Mặc dù phân tích dữ liệu Marketing là rất quan trọng đối với các chiến dịch thành công, nhưng quá trình phân tích đặt ra những thách thức chính vì số lượng lớn các nhà Marketing dữ liệu hiện có thể đạt được. Điều này có nghĩa là các nhà Marketing phải xác định cách tổ chức tốt nhất dữ liệu thành một định dạng dễ tiêu hóa để có được những thông tin chi tiết hữu ích.
Một số thách thức phân tích dữ liệu Marketing lớn nhất phải đối mặt ngày nay là:
Số lượng dữ liệu : Dữ liệu lớn xuất hiện trong thời đại kỹ thuật số, cho phép các nhóm Marketing ghi lại mọi nhấp chuột, hiển thị và lượt xem của người tiêu dùng.
Tuy nhiên, số lượng dữ liệu này không có liên quan nếu nó không thể được cấu trúc và phân tích để tìm hiểu thông tin chi tiết cho phép tối ưu hóa trong chiến dịch. Điều này khiến các nhà Marketing phải vật lộn với cách tổ chức dữ liệu tốt nhất để đánh giá ý nghĩa của nó. Trên thực tế, nghiên cứu cho thấy rằng các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm dành phần lớn thời gian của họ để tìm hiểu và định dạng dữ liệu, thay vì phân tích nó.
Chất lượng dữ liệu: Không chỉ có một vấn đề mà các tổ chức thông tin rộng lớn phải sàng lọc, mà dữ liệu này thường được coi là không đáng tin cậy.
Theo Forrester, 21% ngân sách truyền thông của những người được hỏi đã bị lãng phí do chất lượng dữ liệu kém. Điều này có nghĩa là một đô la trong số 5 đô la đã không được sử dụng hiệu quả. Trong suốt một năm, số đô la này có thể cộng lại, dẫn đến 1,2 triệu đô la và 16,5 triệu đô la ngân sách bị lãng phí cho các công ty quy mô vừa và cấp doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình để duy trì chất lượng dữ liệu , để nhân viên có thể tận dụng thông tin chính xác để đưa ra quyết định đúng đắn.
Thiếu các nhà khoa học dữ liệu : Ngay cả khi các công ty có quyền truy cập vào đúng dữ liệu, nhiều công ty không có quyền truy cập vào đúng người.
Trên thực tế, theo một cuộc khảo sát của The CMO, chỉ 1,9% công ty tin rằng họ có đúng người để tận dụng đầy đủ các phân tích Marketing.
Chọn mô hình phân bổ : Việc xác định mô hình cung cấp thông tin chi tiết phù hợp có thể rất phức tạp.
Ví dụ: mô hình kết hợp phương tiện và phân bổ đa chạm cung cấp thông tin chi tiết hoàn toàn khác nhau – tổng hợp dữ liệu tập trung vào chiến dịch và dữ liệu người tiêu dùng cấp độ người tương ứng. Các mô hình mà các nhà phân tích dữ liệu Marketing chọn sẽ quy định các loại thông tin chi tiết mà họ nhận được. Phân tích mức độ tương tác trên nhiều kênh có thể tạo ra sự bối rối khi đến lúc chọn mô hình phù hợp.
Dữ liệu tương quan: Cũng theo cách này, bởi vì các nhà phân tích dữ liệu Marketing đang thu thập dữ liệu từ rất nhiều nguồn khác nhau, họ phải tìm cách chuẩn hóa dữ liệu để làm cho dữ liệu đó có thể so sánh được. Việc so sánh tương tác trực tuyến và ngoại tuyến đặc biệt khó khăn vì chúng thường được đo lường bằng các mô hình phân bổ khác nhau. Đây là nơi các nền tảng phân tích Marketing và đo lường Marketing thống nhất thể hiện giá trị thực, tổ chức dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
Xem thêm: Kỹ năng nhà quản lý phân tích Marketing cần có
M2Tech luôn mong muốn cung cấp những thông tin, tài liệu quý giá trong con đường chinh phục mọi thử thách của bạn.
Website: https://m2tech.buyit.vn/
Facebook: http://www.facebook.com/m2tech.fb