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



मेरी भूमिका का एक बड़ा हिस्सा उन अंतर्दृष्टि को इकट्ठा करना और उन्हें अपने साथी विपणक के साथ साझा करना है। लेकिन एक और हिस्सा यह है कि उन्हें इस संभावना में खरीदने के लिए कि डेटा उनके लिए क्या कर सकता है। डेटा-संचालित मार्केटिंग संस्कृति बनाने में मदद करना मेरा काम है जहां हर टीम डेटा को देखती है कि मैं इसे कैसे देखता हूं: 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 विकसित करने में समय और प्रयास लगता है। लेकिन मूर्त व्यापार प्रभाव इसके लायक है। एरिक ब्रायनजॉल्फसन एट अल। एमआईटी के स्लोअन 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, इक्विटी पर वापसी और बाजार मूल्य भी था।

आपकी कंपनी या डेटा और एनालिटिक्स टीम के आकार के बावजूद, डेटा-माइंडेड संस्कृति का निर्माण करने के लिए बहुत सारी योजना, जानबूझकर और धैर्य की आवश्यकता होती है। यहां बताया गया है कि कैसे शुरू करें:

एक आदर्श राज्य की कल्पना करें

विपणक नए उपकरणों या रणनीतियों को लागू करने से पहले, उन्हें इस दृष्टि से शुरू करना चाहिए कि उनके संगठन में डेटा-प्रथम मानसिकता कैसी दिखती है। दूसरे शब्दों में, उन्हें कैसे पता चलेगा कि वे डेटा-संचालित मार्केटिंग संस्कृति का हिस्सा हैं? अंतिम लक्ष्य क्या है?

यह पहला कदम थोड़ा मेटा है, क्योंकि ठीक इसी तरह से डेटा मानसिकता वाला कोई व्यक्ति किसी नए प्रोजेक्ट या अभियान के लिए संपर्क करेगा। एक लक्ष्य निर्धारित करें, तय करें कि आप प्रगति (और सफलता) को कैसे मापेंगे और फिर एक रणनीति बनाएं। मैं नेताओं को एक कदम पीछे हटने और कंपनी को बढ़ने की दिशा की जांच करने के लिए प्रोत्साहित करता हूं और फिर प्रबंधकों के साथ संगठन और उसकी टीमों के लिए लक्ष्य निर्धारित करने के लिए काम करता हूं।

144 परी संख्या प्यार

इस आदर्श राज्य को दो क्षेत्रों में विभाजित करना मददगार है: 1) लोग और 2) डेटा।



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लोग

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

और जबकि अक्सर उन चीजों के आसपास एक रणनीति विकसित करने के लिए एक विपणन विश्लेषक का काम होता है, डेटा-संचालित विपणक के पास पहले से ही अपने स्वयं के कुछ विचार होते हैं और रणनीति बनाने के लिए विश्लेषक के साथ भागीदार होते हैं।

डेटा-संचालित विपणन संस्कृति में, निर्णय निर्माताओं 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। और जबकि एक आंत की भावना महत्वपूर्ण है, लोग ए / बी परीक्षण के परिणामों के आधार पर अधिक बार निर्णय लेते हैं और ठोस ज्ञान पर आधारित होते हैं बनाम अकेले अपने पेट के साथ।



आँकड़े

किसी संगठन में विकास का एक वास्तविक चालक होने के लिए, डेटा तीन चीजें होनी चाहिए: सुलभ, पहुंच योग्य और कार्रवाई योग्य। विपणक डेटा की वास्तविक शक्ति का उपयोग नहीं कर सकते हैं यदि उनके पास संख्याओं तक पर्याप्त पहुंच नहीं है, उन्हें समझ में नहीं आता है, या उन्हें ठीक से उपयोग करने का तरीका नहीं पता है। आदर्श डेटा-संचालित मार्केटिंग संगठन के पास 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 पूरे मार्केटिंग संगठन में व्यापक रूप से उपलब्ध है, यह एनालिटिक्स टीम पर निर्भर करता है कि वह एक सुसंगत रणनीति तैयार करे, जो यह बताए कि कौन सा मार्केटिंग डेटा स्रोत किस मीट्रिक के लिए सही है, साथ ही साथ कौन सी टीम प्रत्येक स्रोत का मालिक है।

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

उदाहरण के लिए, सेल्सफोर्स स्प्राउट में बिक्री मापन के लिए हमारा जाने-माने स्रोत है, और Google Analytics वह है जिसका उपयोग हम जुड़ाव जैसे मार्केटिंग लक्ष्यों के लिए करते हैं। जब उन टीमों के सदस्य विशिष्ट मेट्रिक्स की तलाश में होते हैं, तो वे जानते हैं कि किस टूल तक पहुंचना है। हम यह सुनिश्चित करने के लिए पैरामीटर और केंद्रीकृत प्रशासन भी रखते हैं कि केवल एक टीम के पास डेटा स्रोत को संशोधित करने की क्षमता है, उस टूल की गुणवत्ता और अखंडता को बनाए रखने के लिए।

एक बार जब आप उस अंतिम लक्ष्य को ध्यान में रखते हैं, तो यह कदम उठाने का समय है।

टीम के लक्ष्यों के साथ डेटा रणनीतियों को संरेखित करें

मार्केटिंग 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 चाहिए कि विपणन संगठन के भीतर हर टीम यह समझे कि उनका काम व्यवसाय की निचली रेखा को कैसे प्रभावित करता है।

यदि आपके पास एक टीम है जो समझती है कि कैसे उनकी व्यक्तिगत टीम के KPI व्यापक विपणन संगठन के लक्ष्यों के साथ-साथ कंपनी के लक्ष्यों तक आगे बढ़ते हैं, तो वे जानते हैं कि उन लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए उन्हें किन ड्राइवरों को लगातार बदलना और अनुकूलित करना चाहिए।

यदि कोई कंपनी राजस्व बढ़ाने की कोशिश कर रही है, उदाहरण के लिए, विचार करें कि उस संख्या को मारने में कौन से कारक जाते हैं। मार्केटिंग के लिए, लीड जनरेशन, अवेयरनेस, एंगेजमेंट आदि है। जब मार्केटर्स अपने बॉटम लाइन के ड्राइवरों को समझते हैं, तो मार्केटिंग डेटा एनालिस्ट एक कदम पीछे हट सकते हैं और कह सकते हैं कि यदि आप ट्रायल, लीड्स और इंप्रेशन को मापना चाहते हैं, तो आप जा रहे हैं ऐसा करने के लिए x, y, z टूल्स की आवश्यकता है।

३२१ नंबर अर्थ

यह प्रक्रिया तब एक टॉप-डाउन दृष्टिकोण बन जाती है, यह सुनिश्चित करती है कि मार्केटिंग लीडर्स प्रस्तावित टूल और उनके द्वारा प्रदान किए जाने वाले डेटा दोनों के व्यावसायिक मूल्य को देखें।

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

७११ अर्थ देवदूत

अपनी टीमों को सशक्त बनाएं

सबसे बड़ी गलतियों में से एक मैं देखता हूं कि मेरी स्थिति में लोग हैं जब वे खुद को बाकी मार्केटिंग संगठन से अलग करते हैं और सभी डेटा स्वयं काम करते हैं। जबकि विश्लेषकों को लगता है कि वे इस तरह से टीमों की सेवा कर रहे हैं, वे वास्तव में लंबे समय में संगठन को नुकसान पहुंचा रहे हैं क्योंकि यह स्केलेबल नहीं है। खासकर जब आपके पास एक बड़े संगठन की जरूरतों का समर्थन करने वाली एक छोटी टीम हो।

यदि आप डेटा के रूप 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 पकड़ना सिखाओ… इसलिए मैं खुद को सेवा-आधारित स्थिति में मानता हूं। यह सुनिश्चित करना मेरा काम है कि सभी टीमों के व्यक्तियों को संख्या खींचने, अंतर्दृष्टि निकालने और उन्हें अपनी परियोजनाओं में लागू करने का अधिकार है। इस तरह आप सही मायने में डेटा-माइंडेड मार्केटिंग कल्चर बनाते हैं।

लेकिन विपणक को डेटा के बारे में शिक्षित करने का कोई एक सही तरीका नहीं है। औपचारिक प्रशिक्षण संगठन-व्यापी और व्यक्तिगत टीमों दोनों के लिए प्रभावी हो सकता है। प्रशिक्षण के लक्ष्यों में विपणक की डेटा शब्दावली और साक्षरता का विस्तार शामिल होना चाहिए। बुनियादी शब्दावली और मेट्रिक्स और उनकी परिभाषाओं की स्पष्ट सूची से शुरू करें। फिर यह प्रदर्शित करने के लिए प्रगति करें कि डैशबोर्ड कैसे नेविगेट करें, रिपोर्ट कैसे खींचे और अंतर्दृष्टि के लिए विश्लेषण करें।

अपनी टीमों को सशक्त बनाने का एक अन्य तरीका कई डेटा चैंपियन की पहचान करना है- ऐसे व्यक्ति जिनके पास डेटा के साथ अधिक अनुभव है और जो इस बात में विशेष रुचि रखते हैं कि यह उनके काम को सकारात्मक रूप से कैसे प्रभावित कर सकता है-संगठन में। आदर्श रूप से, प्रत्येक टीम में कम से कम एक डेटा चैंपियन होगा, जिसमें मार्केटिंग लीडरशिप टीम के सदस्य भी 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 उत्साह और अपने ज्ञान दोनों को अपनी टीम के सदस्यों के साथ साझा करते हैं।

मैं एक ऐसे मार्केटिंग 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 औसत दर्जे का व्यावसायिक मूल्य प्रदान करने के बारे में गंभीर हैं, तो उन्हें पीछे हटना होगा और यह सुनिश्चित करना होगा कि उनकी संस्कृति पहले डेटा डालने के लिए तैयार है।

यह अंश डेटा-संचालित मार्केटिंग पर हमारी श्रृंखला का हिस्सा है जिसमें हमारे विशेषज्ञ डेटा पर आधारित एक टीम और रणनीतिक दृष्टिकोण विकसित करने की कुंजी तलाशते हैं। अगला लेख यहाँ पढ़ें।

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