デジタル時代に生きる私たちにとって、データを活用してマーケティングを行うことは業界のコンセンサスとなっています。最近では、あらゆる種類のデータに簡単にアクセスできるようになりました。マーケティング データ分析を使用すると、デジタル マーケティング担当者はユーザーの行動や好みを正確に把握できます。しかし、企業にとっては、データに落とし穴があり、企業のリソースを消費し、マーケティングの効率を低下させる可能性があります。 「数字の罠」が意思決定を誤らせるのをどう避ければよいのでしょうか? Ruili SEOトレーニング: デジタルマーケティングの落とし穴に立ち向かい、ユーザーの習慣や好みを特定する 適切な統計手法の選択 デジタルマーケティングではデータ分析が特に重要ですが、収集された元のデータに偏りがあると、その後の分析の結論は意味を失ってしまいます。 例えば、テレビ視聴率の統計では、サンプル収集方法が長い間使用されてきましたが、サンプルの選択において人為的に操作されやすく、元のデータにエラーが生じます。 「三網融合」の進展に伴い、テレビは徐々にデジタル化、ネットワーク化が進んできました。格付け統計機関は統計手法を最適化および更新できます。たとえば、双方向インタラクティブ セットトップ ボックスは、ユーザーから視聴情報を収集するために使用されます。 OTT インターネット TV では、視聴率統計にオンデマンド データと遅延視聴データを含めることができます。データが豊富でリアルであれば、テレビの広告主やプロデューサーにとってより良いサービスを提供できます。 同様に、他のデータ統計でも、データ ソースの汚染を避けるためにさまざまな技術的手段を使用する必要があります。 偽のトラフィックの特定 広告主の元々の問題は、「広告費の半分が無駄になっていることはわかっているが、残念ながら、どの半分が無駄になっているのかがわからない」ということでした。精密マーケティングの登場により、この問題は解決されたようですが、大量のロボットを前に、状況はさらに悪化する可能性があります。 さまざまな「ブラッシング」ツールや「偽造登録」ツールが次々と登場し、産業チェーンを形成しています。このような不正行為により、企業は実際のマーケティング状況からますます遠ざかってしまいます。 データ分析機能の強化 デジタルマーケティングの時代では、多くのブランドがデジタルマーケティング部門を設立しています。企業は独自のマーケティング データベースを構築し始めており、マーケティング部門は日常のマーケティング業務でさまざまなマーケティング データを収集する必要があります。データ量はすぐに幾何級数的に増加します。 データを入手した後、さらに重要なのはそのデータをどう活用するかです。企業はマーケティング専門家の研修を強化すべきです。 たとえば、マーケティング担当者が意思決定を行う際には、単一の定量的な指標に頼って意思決定を行うことがよくあります。ランディングページの直帰率が高い場合、Web ページのデザインに問題があると思われるかもしれませんが、実際には転送モデルに問題がある可能性があります。 データ分析プロセスでは、マーケティング担当者は大量のデータを総合的に検討するだけでなく、定性的な調査を実施して、真に理解し、意思決定の根拠を形成する必要があります。 マーケティング目標を明確にする 現在、ユーザーサークルの現象が深刻化しており、チャンネル数の増加により広告主が広告を掲載することが困難になっています。この時点で、広告主は豊富なデータに基づいて適切なプログラムを選択するために、マーケティング目標を明確にする必要があります。 売上が必要な場合は、最終的な売上データを目標として、広告作成から配信までターゲットユーザーを考慮する必要があります。目的がブランドの評判である場合、広告は変換要件が低く、放送量のデータとソーシャルディスカッションをターゲットにします。 広告主がブランド広告とパフォーマンス広告をより明確に定義するとき。彼らは、盲目的かつ厳格なルールや特定の方法に盲目的に従うのではなく、自社のブランドの状況に基づいて意思決定を行い、適切なアプローチをとります。この場合、トラフィックフローの信頼性のみで広告を測定し、人気や評判などの他の側面を無視する傾向が強くなります。 デジタル技術と手段はマーケティングをより多彩なものにしますが、すべての物事には二面性があります。デジタル技術や手法はマーケティングに「害」を与える可能性もあります。日々のマーケティング業務では、デジタル マーケティングが罠に陥らないように、事前にいくつかのリスクや問題を回避する必要があります。 |
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