Integralność danych marketingowych

Integralność Danych Marketingowych

Pomimo digitalizacji funkcji marketingu oraz coraz większej ilości przetwarzanych danych marketerzy wydają się wciąż mieć problem z wykorzystaniem ich potencjału oraz doprowadzanie do cyfrowej transformacji marketingu. Powodem tego zdaje się nie być ani brak danych, ani pomysłów, ani nawet brak narzędzi czy wiedzy. Głównym powodem, moim zdaniem, jest brak ich spójności (integralności) a szerzej: dbania o ich jakość.

Co to jest integralność danych marketingowych?

Integralność danych marketingowych (czyli spójność) to przetwarzanie zbiorów danych (zbieranie, kategoryzowanie, łączenie, wzbogacanie, czyszczenie) w taki sposób, by jak najprecyzyjniej opisywały rzeczywistość z uwzględnieniem wzajemnych zależności. W praktyce oznacza to, że we wszystkich zbiorach danych marketingowych występuje wspólny element (klucz), który pozwala na odwzorowanie relacji pomiędzy poszczególnymi informacjami a przez to powalający na ich analizę pod wspólnym kontem. W marketingu B2B tym kluczem łączącym poszczególne informacje jest zazwyczaj klient.

Zobrazujmy to na prostych przykładach:

• Dane nt. reklamy (klucz: kto zobaczył / kliknął reklamę)
• Dane nt. wizyt na stronie WWW (klucz: kto wyświetlił daną stronę WWW)
• Dane nt. rejestracji na webcast (klucz: kto zarejestrował się na webcast)
• Dane nt. uczestnictwa w konferencji (klucz: kto zarejestrował się / był na konferencji)
• Dane nt. odwiedzi w sklepie (klucz: kto był obecny w sklepie – tak, też byłe. aktywności marketingowych na stonie WWW (na stronie) w świecie realnym (uczestnictwa wydarzeniach, konferencjach, targach, kontaktu, a nawet obecności w sklepie😯)
• Dane nt. procesu sprzedaży (klucz: który klient rozmawiał z handlowcem X, o czym, kiedy itd.)
• Dane nt. sprzedaży (klucz: co klient kupił)
• Dane nt. procesu obsługi klienta (klucz: który klient korzystał z usług X)
• (i wiele, wiele innych)

Oczywiście nie wszystkie działania marketingowe generują łatwe do analizy dane. Niektóre z nich nie generują ich w ogóle (np. reklama w prasie), inne z różnych względów są anonimowe (np. dane statystyczne WWW). Istnieje wiele mniej lub bardziej skutecznych sposobów aby atrybuować te trudne do wyśledzenia interakcje (choćby tak proste jak URL lub numer telefonu występujący tylko w danej reklamie), ale w praktyce zawsze zostaje jakiś obszar niewiedzy lub niepewności. Im większą ich część uda się połączyć z konkretnym klientem tym bardziej te dane będą cenniejsze.

W tym miejscu chciałbym zwrócić szczególną uwagę, że z rozmysłem używałem do tej pory słowa „klient” a nie „kontakt” ani „osoba”. W B2B (czyli business to business) klientami są bowiem firmy a nie poszczególni jej pracownicy. Oczywiście to oni biorą udział w procesie zakupu, ale są zazwyczaj częścią większego komitetu zakupowego. Dlatego kluczowy dla marketingu B2B jest proces kojarzenia danych osobowych (kontaktu) z konkretną firmą (accountem), bowiem w B2B to firma ostatecznie jest odbiorcą produktu lub usługi i wszystkie dane dotyczące warunków sprzedaży, zarządzanie klientem, dane finansowe są powiązane z firmą. Szczegółowo o tym jak może wyglądać proces kojarzenia dany kontaktu z daną firmy pisałem tutaj.

Integralność danych marketingowych bolesnym problemem marketerów

Trudności z analizą danych, ich interpretacją oraz wyciąganiem wniosków wydają się wynikać właśnie z faktu, że są one często niespójne, niezintegrowane. Marketerzy nawet jeśli danymi dysponują to są to fragmentaryczne informacje nt. wyizolowanych procesów zamknięte w niezintegrowanych systemach.

Tezę tę potwierdzają wyniki badania Act-on „The State of Marketing Automation„, które wskazują brak integracji danych jako główny problem uniemożliwiający wykorzystanie ich potencjału:

„The marketers surveyed reported that the biggest challenge they face in improving their digital marketing efforts is their inability to measure ROI, a weakness that has long been seen as a barrier to winning support and investment from the CFO and the wider C-suite.

Part of this problem is the technology. The research shows that there is a striking gap between what marketers want from marketing  automation technology and what they think their suppliers can provide, particularly in analytics and reporting. This was rated by marketers as the most important capability they need in marketing automation software, but it came near the bottom of their ratings for vendor capabilities.”

