Mevcut pazarlama stratejinizi en doğru şekilde temsil eden ifade hangisi?





Veri tabanlı . Verilere dayalı . Veri etkin ?



Başınızı kaşırsanız (veya gözlerinizi deviriyorsanız), yalnız değilsiniz.



Veriler etrafındaki görüşmelerde son zamanlarda yaşanan artış ve bunun sonucunda ortaya çıkan farklılıklar, birçok pazarlamacıyı işlerinde hangi yaklaşımı benimsemeleri gerektiği konusunda kararsız bıraktı.

Ancak bu konuda taraf tutmak yerine, anlambilimden çok, bu ince ayrımların neden yapıldığıyla ilgili olduğunu iddia ediyorum.

'Veriye dayalı' terimine yönelik en büyük şikayet, verilerin sorumlu olduğunu ima etmesidir. Yeni karar verici. Her şeyin sonu ve modern pazarlamanın tümü.



Çoğu veri bilimcisi, karmaşık algoritmalardan elde edilen içgörülerin insan önsezisinden çok daha üstün olduğu konusunda yüzleri maviye dönene kadar konuşacaklar.



Sayılar somuttur. Doğrudurlar. Somutturlar.

Ama bir an için sürücüsüz arabayı düşünün.



Kendi kendine giden araba, gelişmiş GPS, navigasyon ve haritalama, sensörler, lazerler, kameralar ve bilgisayarlar ile mümkün hale getirildi.



Teoride, bilgisayarlar ve diğer ileri teknolojiler, yollarda güvenli bir şekilde gezinmek için gereken tüm faktörleri ve bilgileri işlemede çok daha üstün olmalıdır.



Sonuçta, insan beyninin yapabileceğinden çok daha fazla bilgiyi alıp işleyebilirler. Ayrıca, bu durumda trafik kalıpları gibi karmaşık kalıpları tanıma ve tanımlamada daha iyidirler.

Ancak sürücüsüz arabaların başarısız olduğu yer, bağlamı, niyeti ve iyi insanlığı yorumlama konusundaki benzersiz insan kapasitesinden yoksun olmalarıdır.

Aynı şey tüketici veya piyasa verileri için de söylenebilir. Tamamen yapay zeka / veri odaklı olamayacağımız için insan davranışında çok fazla nüans var.

Şimdi beni yanlış anlamayın.

Talep oluşturmadaki rolü rakamlarla yüz yüze gelmeyi gerektiren biri olarak, burada gerekli veya etkili bir pazarlama aracı olarak verileri karalamak veya bu verileri küçültmek için burada değilim. Sadece benimki kadar diğer kuruluşların da başarısı için önemli olduğunu düşünüyorum, bunun sadece bir araç olarak kalması.

Verilerin gücünden gerçekten yararlanabilmek için, öncelikle sınırlamalarını anlamanız ve anlamanız gerekir:

Veriler yalan söylemez ama tüm hikayeyi anlatamaz

Albert Einstein bir keresinde şöyle demişti: 'Önemli olan her şey sayılamaz ve sayılabilecek her şey sayılmaz.'

Karmaşık ve karmaşık bilgisayarlar ve makineler olduklarından, bize çoğunlukla çok basit ve anlaşılır bilgiler - kim / ne / ne zaman - sunarlar. Bilginin son derece yararlı olduğunu bildiğimiz halde, öğrendiklerimiz nasıl ve neden ek bağlamı olmadan sınırlıdır.

Örneğin, veriler bize bir yayını kaç kişinin beğendiğini veya paylaştığını söyleyebilir, ancak bize nedenini söyleyemez. Başka bir deyişle, bize nicel sonuçlar sunabilir, ancak nitel akıl yürütme yapamaz.

Veya şu şekilde düşünün: Birisi, belirli bir hafta içinde iş arkadaşlarınız, arkadaşlarınız ve ailenizle geçirdiğiniz saatleri analiz ederse, veriler iş arkadaşlarınızın sizin için en önemli olduğunu gösterirdi.

