確保行銷數據品質:與 Brian Clifton 的對話

事實上,這是一個長期存在的問題。儘管網路及其工具在此期間發生了很大變化,但數據的品質幾乎沒有改變。這是我多年來研究的。

一般來說,企業網站的數據品質非常差——遍及世界所有行業和所有地區——包括現代純數位品牌,您可能認為這些品牌會跨越這些問題。

盡可能協調並集中您對活動的追蹤

 

我所說的協調本質上是指培訓員工並確保所有數位行銷人員就為什麼以某種方式追蹤事物、不遵循流程時會發生什麼以及在沒有明顯的追蹤解決方案時如何處理事物(即弄清楚)保持一致自己出來。除了最初的研討會(通常為半天)之外,這可以只是每週一次的簽到/審查電話,以使員工了解最新情況。

透過集中化,我的意思是一個人或一個團隊「擁有」活動追蹤。即負責上述協調。如果沒有這種集中化的方法,即使對於 BC 資料歐洲 遙遠地方的獨立辦公室來說,也會導致災難。需要澄清的是,其他辦公室仍應獨

特殊數據

 

 

立管理自己的活動,但不要孤立或在真空中這樣做。獨立性很好,但測量需要一個協調的生態系統才能使結果具有可比性。否則,行銷活動的結果及其從辦公室 A 獲得的經驗教訓無法與辦公室 B 進行比較——這對行銷人員來 我強烈推薦給任何致力於最大限 說是一個常見的挫敗感。

盡可能協調和集中您的行銷活動跟踪,以確保行銷數據品質。
數據驅動與數據知情
DD 您之前已經討論過資料驅動與資料知情。兩者之間的主要區別是什麼?您建議採用什麼方法,為什麼?
BC:對我來說,這兩個短語代表了時間尺度的差異,因此重要的是遵循兩種方法,並且在很大程度上不要過度偏愛其中一種。例如…

數據驅動是更直接即

時的數據處理。所有動物都是數據驅動的——這就是生存。即時做出決定實際上是生死攸關的問題。對於現代人類來說,我們醒來後會查看「時間數據」來立即做出決定(起床)。然後檢查“天氣數據”並立即做出下一個決定(穿什麼),等等。

DATA-INFORMED是關於對累積的資料採取更長期的看法(僅適用於人類?)。這是經驗和智慧的基礎。它使我們能夠發現與預期不符的模式,例如發現新事物、探索其原因、建立假設、透過實驗進行檢驗。例如,外面看起來陽光 數位數據 明媚,但這並不意味著天氣溫暖。這也不意味著我根據視覺數據驅動輸入選擇的衣服足以滿足這一天的需要。

因此,找到一家信譽良好的代理商是關鍵。但是,請確保代理商/諮詢機構的工作方式也能向您的組織提供「知識轉移」。這樣,您的內部團隊就會變得更加聰明,並且可以承擔越來越多的工作。這可以讓您減少對代理商的日常依賴 – 讓您可以選擇省錢或與代理商合作更具挑戰性的專案。

如果你不是數據驅動的,那麼你很可能無法生存——無論是比喻意義上的(你錯過了人生中的一個機會)還是字面上的意思(你因為忽視了紅燈而撞壞了車)。如果你不了解數據,那麼同樣的錯誤就會一遍又一遍地重複,並且不會學到任何東西。你會活下來,但生活會很平淡
行銷分析的下一步是什麼

 

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