Potwierdzenie tego przypuszczenia widzę również w badaniach dotyczących Polski, np. w raporcie z badania Deloitte „CMO Survey„, znajdziemy:

„Jedynie 7 proc. respondentów twierdzi, że bardzo skutecznie integrują dane klientów pochodzące z kanałów sprzedaży i komunikacji, w tym z mediów społecznościowych.”

Dlaczego to bolesny problem? Ponieważ godzi w wiarygodność i pozycję marketingu w organizacji. To marketing jak żadna inna funkcja przedsiębiorstwa ma olbrzymie problemy z wykazaniem wartości jaką przynosi. Jak pokazuje wielokrotnie przytaczane przeze mnie badanie Fournaise Marketing Group „80 of CEOs Don Really Trust Marketers” marketerzy cieszą się szokująco niskim zaufaniem. Zdaniem zarządów nie mają oni pojęcia o realiach biznesowych firmy i nie potrafią pokazać wpływu swoich działań na biznes. Znajduje to także potwierdzenie we wspomnianym już polskim badaniu Deloitte „CMO Survey„:

„Dwóch na pięciu, marketerów czuje, że musi się tłumaczyć i bronić swojego stanowiska wobec zarządu, bo nie potrafi zmierzyć wpływu działań marketingowych na działalność firmy.”

Po co zintegrowane dane marketingowe?

Spójne dane marketingowe są kluczem do odpowiedzi na ważne dla marketerów i dla zarządów firm na pytania, takie jak:

• Jaka jest wartość sprzedaży do klientów, którzy brali udział w danej aktywności marketingowej?
• Czy ta wartość jest większa w porównaniu do pozostałych klientów?
• Jaki jest zwrot z poniesionych nakładów dla danej aktywności marketingowej (marketing ROI)?

Spójne dane marketingowe to nie tylko argument w potyczkach z zarządem. To także podstawa spójnej komunikacji oraz efektywnego prowadzania marketingu i sprzedaży.

Dzięki nim możliwe staje się przekazanie odpowiedniej informacji do odpowiedniej osoby w odpowiednim czasie. Można uniknąć kierowania informacji, które nie są w ogóle w obszarze zainteresowania danej osoby. Np. wysyłanie informacji o zaletach z punktu widzenia skuteczności sprzedaży do członka komitetu zakupowego, odpowiadającego za ocenę produktu pod względem bezpieczeństwa IT. Jego to zupełnie nie interesuje! Jeśli to ma uzasadnienie, spójne dane umożliwiają komunikację kierowaną specjalnie do danej branży, gruby przedsiębiorstw a nawet pojedynczej firmy (zobacz: Co to jest Account Based Marketing?).

Spójna informacja to element bez którego nie możliwa jest ścisła współpraca marketingu i sprzedaży. Przecież to nie jest tak, że kupujący, w momencie kontaktu wyrzucają do kosza wszystkie materiały marketingowe i kontaktują się wyłącznie ze sprzedawcą. Z ich punktu widzenia sprzedawca jest po prostu kolejnym źródłem informacji. Oczywiście ważne jest aby wszystkie źródła opowiadały tę samą historię, ale jeszcze ważniejsze jest, by przepływ informacji pomiędzy marketingiem a sprzedażą (czyli spójne dane o ich działaniach) umożliwiał efektywne działanie działania obu funkcji:

• Efektywność sprzedawców – sprzedawcy mogą wykorzystać kanał marketingowy do dystrybucji informacji a skupić się na tym co najważniejsze, czyli identyfikacji faktycznej sytuacji kupującego oraz doradztwie w rozwiązaniu jego problemu biznesowego.
• Efektywność marketingu – identyfikacja przez sprzedawcę sytuacji biznesowej kupującego może być cenną daną poprawiającą targetowanie (np.: dana osoba ma szuka rozwiązania problemu X, więc nie będziemy wysyłać informacji o Y), oraz cennym wkładem w proces tworzenia treści marketingowych (np. klient ma problem X i dopytywał w jaki sposób ten problem nasz produkt rozwiąże, podczas gdy materiały marketingowe nie odpowiadają bezpośrednio na tak postawione pytanie. W skutecznym marketingu B2B żadne pytanie klienta nie może pozostać bez odpowiedzi).

Dlaczego zintegrowanie danych jest takie trudne?

Problem polega na tym, że osiągnięcie pełnej integracji danych marketingowych jest bardzo trudne o ile w ogóle możliwe do realizacji w stu procentach. Jednym z powodów jest pokutujące przeświadczenie, że aby móc wyciągać wnioski z danych wystarczy zdigitalizować procesy marketingowe i te dane po prostu posiadać. To oczywiście niezbędny krok ale, moim zdaniem, ważniejszy jest pomysł na architekturę danych. To ona dopiero determinuje jakie dane będziemy zbierać, jak je ze sobą kojarzyć, oraz jakich narzędzi do tego używać.

W tym momencie warto zatrzymać się na chwilę aby podzielić dane ze względu na ich źródło*:

• First party data – to własne dane firmy pozyskane bezpośrednio od osób, których dotyczą (klientów i potencjalnych klientów), zazwyczaj w wyniku działań marketingowych i sprzedażowych (najprostsze przykłady to subskrypcja lub rejestracja na wydarzenie). Są to dane najcenniejsze, gdyż pochodzą bezpośrednio od źródła, w dodatku mogą być one być zbierane w dokładnie w takiej formie i zakresie w jakim są potrzebne. Czasem, jeśli informacje, które chcemy pozyskać są bardzo specyficzne, może być to jedyna droga ich pozyskania (takim przykładem są wszelkiego rodzaju ankiety). Nie ma róży bez kolców: zbudowanie infrastruktury i treści aby pozyskiwać takie dane nie jest trywialne. Należy przy tum pamiętać, że komunikacja w media cudzych (np. mediach społecznościowych) ma swoją cenę w postaci utraty dostępu do danych 1st party.
• Third party data – czyli cudze dane, pochodzące z poza firmy. W B2B są to dane zazwyczaj dotyczące dotyczące firm (accountów), a przykładowe źródło np. DataFox albo Biznode. Można próbować pozyskiwać dane osobowe (np. sponsorując konferencję branżową, oczekiwać w zamian od organizatora danych osobowych) jednak dużym ograniczenia w tym obszarze nakładają przepisy RODO. Generalnie są to dane, nad którymi marketer ma zdecydowanie mniej kontroli, ale też nie kosztują wiele wysiłku: wystarczy za nie w tej czy innej formie zapłacić.

Wydaje mi się, że bardzo wielu marketerów ma tendencję do niedoceniania istotności danych własnych (first party) oraz przecenienia wartości danych ze źródeł (third party). Być może jest w tym trochę lenistwa: wszak własne trzeba zbudować jakąś własną platformę komunikacji zabrać i nimi administrować (co w kontekście RODO może nie być trywialne) – stąd pokusa pójścia na łatwiznę i budowania domu na cudzej ziemi.

Oprócz braku danych własnych (first party), kolejne przyczyny dla których integracja danych jest wyzwaniem to:

• Silosy danych – jeśli poszczególne procesy marketingowe i sprzedażowe są obsługiwane przez osobne niezintegrowane systemy (np. e-mail marketing to osobny system, webinaria osobny, konferencje i spotkania osobny, formularz kontaktowy osobny, zarządzanie sprzedażą osobny, obsługa klienta osobny itd.) to nie jest możliwe ani sprawne zarządzanie tymi danymi, ani zbudowanie spójnego obrazu rzeczywistości.
• Brak wspólnego, źle wybrany klucz, lub niekonsekwentnie stosowany klucz – Oprócz samych danych równie istotne jest powiązanie ze sobą. Np.: jeśli jako jedyny klucz przypisania do firmy stosujesz np. domenę adresu e-mail kontaktu to w wielu przypadkach nie będzie do wystarczająca informacja aby przypisać ten kontakt do odpowiedniej firmy (a co gdy ktoś posługuje się adresem prywatnym?).
• Brak kategoryzacji – czasem warto pogrupować niektóre informacje tak by łatwiej się nimi posługiwać. Np. może warto pogrupować kontakty wg. obszarów ich odpowiedzialności, działu w którym pracują? Może warto pogrupować firmy (accounts) w.g. branż, albo tego czy są obecnymi klientami czy nie? Może warto pogrupować interakcje marketingowe wg. produktu, którego dotyczą lub budżetu, którego są fundowane? itp.
• Niespójny format – jeśli każdy proces lub system przechowuje dane w innym formacie to utrudnia to zachowanie spójności oraz analizę.
• Niska jakość – zanieczyszczone i nieaktualne wzajemnie sprzeczne dane mogą skutecznie utrudnić ci wnioskowanie.

Jak zintegrować dane i wykorzystać ich potencjał?

Skoro wyliczyliśmy główne problemy stojące na przeszkodzie w otrzymaniu zintegrowanych danych marketingowych, wymieńmy najważniejsze kroki, które przybliżają marketerów do stanu idealnego:

1. Architektura danych: Pierwszym i niezbędnych krokiem jest zaplanowanie po co będą zbierane dane, w jakim celu przetwarzane, i na jakie pytania ma odpowiedzieć ich analiza. To pozwoli na określenie ich zakresu oraz relacji pomiędzy nimi. W B2B z pewnością będą to dane dot. firm (accountów), osób (kontaktów), produktów, sprzedawców, interakcji marketingowych i sprzedażowych. Być może będą to również informacje nt. budżetu, kanałów komunikacji, interakcji marketingowych, business unitów, produktów, budżetów marketingowych, sprzedawców, danych związanych ze statusem procesu sprzedaży, itp.
   Wypisz te wszystkie te informacje (np. na post-it) a następnie zastanów się pomiędzy, którymi informacjami musisz utrzymywać bezpośrednią relację. Połącz je linią i napisz co będzie wspólnym, unikalnym elementem je łączącym? Unikalny numer? Data? e-mail? Nazwa spółki? NIP? Numer pracownika?
2. Pozyskanie danych: W poprzednim kroku zdefiniowałeś jakich danych potrzebujesz, teraz zastanów się w jaki sposób je pozyskasz. Być może te dane już posiadasz? Być może pozyskasz je od klientów (1st party data)? Jaki interes mają oni aby ci je podać? Jeśli to dane osobowe czy będą musieli wyrazić zgodę na ich przetwarzanie? Dlaczego mieliby w ogóle chcieć to zrobić? Być może musisz je zdobyć ze źródeł zewnętrznych? Czy będziesz mógł je jednoznacznie powiązać pomiędzy sobą? Który system informatyczny będzie zbierał i przetwarzał owe dane?
3. Integracja systemów:  Wielce prawdopodobne, że okaże się, że dane nie będą przetwarzane w jednym systemie i jednolitej bazie danych ale co najmniej kilku. Typowa sytuacja to integracja systemów typu CRM oraz Marketing Automation plus inne specjalistyczne systemy informatyczne (np. eCommerce, obsługi klienta, call center, webinarowy, analityka webowa, itp). Musisz zastanowić się, które system muszę być zintegrowane, w jakim zakresie dane będą uzgadniane, jak często będzie to następować, w jaki sposób będą rozstrzygane ewentualne niezgodności?
4. Wygania bezpieczeństwa: To aspekt, o którym nie możesz zapominać. Czy chodzi zarówno o bezpieczeństwo danych a także zgodność z regulacjami.  Musisz pomyśleć o takich sprawach jak np. prawa dostępu, czy kwestii wypełniania obowiązków administratora danych osobowych, np. co się stanie gdy właściciel danych osobowych wykorzystywanych w marketing zażąda (zgodnie z RODO) ich pokazania, lub zaprzestania przetwarzania?
5. Higiena danych: Wielce prawdopodobne, że nie wszystkie dane na wejściu będą idealne. Być może niektóre z nich będą wymagać czyszczenia, kategoryzacji lub weryfikacji tak aby umożliwiały przeprowadzenie analizy o którą ci chodzi? Każde dane wcześniej czy później się dezaktualizują, jak często będzie musiał je aktualizować lub kasować?
6. Analiza i wizualizacja: Skoro etap planowania architektury zakładał raportowania oraz podejmowania decyzji na podstawie danych pozostaje  zaplanowania w jaki sposób, jak często i dla kogo dane będą raportowane oraz w jaki sposób wizualizowane.

Nie komplikuj…

Jak widać zarządzanie danymi marketingowymi nie jest trywialne, dlatego na koniec chciałbym się podzielić jeszcze jedną refleksją. Obecnie na rynku jest ogrom wszelakich narzędzi marketingowych dostępnych niemal od ręki dzięki modelowi SaaS. Mam poważne wątpliwości czy komponowanie Marketing Stack czyli wykorzystywanych systemów marketingowych jako zbiór „the best of” to najlepsza droga – właśnie z powodu integracji danych marketingowych. Moje (często bolesne) doświadczenia uczą mnie, że większą wartość przynosi jedno prostsze rozwiązanie niż zestaw wielu – nawet obiektywnie świetnych – specjalistycznych narzędzi ale przetwarzających nieco różne informacje i wymagających skomplikowanej integracji.

Szczerze mówiąc jestem również sceptyczny wobec obietnic dostawców narzędzi analitycznych obiecujących sprowadzających problem do wyłącznie warstwy technologicznej. Moim zdaniem nic nie zastąpi aktualnych, spójnych i sumiennie zarządzanych danych – idealnie w postaci relacyjnej bazy.

====

*) Czasem jeszcze wyróżniane (moim zdaniem trochę sztucznie) „second party data”, szczególnie w kontekście targetowania reklamy na cudzych platformach, ale dla czystości wywodu nie opisuje ich w artykule, można o nich przeczytać np. tutaj.