Muhtemelen durum böyle değil, ancak doğru bağlam olmadan verilerin nasıl yanıltıcı olabileceğine dair iyi bir örnek.

Veriler ayrıca farklı faktörler arasındaki potansiyel bir ilişkiye de işaret edebilir, ancak bunu kanıtlayamaz. Tanıdık bir atasözü, 'korelasyon nedensellik anlamına gelmez.'

Örneğin, veriler bir aylık yüksek web sitesi trafiği ile yüksek gelir arasında bir korelasyon gösterebilir, ancak bu, artan gelirin artan trafikten kaynaklandığı anlamına gelmez. Bu sayıların her ikisini de etkileyen üçüncü bir faktör veya başka bir dolaylı değişken olabilirdi.

Yalnızca eğitimli gözünüz ve deneyiminiz bu sayılara ve ölçümlere dikkatle yaklaşmayı ve daha fazla test yapmayı bilecektir. Verilerinizde bir korelasyon keşfederseniz, sonuçlarınızı çoğaltmak ve gerçek nedeni izole etmek için daha derine inmeyi deneyin veya farklı modellerin ortaya çıkıp çıkmadığını görmek için çeşitli yollarla bölümlere ayırın.

Ayrıca site ve e-posta anketleri gibi yöntemlerden niteliksel geri bildirim almak da yararlı olabilir.

Veriler gerçekçidir, ancak risk alamaz

Birkaç yıl önce, 29 yaşında Morgan Hermand-Waiche kız arkadaşı iç çamaşırlarını doğum günü için almaya başladı.

Seçeneklerinin çoğunun ne kadar pahalı olduğunu keşfettiğinde, uygun fiyatlı bir iç çamaşırı şirketi için pazarda ciddi bir boşluk olduğunu fark etti ve hemen olası bir girişim fırsatını araştırmaya başladı.

Sorun? Data, iç çamaşırı işinden olabildiğince uzak durmasını söyledi. Pazara hakim olan net bir endüstri kralı vardı, giriş için sayısız engel ve birkaç büyük marka dahil olmak üzere çok sayıda başarısız girişim vardı.

Ancak bulgularına rağmen, Hermand-Waiche onu bu girişime devam etmeye iten tek şeyi görmezden gelemezdi: İçgüdüsü. Veriler aksini öne sürse bile, uygun fiyatlı, kaliteli iç çamaşırları için bir pazar olmalıydı.


20 melek numarası

Hermand-Waiche şimdi, endüstride devrim yaratan bir e-ticaret iç çamaşırı şirketi olan Adore Me'nin kurucusu ve CEO'su. Sadece birkaç yıl içinde içgüdüsünü değiştirdi Inc. 500’ün NYC’deki en hızlı büyüyen 2 numaralı şirketi ve VC’ler ve özel yatırımcılardan yaklaşık 11,5 milyon dolar topladı.

Veriler bize yalnızca mevcut durumu söyleyebilir ve en iyi ihtimalle bilgiye dayalı tahminlerde bulunabilir.

Sahip olabileceğiniz bir fikir hakkında daha dürüst, samimi geri bildirim almak için sosyal kanallarınızda sorular / anketler oluşturma, sosyal dinleme ve hatta iyi odak gruplarınız gibi daha nitel yöntemleri kullanmayı deneyin.

Ve unutmayın, bazen devrim sadece statükoyu görmezden gelmek ve risk almak demektir.

Veriler bilgi verebilir, ancak hayal edemez

Benden sonra tekrar edin: Büyük veri büyük fikir değil.

Veriler 'Just Do It' ile gelmedi veya Apple'a 'Farklı Düşün' demedi.

Sayıların ve istatistiklerin yabani otlarına kapılmak çok kolaydır, ancak harika pazarlamanın harika bir hikaye anlatmakla ilgili olduğunu ve harika bir hikaye anlatmanın insan davranışını, duygusunu ve deneyimlerini anlamak anlamına geldiğini unutmayın.

Verilerden hedef kitlenizin eylemleri hakkında her türlü şeyi öğrenebiliriz. Ancak bize motivasyonları, mücadeleleri, arzuları vb. Hakkında bilgi veremez. Harika hikayeler anlatmak ve yaratıcı olmak için bu benzersiz insani içgörülere ihtiyacımız var.

Ancak bu veri hatası değildir.

Yaratıcılık bir sanattır. Tanımı gereği 'sanat', insan yaratıcı becerisinin ve hayal gücünün ifadesi veya uygulamasıdır ve öncelikle güzellikleri veya duygusal güçleri için takdir edilecek eserler üretir. Buradaki anahtar kelimeler 'insan' ve 'duygusal'.

Örnek olay: 2016'da Toronto Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü bir bilgisayar öğretmeye çalıştı şarkı nasıl yazılır .

Araştırmacılar makineyi 100 saatten fazla müzikle beslerken, sofistike bir algoritma vuruşlarda, akorlarda ve şarkı sözlerinde kalıpları “öğrendi”. Ve tüm bunlar etkileyici bir şekilde yüksek teknoloji ürünü gibi görünse de, ortaya çıkan 'şarkı' biraz felaketti - garip, saçma sözler ve sönük, robotik bir melodiyle.

Veriler oldukça berbat bir besteci.

İyi haber şu ki, verilerin harika yaratıcılığa ilham veren insani, duygusal içgörüler sağlayabilmesinin bir yolu var. Ama rakamları dinlemek yerine gerçekten insanları dinlemelisiniz.

En son gelişmeler sosyal dinleme araçları Markaların, kitleleri hakkında, aksi takdirde aylarca süren niteliksel röportajlar alabilecek şeyler keşfetmesine olanak tanır. Konu yakınlığı, çoğu insanın düşündüğünden çok daha etkili bir dinleme yeteneğine harika bir örnektir.

İzleyicilerinizin sosyal medyada başka nelerden bahsettiğini öğrendiğinizde açılabilen kapıları hayal edin. Belli bir tür müziği seviyorlar mı? Veya spor? Bu bilgiler yeni sponsorluk fırsatlarına, ürün entegrasyonlarına ve hatta yepyeni bir kitle segmentine yol açabilir.

Sosyal dinlemenin harika bir reklam öğesine nasıl ilham verebileceğinin bir başka güzel örneği de duygu analizidir. Hedef kitlenizin son haberler veya ilgili konular gibi bir şey hakkında nasıl hissettiğini öğrenmek, onlarla daha derin, duygusal olarak yankı uyandıracak içerik veya kampanyalar oluşturma fırsatı verir.

Coca-Cola, duyarlılık analizini kullanarak Kola Tweet Makinesi . Doğal dil işleme ve konumu kullanarak marka, ülkedeki en az mutlu şehri belirlemeyi başardı.

Marka stratejileri olan 'mutluluğu seçin' doğrultusunda, şehre her kullanıcının Twitter profilinin duygularını analiz eden bir Kola satış makinesi getirdiler.

Makine daha sonra yalnızca platformda daha olumlu ve mutlu bir varlığı olan kullanıcılara bir kutu dağıttı.

Markaların, insanların sosyal medyadaki faaliyetlerini analiz ederek bu kadar çok şey öğrenmesi ve yaratması şaşırtıcı. Bir dahaki sefere yaratıcı içgörüler ararken, kendi sosyal dinlemenizi yapmayı deneyin.

Dolayısıyla, kuruluşunuzun veriye dayalı veya veriye dayalı olduğunu düşünseniz de, gerçekten önemli olan tek şey, karar verme sürecinde insanlığa bolca yer bırakmanızdır. Çünkü insansız veriler içgörü değildir - sadece sayılardır.

Arkadaşlarınla ​​Paylaş: