L'analyse de données perturbe ces 4 rôles Martech - Quel rôle vous convient le mieux ?

L'analyse prédictive dans la technologie marketing (martech) est dépassée ! Et bien qu'au fil des années, l'analyse des données soit devenue la compétence de base des spécialistes du marketing dans tous les secteurs verticaux, l'analyse est toujours à l'origine de grands changements. Ce changement ne se limite pas seulement à la dotation en personnel d'un service marketing, mais également à l'attraction de professionnels avertis en matière de données qui peuvent combiner des compétences financières, marketing et analytiques.
Selon un récent rapport Gartner sur les dépenses des CMO, les CMO allouent désormais 27 % de leur budget à la technologie. L'augmentation des dépenses met en évidence l'utilisation de technologies de pointe pour offrir une expérience client de premier ordre et affiner les performances marketing, sans oublier de surclasser la concurrence.
L'analyse de données est devenue la pratique standard dans tous les domaines et nous pensons qu'il est temps d'examiner de nouvelles fonctions d'analyse qui conduiront les organisations avant-gardistes qui souhaitent se démarquer dans le numérique. Comme le résume le rapport McKinley Marketing Partners, le marketing numérique est en hausse, mais les professionnels du marketing du futur doivent être à la fois des spécialistes du marketing expérimentés et des penseurs critiques, capables d'analyser les données. Alors que le marketing est sur la voie de l'automatisation, Analytics India Magazine et UpGrad réduisent un ensemble de fonctions émergentes d'analyse de données dans martech.

Le paysage martech s'articule autour de ces clusters :

• Publicité

• Contenu

• Social et comportemental

• Commerce & Vente

• Gestion de données

L'avenir du marketing est façonné par de nouveaux rôles dans l'analyse de données. Voici les compétences les plus demandées :

1) Marketing algorithmique :

Avec la recherche devenant prédictive, avec Facebook, Twitter et Google fournissant des recommandations personnalisées, les marques ont besoin de plus de données comportementales alimentées par l'intelligence artificielle (IA) pour mieux comprendre le parcours de décision du client, stimuler l'engagement et vendre des produits croisés. Un autre domaine où l'IA et l'apprentissage automatique entrent en jeu est la tarification dynamique. Exemple concret : les applications d'agrégation de cabines Ola et l'algorithme de tarification des surtensions d'Uber (dans lequel les prix culminent lorsque la demande est élevée). Grâce à une tarification dynamique, les marques peuvent voir des gains substantiels dans leurs marges bénéficiaires.

Les spécialistes du marketing avertis en matière de données doivent déjà être familiarisés avec la publicité programmatique, saluée comme l'avenir de la publicité dans laquelle des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe sont utilisés pour automatiser les publicités ciblées pour les clients. Un exemple concret est la publicité programmatique pour l'achat de médias qui permet à la marque de personnaliser un message pour le bon public grâce aux informations sur l'audience de la marque pour la recherche, l'affichage et les médias sociaux. Au fil des ans, la publicité programmatique s'est généralisée, les sociétés de publicité axées sur les données l'utilisant également pour informer les dépenses publicitaires à la télévision et à la radio. Les avantages sont multiples : optimisez les KPI en temps réel et utilisez les données de plusieurs plates-formes lorsque les utilisateurs passent d'un écran à l'autre.
Qui est apte pour le poste : Scientifique des données, analyste de données et ingénieur en apprentissage automatique
Compétences requises : rechercher et comprendre les modèles de comportement des utilisateurs tels que l'engagement des clients, créer des prototypes de modèles d'apprentissage automatique dans R/Python pour une analyse approfondie. D'une manière générale, il faut avoir une base solide en informatique et en statistiques, en mathématiques, en modélisation et en analyse.
Maîtrise de :

• probabilité et statistiques
• Algorithmes et bibliothèques ML
• bases de l'informatique et programmation
• la modélisation et l'évaluation des données sont nécessaires

Rémunération moyenne : 12 à 18 lakhs par an
Entreprises concernées : Amazon India, Google, Flipkart, Adobe, InMobi, Mu Sigma, des start-up telles que Crayon Data et Bridgei2i

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2) Exploiter le buzz social :

