Google и Forrester Consulting узнали, какую роль выполняют инструменты цифровой аналитики в работе маркетологов. Оказалось, специалистам все еще сложно разбираться в больших массивах данных и делать это так, чтобы соблюсти требования конфиденциальности.
Межплатформенная аналитика – это хорошо, но пока не для нас
84 % опрошенных маркетологов согласились, что инструменты аналитики очень важны и полезны в работе, но только 43 % из них используют такие решения на практике. Все остальные испытывают трудности в обработке и управлении большими массивами данных. Вместо межплатформенной аналитики они используют информацию, полученную из отдельных источников – увидеть положение бизнеса целиком в этом случае крайне сложно.
Между тем, все опрошенные признали, что хотят развивать работу с межплатформенной аналитикой у себя в отделе. 17 % респондентов даже назвали это главным приоритетом в работе на ближайший год. Вот какие еще цели они выделили:
- внедрить в работу использование данных и аналитики (17 %);
- привлечь новых клиентов (14 %);
- увеличить жизненную ценность клиента (11 %);
- наладить сотрудничество маркетинга и с другими отделами (11 %);
- повысить эффективность рекламы и интеграций в СМИ (11 %).
Вдруг мы что-нибудь нарушим?
Оказалось, серьезным барьером в получении и использовании информации становятся требования к защите персональных данных. Маркетологи не готовы брать на себя ответственность за сохранение конфиденциальности пользователей, а потому вовсе отказываются внедрять новые инструменты.
Google подготовили пособие для маркетологов, которое поможет сориентироваться в сегодняшних требованиях к конфиденциальности.
Вот какие советы компания дает специалистам:
- Получайте данные открыто и честно, предлагая пользователям ценности (скидки, бонусы и так далее) в обмен на информацию.
- Разрабатывайте четкие требования к политике конфиденциальности, которые пользователь сможет проверять самостоятельно.
- Будьте гибкими и ищите новые способы взаимодействия с аудиторией.
- Выбирайте партнеров, которые бережно относятся к данным своих пользователей, и используйте их знания для работы со своей аудиторией.
- Получайте информацию с помощью облачных технологий и используйте машинные методы обработки данных.
Тратить столько ресурсов?
Цифровая аналитика сильно упрощает анализ данных, заявили 4 из 10 опрошенных маркетологов. Они считают, что автоматические решения и машинное обучение позволяет им лучше выстраивать коммуникацию с клиентами и создавать контент-маркетинговую стратегию.
При этом 4 из 5 руководителей, проходивших опрос, отметили эффективность своих рабочих инструментов. Остальные признали, что все еще находятся в поиске универсального решения, которое поможет объединить данные с разных платформ и при этом обеспечат должный уровень защиты данных.
Резюме
- Кросс-платформенная аналитика полезна, но внедрить ее в работу очень сложно. Менее половины компаний (43 %), участвовавших в опросе, уже обратились к инструментам межплатформенной аналитики. Еще треть участников опроса разрабатывают собственные мобильные приложения и сайты, но практически не собирают данные о клиентах.
- Руководители отделов маркетинга больше внимания уделяют требованиям конфиденциальности, чем возможностям аналитики. При этом больше половины опрошенных считают, что это неверная стратегия, и ищут аналитические платформы, которые смогут изучать поведение пользователей безопасно, не нарушая их конфиденциальность.
- Цифровая аналитика помогает понять и использовать данные о клиентском опыте. Повышение качества обслуживания – один из главных бонусов для компаний, которые уже используют возможности аналитики.
- Большая часть современных компаний практически не извлекают пользу из данных, которыми владеют. На это влияет несколько факторов:
- разрозненность данных;
- нехватка времени на ручной сбор информации из разных источников;
- жесткие требования к защите данных и высокие ожидания клиентов;
- отсутствие эффективных готовых решений.
Пока компания не использует инструменты межплатформенной аналитики, у нее не будет четкого понимания клиентов. Важно связывать поведение пользователей на разных платформах, чтобы изучить контекст и настроение цифрового взаимодействия, а также устранить проблемы в работе ваших ресурсов.
