Получаете ли вы от своих инвестиций в MarTech ожидаемую пользу?

Коммерческие компании собирают и хранят множество данных, однако эти массивные потоки информации, получаемой с веб-сайтов, приложений и других точек взаимодействия с клиентами, вне контекста бессмысленны и не могут принести практической пользы. В этих условиях так называемая модель данных является своего рода «словарем», который помогает предприятиям объединить все в единую базу с понятным значением и передать в работу другим системам. Чем более подробный и полный ваш «словарь», тем глубже и качественнее будет интерпретация этих данных.

Модель определяет, как должен выглядеть идентификатор клиента, как представлены транзакции и как записываются его отдельные действия. Однако знание того, что кто-то нажал на кнопку или заполнил форму на вашем веб-сайте, будет более эффективно, если вы сможете идентифицировать пользователя и связать это действие с тем, что он делал раньше. Как словарь определяет правила грамматики, так модель данных определяет взаимосвязи между различной информацией и закладывает основы того, как ее можно использовать для создания аналитических данных.

Такая модель необходима для понимания и использования информации — это принципы обработки клиентских данных.

К сожалению, большинство платформ обработки клиентских данных (CDP) предлагают устаревшие модели данных или очень примитивные решения, которые собирают основную информацию лишь из нескольких каналов, используя простые таблицы.

Компании, нуждающиеся в чем-то большем, вынуждены собирать различные данные и передавать их своим аналитикам для преобразования во что-то полезное. По сути, они должны создавать свою собственную модель данных для каждого проекта.

Информационные специалисты тратят большую часть своего времени на анализ данных клиентов. Этот этап включает создание хранилищ данных, чтобы понять смысл информации, прежде чем она сможет быть использована для прогнозов и аналитики. В сообществе специалистов широко известно, что 80% времени уходит на подготовку – поиск, форматирование и контекстуализацию данных, чтобы их можно было использовать для управления аналитическими моделями. И лишь 20% времени остается на фактическое использование собранной информации. Это одна из актуальных проблем моделирования данных.

Специалистов этой сферы возмущает «административный» характер работы, ведь они хотят использовать свое время на создание эффективных прогнозных моделей. И компании, которые нанимают высокооплачиваемых профессионалов по обработке и анализу данных, и приобретают дорогостоящие системы принятия решений, хотят, чтобы в руки специалистов попадала более качественная информация. А они, в свою очередь, могли быстрее внедрять ее на практике.

Решение проблем моделирования данных в первую очередь начинается с создания такого современного хранилища информации, которое будет приносить позитивные результаты. Эффективная модель объединяет данные из нескольких точек сбора, оптимизирует и упорядочивает их на качественном уровне для дальнейшего экспорта в системы принятия решений и маркетинговых приложений, которые учитывают поведение клиентов и влияют на него. Именно таким образом должна осуществляться обработка маркетинговых данных клиентов.

Информация полезна только тогда, когда она побуждает к действию.

Необходимо, чтобы эффективная модель данных обладала следующими свойствами:

• объединение данных из разных каналов в единую структуру;
• добавление контекста для создания понимания;
• создание и поддержка графов идентификации;
• создание сигналов, которые могут использовать другие системы;
• управление всем вышеперечисленным в полностью прозрачном и проверяемом порядке.

Ваша модель данных должна собирать и систематизировать данные из нескольких источников, добавлять смысл и контекст на основе глубокого понимания поведения покупателей, а затем передавать сигналы в самый широкий спектр систем принятия решений. Это и есть правильная и качественная обработка клиентских данных.

Чтобы удовлетворить требования современных потребителей, предприятиям необходимо собирать, подготавливать, анализировать и мгновенно передавать данные в системы принятия решений.

Если ваша цель – отправить клиенту электронное письмо, побуждающее его заполнить онлайн-заявку, вероятно, приемлемо сделать это в течение пары минут. Если вы хотите отправить push-уведомление (например, специальное предложение в приложении), то обработка маркетинговых данных должна занять у вас всего несколько секунд. Но если вы хотите взаимодействовать «в данный момент» и предлагать гиперперсонализированный динамический контент, пока клиент находится на веб-странице, то это должно произойти в течение миллисекунд.

Многие платформы относятся к системам «реального времени», это означает, что они предоставляют информацию о действиях, которые происходят в течение нескольких секунд. Никакого контекста при этом не добавляется – только необработанные данные о том, что кто-то нажал кнопку. Без контекста о том, кто это, что они делали ранее в том же сеансе или в других сеансах с использованием иных устройств – это имеет очень малую практическую ценность.

Организации тратят миллионы на системы и процессы для сбора данных о клиентах, чтобы отыскать решение проблем управления данными. Но без возможностей, обеспечиваемых продуманным упорядочиванием информации для соединения систем взаимодействия с клиентами, компании лишь борются с неполными потоками данных.