לקראת כנס SAS | מייסיס מציגה: 5 צעדים להפקת ערך מוסף ממידע לקוחות

כל התנהלות מול לקוח הינה הזדמנות לקבלת מידע שימושי. מעולם בעבר לא הצליחו משווקים לצבור מידע כה רב אודות הלקוחות והשווקים, ולהפוך את המידע הזה לידע שימושי תוך התווית השקעת המשאבים באופן כה מדוייק.

זה דומה ליצירת פיסול
כאשר מיכאלאנג'לו פיסל את יצירות המופת שלו, הוא חש כי הדמויות כבר היו בשיש, ותפקידו היה לשלוף אותן החוצה. באופן דומה, זהו תפקידנו  – לשלוף את תובנות הלקוח מכל הנתונים.

תהליך בניית המודלים מבוסס על סדרה של חמישה צעדים – שקולים בדרכים מסויימות לתהליך האמנותי, בין אם עובדים עם אבן, עץ או נתונים.

דע מה הפסל שאותו נשכרת לפסל
האם מדובר בקידום כלל אירגוני או משימה לבניית מותג? האם מדובר בדיוור חד-פעמי או בקמפיין אינטגרטיבי? עליך לגבש ידיעה ברורה לגבי מה שהאנליטיקה אמורה לגלות, משום שהגישה והמודל המתאימים ביותר יהיו תלויים במה שהנך מבקש להשיג.

בחר את הכלים הנכונים עבור העבודה והמדיום
האם בכוונתך להתקדם במהירות על בסיס אינטואיציה או להשתמש ביתרונות האנליטיקה? לשתי הגישות יתרונות משלהן וגם חסרונות.

גישה אינטואיטיבית קלה להבנה, זאת משום שההגיון שבדברים יהיה ברור. קל ומהיר לשנות כיוון אם משהוא אינו עובד כצפוי. בניגוד לכך, גישה אנליטית מציעה עקביות ומבנה שניתן לשיכפול עבור תהליך קבלת ההחלטות. לכל דבר יש מקום וטעם..

הגישה הטובה ביותר הינה לשלב חזון יצירתי עם מומחיות טכנית – איכותיות וכמותיות.

מצא את העץ או השיש הנכונים
בניית מודל נתונים משמעותו בנייה של עולם התוכן הנכון של הלקוח ושל המשתנים שיחשפו את לקוחותיך המיועדים. עבודה מחומרי גלם – נתונים – צריכה להתבסס על חומרים באיכות גבוהה ככל האפשר, כאלו שמרקמם איכותי ככל האפשר.

זווית מעניינת למושג איכות הנתונים הינה העובדה שמודלים אנליטיים מדלגים בזמן – לומדים מן העבר ומשליכים לעבר העתיד, ומשתמשים בעתיד הספקולטיבי על מנת ליצור מידע עבור ההוווה. יכולת התנועה הזאת בזמן מערפלת את המונח "הווה" ועלולה לעוות את הנתונים במידה ולא ברור כיצד מימד הזמן משפיע על המידע.

נשמע מבלבל? זה עשוי להיות. אם אינך זהיר, המסע הזה בזמן יכול להזיק לנתונים שלך. אנו קוראים לתופעה דליפות זמניות, כאשר אתה גורם באופן בלתי מכוון להעברת נתונים מהעתיד לעבר. מערכי נתונים הנבנים תוך כדי תהליך בניית מודלים כוללים תובנות לגבי אירועים והתנהגות שטרם התרחשו.

חתוך החוצה כל מה שכולא את הדמות
חתוך החוצה את כל הנתונים שאינם שייכים והמשתנים שאינם חשובים. יש לנו מספרים רבים לפנינו, אך רק חלק מהם הינם שימושיים ממש. התהליך מצריך התעמתות עם הנתונים על מנת להכין את מודל הנתונים. זה נעשה באמצעות חיתוך הנתונים להרחקת נקודות ומשתנים שאינם שייכים.

לטש והצג את יצירתך
בנה, בחן, זקק ובצע את המודלים האנליטיים שיספקו את המטרות המבוקשות. אינכם מוגבלים לסוג אחד בלבד של גישת מידול. הרעיון הוא לבחור את שיטת המידול  הפועלת באופן המיטבי עבור היישום שלך. משמעות הדבר היא ששלב הערכת המודל הינו שלב חשוב למדי.

מודלים מרובים יכולים לפעול באופן משלים על מנת לייצר את התמונה המלאה. במייסיס בנינו לפחות שני מודלים לרוב האירועים: האחד לחיזוי הסיכויים של מישהו לבצע קניות, ואחר העוסק בחיזוי לגבי סכומי הכסף שאותו לקוח יוציא. השימוש של מייסיס באנליטיקה במהלך השנתיים האחרונות שיפר את התוצאות השיווקיות במיליוני דולרים. וכל זאת רק בערוץ הקמפיינים בדיוור הישיר.