L'écoute des clients ou l'écoute sociale, comme on l'appelle communément, est la priorité n ° 1 dans les organisations à tous les niveaux. De la surveillance de l'engagement de la marque à travers les points de contact numériques à l'engagement des clients, le travail implique de mener des actions personnalisées en temps réel sur tous les canaux.
La demande d'analyse des médias sociaux est soulignée par un rapport de recherche de McKinley Marketing Partners qui cite que l'expertise en marketing numérique est la compétence la plus recherchée en 2016. Selon les recherches de McKinley, environ 90 % des rôles marketing ont besoin d'une expérience en analyse ou en marketing numérique. Les industries, les agences et les grandes marques ont déployé des outils d'écoute sociale pour mieux suivre et surveiller la santé de la marque.
Qui est apte pour le poste : Social Media Listening and Brand Analyst, Social Listening and Digital Insights Manager
Compétences requises : Le travail implique l'analyse de données, en fonction du sentiment client/marque, de l'expérience produit, de la gestion de la relation client et de la préparation de rapports complets. Le travail implique également d'extraire des données des canaux sociaux et de les transformer en rapports qui éclairent les décisions d'inventaire. Une connaissance des techniques de text mining et du traitement du langage naturel est nécessaire. Une expérience de l'industrie dans des domaines tels que BFSI, FMCG et les télécommunications et une connaissance des outils de visualisation de données sont indispensables.
Maîtrise de :

• créer des rapports à l'aide d'un outil d'analyse de données
• préparer des rapports à l'aide d'analyses Web
• travailler avec des données volumineuses et multiplateformes
• une expérience en image de marque et en marketing est nécessaire

Rémunération moyenne : à partir de 570 000 INR
Sociétés concernées : Nestlé, GroupM
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3) Gestion de la plate-forme de gestion des données :

La DMP s'apparente à un entrepôt de données, une plateforme de stockage et d'analyse des données de campagne et d'audience. Il fournit un accès centralisé aux spécialistes du marketing pour rechercher et gérer des données telles que les cookies et les identifiants pour la segmentation des données. Les informations sont utilisées pour créer des campagnes ciblées basées sur la segmentation. Certains des grands acteurs du marché sont Adobe AudienceManager et Oracle DMP .
Qui est apte pour le poste : Consultant DMP
Compétences requises : C'est un travail qui couvre tous les secteurs verticaux de l'industrie, donc une expérience approfondie de l'industrie verticale est un plus. La connaissance du marketing digital et de la suite Google Analytics est un plus. Il s'agit d'un rôle en contact direct avec les clients qui nécessite d'identifier de nouvelles opportunités commerciales. La connaissance d'Internet et de la publicité en ligne, y compris l'utilisation des données pour le ciblage et la mesure, est indispensable.
Maîtrise de :

• créer des rapports à l'aide d'un outil d'analyse de données
• maîtrise de la technologie DMP
• HTML, Java, SQL
• sens aigu de la vente
• les technologies en ligne sont nécessaires

Rémunération moyenne : 1 24 000 INR par mois
Sociétés concernées : Adobe, Oracle, Accenture

4) Analyse des études de marché :

Pour réussir à l'ère de l'économie axée sur les données, les organisations doivent comprendre ce que veulent leurs consommateurs. C'est là que l'analyse des études de marché entre en jeu. Les analystes étudient les conditions du marché, le comportement des consommateurs et surveillent l'activité des concurrents en analysant une grande quantité de données grâce à des statistiques, des analyses prédictives et des outils basés sur les données.
Les conclusions des analystes de marché ont un impact significatif sur les produits ou services d'une organisation. Le marketing axé sur les données joue un rôle énorme dans les compétences parfaitement ancrées dans l'analyse des données, le CRM, la modélisation de l'expérience client et une solide maîtrise des systèmes de gestion des données.
Qui est apte pour le poste : analyste marketing, analyste d'études de marché
Compétences requises : C'est un travail qui nécessite de travailler en collaboration avec des data scientists, des statisticiens et de convertir les résultats de recherche en graphiques via des outils de visualisation de données.
Maîtrise de :

• grands outils d'intelligence tels que Tableau
• sciences de l'information et statistiques
• analyse visuelle
• des connaissances du web et du marketing direct sont nécessaires

Rémunération moyenne : INR 826422 et suivants
Sociétés concernées : Deloitte, Accenture, E&Y, HP

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