原文towardsdatascience.com/the-marketing-reporting-gap-9efc2d2a9ccc?sourcecollection_archive---------6-----------------------#2024-01-20为什么营销人员转向电子表格以及如何弥合这一差距https://joao-antonio-sousa.medium.com/?sourcepost_page---byline--9efc2d2a9ccc--------------------------------https://towardsdatascience.com/?sourcepost_page---byline--9efc2d2a9ccc-------------------------------- João António Sousa·发表于 Towards Data Science ·阅读时间 5 分钟·2024 年 1 月 20 日–https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/3056e2c6c97d89358615034ca05357a0.png注意差距图像由作者提供营销通常是分析的主要应用场景。大多数绩效营销人员都是数据驱动且具有数据素养的。他们希望利用数据来优化营销活动并实现他们的投资回报率目标。然而自助分析未能达到预期尤其是对于那些运行数千个针对不同产品、多个市场和渠道的复杂营销团队来说情况尤为严重。让我们分析一下期望与现实之间的差距。期望https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/3e860d54f434eb7fb52ee62edd2cb9f6.png期望 — BI 工具仪表板作为营销分析的单一真实数据源图像由作者提供数据团队负责营销仪表板确定每个团队的需求和要求。他们构建一个包含品牌和类别所有数据的单一真实数据源并在 BI 仪表板上供营销人员访问。期望是高层次的仪表板和核心的深度分析就足够了电子表格将不再使用。这一期望很容易破裂……现实https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/46f176cac9fa92146687c08992adb27c.png现实 — 营销人员在电子表格上运行分析图像由作者提供仪表板缺乏深入分析所需的粒度和灵活性例如关键字或创意层面的分析并且不适合特定的营销分析如预算或进度管理。此外营销活动变化非常迅速。分析需求也在很短的时间内发生变化例如新的渠道、新的度量标准、新的维度。营销人员依赖数据团队提供任何更新例如度量标准或维度的变化。报告请求需要等待数据团队的优先排序这通常耗时过长。营销人员等不及了。他们有预算需要管理还有 ROAS 目标要实现——赌注很高。备用解决方案电子表格。为什么营销团队不断使用电子表格“在我们的 BI 工具中我们没有营销同事所需要的数据粒度。为了优化他们的活动他们需要深入到创意和关键词层面。——数据负责人仪表盘非常适合高层次的指标监控和基本的深度分析满足管理者、主管和副总裁的需求。日常和每周的操作性决策需要更高的粒度和灵活性。这就是为什么“自助”仪表盘在操作性用例中失效的原因通常这些用例由表现营销经理和用户获取经理等个人贡献者负责。https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/07a0447d9ed54e688434d4f49a645401.png操作性分析差距“自助”仪表盘的瓶颈图示由作者提供在任何公司早期营销分析都依赖于电子表格。随着数据团队构建现代数据架构通常预期电子表格会逐渐消失。它们确实会在一段时间内消失。然而在公司继续发展、扩展到新渠道和市场、启动更多活动等后期阶段仍然需要更细粒度的分析以满足业务的速度。这时电子表格又回来了。https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/20c5ae61453cb7ab9a0c6d1a71a9965d.png表现营销和报告架构的演变感谢 Clarisights 提供电子表格是进行细粒度分析、快速响应业务需求的首选解决方案。营销人员可以完全控制它们并通过快速反馈周期来验证他们的假设。电子表格是现有仪表盘的一个很好的补充。然而这种现实存在许多缺点和弊端。这种差距如何导致错失机会对营销团队来说这种现实导致了预算浪费和 ROAS 不佳。虽然预算是在更高层级决定的但执行发生在各个贡献者的细粒度层面。表现营销经理和用户获取经理负责管理这些活动最终掌控 ROAS 指标。基于电子表格的分析涉及手动工作流程即从渠道平台下载数据或使用连接器工具建模数据并进行分析。这些手动过程和工作流程非常耗时且容易出错。电子表格还缺乏数据治理导致多个“真相”来源、信息孤岛和混乱。常见的症状是典型的提问“为什么数字不匹配”在电子表格上管理大量营销预算远非理想。既然我们已经了解了这种现实如何导致错失机会接下来让我们思考如何弥补这一差距。如何弥补这一差距弥补这一差距通常需要在四个关键要素文化、人员、工具、流程之间开展工作。从哪里开始以及优先处理什么取决于你当前的情况。这就是你应该开始的地方深入了解你的市场营销团队如何进行分析。不要只是问他们而是坐到他们旁边让他们带你了解他们的日常和每周工作流程。这将帮助你了解从哪里开始并描绘出你当前状况与理想状态之间的差距。你不应如何处理这个挑战数据团队有时会被这种情况困扰或者干脆忽视它。这并不是解决问题的正确方式。避免对你所构建的仪表板和解决方案产生情感依赖。同时避免像“市场营销人员不知道如何使用我们的 BI 工具因此他们使用电子表格”这样的简单解释。这些陷阱会导致人际摩擦使问题更加严重。相反应该通过接近市场营销团队来了解当前的情况。将这一差距视为一个重大的机会可以对业务产生深远影响并提高数据的投资回报率。以下我将分享一些应对这一差距的通用最佳实践。最佳实践尽管具体的行动点取决于你的具体情况但以下是四个关键要素中的一些最佳实践工具考虑构建或开发适合市场营销特定操作流程的辅助工具。你应该绘制出哪些需求可以通过你的仪表板来满足哪些使用案例需要更灵活和精细化的解决方案。理想情况下你应该力求构建或购买一个综合解决方案结合电子表格的灵活性与 BI 解决方案的规模和治理。文化促进一种数据文化强调与营销团队之间的强有力合作而不是放弃即典型的回答——“他们不知道如何使用我们的 BI 工具”。挑战现有的假设寻求理解背后的原因。提出一个坚实的商业案例来解决这个机会并获得高层的支持。人员将分析师嵌入到市场营销团队中以培养业务和领域专长。促进这些数据分析师与市场营销人员之间的紧密关系。推广关于市场营销需求、使用案例和工作流程的知识共享会议。流程围绕理想的工作流程制定最佳实践例如“进行关键词分析的最佳方式是什么”。同时确保定期与市场营销人员进行接触收集他们的反馈并就接下来的工作达成一致。你应将定性反馈即定期接触点与定量方法例如季度调查相结合。— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —有什么想法请联系João SousaClarisights 的市场推广负责人Clarisights。敬请期待更多关于市场营销分析和报告的文章。
营销报告差距
原文towardsdatascience.com/the-marketing-reporting-gap-9efc2d2a9ccc?sourcecollection_archive---------6-----------------------#2024-01-20为什么营销人员转向电子表格以及如何弥合这一差距https://joao-antonio-sousa.medium.com/?sourcepost_page---byline--9efc2d2a9ccc--------------------------------https://towardsdatascience.com/?sourcepost_page---byline--9efc2d2a9ccc-------------------------------- João António Sousa·发表于 Towards Data Science ·阅读时间 5 分钟·2024 年 1 月 20 日–https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/3056e2c6c97d89358615034ca05357a0.png注意差距图像由作者提供营销通常是分析的主要应用场景。大多数绩效营销人员都是数据驱动且具有数据素养的。他们希望利用数据来优化营销活动并实现他们的投资回报率目标。然而自助分析未能达到预期尤其是对于那些运行数千个针对不同产品、多个市场和渠道的复杂营销团队来说情况尤为严重。让我们分析一下期望与现实之间的差距。期望https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/3e860d54f434eb7fb52ee62edd2cb9f6.png期望 — BI 工具仪表板作为营销分析的单一真实数据源图像由作者提供数据团队负责营销仪表板确定每个团队的需求和要求。他们构建一个包含品牌和类别所有数据的单一真实数据源并在 BI 仪表板上供营销人员访问。期望是高层次的仪表板和核心的深度分析就足够了电子表格将不再使用。这一期望很容易破裂……现实https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/46f176cac9fa92146687c08992adb27c.png现实 — 营销人员在电子表格上运行分析图像由作者提供仪表板缺乏深入分析所需的粒度和灵活性例如关键字或创意层面的分析并且不适合特定的营销分析如预算或进度管理。此外营销活动变化非常迅速。分析需求也在很短的时间内发生变化例如新的渠道、新的度量标准、新的维度。营销人员依赖数据团队提供任何更新例如度量标准或维度的变化。报告请求需要等待数据团队的优先排序这通常耗时过长。营销人员等不及了。他们有预算需要管理还有 ROAS 目标要实现——赌注很高。备用解决方案电子表格。为什么营销团队不断使用电子表格“在我们的 BI 工具中我们没有营销同事所需要的数据粒度。为了优化他们的活动他们需要深入到创意和关键词层面。——数据负责人仪表盘非常适合高层次的指标监控和基本的深度分析满足管理者、主管和副总裁的需求。日常和每周的操作性决策需要更高的粒度和灵活性。这就是为什么“自助”仪表盘在操作性用例中失效的原因通常这些用例由表现营销经理和用户获取经理等个人贡献者负责。https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/07a0447d9ed54e688434d4f49a645401.png操作性分析差距“自助”仪表盘的瓶颈图示由作者提供在任何公司早期营销分析都依赖于电子表格。随着数据团队构建现代数据架构通常预期电子表格会逐渐消失。它们确实会在一段时间内消失。然而在公司继续发展、扩展到新渠道和市场、启动更多活动等后期阶段仍然需要更细粒度的分析以满足业务的速度。这时电子表格又回来了。https://github.com/OpenDocCN/towardsdatascience-blog-zh-2024/raw/master/docs/img/20c5ae61453cb7ab9a0c6d1a71a9965d.png表现营销和报告架构的演变感谢 Clarisights 提供电子表格是进行细粒度分析、快速响应业务需求的首选解决方案。营销人员可以完全控制它们并通过快速反馈周期来验证他们的假设。电子表格是现有仪表盘的一个很好的补充。然而这种现实存在许多缺点和弊端。这种差距如何导致错失机会对营销团队来说这种现实导致了预算浪费和 ROAS 不佳。虽然预算是在更高层级决定的但执行发生在各个贡献者的细粒度层面。表现营销经理和用户获取经理负责管理这些活动最终掌控 ROAS 指标。基于电子表格的分析涉及手动工作流程即从渠道平台下载数据或使用连接器工具建模数据并进行分析。这些手动过程和工作流程非常耗时且容易出错。电子表格还缺乏数据治理导致多个“真相”来源、信息孤岛和混乱。常见的症状是典型的提问“为什么数字不匹配”在电子表格上管理大量营销预算远非理想。既然我们已经了解了这种现实如何导致错失机会接下来让我们思考如何弥补这一差距。如何弥补这一差距弥补这一差距通常需要在四个关键要素文化、人员、工具、流程之间开展工作。从哪里开始以及优先处理什么取决于你当前的情况。这就是你应该开始的地方深入了解你的市场营销团队如何进行分析。不要只是问他们而是坐到他们旁边让他们带你了解他们的日常和每周工作流程。这将帮助你了解从哪里开始并描绘出你当前状况与理想状态之间的差距。你不应如何处理这个挑战数据团队有时会被这种情况困扰或者干脆忽视它。这并不是解决问题的正确方式。避免对你所构建的仪表板和解决方案产生情感依赖。同时避免像“市场营销人员不知道如何使用我们的 BI 工具因此他们使用电子表格”这样的简单解释。这些陷阱会导致人际摩擦使问题更加严重。相反应该通过接近市场营销团队来了解当前的情况。将这一差距视为一个重大的机会可以对业务产生深远影响并提高数据的投资回报率。以下我将分享一些应对这一差距的通用最佳实践。最佳实践尽管具体的行动点取决于你的具体情况但以下是四个关键要素中的一些最佳实践工具考虑构建或开发适合市场营销特定操作流程的辅助工具。你应该绘制出哪些需求可以通过你的仪表板来满足哪些使用案例需要更灵活和精细化的解决方案。理想情况下你应该力求构建或购买一个综合解决方案结合电子表格的灵活性与 BI 解决方案的规模和治理。文化促进一种数据文化强调与营销团队之间的强有力合作而不是放弃即典型的回答——“他们不知道如何使用我们的 BI 工具”。挑战现有的假设寻求理解背后的原因。提出一个坚实的商业案例来解决这个机会并获得高层的支持。人员将分析师嵌入到市场营销团队中以培养业务和领域专长。促进这些数据分析师与市场营销人员之间的紧密关系。推广关于市场营销需求、使用案例和工作流程的知识共享会议。流程围绕理想的工作流程制定最佳实践例如“进行关键词分析的最佳方式是什么”。同时确保定期与市场营销人员进行接触收集他们的反馈并就接下来的工作达成一致。你应将定性反馈即定期接触点与定量方法例如季度调查相结合。— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —有什么想法请联系João SousaClarisights 的市场推广负责人Clarisights。敬请期待更多关于市场营销分析和报告的文章。
