तरह दिखने वाली दृष्टि से शुरू करना चाहिए। दूसरे शब्दों में, जब वे डेटा-संचालित विपणन संस्कृति का हिस्सा होंगे तो उन्हें कैसे पता चलेगा? अंतिम लक्ष्य क्या है?

यह पहला कदम थोड़ा 'मेटा' है, क्योंकि डेटा माइंडसेट वाला कोई व्यक्ति किसी नए प्रोजेक्ट या अभियान को कैसे देखेगा। एक लक्ष्य निर्धारित करें, तय करें कि आप प्रगति (और सफलता) को कैसे मापेंगे और फिर एक रणनीति बनाएँ। मैं नेताओं को एक कदम वापस लेने के लिए प्रोत्साहित करता हूं और कंपनी के बढ़ने और फिर संगठन और उसकी टीमों के लिए लक्ष्य निर्धारित करने के लिए प्रबंधकों के साथ मिलकर काम करने की दिशा की जांच करता हूं।



इस आदर्श स्थिति को दो क्षेत्रों में विभाजित करने में सहायक है: 1) लोग और 2) डेटा।



लोग

एक आदर्श डेटा-माइंडेड मार्केटिंग संस्कृति में, टीम के सदस्य डेटा-संचालित योजना और डेटा-चालित निर्णय लेने दोनों में संलग्न होते हैं। डेटा और एनालिटिक्स टीम के सदस्य अभियान या प्रोजेक्ट प्लानिंग के शुरुआती चरणों में शामिल हैं। कभी भी एक संक्षिप्त लिखने से पहले, विपणक पहले से ही माप और अनुकूलन के बारे में कुछ कदम नीचे सोच रहे हैं।

और जब यह अक्सर विपणन विश्लेषक का काम होता है तो उन चीजों के आसपास एक रणनीति विकसित करने के लिए, डेटा-चालित विपणक पहले से ही रणनीति बनाने के लिए विश्लेषक के साथ अपने और साथी के कुछ विचार रखते हैं।



डेटा-संचालित विपणन संस्कृति में, निर्णय लेने वालों को उनकी पसंद के लिए तर्क और आधार प्रदान करने के लिए जवाबदेह ठहराया जाता है। अंतर्ज्ञान की तुलना में अंतर्दृष्टि पर अधिक मूल्य रखा गया है। तथा जबकि एक आंत की भावना महत्वपूर्ण है , लोग ए / बी परीक्षण के परिणामों के आधार पर अधिक बार निर्णय लेते हैं और ठोस ज्ञान में ग्राउंडेड हो जाते हैं।



परी संख्या 555

आंकड़ा

किसी संगठन में विकास का वास्तविक चालक होने के लिए, डेटा तीन चीजें होनी चाहिए: सुलभ, स्वीकार्य और कार्रवाई योग्य। मार्केटर्स डेटा की वास्तविक शक्ति का उपयोग नहीं कर सकते हैं, यदि उनके पास नंबरों की पर्याप्त पहुंच नहीं है, तो वे समझ नहीं सकते हैं, या उन्हें ठीक से उपयोग करने का तरीका नहीं जानते हैं। आदर्श डेटा-संचालित विपणन संगठन में डेटा तक व्यापक पहुंच है, मार्केटिंग डेटा टूल के उपयोग के लिए परिभाषित पैरामीटर और प्रत्येक टीम के लिए सत्य का एक स्रोत है।



हालांकि यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि कुछ डेटा मार्केटिंग संगठन में व्यापक रूप से उपलब्ध है, यह एनालिटिक्स टीम पर निर्भर करता है कि वह एक सुसंगत रणनीति तैयार करे जिससे यह पता चले कि मार्केटिंग डेटा स्रोत किस मेट्रिक्स के लिए सही है, साथ ही कौन सी टीम प्रत्येक स्रोत की मालिक है।

