การวิเคราะห์ข้อมูลกำลังขัดขวางบทบาทของ Martech ทั้ง 4 ประการ – บทบาทไหนที่เหมาะกับคุณที่สุด?

การวิเคราะห์เชิงทำนายในเทคโนโลยีการตลาด (martech) ผ่าน! และในขณะที่หลายปีที่ผ่านมา การวิเคราะห์ข้อมูลได้กลายเป็นทักษะพื้นฐานสำหรับนักการตลาดในแนวดิ่งของอุตสาหกรรม การวิเคราะห์ยังคงขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การจัดบุคลากรในแผนกการตลาดเท่านั้น แต่ยังดึงดูดผู้เชี่ยวชาญที่เชี่ยวชาญด้านข้อมูลซึ่งสามารถ ผสมผสานทักษะด้านการเงิน การตลาด และการวิเคราะห์เข้าด้วยกัน
ตามรายงานการใช้จ่าย CMO ล่าสุดของ Gartner ปัจจุบัน CMO จัดสรรงบประมาณ 27% ให้กับเทคโนโลยี การใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นเน้นให้เห็นถึงการใช้เทคโนโลยีระดับแนวหน้าในการมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ยอดเยี่ยมและการปรับแต่งประสิทธิภาพทางการตลาด เพื่อไม่ให้ลืมที่จะเอาชนะคู่แข่ง
การวิเคราะห์ข้อมูลได้กลายเป็นแนวทางปฏิบัติมาตรฐานในโดเมนต่างๆ และเราเชื่อว่าถึงเวลาที่จะต้องพิจารณาฟังก์ชันการวิเคราะห์ใหม่ๆ ที่จะขับเคลื่อนองค์กรที่มองการณ์ไกลและต้องการสร้างความยิ่งใหญ่ในด้านดิจิทัล ตามที่รายงานของ McKinley Marketing Partners สรุปได้ว่า การตลาดดิจิทัลกำลังเพิ่มขึ้น แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดแห่งอนาคตจะต้องเป็นทั้งนักการตลาดที่มีประสบการณ์และนักคิดที่มีวิจารณญาณ ด้วยความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยการตลาดบนเส้นทางสู่การทำงานอัตโนมัติ Analytics India Magazine และ UpGrad จะจำกัดฟังก์ชันงานการวิเคราะห์ข้อมูลฉุกเฉินใน Martech ให้แคบลง

ภูมิทัศน์ของมาร์เทคหมุนรอบกลุ่มเหล่านี้:

• การโฆษณา

• เนื้อหา

• สังคมและพฤติกรรม

• การค้าและการขาย

• การจัดการข้อมูล

อนาคตของการตลาดถูกกำหนดโดยบทบาทใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูล นี่คือทักษะที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด:

1) การตลาดที่นำโดยอัลกอริทึม :

เมื่อการค้นหากลายเป็นสิ่งที่คาดเดาได้ จะทำอย่างไรกับ Facebook, Twitter และ Google ที่ให้คำแนะนำที่เหมาะกับแบรนด์ต่างๆ แบรนด์ต่างๆ ต้องการข้อมูลเชิงพฤติกรรมที่ขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) มากขึ้น เพื่อทำความเข้าใจเส้นทางการตัดสินใจของลูกค้า กระตุ้นการมีส่วนร่วม และการขายต่อเนื่องของผลิตภัณฑ์ อีกด้านที่ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามามีบทบาทคือการกำหนดราคาแบบไดนามิก กรณีตรงประเด็น – แอพรวมรถแท็กซี่ Ola และอัลกอริธึมการกำหนดราคากระชากของ Uber (ซึ่งราคาจะสูงสุดเมื่อมีความต้องการสูง) ด้วยการกำหนดราคาแบบไดนามิก แบรนด์ต่างๆ สามารถเห็นผลกำไรที่เพิ่มขึ้นอย่างมากจากอัตรากำไร

ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดที่เข้าใจข้อมูลจะต้องคุ้นเคยกับการโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมอยู่แล้ว ซึ่งถือเป็นอนาคตของการโฆษณาที่ใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ทันสมัยเพื่อทำให้โฆษณาที่ตรงเป้าหมายสำหรับลูกค้าเป็นอัตโนมัติ กรณีคือการโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมสำหรับการซื้อสื่อที่ช่วยให้แบรนด์สามารถปรับแต่งข้อความสำหรับผู้ชมที่เหมาะสมผ่านข้อมูลเชิงลึกของผู้ชมจากแบรนด์สำหรับการค้นหา ดิสเพลย์ และโซเชียลมีเดีย ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมได้เข้าสู่กระแสหลักโดยบริษัทโฆษณาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลใช้เพื่อแจ้งการใช้จ่ายในการโฆษณาทางโทรทัศน์และวิทยุเช่นกัน ข้อดีมีมากมาย - เพิ่มประสิทธิภาพ KPI แบบเรียลไทม์และใช้ข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์มเมื่อผู้ใช้ย้ายจากหน้าจอหนึ่งไปอีกหน้าจอหนึ่ง
ใครเหมาะสมกับตำแหน่งงาน: Data Scientist, Data Analyst & Machine Learning Engineer
ทักษะที่จำเป็น: การวิจัยและทำความเข้าใจรูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น การมีส่วนร่วมของลูกค้า การสร้างต้นแบบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องใน R/Python เพื่อการวิเคราะห์ในเชิงลึก พูดอย่างกว้างๆ จำเป็นต้องมีพื้นฐานที่มั่นคงในด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์และสถิติ คณิตศาสตร์ การสร้างแบบจำลอง และการวิเคราะห์
ความชำนาญใน:

• ความน่าจะเป็นและสถิติ
• ML อัลกอริธึมและไลบรารี
• พื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์และการเขียนโปรแกรม
• การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการประเมินเป็นสิ่งจำเป็น

แพ็คเกจจ่ายเฉลี่ย : 12- 18 แสนต่อปี
บริษัทที่เกี่ยวข้อง : Amazon India, Google, Flipkart, Adobe, InMobi, Mu Sigma สตาร์ทอัพ เช่น Crayon Data และ Bridgei2i

5 บทบาทใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะกำหนดอนาคตของการธนาคาร

2) การขุด Buzz ทางสังคม:

การฟังของลูกค้าหรือการฟังทางสังคมที่เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลายคือสิ่งสำคัญอันดับหนึ่งในองค์กรทั่วกระดาน ตั้งแต่การตรวจสอบการมีส่วนร่วมของแบรนด์ผ่านจุดสัมผัสดิจิทัลไปจนถึงการมีส่วนร่วมกับลูกค้า งานนี้จะนำไปสู่การขับเคลื่อนการดำเนินการตามเวลาจริงส่วนบุคคลผ่านช่องทางต่างๆ
รายงานการวิจัยของ McKinley Marketing Partners เน้นว่าความต้องการใช้การวิเคราะห์โซเชียลมีเดียนั้นเน้นย้ำว่าความเชี่ยวชาญด้านการตลาดดิจิทัลเป็น ทักษะที่ต้องการมากที่สุดในปี 2016 จากการวิจัยของ McKinley บทบาททางการตลาดประมาณ 90 เปอร์เซ็นต์จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์หรือประสบการณ์ด้านการตลาดดิจิทัล อุตสาหกรรม หน่วยงาน และแบรนด์ชั้นนำได้ปรับใช้เครื่องมือรับฟังเสียงจากโซเชียลเพื่อติดตามและตรวจสอบสุขภาพของแบรนด์ได้ดียิ่งขึ้น
ใครเหมาะสมกับตำแหน่งงาน: Social Media Listening และ Brand Analyst, Social Listening and Digital Insights Manager
ทักษะที่จำเป็น : งานเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ตามความเชื่อมั่นของลูกค้า/แบรนด์ ประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ และการเตรียมรายงานที่ครอบคลุม งานนี้ยังเกี่ยวข้องกับการขุดข้อมูลจากช่องทางโซเชียลและเปลี่ยนเป็นรายงานที่แจ้งการตัดสินใจเกี่ยวกับสินค้าคงคลัง จำเป็นต้องคุ้นเคยกับเทคนิคการทำเหมืองข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ประสบการณ์ในอุตสาหกรรมข้ามโดเมน เช่น BFSI, FMCG และโทรคมนาคม และความรู้เกี่ยวกับเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น
ความชำนาญใน:

• การทำรายงานโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล
• จัดทำรายงานโดยใช้การวิเคราะห์เว็บ
• ทำงานกับข้อมูลจำนวนมากและหลายแพลตฟอร์ม
• การสร้างแบรนด์และประสบการณ์ทางการตลาดเป็นสิ่งจำเป็น

แพ็คเกจจ่ายเฉลี่ย : INR 570,000 เป็นต้นไป
บริษัทที่เกี่ยวข้อง : Nestle, GroupM
ปลดปล่อยพลังของการวิเคราะห์ข้อมูล

3) การจัดการแพลตฟอร์มการจัดการข้อมูล:

DMP คล้ายกับคลังข้อมูล ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลแคมเปญและกลุ่มเป้าหมาย โดยให้นักการตลาดเข้าถึงจุดเดียวในแหล่งที่มาและจัดการข้อมูล เช่น คุกกี้และตัวระบุสำหรับการแบ่งส่วนข้อมูล ข้อมูลนี้ใช้สำหรับการสร้างแคมเปญที่เน้นตามการแบ่งกลุ่มลูกค้า ผู้เล่นรายใหญ่บางรายในตลาด ได้แก่ Adobe AudienceManager และ Oracle DMP
ใครเหมาะสมกับตำแหน่งงาน : DMP Consultant
ทักษะที่จำเป็น : เป็นงานที่ครอบคลุมทุกแนวดิ่งของอุตสาหกรรม ดังนั้นประสบการณ์ในอุตสาหกรรมในแนวดิ่งลึกจึงเป็นข้อดี ความรู้ด้านการตลาดดิจิทัลและชุดวิเคราะห์ของ Google จะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ นี่คือบทบาทที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้าซึ่งจำเป็นต้องระบุโอกาสทางธุรกิจใหม่ๆ ความรู้เกี่ยวกับอินเทอร์เน็ตและการโฆษณาออนไลน์รวมถึงการใช้ข้อมูลสำหรับการกำหนดเป้าหมายและการวัดผลเป็นสิ่งที่ต้องมี
ความชำนาญใน:

• การทำรายงานโดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล
• เชี่ยวชาญในเทคโนโลยี DMP
• HTML, Java, SQL
• ไหวพริบในการขายที่แข็งแกร่ง
• เทคโนโลยีออนไลน์มีความจำเป็น

แพ็คเกจจ่ายเฉลี่ย : INR 1,24,000 ต่อเดือน
บริษัทที่เกี่ยวข้อง : Adobe, Oracle, Accenture

4) การวิเคราะห์การวิจัยตลาด:

เพื่อให้ประสบความสำเร็จในยุคเศรษฐกิจที่นำข้อมูลเป็นหลัก องค์กรจำเป็นต้องเข้าใจว่าผู้บริโภคต้องการอะไร นี่คือจุดเริ่มต้นของการวิเคราะห์การวิจัยตลาด นักวิเคราะห์ศึกษาสภาวะตลาด พฤติกรรมผู้บริโภค และตรวจสอบกิจกรรมของคู่แข่งโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านสถิติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
ผลการวิจัยของนักวิเคราะห์ตลาดมี ผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการขององค์กร การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีบทบาทอย่างมากในทักษะที่มีพื้นฐานมาจากการวิเคราะห์ข้อมูล, CRM, การสร้างแบบจำลองประสบการณ์ลูกค้า และความเชี่ยวชาญที่แข็งแกร่งในระบบการจัดการข้อมูล
ใครเหมาะสมกับตำแหน่งงาน: นักวิเคราะห์การตลาด, นักวิเคราะห์การวิจัยตลาด
ทักษะที่จำเป็น : เป็นงานที่ต้องทำงานร่วมกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักสถิติ และการแปลงผลการวิจัยให้เป็นกราฟผ่านเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล
ความชำนาญใน:

• เครื่องมืออัจฉริยะขนาดใหญ่เช่น Tableau
• สารสนเทศศาสตร์และสถิติ
• การวิเคราะห์ด้วยภาพ
• ความรู้ด้านเว็บและการตลาดทางตรงเป็นสิ่งจำเป็น

แพ็คเกจจ่ายเฉลี่ย : INR 826422 เป็นต้นไป
บริษัทที่เกี่ยวข้อง : Deloitte, Accenture, E&Y, HP

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว