Міжплатформова аналітика — запорука довготривалого успіху: думка провідних маркетологів

Дані — ключ до ефективних бізнес-рішень. Маркетологи всього світу зараз підлаштовуються під зміни в поведінці споживачів, спричинені пандемією COVID-19. Тому, щоби зберегти лояльність клієнтів і залучити нові джерела доходу, необхідно ефективно використовувати дані.

Компанії отримують безпрецедентно велику кількість даних про взаємодію користувачів із додатками, сайтами та підключеними пристроями. Про реакцію клієнтів на маркетингові програми дізнаються, наприклад, через електронну пошту, через соціальні мережі, цифрову рекламу.

Google разом із компанією Forrester Consulting провели дослідження, щоби зрозуміти, як маркетологи використовують інструменти цифрової аналітики сьогодні та як хочуть використовувати їх у майбутньому. Forrester Consulting опитала 750 керівників відділів маркетингу у великих підприємствах різних галузей у США, Великобританії, Франції, Німеччини, Австралії та Японії.

Результати показали, що провідним маркетологам складно управляти великими обсягами отриманих даних. Крім того, у пріоритеті залишається конфіденційність користувачів і безпека даних. Маркетологи вважають, що саме машинне навчання допоможе впоратися з цими завданнями та стане запорукою успіху в майбутньому.

Менше половини маркетологів використовують міжплатформові інструменти аналітики

Понад половина опитаних сказали, що управляти такими обсягами даних складно. Дані роз’єднані між різними командами, і звичні інструменти аналітики не підходять для їхньої обробки.

Хоча 84 % провідних маркетологів вважають, що міжплатформова аналітика «дуже важлива», тільки 43 % з них використовують такі рішення. Це означає, що багато хто вибирає окремі інструменти для аналізу даних, отриманих із сайтів і мобільних додатків, через що складно побачити загальну картину.

Інструменти міжплатформової аналітики

Забезпечувати конфіденційність — обов’язково

Нормативні вимоги щодо забезпечення конфіденційності та захисту даних зараз виходять на перше місце, тому аналітичні рішення й інструменти повинні мати відповідні функції. Згідно з Генеральним регламентом ЄС про захист персональних даних (GDPR) у Європі, закону штату Каліфорнія «Про захист конфіденційності споживачів» (CCPA), закону Бразилії Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) й іншими нормативними вимогами, маркетологи несуть відповідальність за персональні дані користувачів.

Керівники відділів маркетингу розуміють, що потрібно насамперед інвестувати в інструменти та робочі процеси, що дають змогу захищати дані клієнтів, щоби зберегти їхню довіру.

64 % керівників, які пройшли опитування Forrester, кажуть, що їхні компанії розширюють свої бюджети на управління конфіденційністю та даними. Половині опитаних керівників потрібні рішення, які допоможуть об’єднати дані про поведінку користувачів на різних платформах і пристроях, і забезпечать водночас конфіденційність і захист.

Автоматизація й машинне навчання відкривають нові можливості

Дослідження Forrester також показало: попри великий потенціал машинного навчання, далеко не всі маркетологи можуть ефективно його використовувати, щоби забезпечити якісну обробку даних клієнтів.

Четверо з п’яти керівників визнають, що для успіху організації важливо отримувати статистику за допомогою машинного навчання. Тільки 44 % вважають, що їх поточні рішення й інструменти працюють ефективно. Понад половина опитаних говорять, що їхнім інструментам цифрової аналітики не вистачає функцій машинного навчання й автоматизації, необхідних для досягнення маркетингових цілей.

Однак маркетологи, яким вдається об’єднати дані про поведінку користувачів, раніше розрізнені за продуктами та точками взаємодії, отримують нову інформацію завдяки машинному навчанню. Наприклад, розширені моделі аналізу даних дають доступ до більш докладної статистики складних процесів поведінки користувачів, щоби можна було вжити заходів для підвищення ефективності. Четверо з десяти опитаних маркетологів кажуть, що цифрова аналітика спростила передачу спеціальної статистики командам, які працюють із продуктами. Завдяки цьому вони змогли надавати клієнтам якісніше та персоналізоване обслуговування та контент.

Погляд у майбутнє

Дослідження чітко показало, що найбільш ефективно використовують дані ті організації, які інвестували в інструменти міжплатформової аналітики. Вони забезпечують конфіденційність і застосовують статистику, отриману за допомогою машинного навчання, щоби створювати більш релевантний і привабливий для користувачів контент.

У нинішніх складних і мінливих умовах ці рішення аналітики допоможуть маркетологам отримати цінну статистику: вона принесе користь компаніям у довгостроковій перспективі.

З повним звітом Forrester Consulting можна ознайомитися тут.

Джерело: thinkwithgoogle.com