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mars 16, 2022

7 conseils utiles à appliquer à vos efforts de Business Intelligence5 minutes de lecture



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L'utilisation de l'intelligence d'affaires (BI) consiste à tirer parti desLes données résidant dans vos plates-formes de services logiciels pour des avantages stratégiques. Mais il s'avère que ce que vous mettez dans cet effort affecte profondément ce que vous en retirez. Et vous n'avez même pas besoin de trop y penser.

Alors que nous sommes bombardés quotidiennement avec les dernières applications d'IA et d'apprentissage automatique conçues pour maximiser nos dépenses de marketing, il s'avère que vous pouvez effectuer votre propre maintenance de routine sans dépenser un bras et une jambe. Les mégadonnées ont le potentiel d'aider à produire un ciblage et des résultats efficaces, mais seulement lorsqu'ils sont précis.

Pour vous aider à démarrer, voici sept conseils utiles à appliquer à vos efforts de business intelligence.

1. Effectuez un simple examen de vos données

La plus grande source de vos informations historiques de veille économique est facilement accessible avec Google Analytics, un entrepôt virtuel de données. Un faux pas clé de la part de nombreuses marques est qu'elles ne parviennent pas à nettoyer et à filtrer leurs ensembles de données existants. Si vous nettoyez et filtrez les données avant l'étape de collecte, vous obtiendrez une lecture beaucoup plus précise. Cela peut être fait en sécurisant votre site, en étiquetant les sources, en mettant à jour les termes de recherche organiques, en excluant le trafic interne, en bloquant les bots et en supprimant les anomalies et les doublons. Dans le cas contraire, jusqu'à la moitié de votre trafic pourrait provenir de spams et de logiciels malveillants.

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2. Construisez un profil précis de votre public

Pour améliorer vos données de business intelligence, vous pouvez collecter le bon type (précis) avec un exercice simple. Prévoyez quelques centaines de dollars par mois et diffusez des annonces de reciblage dans Google pour le site Web de votre marque, qui attribue un cookie à chaque visiteur. Lorsque vous atteignez 1 000 membres sur votre liste de remarketing, vous pouvez commencer à courirFacebook annonces via votre compte. Utilisez les données collectées pour créer des personnalités précises, puis vous pouvez commencer à former des audiences similaires à utiliser dans les campagnes Facebook et Instagram.

3. Ajuster le trafic de votre site Web

Une fois que vous avez terminé les étapes 1 et 2, consultez vos analyses Google My Profile pour accéder aux codes postaux et aux termes de recherche les plus performants que les clients utilisent pour trouver des sites de marque comme le vôtre. Compilez une liste et assurez-vous qu'elle se retrouve entre les mains de votre service de publicité payante pour sa prochaine campagne.

4. Comment rechercher des modèles

Les données de veille économique les plus simples, que vous pouvez obtenir à partir des taux d'ouverture des e-mails et des données d'engagement Facebook, peuvent être appliquées aux autres canaux de votre mix marketing. Vous devriez être en mesure de réduire vos taux d'ouverture et d'engagement optimaux des e-mails à un jour et à une période spécifiques de la semaine.

Examinez également les taux de contact de vos efforts de recrutement. Serait-il judicieux de cibler les publicités payantes et d'augmenter vos publications sur les réseaux sociaux en conséquence ? Partagez les données entre les annonces Google et les publications sur les réseaux sociaux et superposez les résultats à l'aide des codes postaux des clients. Repérez les modèles et saisissez les résultats.

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5. L'IA intégrée est déjà là

De nombreuses plateformes, telles que Facebook, utilisent déjà l'IA et même les petites marques peuvent bénéficier de l'IA etApprentissage automatique . Les algorithmes de Facebook identifient le potentiel d'engagement en fonction de l'activité des utilisateurs et recommandent d'augmenter les dollars ; c'est une IA puissante à portée de main.

De nombreuses plateformes de marketing par e-mail utilisent également l'IA pour identifier les opportunités d'augmentation des taux d'ouverture. Ils utilisent des algorithmes "d'envoi prédictif" pour envoyer des e-mails en fonction des heures d'ouverture habituelles. Ces deux fonctionnalités utilisent l'IA et l'apprentissage automatique établis en examinant des millions d'ensembles de données. Essayez de l'appliquer à vos propres ensembles de données plus petits et cela fonctionnera de la même manière.

6. Le problème de l'externalisation

Pour certaines marques, mener ce niveau d'effort est encore trop loin, ce qui fait de l'intelligence économique et du ciblage une perspective privilégiée d'externalisation. Mais gardez ceci à l'esprit : pendant que les personnes embauchées exploitent vos données, faisant ce que vous pourriez faire pour vous-même, elles ajoutent à leur propre banque de connaissances au sein de votre secteur. En fin de compte, vous pourriez donner un coup de pouce gratuit à vos concurrents.

7. Votre CRM vaut de l'or

Si vous y réfléchissez bien, votre CRM est le référentiel de toutes les activités de votre marque, n'est-ce pas ? Vos informations de campagne, vos prospects, vos offres, vos dépenses publicitaires – c'est le résultat de toutes vos décisions et de toute l'automatisation. Ce sont les résultats de vos décisions, bonnes ou mauvaises. Utilisez ces données organisées pour apprendre, grandir, éduquer et recycler vos efforts.

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