वहाँ डेटा माप उपकरण के एक टन हैं। ऐसे उपकरण जो गुणवत्ता को मापते हैं, उपकरण जो मात्रा, जुड़ाव आदि को मापते हैं। यदि कोई नहीं जानता कि किसी विशिष्ट मीट्रिक के लिए कहाँ जाना है, तो यह अराजकता है। प्रत्येक टीम के लिए सत्य का एक स्रोत होना चाहिए और केवल उस उपकरण पर टीम का शासन होना चाहिए।

उदाहरण के लिए, सेल्सफोर्स स्प्राउट में बिक्री माप के लिए हमारा गो-टू सोर्स है, और Google Analytics वह है जो हम सगाई जैसे विपणन लक्ष्यों के लिए उपयोग करते हैं। जब उन टीमों के सदस्य विशिष्ट मैट्रिक्स की तलाश में होते हैं, तो वे जानते हैं कि किस उपकरण को एक्सेस करना है। हमने यह सुनिश्चित करने के लिए पैरामीटर और केंद्रीकृत प्रशासन भी रखा है कि केवल एक टीम के पास डेटा स्रोत को संशोधित करने की क्षमता है, ताकि उस टूल की गुणवत्ता और अखंडता को बनाए रखा जा सके।

एक बार जब आप लक्ष्य को ध्यान में रखते हैं, तो चालें शुरू करने का समय आ गया है।

टीम लक्ष्यों के साथ डेटा रणनीतियों को संरेखित करें

विपणन विश्लेषकों के लिए एक आम चुनौती एक टीम के लिए डेटा क्या कर सकता है, इसकी सामान्य समझ की कमी है। इसलिए इससे पहले कि वे एक प्रभावी डेटा रणनीति विकसित करना शुरू कर सकें, उन्हें यह सुनिश्चित करना होगा कि विपणन संगठन के भीतर हर टीम यह समझती है कि उनके काम का व्यापार / निचला रेखा पर क्या प्रभाव पड़ता है।

यदि आपके पास एक टीम है जो यह समझती है कि उनकी व्यक्तिगत टीम के KPI व्यापक विपणन संगठन के लक्ष्यों के साथ-साथ कंपनी के लक्ष्यों तक कैसे पहुंचती है, तो वे जानते हैं कि उन लक्ष्यों को हिट करने के लिए उन्हें कौन से ड्राइवरों को लगातार ट्वीक करना चाहिए और अनुकूलन करना चाहिए।

उदाहरण के लिए, यदि कोई कंपनी रेवेन्यू ड्राइव करने की कोशिश कर रही है, तो विचार करें कि उस नंबर पर कौन से कारक चलते हैं। मार्केटिंग के लिए, लीड जनरेशन, अवेयरनेस, एंगेजमेंट आदि होते हैं, जब मार्केटर्स अपनी बॉटम लाइन के ड्राइवर्स को समझते हैं, तो मार्केटिंग डेटा एनालिस्ट फिर एक कदम उठा सकते हैं और कह सकते हैं कि “अगर आप ट्रायल, लीड और इंप्रेशन को मापना चाहते हैं, तो आप जा रहे हैं। ऐसा करने के लिए x, y, z टूल्स की आवश्यकता है। ”

यह प्रक्रिया तब एक टॉप-डाउन दृष्टिकोण बन जाती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि मार्केटिंग लीडर्स प्रस्तावित दोनों टूल और उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले डेटा का व्यवसाय मूल्य देखते हैं।

विपणन नेताओं को यह दिखाना महत्वपूर्ण है कि डेटा उनके व्यवसाय की निचली रेखा पर सकारात्मक प्रभाव कैसे डाल सकता है, मुझे व्यक्तिगत रूप से प्यार है जब मैं व्यक्तिगत योगदानकर्ताओं को दिखाने में सक्षम हूं जो हमेशा यह नहीं देख या समझ सकते हैं कि उनके संगठन के लिए उनका मूल्य क्या है, क्यों उनके काम मायने रखता है।

अपनी टीमों को सशक्त बनाएं

सबसे बड़ी गलतियों में से एक मैं अपने पद के लोगों को देखता हूं, जब वे खुद को विपणन संगठन के बाकी हिस्सों से अलग कर लेते हैं और सभी डेटा स्वयं करते हैं। हालांकि विश्लेषकों को लगता है कि वे इस तरह से टीमों की सेवा कर रहे हैं, वे वास्तव में लंबे समय में ऑर्ग को नुकसान पहुंचा रहे हैं क्योंकि यह स्केलेबल नहीं है। खासतौर पर तब जब आपके पास किसी बड़े संगठन की जरूरतों का समर्थन करने वाली छोटी टीम हो।

यदि आप डेटा के रास्ते में टीमों को प्रशिक्षित करने के लिए शुरुआत में कदम उठाते हैं, तो यह लंबे समय में लाभांश का भुगतान करेगा। यह पुरानी कहावत की तरह है, 'एक आदमी को मछली सिखाना ...' यही कारण है कि मैं खुद को सेवा-आधारित स्थिति में मानता हूं। सभी टीमों के व्यक्तियों को यह सुनिश्चित करने के लिए मेरा काम है कि वे संख्याओं को खींचने, अंतर्दृष्टि निकालने और उन्हें अपनी परियोजनाओं में लागू करने के लिए सशक्त हों। यह है कि आप वास्तव में डेटा-माइंडेड मार्केटिंग संस्कृति कैसे बनाते हैं।

लेकिन डेटा के बारे में विपणक को शिक्षित करने का कोई सही तरीका नहीं है। औपचारिक प्रशिक्षण संगठन-व्यापी और व्यक्तिगत टीमों के लिए प्रभावी हो सकता है। प्रशिक्षण के लक्ष्यों में विपणक की डेटा शब्दावली और साक्षरता का विस्तार करना शामिल है। मूल शब्दावली और मैट्रिक्स की स्पष्ट सूची और उनकी परिभाषा के साथ शुरू करें। फिर डैशबोर्ड्स को नेविगेट करने, रिपोर्ट खींचने और अंतर्दृष्टि के लिए विश्लेषण करने के लिए प्रदर्शन की प्रगति।

अपनी टीमों को सशक्त बनाने का एक और तरीका है, कई डेटा चैंपियन की पहचान करना - जिन व्यक्तियों के पास डेटा के साथ अधिक अनुभव है और यह एक विशेष रुचि रखता है कि यह संगठन में अपने काम को कैसे सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकता है। आदर्श रूप से, हर टीम में कम से कम एक डेटा चैंपियन होगा, जिसमें मार्केटिंग लीडरशिप टीम के सदस्य शामिल होंगे। न केवल डेटा चैंपियन मार्केटिंग विश्लेषकों के लिए रणनीतिक साझेदार के रूप में काम कर सकते हैं, बल्कि वे अक्सर डेटा इंजीलवादियों की भूमिका ग्रहण करते हैं, अपने स्वयं के टीम के सदस्यों के साथ उनके उत्साह और उनके ज्ञान दोनों को साझा करते हैं।

मैं एक विपणन संगठन में काम करने के लिए भाग्यशाली हूं जो पहले से ही डेटा वक्र से आगे है, लेकिन मुझे पता है कि बहुत सारी कंपनियों के लिए ऐसा नहीं है। यदि विपणक लगातार परिणाम देने और मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने के बारे में गंभीर हैं, तो उन्हें वापस कदम बढ़ाने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनकी संस्कृति पहले डेटा डालने के लिए तैयार है।

यह टुकड़ा डेटा-संचालित मार्केटिंग पर हमारी श्रृंखला का हिस्सा है जिसमें हमारे विशेषज्ञ टीम को विकसित करने की कुंजी का पता लगाते हैं और रणनीतिक दृष्टिकोण डेटा में आधारित होते हैं। अगला लेख पढ़ें यहां ।

अपने दोस्तों के साथ साझा करें: