Data Analytics stört diese 4 Martech-Rollen – welche Rolle passt am besten zu Ihnen?

Predictive Analytics in der Marketingtechnologie (martech) ist passe! Und während Datenanalysen im Laufe der Jahre zur Grundkompetenz für Marketingspezialisten in allen Branchen geworden sind, treibt die Analyse immer noch große Veränderungen voran. Diese Änderung beschränkt sich nicht nur auf die Besetzung einer Marketingabteilung, sondern auch auf die Gewinnung von datenerfahrenen Fachleuten, die Finanz-, Marketing- und Analysefähigkeiten kombinieren können.
Laut einem aktuellen CMO-Ausgabenbericht von Gartner wenden CMOs jetzt 27 % ihres Budgets für Technologie auf. Die erhöhten Ausgaben heben den Einsatz von Spitzentechnologie hervor, um ein erstklassiges Kundenerlebnis und die Feinabstimmung der Marketingleistung zu bieten, nicht zu vergessen, die Konkurrenz zu übertreffen.
Datenanalyse ist branchenübergreifend zur Standardpraxis geworden, und wir glauben, dass es an der Zeit ist, sich mit neuen Analysefunktionen zu befassen, die zukunftsorientierte Unternehmen vorantreiben werden, die im digitalen Bereich groß rauskommen wollen. Wie der Bericht von McKinley Marketing Partners zusammenfasst, ist digitales Marketing auf dem Vormarsch, aber die Marketingfachleute der Zukunft müssen sowohl erfahrene Vermarkter als auch kritische Denker mit der Fähigkeit zur Datenanalyse sein. Da das Marketing auf dem Weg zur Automatisierung ist, grenzen das Analytics India Magazine und UpGrad eine Reihe neuer Jobfunktionen für die Datenanalyse in Martech ein.

Die Martech-Landschaft dreht sich um diese Cluster:

• Werbung

• Inhalt

• Sozial & Verhalten

• Handel & Verkauf

• Datenmanagement

Die Zukunft des Marketings wird durch neue Rollen in der Datenanalyse geprägt. Hier sind die Fähigkeiten, die am meisten nachgefragt werden:

1) Algorithmisch geführtes Marketing :

Da die Suche vorausschauend wird und Facebook, Twitter und Google maßgeschneiderte Empfehlungen geben, benötigen Marken mehr Verhaltensdaten, die von künstlicher Intelligenz (KI) unterstützt werden, um die Entscheidungswege der Kunden besser zu verstehen, das Engagement zu fördern und Cross-Selling-Produkte anzubieten. Ein weiterer Bereich, in dem KI und maschinelles Lernen ins Spiel kommen, ist die dynamische Preisgestaltung. Ein typisches Beispiel – Taxi-Aggregations-Apps Ola und Ubers Surge-Pricing-Algorithmus (wobei die Preise bei hoher Nachfrage ihren Höhepunkt erreichen). Durch dynamische Preisgestaltung können Marken erhebliche Gewinnspannen erzielen.

Datenversierte Marketingexperten müssen bereits mit programmatischer Werbung vertraut sein, die als die Zukunft der Werbung gefeiert wird, bei der modernste maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, um gezielte Anzeigen für Kunden zu automatisieren. Ein typisches Beispiel ist programmatische Werbung für den Medienkauf, die es der Marke ermöglicht, eine Botschaft für das richtige Publikum über Zielgruppeneinblicke der Marke für Suche, Anzeige und soziale Medien anzupassen. Im Laufe der Jahre hat sich programmatische Werbung in den Mainstream bewegt, wobei datengesteuerte Werbeunternehmen sie auch zur Information über die Ausgaben für Fernseh- und Radiowerbung nutzen. Die Vorteile sind vielfältig – optimieren Sie KPIs in Echtzeit und nutzen Sie Daten von mehreren Plattformen, während Benutzer von Bildschirm zu Bildschirm wechseln.
Wer ist für die Stelle geeignet: Data Scientist, Data Analyst & Machine Learning Engineer
Erforderliche Fähigkeiten: Erforschung und Verständnis von Benutzerverhaltensmustern wie Kundenbindung, Erstellung von Modellprototypen für maschinelles Lernen in R/Python für eingehende Analysen. Im Großen und Ganzen muss man eine solide Grundlage in Informatik und Statistik, Mathematik, Modellierung und Analytik haben.
Kenntnisse in:

• Wahrscheinlichkeit und Statistik
• ML-Algorithmen und Bibliotheken
• Grundlagen der Informatik & Programmierung
• Datenmodellierung & Auswertung sind notwendig

Durchschnittliches Gehaltspaket : 12-18 Lakhs pro Jahr
Relevante Unternehmen : Amazon India, Google, Flipkart, Adobe, InMobi, Mu Sigma, Start-ups wie Crayon Data und Bridgei2i

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2) Social Buzz abbauen:

