良いマーケティングを実行するためにデータアナリストは必要か - そして代替案は何か

ビジネスを管理するうえで、データインサイトに依存することは、今のこのデータドリブンな世界では必要不可欠となっています。

したがって、すべての決定、マーケティング施策、製品価値の向上、プロダクト・マーケット・フィットは、データの可能性を完全に理解することに依存しています。 

しかし、効果的に業務を遂行するには、データがアクセス可能で、理解されている必要があります。これによって、この目的のために専門家が必要なのか、という疑問が生じます。ビッグデータや機械学習を熟知し、その他の科学的なアプローチを活用するマーケティングデータアナリストが必要なのか、ということです。

答えは、あなたが予想するかもしれないようなものではないかもしれません。 

では、深掘りしていきましょう。

マーケティングアナリストとは

マーケティングアナリストは、マーケティングキャンペーン内のデータインサイトを分析し、マーケティングチームの取り組みをサポートする専門家です。マーケティングアナリストの仕事は、データの慎重な検査と、その中で対応すべき重要な点を特定することを通じて、組織の意思決定をサポートすることを目的としています。

マーケティングデータアナリストはまた、データ内のパターンを追跡し、コーホート内の顧客トレンドを見つけます。このアナリストが従う戦術は、データドリブン企業の戦略と完全に一致しており、直感を避け、純粋な事実のためにマーケティングキャンペーンを最適化するための特定のアプローチに従っています。

これが、データドリブンであることのすべてです。しかし、この肩書きは、洗練された科学の利用を示唆しています。データアナリストは、高度な分析技術を使用して、チームの気圧計として機能し、出現と行動を予測し、すべての活動とコンテンツを関連性のあるものに保つ必要があります。

マーケティングアナリストは何をするのか

では、マーケティングアナリストは正確には何をするのでしょうか。マーケティング部門では、通常、このような人物がチームが情報に基づいた意思決定を下すのを支援し、誤りや盲目的な戦略立案を最小化するのに役立ちます。データは、理解され、可視化されるだけでなく、すべての関連する関係者と理解しやすく、迅速に共有される必要があります。

マーケティングアナリストはデータを取得し、それを関連性のあるものにしますが、今日の企業がこのような専門家の採用を検討する理由は他にもあります。データの監視とデータビジュアライゼーション作成を行い、関連する知見を提供する専門的な役割を持つことのメリットを紹介します。

チームがデータを理解するのをサポート

データは、適切な理解がなければ無意味です。最良の方法は、視覚的な補助を通じて消化することです。それは簡単で、速く、そしてチームが彼らが行動する必要があるデータを理解するのに役立ちます。

より良いマーケティングキャンペーンの構築をサポート

マーケティングデータアナリストは、現在のトレンドを見つけ、戦略の弱点を指摘し、競争を注視することによって、マーケティングキャンペーンを軌道に乗せたままにしています。どのチャネルであっても、キャンペーンはデータを通じてはるかに関連性が高く、成功するようになります。

より効果的なマーケティング戦略の構築

適切なカスタマーに適切なメッセージでリーチすることで、マーケティングは本当に効果的になり、主要な指標が向上します。データは分析により、潜在的なミスをクリーンアップするのに役立ち、マーケティング努力がどのようにいくべきかについて、より明確な全体像を得るのに役立ちます。

将来の成果を予測するのをサポート

将来を覗き見る方法があるとすれば、それはデータを通してです。マーケティングデータアナリストは、データを使用して、潜在的な成果と予測に関する詳細なインサイトをもたらします。イニシアチブの追跡と測定は、長期的に効率的な意思決定プロセスを作成します。

これらすべてを達成することは、さまざまな分野の全ての成功するマーケティング部門の焦点であるべきであり、実際そうです。これが、労働統計局によると、マーケティングアナリスト職が2024年までに需要が19%増加すると予想されている理由かもしれません。

マーケティングアナリストとビジネスアナリストの比較

データに基づいたマーケティング戦略は強力です。これが、高度なキャンペーンが今はデータドリブンなものとして知られている理由です。

それでも、マーケティングアナリストとビジネスアナリストの違いを理解することは重要です。これらの役割のそれぞれがカスタマージャーニーにどのような影響を与えるかを理解するためです。

ここに、ビジネスアナリストとマーケティングアナリストの主な違いがあります。

ビジネスアナリストの責務には以下が含まれます:

• 複数のデータソースを統合してインサイトを引き出す
• トレンドの予測と予想
• 財務部門と協力して、財務報告書に数字を提供する
• 複数のデータソースをリンクして、意思決定者向けのダッシュボードとプレゼンテーションを作成する

マーケティングアナリストの責務には以下が含まれます:

• 1つまたは複数の分析ツールを使用して、オンラインマーケティングキャンペーンのデータを追跡する
• マーケティングデータが追跡、測定、可視化されていることを確認して、チームと意思決定者に提示する
• 最新のキャンペーンから収集されたデータインサイトの理解において、マーケティングチームをガイドする
• 分析データに基づいてダッシュボードを構築し、それを結果、予測、および将来の決定と関連付ける
• ストーリーテリングのためにデータを使用する

簡単に言えば、ビジネスアナリストとマーケティングアナリストの主な最も重要な違いは、マーケティングアナリストがリアルタイムのマーケティングデータと市場フィードバックに焦点を当てているということです。

この役職では、リード、サブスクライバー、クリック、ページビュー、コンバージョン、およびマーケティングがビジネスの成功の観点でどこに立っているかを示す他のすべての重要なメトリクスの測定を予想することができます。マーケティングアナリストは、マーケティングのすべての領域(オフラインとオンライン)をリンクして、異なるチャネルがデータを通じて持つ影響を明らかにします。

マーケティングチームにはデータアナリストが必要か - そして代替案は何か

マーケティングをよりデータ中心にする際に、成果への多くのメリットと改善を見つけるでしょう。マーケティングアナリストは、あなたのチームとビジネスがより多くのデータドリブンになるのを支援し、より包括的で賢い計画をもたらす方法でデータを解釈するための方法であるかもしれません。

しかし、マーケティングチームにそのような役職を採用して、すべてのデータ測定とプレゼンテーションを1人の人に委託する代替案をお探しでしたら、技術がそのための答えであるかもしれません。

1人のマーケティングアナリストを持つ代わりに、チーム上のすべての人が自分たち自身のマーケティングアナリストになることができるとしたらどうでしょうか。

これはすべて、Slingshotのようなツール - データ分析、プロジェクト、ファイル管理、チャット、チームコラボレーションを統合したデジタルワークプレイスで起こります。そして朗報は、Slingshotでデータを使用するためにデータサイエンティストである必要はないということです。それはすべて非常に直感的で、最小限のトレーニングで、ないしはトレーニングなしで使用できます。マジックの仕組みは以下の通りです:

すべてのデータソース

Slingshotでは、異なるマーケティングデータソースに素早く接続して、数分以内に美しいダッシュボードを作成することができます。その後、チームメンバーはこれを共有して、今後のキャンペーンの分析とデータドリブン決定に使用できます。

数秒でのデータビジュアライゼーション

Slingshotでのデータビジュアライゼーションは全く難しくありません。4つの簡単なステップでSlingshotで初めてのダッシュボードを作成する方法を見てください。そして、あなたがデータサイエンティストである必要はないのです。

大規模データ、迅速に

Slingshotは Google BigQuery をサポートしており、Analytics で大規模データの処理に高い速度をもたらし、膨大なデータセットを瞬時に使用できることを可能にします。

指先でのデータカタログ

Slingshotはデータカタログ機能を提供しており、組織全体にサービスを提供し、周囲のすべてからデータインサイトへの真の理解とアクセスをもたらします。データカタログ機能には以下が含まれます:

• 適切なユーザーがアセットを維持していることを確認するための役割と責任を割り当てる能力
• データセット、メトリクス/KPI、およびレポートを認定してデータカタログの最高品質のデータを昇格させるためのデータ認定
• キャンペーン、ワークスペースなど、適切なコンテキストでのチャット/ディスカッション機能

すべての重要なメトリクスの追跡

Slingshotは、すべてのマーケティングカスタマーデータを結び付け、North Star メトリクスを追跡し、それについて分析を通じて持つかもしれない質問に答えるためのデータインサイトを提供します。

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