ستساعدك المقالة التالية: 5 مشاكل يواجهها المسوقون في تحليلات البيانات
في عصر التسويق الحديث، البيانات هي ما يجعل العالم يدور. تشكل البيانات أعين وآذان الأعمال الرقمية، لذا إذا كنت لا تعرف كيفية تحليلها بشكل صحيح، فأنت في مشكلة. لهذا السبب، أصبحت تحليلات البيانات واحدة من أكبر المشاكل التي يواجهها المسوقون اليوم. هناك الكثير من المعلومات المتاحة، ولكن معرفة كيفية استخدامها وفهم ما يعنيه كل ذلك يمثل تحديًا.
إذا كنت تعتقد أنك الوحيد الذي يواجه تحديات في تحليلات البيانات، فأنت مخطئ. تشير دراسة حديثة فقط 19% من الشركات تقول أنها راضية مع الرؤى التي توفرها لهم بياناتهم، ويعتقد 14% فقط أن لديهم الموهبة والقدرات المطلوبة للاستفادة الكاملة من البيانات.
في عالم مليء بالمعلومات، إليك خمس مشكلات يواجهها المسوقون عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات.
1. معرفة جودة وموثوقية البيانات
بمجرد قيامك بجمع البيانات والحصول على معلومات لتحليلها، فإن معرفة ما إذا كان يمكنك الوثوق بها يعد أمرًا مختلفًا تمامًا. في الواقع، تعترف 58% من المؤسسات بوجود صعوبات في تحديد جودة وموثوقية البيانات، مما يجعل من الصعب للغاية استخلاص أي استنتاجات مشروعة من شأنها أن تفيد استراتيجيات التسويق.
من ناحية أخرى، إذا تمكنت من استخلاص الأفكار أو التوصل إلى استنتاجات، فهناك احتمال أن تكون مبنية على معلومات غير دقيقة أو غير جديرة بالثقة.وهو السيناريو الذي يمكن أن يكون له العشرات من الآثار السلبية.
2. نقص المهارات
إن معرفة كيفية استيعاب البيانات وتحويلها إلى شيء مفيد هي مهارة. ومع ذلك، فهي واحدة تفتقر إليها العديد من الشركات. تم تصنيف “الدراية التحليلية غير الكافية” على أنها الأفضل أكبر التحدي الذي يواجهه المسوقون (والشركات بشكل عام) عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات 53% يعترفون بأن شركاتهم تعاني من نقص المهارات.
في حين أن البيانات يمكن أن تكون واحدة من أقوى مواردك، إذا لم تكن متأكدًا من كيفية استخدامها، فقد تصبح عبئًا أكثر من كونها نعمة. إن العثور على محترفين ماهرين يعرفون كيفية استخدام أحدث التقنيات للعثور على “الذهب” المخفي في البيانات يمثل مشكلة كبيرة.
3. معرفة البيانات التي يجب استخدامها
مع جمع الكثير من البيانات، من الصعب معرفة المعلومات التي يجب استخدامها. ومن البيانات الداخلية مثل معاملات العملاء إلى البيانات الخارجية مثل أسعار المنافسين، فإن معرفة كيفية تجميع أحجية البيانات المفيدة معًا للتوصل إلى استنتاجات مشروعة أمر صعب للغاية.
قد يكون جمع المعلومات هو الخطوة الأولى، ولكن تحديد المجموعات الفرعية من المعلومات التي سيتم استخدامها وكيفية دمجها عبر الأنظمة الأساسية المختلفة هو الخطوة الثانية التي غالبًا ما تستغرق معظم الوقت.
4. استخدام الرؤى من أجل التحسين
بعد قضاء الكثير من الوقت والموارد في جمع البيانات وتحليلها واستخلاص الأفكار، فإن استخدامها لتشكيل القرارات وإجراء تغييرات مؤثرة يمثل عقبة رئيسية أخرى.
على سبيل المثال، إذا قمت بجمع كومة من البيانات التي وجدت أن العملاء يتخلون عن عربات التسوق الخاصة بهم بعد رؤية تكاليف الشحن، فيجب أن يكون هناك تغيير عندما يتعلق الأمر بمنهجية الشحن الخاصة بك. ربما يجب عليك تقديم خصم على الشحن على الطلب الأول أو أن الشحن الحكومي مجاني بعد إنفاق 75 دولارًا. وبغض النظر عن الحل، فمن الواضح أنه يجب إجراء تغييرات إذا مبيعاتك تتراجع.
قد يكون جمع البيانات واستخدامها لإجراء تحسينات ذات معنى أمرًا صعبًا؛ ومع ذلك، فهذا هو السبب وراء قيامك بتحليل البيانات في المقام الأول، لذا فإن تنفيذ هذه الخطوة بشكل صحيح أمر حيوي.
5. إنشاء تمثيلات مرئية
على الرغم من أنها قد تكون واحدة من المشاكل الأصغر المرتبطة بتحليلات البيانات، إلا أن عدم معرفة كيفية عرض البيانات بشكل مرئي هو أحد المشاكل التي يمكن أن تترك الأشخاص مرتبكين ومربكين. الأرقام مخيفة، لذا فإن تعلم كيفية الحصول على البيانات وتحويلها إلى تمثيل جذاب للأرقام يعد مهارة مهمة. من الواضح أن الأرقام والأفكار مهمة، ولكن كيفية مشاركة هذه النتائج لا تقل أهمية عندما يتعلق الأمر بتحليلات البيانات.
