データ分析はこれらの4つのMartechの役割を混乱させています–どの役割があなたに最も適していますか？

マーケティングテクノロジーの予測分析（martech）は合格です！ そして、何年にもわたってデータ分析は業界全体のマーケターのベースラインスキルになりましたが、分析は依然として大きな変化を推進しています。 この変更は、マーケティング部門のスタッフだけでなく、財務、マーケティング、分析のスキルを組み合わせることができるデータに精通した専門家を引き付けることにもなります。
最近のGartnerCMO支出レポートによると、CMOは現在予算の27％をテクノロジーに割り当てています。 支出の増加は、一流の顧客体験を提供し、マーケティングパフォーマンスを微調整する際に最先端のテクノロジーを使用していることを浮き彫りにし、競合他社を凌駕することを忘れないでください。
データ分析はドメイン全体の標準的な手法になり、デジタルで大きくしたいと考えている先進的な組織を推進する新しい分析機能を検討するときが来たと考えています。 McKinley Marketing Partnersのレポートが要約しているように、デジタルマーケティングは増加していますが、将来のマーケティングプロフェッショナルは、データを分析する能力を備えた、経験豊富なマーケターと批判的思考者の両方である必要があります。 自動化への道のりでマーケティングを行うことで、Analytics India MagazineとUpGradは、マーテックの新しいデータ分析ジョブ機能の束を絞り込みます。

マーテックの展望は、これらのクラスターを中心に展開しています。

• 広告

• コンテンツ

• 社会的および行動的

• コマース＆セールス

• データ管理

マーケティングの未来は、データ分析における新しい役割によって形作られています。 最も需要の高いスキルは次のとおりです。

1）アルゴリズム主導のマーケティング：

Facebook、Twitter、Googleがカスタマイズされた推奨事項を提供することで検索が予測されるようになると、ブランドは、顧客の意思決定の過程をよりよく理解し、エンゲージメントを促進し、製品をクロスセルするために、人工知能（AI）を利用したより多くの行動データを必要とします。 AIと機械学習が関係するもう1つの分野は、動的な価格設定です。 適切な例–タクシー集約アプリOlaとUberの急上昇価格設定アルゴリズム（需要が高いときに価格がピークに達する）。 ダイナミックプライシングを通じて、ブランドは利益率の大幅な向上を見ることができます。

データに精通したマーケティングの専門家は、プログラマティック広告に精通している必要があります。これは、最先端の機械学習アルゴリズムを使用して顧客向けのターゲット広告を自動化する広告の未来として歓迎されています。 その好例は、メディア購入のためのプログラマティック広告です。これにより、ブランドは、検索、表示、ソーシャルメディア向けのブランドからのオーディエンスインサイトを介して、適切なオーディエンス向けのメッセージをカスタマイズできます。 何年にもわたって、プログラマティック広告は主流になり、データ駆動型の広告会社はそれをテレビやラジオの広告費の通知にも使用しています。 利点は多岐にわたります。KPIをリアルタイムで最適化し、ユーザーが画面間を移動するときに複数のプラットフォームからのデータを利用します。
職務に適しているのは誰か：データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア
必要なスキル：カスタマーエンゲージメントなどのユーザーの行動パターンを調査および理解し、詳細な分析のためにR/Pythonで機械学習モデルのプロトタイプを構築します。 大まかに言えば、CSと統計、数学、モデリング、分析の強固な基盤が必要です。
習熟度：

• 確率と統計
• MLアルゴリズムとライブラリ
• コンピュータサイエンスの基礎とプログラミング
• データのモデリングと評価が必要です

平均支払パッケージ：年間12〜18万ルピー
関連企業：Amazon India、Google、Flipkart、Adobe、InMobi、Mu Sigma、CrayonDataやBridgei2iなどの新興企業