Customer Listening oder Social Listening, wie es im Volksmund genannt wird, ist die oberste Priorität in Organisationen auf der ganzen Linie. Von der Überwachung des Markenengagements über digitale Berührungspunkte bis hin zum Kundenengagement beinhaltet die Aufgabe, personalisierte Echtzeitaktionen über alle Kanäle hinweg voranzutreiben.
Die Nachfrage nach Social-Media-Analysen wird durch einen Forschungsbericht von McKinley Marketing Partners unterstrichen, der angibt, dass Fachwissen im digitalen Marketing die begehrteste Fähigkeit des Jahres 2016 ist. Laut McKinleys Forschung benötigen rund 90 Prozent der Marketingrollen Erfahrung in der Analyse oder im digitalen Marketing. Branchen, Agenturen und führende Marken haben Social-Listening-Tools eingesetzt, um den Markenzustand besser zu verfolgen und zu überwachen.
Wer ist für die Stelle geeignet: Social Media Listening and Brand Analyst, Social Listening and Digital Insights Manager
Erforderliche Fähigkeiten : Der Job umfasst die Analyse von Daten auf der Grundlage von Kunden-/Markenstimmung, Produkterfahrung, Kundenbeziehungsmanagement und die Erstellung umfassender Berichte. Der Job beinhaltet auch das Mining von Daten aus sozialen Kanälen und die Umwandlung in Berichte, die Bestandsentscheidungen informieren. Vertrautheit mit Text-Mining-Techniken und Verarbeitung natürlicher Sprache ist erforderlich. Branchenerfahrung in Bereichen wie BFSI, FMCG und Telekommunikation sowie Kenntnisse in Datenvisualisierungstools sind ein Muss.
Kenntnisse in:

• Erstellen von Berichten mit einem Datenanalysetool
• Erstellen von Berichten mithilfe von Webanalysen
• Arbeiten mit hochvolumigen und plattformübergreifenden Daten
• Marken- und Marketingerfahrung ist erforderlich

Durchschnittliches Gehaltspaket : ab 570.000 INR
Relevante Unternehmen : Nestle, GroupM
Die Kraft der Datenanalyse entfesseln

3) Verwalten der Datenverwaltungsplattform:

DMP ist vergleichbar mit einem Data Warehouse, einer Plattform zum Speichern und Analysieren von Kampagnen- und Zielgruppendaten. Es bietet Vermarktern einen zentralen Zugang zur Beschaffung und Verwaltung von Daten wie Cookies und Identifikatoren für die Datensegmentierung. Die Informationen werden verwendet, um fokussierte Kampagnen basierend auf der Segmentierung zu erstellen. Einige der großen Player auf dem Markt sind Adobe AudienceManager und Oracle DMP .
Wer ist fit für die Job-Rolle: DMP-Berater
Erforderliche Fähigkeiten : Es handelt sich um einen Job, der alle Branchen umfasst, daher ist eine umfassende Branchenerfahrung von Vorteil. Kenntnisse in digitalem Marketing und der Google Analytics Suite sind von Vorteil. Dies ist eine kundenorientierte Rolle, die die Identifizierung neuer Geschäftsmöglichkeiten erfordert. Kenntnisse des Internets und der Online-Werbung, einschließlich der Verwendung von Daten für Targeting und Messung, sind ein Muss.
Kenntnisse in:

• Erstellen von Berichten mit einem Datenanalysetool
• vertraut mit der DMP-Technologie
• HTML, Java, SQL
• starkes Verkaufstalent
• Online-Technologien sind notwendig

Durchschnittliches Gehaltspaket: INR 1.24.000 pro Monat
Relevante Unternehmen : Adobe, Oracle, Accenture

4) Marktforschungsanalyse:

Um im Zeitalter der datengesteuerten Wirtschaft erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen verstehen, was ihre Verbraucher wollen. Hier kommt die Marktforschungsanalyse ins Spiel. Analysten untersuchen die Marktbedingungen, das Verbraucherverhalten und überwachen die Aktivitäten der Wettbewerber, indem sie eine große Datenmenge mithilfe von Statistiken, Vorhersageanalysen und datengesteuerten Tools analysieren.
Die Ergebnisse von Marktanalysten haben einen erheblichen Einfluss auf die Produkte oder Dienstleistungen einer Organisation. Datengesteuertes Marketing spielt eine große Rolle bei Fähigkeiten, die gründlich in Datenanalyse, CRM, Kundenerfahrungsmodellierung und soliden Kenntnissen in Datenmanagementsystemen verankert sind.
Wer ist für die Stelle geeignet: Marketinganalyst, Marktforschungsanalyst
Erforderliche Fähigkeiten : Es ist ein Job, der die Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern und Statistikern und die Umwandlung von Forschungsergebnissen in Diagramme über Datenvisualisierungstools erfordert.
Kenntnisse in:

• große Intelligence-Tools wie Tableau
• Informatik und Statistik
• visuelle Analyse
• Kenntnisse im Internet und im Direktmarketing sind erforderlich

Durchschnittliches Gehaltspaket: ab 826422 INR
Relevante Unternehmen : Deloitte, Accenture, E&Y, HP

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