PazarlamaVeri

Veri Bazlı Pazarlama Neden Etkin Değil?

Değişen pazar dinamikleri, yeni rekabet ve yenilikçi yöntemlerin pazara giriyor olması, pazarlamacılara müşteri kazanımı ve müşteri elde tutma konularında daha verimli olmaları için baskı yapıyor.

Ancak, çoğu firma eksik veri ve yetersiz analiz sistemleri ile donatılmış olduğu için, pazarlamacılar genellikle daha yüksek pazarlama maliyetleri ve daha düşük gelir ile sonuçlanan kararlar alıyorlar. They may also https://casillascontracting.us/map-of-casinos-in-north-las-vegas/ be contacted by telephone or email. Bu kararlar veriye hâkim olmadıkları için geçmiş tecrübelere ve duygulara dayalı kararlar oluyor. Pazarlamacıların ihtiyacı olan hangi ürünlere tanıtım yapmaları gerektiği, elde kalabilecek hangi ürün grubuna sezon sonu indirimlerin yapılacağı, hangi müşteri grubuna nasıl bir kampanya ve indirim sunacaklarını verimli bir şekilde tahmin edebilmeleri için pazarlamacıların kritik anlarda mümkün olan en iyi kararları vermelerine yardımcı olmak ancak veri odaklı analizler ile mümkün olabilir.

Ancak Forrester’ın en son 2020’in başında yaptığı araştırmada, pazarlamacıların %87’si hala veri bazlı çalışma modelinin en az kullandıkları yöntem olduğunu paylaşmış. The bottom line is, created what at least one expert has https://nikel.co.id/fair-go-casino-free-bonus-codes/ considered the most economically successful immigrant enclave in U.

Peki, pazarlamacıların çoğunu verilerini etkili bir şekilde kullanmaktan alıkoyan nedir? Ve veri kullanımı konusunda daha çevik ve verimli olmak için ne yapmaları gerekir?

Forrester raporuna göre veri toplama oranı sadece son iki yıl içinde%60 artış göstermiş. The majority https://www.siliconvalleycloudit.com/club-player-casino-free-chip-codes/ of the online casino gaming revenue comes from table games and slots, as it always does. Veri toplama kaynaklarına bakıldığı zaman firmaların ortalamada 16 farklı veri kaynağından müşteri bilgilerini takip ettikleri görünüyor. İkinci taraf verilerin kullanımı ise son bir yıl içinde %24 büyümüş. Therefore, it takes a player to trigger the bonus, and retrigger to unlock https://tpashop.com/black-river-falls-casino-phone-number/ the hidden bonus feature. Ancak, sıkıntı; bu verileri depolayan teknolojilerin son derece parçalanmış olması ve veri formatlarının farklı olması nedeniyle bu verileri birbirleriyle konuşturmak son derece zor ve pahalı olması. Ayrıca, işletmelerin sürekli genişleyen dijital ayak izi üzerinden müşterilerin ilgisini çekmek için topladıkları veriler artıkça, birbiri ile konuşmayan formatta veri siloların sayısının artması da kaçınılmaz duruyor.

Araştırma ile ilgili görüşlerini paylaşan CloudKettle Kıdemli Pazarlama Teknolojisi Mimarı Eliot Harper bu veri siloları için, “Yapılandırılmamış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmış veri siloları arasında ortak bir şema/dil veya veri modeli olmadan eşleştirmenin zor ve masraflı” olduğunu vurguluyor. Bu veri kaynakları genellikle müşteri tanımak/tanımlamak için cep telefon numaraları, e-posta adresleri, çerezler, aygıt kimlikleri ve daha farklı tanımlayıcılar kullanır. Bu farklı tanımlayıcıları mantıksal veya karar verici eşleşen kurallar ve algoritmalar uygulayarak tek bir müşteri olarak tanımlamak, çok uzun bir zaman aldığı gibi, son derece de enerji gerektiren, masraflı ve verimsiz bir süreç ile gerçekleşebiliyor. Parçalanmış verilerle ilgili zorluklar göz önüne alındığında, pazarlamacıların çoğu müşteri veri kaynaklarının birleşik bir görünümünü elde etmek için mücadele ediyor.