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2）ソーシャルバズのマイニング：

広く知られている顧客リスニングまたはソーシャルリスニングは、組織全体で最優先事項です。 デジタルタッチポイント全体でのブランドエンゲージメントの監視から顧客エンゲージメントまで、この仕事には、チャネル全体でパーソナライズされたリアルタイムアクションを推進することが含まれます。
ソーシャルメディア分析の需要は、デジタルマーケティングの専門知識が2016年の最も望ましいスキルであると述べているマッキンリーマーケティングパートナーによる調査レポートによって強調されています。マッキンリーの調査によると、マーケティングの役割の約90％が分析またはデジタルマーケティングの経験を必要としています。 業界、代理店、および主要ブランドは、ブランドの健全性をより適切に追跡および監視するためにソーシャルリスニングツールを導入しています。
職務に適しているのは誰か：ソーシャルメディアリスニングおよびブランドアナリスト、ソーシャルリスニングおよびデジタルインサイトマネージャー
必要なスキル：仕事には、顧客/ブランドの感情、製品の経験、顧客関係管理、および包括的なレポートの作成に基づいたデータの分析が含まれます。 この仕事には、ソーシャルチャネルからのデータのマイニングと、在庫の決定を通知するレポートへの変換も含まれます。 テキストマイニング技術と自然言語処理に精通している必要があります。 BFSI、FMCG、テレコムなどのドメインにわたる業界経験と、データ視覚化ツールの知識が必要です。
習熟度：

• データ分析ツールを使用してレポートを作成する
• Web分析を使用したレポートの作成
• 大量のマルチプラットフォームデータの操作
• ブランディングとマーケティングの経験が必要です

平均有料パッケージ：570,000インドルピー以上
関連会社：ネスレ、グループエム
データ分析の力を解き放つ

3）データ管理プラットフォームの管理：

DMPは、キャンペーンおよびオーディエンスデータを保存および分析するためのプラットフォームであるデータウェアハウスに似ています。 マーケターがCookieやデータセグメンテーション用の識別子などのデータを調達および管理するためのワンポイントアクセスを提供します。 この情報は、セグメンテーションに基づいて焦点を絞ったキャンペーンを作成するために使用されます。 市場の大手企業には、 AdobeAudienceManagerとOracleDMPがあります。
職務に適した人： DMPコンサルタント
必要なスキル：これはすべての業界にまたがる仕事であるため、業界での深い経験があれば尚可です。 デジタルマーケティングとGoogleアナリティクススイートの知識があれば尚可です。 これは、新しいビジネスチャンスを特定する必要がある顧客対応の役割です。 ターゲティングや測定のためのデータの使用を含む、インターネットとオンライン広告の知識は必須です。
習熟度：

• データ分析ツールを使用してレポートを作成する
• DMPテクノロジーに精通している
• HTML、Java、SQL
• 強力な販売洞察力
• オンライン技術が必要です

平均有料パッケージ：月額1,24,000インドルピー
関連会社：Adobe、Oracle、Accenture

4）市場調査分析：

データ主導の経済の時代に成功するには、組織は消費者が何を望んでいるかを理解する必要があります。 ここで市場調査分析が役立ちます。 アナリストは、統計、予測分析、およびデータ駆動型ツールを通じて膨大な量のデータを分析することにより、市場の状況、消費者の行動を調査し、競合他社の活動を監視します。
市場アナリストの調査結果は、組織の製品またはサービスに大きな影響を及ぼします。 データドリブンマーケティングは、データ分析、CRM、顧客体験モデリング、およびデータ管理システムの確かな習熟度に完全に基づいたスキルにおいて大きな役割を果たします。
職務に適しているのは誰か：マーケティングアナリスト、市場調査アナリスト
必要なスキル：データサイエンティスト、統計家と協力し、データ視覚化ツールを介して調査結果をグラフに変換する必要がある仕事です。
習熟度：

• Tableauなどのビッグインテリジェンスツール
• 情報科学と統計
• 視覚分析
• ウェブとダイレクトマーケティングの知識が必要です

平均有料パッケージ：INR826422以降
関連会社：デロイト、アクセンチュア、E＆Y、HP

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