Analiza danych zakłóca te 4 role Martech – która rola najbardziej Ci odpowiada?

Analityka predykcyjna w technologii marketingowej (martech) to passe! I chociaż z biegiem lat analityka danych stała się podstawową umiejętnością marketerów w różnych branżach, analityka wciąż napędza duże zmiany. Ta zmiana nie ogranicza się tylko do zatrudnienia w dziale marketingu, ale także do przyciągnięcia specjalistów znających się na danych, którzy potrafią łączyć umiejętności finansowe, marketingowe i analityczne.
Według niedawnego raportu firmy Gartner o wydatkach CMO, CMO przeznaczają obecnie 27% swojego budżetu na technologię. Zwiększone wydatki podkreślają wykorzystanie najnowocześniejszych technologii w zapewnianiu najwyższej jakości obsługi klienta i dostrajaniu wyników marketingowych, nie zapominając o deklasowaniu konkurencji.
Analiza danych stała się standardową praktyką w różnych domenach i uważamy, że nadszedł czas, aby przyjrzeć się nowym funkcjom analitycznym, które będą napędzać organizacje myślące przyszłościowo, które chcą osiągnąć sukces w cyfrowym świecie. Jak podsumowuje raport McKinley Marketing Partners, marketing cyfrowy rośnie, ale w przyszłości specjaliści od marketingu muszą być zarówno doświadczonymi marketingowcami, jak i krytycznymi myślicielami, potrafiącymi analizować dane. Gdy marketing jest na ścieżce do automatyzacji, Analytics India Magazine i UpGrad zawężają szereg nowych funkcji związanych z analizą danych w martech.

Krajobraz martech kręci się wokół tych klastrów:

• Reklama

• Zawartość

• Społeczne i behawioralne

• Handel i sprzedaż

• Zarządzanie danymi

Przyszłość marketingu kształtują nowe role w analityce danych. Oto umiejętności, które są najbardziej pożądane:

1) Marketing oparty na algorytmach :

Ponieważ wyszukiwanie staje się predykcyjne, a Facebook, Twitter i Google dają dopasowane rekomendacje, marki potrzebują więcej danych behawioralnych opartych na sztucznej inteligencji (AI), aby lepiej zrozumieć ścieżkę podejmowania decyzji przez klienta, zwiększyć zaangażowanie i sprzedawać produkty wiązane. Innym obszarem, w którym sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wchodzą w grę, jest dynamiczna wycena. Przykład – aplikacje agregujące taksówki Ola i algorytm Surge-Pricing (w którym ceny osiągają szczyt, gdy popyt jest wysoki). Dzięki dynamicznym cenom marki mogą zauważyć znaczne zyski w marżach zysku.

Znawcy danych marketingowych muszą już znać reklamę Programmatic, okrzykniętą przyszłością reklamy, w której najnowocześniejsze algorytmy uczenia maszynowego są wykorzystywane do automatyzacji reklam kierowanych do klientów. Przykładem jest zautomatyzowana reklama kupowania mediów, która umożliwia marce dostosowanie przekazu do odpowiednich odbiorców za pomocą informacji o odbiorcach pochodzących od marki w wyszukiwarkach, sieci reklamowej i mediach społecznościowych. Z biegiem lat reklama programowa przeniosła się do głównego nurtu, a firmy reklamowe oparte na danych wykorzystują je również do informowania o wydatkach na reklamę telewizyjną i radiową. Korzyści są wielorakie — optymalizuj wskaźniki KPI w czasie rzeczywistym i wykorzystuj dane z wielu platform, gdy użytkownicy przechodzą z ekranu na ekran.
Kto jest odpowiedni na stanowisko: Data Scientist, Data Analyst & Machine Learning Engineer
Wymagane umiejętności: Badanie i zrozumienie wzorców zachowań użytkowników, takich jak zaangażowanie klientów, budowanie prototypów modeli uczenia maszynowego w R/Python w celu dogłębnej analizy. Ogólnie rzecz biorąc, trzeba mieć solidne podstawy w CS i statystyce, matematyce, modelowaniu i analityce.
Biegłość w:

• Prawdopodobieństwo i statystyka
• Algorytmy i biblioteki ML
• podstawy informatyki i programowanie
• niezbędne jest modelowanie i ocena danych

Pakiet średniej zapłaty : 12-18 lakhów rocznie
Odpowiednie firmy : Amazon India, Google, Flipkart, Adobe, InMobi, Mu Sigma, start-upy takie jak Crayon Data i Bridgei2i

5 nowych ról w analizie danych, które zdefiniują przyszłość bankowości

2) Wydobywanie szumu społecznościowego:

Customer listening lub social listening, jak powszechnie wiadomo, jest priorytetem nr 1 w organizacjach na całym świecie. Od monitorowania zaangażowania marki w cyfrowe punkty styku po zaangażowanie klientów, praca obejmuje kierowanie spersonalizowanymi działaniami w czasie rzeczywistym we wszystkich kanałach.
Zapotrzebowanie na analitykę mediów społecznościowych podkreśla raport badawczy McKinley Marketing Partners, który wskazuje, że wiedza z zakresu marketingu cyfrowego jest najbardziej pożądaną umiejętnością 2016 roku. Według badań McKinley około 90 procent ról marketingowych wymaga analityki lub doświadczenia w marketingu cyfrowym. Branże, agencje i wiodące marki wdrożyły narzędzia społecznościowe, aby lepiej śledzić i monitorować stan marki.
Kto jest odpowiedni na stanowisko: Social Media Listening i Brand Analyst, Social Listening i Digital Insights Manager
Wymagane umiejętności : Praca obejmuje analizę danych w oparciu o sentyment do klienta/marki, doświadczenie produktowe, zarządzanie relacjami z klientem oraz przygotowywanie kompleksowych raportów. Praca obejmuje również wydobywanie danych z kanałów społecznościowych i przekształcanie w raporty, które informują o decyzjach dotyczących zapasów. Konieczna jest znajomość technik eksploracji tekstu i przetwarzania języka naturalnego. Niezbędne jest doświadczenie branżowe w takich dziedzinach jak BFSI, FMCG i telekomunikacja oraz znajomość narzędzi do wizualizacji danych.
Biegłość w:

• sporządzanie raportów za pomocą narzędzia do analizy danych
• przygotowywanie raportów z wykorzystaniem analityki internetowej
• praca z dużymi i wieloplatformowymi danymi
• Niezbędne jest doświadczenie brandingowe i marketingowe

Pakiet średniej zapłaty : od 570 000 INR
Odpowiednie firmy : Nestle, GroupM
Uwolnij moc analizy danych

3) Zarządzanie Platformą Zarządzania Danymi:

DMP przypomina hurtownię danych, platformę do przechowywania i analizowania danych kampanii i odbiorców. Zapewnia jednopunktowy dostęp marketerom do pozyskiwania i zarządzania danymi, takimi jak pliki cookie i identyfikatory do segmentacji danych. Informacje są wykorzystywane do tworzenia skoncentrowanych kampanii opartych na segmentacji. Niektórzy z największych graczy na rynku to Adobe AudienceManager i Oracle DMP .
Kto nadaje się na stanowisko: Konsultant DMP
Wymagane umiejętności : jest to praca, która obejmuje wszystkie branże, dlatego duże doświadczenie w tej branży jest dodatkowym atutem. Znajomość marketingu cyfrowego i pakietu Google Analytics to plus. Jest to rola skierowana do klienta, która wymaga identyfikacji nowych możliwości biznesowych. Znajomość internetu i reklamy online, w tym wykorzystanie danych do targetowania i pomiaru jest koniecznością.
Biegłość w:

• sporządzanie raportów za pomocą narzędzia do analizy danych
• biegły w technologii DMP
• HTML, Java, SQL
• silna orientacja w sprzedaży
• niezbędne są technologie internetowe

Pakiet średniej zapłaty : 1,24 000 INR miesięcznie
Odpowiednie firmy : Adobe, Oracle, Accenture

4) Analiza badań rynku:

Aby odnieść sukces w dobie gospodarki opartej na danych, organizacje muszą zrozumieć, czego chcą ich konsumenci. W tym miejscu w grę wchodzi analiza badań rynkowych. Analitycy badają warunki rynkowe, zachowania konsumentów i monitorują aktywność konkurencji, analizując ogromne ilości danych za pomocą statystyk, analiz predykcyjnych i narzędzi opartych na danych.
Ustalenia analityków rynku mają istotny wpływ na produkty lub usługi organizacji. Marketing oparty na danych odgrywa ogromną rolę w umiejętnościach gruntownie ugruntowanych w analityce danych, CRM, modelowaniu doświadczeń klientów i solidnej biegłości w systemach zarządzania danymi.
Kto jest odpowiedni na stanowisko: analityk marketingowy, analityk ds. badań rynku
Wymagane umiejętności : jest to praca, która wymaga współpracy z analitykami danych, statystykami i przekształcania wyników badań w wykresy za pomocą narzędzi do wizualizacji danych.
Biegłość w:

• duże narzędzia wywiadowcze, takie jak Tableau
• informatyka i statystyka
• analityka wizualna
• niezbędna jest znajomość sieci i marketingu bezpośredniego

Średnia zapłata za pakiet : od 826422 INR
Odpowiednie firmy : Deloitte, Accenture, E&Y, HP

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.