Veri çevikliğini ve verinin efektif kullanımını engelleyen bir başka sorun da veri analizi yapmak ve veriyi anlamak için pazarlamacıların sahip olması gereken yetkinlik seviyesi. Harper’ın da belirttiği gibi, ortak bir şeması olmayan birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmek ve sonra bunu sorgulamak oldukça zordur. Ancak, veriler bir yerde olsa bile, başka bir sorun, çoğu pazarlamacı bu verileri sorgulamak ve analiz etmek için gerekli becerilere ve bu yeni sistemleri kullanmak için gerekli yetkinliklere sahip değiller. Eğer hazır bir analiz ve raporlama sistemleri ve/veya ekranları yoksa bilgi almak için IT ekibinin desteğine ihtiyaç duyarlar. IT ekiplerine istedikleri verileri tanımlatmaları ve IT ekiplerinin bu raporları hazırlaması saatler, günler veya haftalar sürebilir. Örnek; olarak Firefly Health’in pazarlama ekibi hasta verilerinden içgörüler çıkarmaya çalışırken buna benzer bir süreç yaşadı. Başlangıçta ekip hasta verilerini analiz etmek için MySQL Workbench ve Google Sheets’in bir kombinasyonuna güvenmiş. Daha sonra, ürün veri tabanını iş zekâsı yazılımına ve verileri birleştirmeyi ile sorgulamayı kolaylaştırmayı hedefleyen büyük bir veri analizi platformuna bağlamaya çalışmışlar. Ancak, hasta verileri, VoIP ve EHR sistemleri arasındaki ilişkileri anlamayı gerektiren daha karmaşık sorular ile sorgulayıp ilişkilendirmeye çalıştıklarında bu mümkün olmamış. Harcanan zaman ve kampanyaları zamanında çıkma baskısı ile pazarlamacılar genel olarak bu tarz durumda veri analizi ile uğraşmayı bırakarak sadece içgüdüleriyle karar verirler. Veri çevikliğinin önündeki bir başka engel ise, verilerin etkinleştirilmesi veya aktifleştirilmesidir. Çünkü pazarlamacılar ölçekleyemedikleri kampanyalardan istedikleri verimi alamazlar. Claiming such a https://casillascontracting.us/geant-casino-et-drive-malemort-sur-correze-horaires/ promo from a Microgaming casino is quite simple too.

“Sosyal etkili ve eğlence odaklı fenomen kampanyalarının sayısı COVID-19 salgınının ilk günlerinde %3 oranında düştü ve bu düşüş son birkaç yıl içinde artan fenomen bazlı aktivasyon eğilimini biraz tersine çevirdi.”

 

Peki dijitalleşmenin bu kadar ön plana çıktığı bir dönemde efektif veriye dayalı pazarlama çalışmaları için yapılması gereken nedir? Firmalar daha verimli pazarlama kampanyaları yapabilmeleri için pazarlama ekiplerine nasıl destek olabilir?

Öncelikle teknolojinin bir amaç değil daha efektif çalışmak için bir araç olduğunun net olarak tüm paydaşlar tarafından kabulü gerekir. Bu yüzden önce pazarlamacıların veri stratejilerini ve topladıkları verileri nasıl ve hangi amaçla kullanacaklarına karar vermeleri gerekiyor. Kampanya kuralları baştan tanımlamalı ve hazırlanacak kampanya yönetim masaları bu verilerin kullanıcı tarafından kolaylıkla sorgulanacağı ve tabloların kolaylıkla okunabileceği şekilde tasarlanmalı. Burada IT, pazarlama, pazar araştırma ve iletişim ekiplerinin ortak bir çalışma grubu olmalı.

Bu şekilde bir çalışma ve planlama süreci ile ilerlenmesi ileride yüz binlerce lira harcanıp kullanılmayan ve verimsizlik yaratan sistemlerin önüne geçecek ve günümüz veri tabanlı pazarlama yapısına uygun, çevik pazarlama ekiplerinin olmasını sağlayabilecektir.

Bu yazı alıntıdır.

Başlangıç Noktası E-bülten

Merak etmeyin. Asla Spam yapmıyoruz.

İlginizi çekebilir
VeriYapay Zeka

Yapay Zekanın Tedarik Zincirini Yönetme Potansiyeli

İş Hayatıİş ModeliPazarlama

İçerik Pazarlaması Stratejinizi Geliştirirken Kendinize Sormanız Gereken 3 Soru

Dijital PazarlamaE-ticaretPazarlamaTicaret

Dijital Tüketici, Şirketlerde Ne Tür Değişimlerin Önünü Açıyor?

PazarlamaStart-up

Startup'lar için En Etkili Pazarlama Stratejileri

Başlangıç Noktası E-bülten

Merak etmeyin. Asla Spam yapmıyoruz.

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir