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janvier 14, 2020

Utilisation de Design Analytics pour identifier et résoudre les problèmes réels



Les spécialistes du marketing ont accès à des technologies innovantes et à d'énormes quantités de données pour permettre des expériences client connectées, mais nous constatons à maintes reprises que nos clients ont du mal à tout activer. Les spécialistes du marketing définissent leurs stratégies, sélectionnent des indicateurs de performance clés et déterminent l'expérience client dont ils ont besoin pour piloter ces KPI. Ensuite, ils travaillent avec leurs scientifiques des données et leurs experts en analyse pour obtenir les rapports et les modèles dont ils ont besoin.

Et c'est la source du problème.

Pour comprendre pourquoi, comparons le marketing à l'évolution de l'ingénierie automobile. À mesure que la technologie automobile progressait, l'industrie a reconnu le besoin d'un nouveau type de travailleurs, des ingénieurs, qui sont devenus essentiels aux phases de conception et d'innovation du développement de produits. Alors que le marketing moderne a reconnu la nécessité pour les ingénieurs d'exécuter à mesure que notre technologie et nos capacités progressent, nous avons laissé nos équipes de données et d'analyse sur la chaîne de production.

Nous avons réduit les membres de notre équipe d'analyse , même s'ils font ce que nous leur demandons de faire, nous n'obtenons souvent pas les résultats que nous voulons. Le problème n'est pas dans l'exécution, mais dans la phase de conception. Nous élaborons des stratégies et créons des solutions sans l'un des principaux ingénieurs de la salle, l'analyste.

Entrez dans Design Analytics

Design analytics est une méthode pour développer des solutions d'analyse qui permettent des stratégies commerciales et génèrent un impact commercial mesurable. Il fonctionne selon trois croyances:

  1. Que les analystes sont concepteurs pas producteurs.

  2. Que les analystes fournissent des solutions pas des faits.

  3. Que le travail des analystes doit être mesuré en impact et non en créant des rapports.

En pratique, l’analyse de conception a deux composantes principales. D'abord il rassemble une équipe holistique qui comprend au moins les éléments suivants:

  • Stratège: Cette personne est propriétaire de la stratégie commerciale et doit clairement décrire l'état de l'entreprise, ses objectifs et ses clés

  • Analyste: L'analyste et le stratège travaillent ensemble pour fournir des solutions analytiques qui permettent la stratégie et répondent aux objectifs commerciaux.

  • Data Steward: Une fois que le stratège et l'analyste sont alignés sur la meilleure stratégie, ils travaillent avec un responsable des données pour déterminer comment obtenir et ensuite tirer parti des données nécessaires.

  • Chef de projet: Après avoir aidé à identifier les autres parties prenantes nécessaires pour exécuter une stratégie, le chef de projet travaille avec toutes les parties prenantes pour s'assurer que la solution respecte le budget, la portée, les capacités, etc.

Et deuxièmement pour s'assurer que l'équipe propose les solutions de marketing et d'expérience client les plus efficaces, design anal ytics applique la méthodologie Design Thinking afin que toute solution s'attaque véritablement aux causes profondes et aux problèmes réels plutôt qu'aux symptômes et aux problèmes supposés. Les cinq étapes du processus de Design Thinking sont les suivantes:

  1. Faites preuve d'empathie: Recherchez et comprenez les besoins de vos utilisateurs.

  2. Définissez: Indiquez les besoins et les problèmes de vos utilisateurs.

  3. Idéez: Remettez en question les hypothèses et réfléchissez à des solutions à ces besoins et problèmes.

  4. Prototype: Créez et créez rapidement et expérimentez des solutions.

  5. Testez et optimisez: Examinez les solutions les plus percutantes.

tout cela ressemble à l'action? Explorons un exemple…

Design Analytics: un exemple de scénario

Rencontrez le spécialiste du marketing Margaret, qui veut savoir: «Combien d'e-mails promotionnels dois-je envoyer à mes clients par mois?» Pour déterminer la réponse, nous allons charger nos analyses expert pour déterminer le nombre idéal d'e-mails à envoyer en fonction des commentaires des abonnés et de l'engagement des clients.

Mais attendez… Nous pratiquons l'analyse de conception, donc nous n'allons pas le faire. Au lieu de cela, nous allons arrêter et Faire preuve d'empathie . Pourquoi Margaret veut-elle savoir cela? Quel impact cela a-t-il sur son entreprise?

"Mon PDG pense que nous envoyons trop de communications aux clients autour des promotions", explique Margaret. «Nous avons peur que nos clients se retirent parce qu’ils en reçoivent trop. Si nous savions combien envoyer à chaque personne, nous pourrons ajuster en conséquence. »

Ceci est un point clé de découverte: Margaret suppose que leur problème est la fréquence des courriers électroniques . Cependant, avons-nous des données pour soutenir même que la fréquence est un problème? Les opt-outs quantifiés sont-ils un vrai problème? Comprenons-nous l'expérience client?

Dans l'analyse de conception, nous considérons ce qui a commencé comme une demande de réponse et nous nous concentrons sur l'identification d'un problème qui nécessite une solution. Plutôt que d'essayer de trouver une solution à un problème de fréquence, un analyste pourrait recommander que nous commencions par examiner ce qui arrive actuellement aux clients dans une analyse de base. Par exemple, nous déterminerions…

  • Combien de communications les clients reçoivent-ils en moyenne?

  • Les abonnés choisissent-ils de se retirer des communications de la marque à un taux plus élevé que celui jugé acceptable?

  • Y a-t-il une relation entre la fréquence et les désabonnements?

Dans ce cas, répondre à ces questions révèle que les clients se retirent de certaines communications de la société Margaret à un taux plus élevé que celui acceptable, mais il n'y a pas de relation entre la fréquence des communications et l'engagement. Cependant, il existe une corrélation entre le contenu et l'engagement. Nous constatons que certains clients répondent à presque tous les contenus, mais un nombre important de segments de clients n'interagissent qu'avec certains types de contenu. Autrement dit, notre problème est le contenu, pas la fréquence d'envoi. Maintenant, nous avons pu Définir avec précision le problème.

Sachant cela, nous pouvons commencer à organiser des séances de remue-méninges et Idéer quelques solutions potentielles qui pourraient remédier au problème de contenu que nous savons maintenant que nous avons. Ensemble, Margaret et un analyste pourraient trouver plusieurs solutions, y compris une stratégie de test de contenu, une solution de recommandation de contenu et une nouvelle stratégie d'envoi tous ensemble.

À ce stade, nos parties prenantes doivent s'aligner pour examiner la faisabilité, la portée et l'impact de nos nouvelles idées. Nous voulons finalement atterrir sur une solution est …

  • Faisable en ce sens que les données et la technologie permettent de le concevoir

  • Actionnable en ce sens qu'un marketeur peut facilement comprendre et exploiter la sortie

  • Rentable de sorte que le temps consacré à son développement soit justifié par l'impact sur l'entreprise

Dans ce scénario, le recommandeur de contenu coche les trois cases. Notre gestionnaire des données nous dit que nous avons les données pour savoir qui sont les clients non engagés et avec quoi ils s'engagent. Notre chef de projet confirme que l'accès à ces données demande peu d'efforts. Notre analyste sait que nous pouvons rapidement créer un prototype de recommandation de contenu, étant donné que nous avons accès à ces données. Et notre stratège, sachant qu'il peut tirer parti du recommandeur de contenu pour envoyer le contenu avec lequel chaque abonné est le plus susceptible de s'engager, peut modifier sa stratégie globale d'envoi. Une fois que toutes les parties prenantes ont donné leur feu vert, nous prototypons rapidement une solution de recommandation de contenu.

Cependant, parfois, les choses n'avancent pas facilement. Par exemple:

  • Le chef de projet ou l'intendant des données peut avoir découvert que nous avons déjà une solution existante pour ce que nous essayons de faire. Cela se produit plus que vous ne le pensez, en particulier dans les grandes organisations. À ce stade, nous prendrions un peu de recul et nous en dirions plus sur la façon dont nous pourrions utiliser la solution nouvellement découverte.

  • Le responsable des données peut nous dire que nous n'avons pas les données nécessaires pour créer la solution que nous voulons. À ce stade, nous pouvons concevoir un plan qui nous permet de collecter les informations nécessaires, en supposant que notre chef de projet confirme que l'effort est approprié.

  • Le responsable du marketing peut entendre une solution de l'analyste et lorsqu'il identifie un hoquet comment cela s'applique à leur stratégie ou processus marketing. Cela peut amener l'analyste à aborder la solution différemment.

Mais heureusement, notre recommandation de contenu est faisable, réalisable et rentable, nous passons donc à l'étape Test et optimisation . L'analyste fournit le recommandeur de contenu et Margaret l'applique à sa stratégie d'envoi au cours du mois suivant. Les résultats sont vérifiés et nous constatons qu'en appliquant le modèle, nous améliorons l'engagement et réduisons les opt-outs. Nous commençons ensuite à plonger dans la découverte d'itérations futures qui pourraient faire encore mieux.

Activation de l'analyse de conception dans votre organisation

Dans notre exemple ci-dessus, une approche d'analyse de conception a aidé notre responsable marketing, Margaret, à identifier son vrai problème, ce qui a finalement aidé sa concentration sur une solution qui aurait un impact sur les communications marketing de son entreprise. Vous pouvez faire la même chose.

L'application de l'analyse de conception à votre organisation prendra du temps car elle nécessite un grand changement de réflexion et d'alignement, mais la mise en route ne doit pas être difficile. Voici quelques conseils pour commencer:

  1. Présentez les principales parties prenantes à la méthode en veillant à donner à vos analystes une place à la table. Assurez-vous que vos processus internes permettent cette nouvelle façon de collaborer.

  2. Concentrez-vous sur un ou deux problèmes commerciaux clés que vous souhaitez résoudre. Traitez-les avec des groupes pilotes.

  3. Enregistrez-vous régulièrement. Pendant que vous travaillez à travers cela au sein de votre propre organisation, assurez-vous d'enregistrer et de prêter attention à ce qui fonctionne et ne fonctionne pas avec le processus.

Une fois que vous aurez compris, les analyses de conception – et Design Thinking, plus largement – vous aideront à trouver de meilleures solutions et à éviter le gaspillage. temps sur des solutions mal orientées qui traitent des symptômes et des non-problèmes. Et qui n'en veut pas?

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