マーケティング担当者が従来の表形式ソフトウェアとデータ言語を使用してデータ分析の力を引き出す方法を見てみましょう。
マーケティング担当者はデータの力を解き放ちたいと考えていますが、選択できるプラットフォームが非常に多いため、どこから始めればよいでしょうか? そのボートに乗っている場合は、カスタマー エクスペリエンスに関連するデータの分析と視覚化に最適なデータ形式を自問しているかもしれません。
分析と視覚化の取り組みを合理化し、マーケティング戦略を向上させる方法を見てみましょう。
データ型間をシームレスに移動する機能は、近年、状況を一変させました。 クラウド オプションからノーコード アプリケーションやローコード アプリケーションまで、豊富なツールにより、データ管理はかつてないほど多様化しています。
しかし、非常に多くのオプションがあるため、Excel、SQL、または Python のどれが適切かを判断するのは難しい場合があります。 それぞれに独自の長所と制限がありますが、中間データ ストレージに利用できる新しい回避策は、新しい機会と混乱の両方を生み出しました。 この進化の影響を正確に把握するには、Excel、SQL、および Python の従来の役割を調べることが不可欠です。
卓越性の伝統的な役割
Lotus-123 と VisiCalc にルーツを持つ Excel は、データ テーブルを作成するための頼りになるツールです。 その使い慣れた表形式は、ビジネス、非営利団体、政府機関の専門家によって広く使用されています。
Google スプレッドシートが登場しても、Excel は依然として多くの人にとって最初の選択肢です。 ユーザーフレンドリーなインターフェイスは、データを整理するためのホワイトボードとして機能し、基本的なデータ テーブル構造を開発するのに理想的です。 ただし、Excel の手動ワークフローは、意思決定を遅らせ、ワークフロー テクニックのサイロ化を助長する欠点となる可能性があります。 クラウド統合とコラボレーション機能が追加されたにもかかわらず、手動ワークフローは依然として問題になる可能性があります。
SQL の伝統的な役割
SQL は、Excel と同様に、組織内で長い歴史があります。 テーブル間およびテーブル内の明確に定義された関係が可能になるため、バックエンド コンピューティング環境でホストされているデータを探索するための強力な言語になります。
これにより、比較的効率的なデータ標準化が実現します。 しかし、オープンソース開発の台頭により、データ構造への新しいアクセシビリティがもたらされ、テーブルへのアクセス方法が変わりました。 API を介したアプリの出現により、データ要求がより頻繁になり、noSQL やインメモリ データ ストレージなどの新しいプロトコルが出現しました。
ただし、SQL の表形式のリレーションシップの複雑さは、データをキュレートするための簡単な方法を必要とするアナリストにとって脅威になる可能性があります。 多くのデータ ソースが流入すると、ダッシュボードのメトリックを提供するために必要な手順と複雑さが増し、データ探索を構築する必要がある迅速な開発環境が妨げられる可能性があります。 これにより、チームが利用できるよりも、データを使用した製品またはサービスの機能の調査時間が長くなる可能性があります。
Python の伝統的な役割
オープンソース開発が SQL に革命をもたらしたように、データを扱うプログラミング言語も活性化しました。 Python や R などの言語は、1990 年代にさかのぼりますが、マーケターにとって比較的新しい言語です。 開発者は、もともとフロントエンドまたはサーバー側のコンピューティング環境向けに設計されていましたが、依存関係を作成し、API などを介して新しいデータ ソースを導入することで、機能を拡張する新しい方法を発見しました。
これにより、サービスやトレンドを維持する可能性を特定するためのマルコフ連鎖分析など、顧客の行動データに関する予測的洞察のための統計モデルと反復分析の適用が可能になりました。
これにより、Python はビジネス インテリジェンスで最も人気のある言語の 1 つになりました。 ただし、その成功は、一部のアナリストにとってマイナス面でもあります。 ゲーム、データの視覚化、機械学習モデルなど、幅広いアプリケーションに関する豊富なリソースとチュートリアルは、プログラミング経験のない人にとっては圧倒される可能性があり、依存関係とモデリングの選択をナビゲートするのが難しくなります。 オプションが豊富にあるため、大規模なプログラミング環境で適切なデータ製品開発を選択することが困難になる場合があります。
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CX 向けデータ ツールの進化
Excel、SQL、および Python の役割は、アナリストがプラットフォームの機能を拡張したツールにアクセスできるようになるにつれて進化し、それらを新しい方法で相互に組み合わせて使用できるようになりました。 これにより、構文の概念とデータ ストレージが相互に採用されるようになり、データの比較とクリーニングのための中間ストレージの使用が増加しました。 自動化機能も追加され、さまざまなプラットフォーム間でデータに簡単にアクセスして操作できるようになりました。
たとえば、表形式のデータは、データ クリーニング ルームで行をハッシュするための ID を調べるなど、広範な比較のために中間ストレージに配置されることが多くなっています。 SQL、Python、および R プログラミングで言語間のアクセスと計算を自動化する機能が追加されました。 R プログラミングに追加されたライブラリにより、プログラミング環境を変更せずに SQL クエリと Python 構文を使用できます。 Python にも同様のオプションがあります。 これらの依存関係のフラッドにより、繰り返しのデータ アクセスが簡素化されました。
その結果、これらの言語を扱うチームに必要な特定のスキルを判断することがより困難になっています。 SQL 専任の担当者が本当に必要なのか、それとも Python を好むチームが SQL のスキルが少しあれば対応できるのか?
これらのツールは、カスタマー エクスペリエンスとマーケティングの成果を向上させるために何ができるでしょうか?
1.問題を解決する
今日のマーケティング担当者は、ビジネス上の問題を迅速かつ効率的に解決できるデータ アーキテクチャに依存する必要があります。 テクノロジーの選択は、ダッシュボードのリアルタイム データ視覚化、リアルタイム データに基づくセールス ピッチ、セールス リードのランク付けなどの運用分析など、利害関係者の特定のニーズに合わせて行う必要があります。
2.信頼を築く
また、最終製品で信頼を築くには、技術が信頼できるものでなければなりません。 ただし、これらの機能の基盤となるテクノロジーは複雑で理解しにくい場合があり、経験豊富なテクノロジー チームにとっても、マーテック スタックの決定は困難です。 1 つの決定が複数の追加のテクノロジ目標につながる可能性があり、その結果、カスタマー エクスペリエンス サポートを提供するための時間とコストが増加します。
3.情報に基づいた決定を下す
運用戦略を確立することは、パーソナライズされたアップセル オファーの提供など、カスタマー エクスペリエンスを改善する機会を特定するために重要です。 適切なデータ管理アプローチは、顧客とその関連データの包括的なビューを提供し、マーケティング担当者が十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにします。
マーケティング アナリストは、問題が異なれば、効率的な問題解決のために異なるデータ媒体とワークフローが必要であることを認識する必要があります。 これらの考慮事項は、長期的なマーテック プラットフォームと分析の選択を形成する上でも役割を果たします。
4. データがどのように消費されるかを理解する
これらの考慮事項を正しく理解することで、マーケティング担当者は、コホート分析やリアルタイムのダッシュボードの更新を通じて、リアルタイムで顧客の関心とニーズに基づいて行動できます。 データがどのように消費され、利用されるかを理解することは、望ましい結果を達成するために不可欠です。
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高度な分析の可能性を解き放つ
分析ワークフローのプラットフォームを選択するときは、既定のレポートや基本的なタスクを超えるタスクと、これらのタスクが実行される頻度を考慮することが重要です。 これにより、リアルタイム調整に最適なプラットフォームを示すことができます。 いくつかの考慮事項を次に示します。
1. データのニーズを調整する
データのニーズを、チームが管理するダッシュボードおよびデータ管理アクティビティに合わせます。 これにより、チームの技術的スキルを Excel、SQL、または Python 関連のデータ モデルと組み合わせて強化する機会につながる可能性があります。 それぞれの選択肢は、データ タスクに優先順位を付けて結果を提供するためのさまざまな機能を提供します。
探索的データ分析などの一部のタスクは、Python または R プログラミングで処理するのが最適です。 Python はリアルタイムの計算用に設計されており、Excel はオープンソース プログラムでスケーリングする前の高度なデータ計算に適しています。 SQL は、テーブル間の関係に基づいてデータ クエリを配信し、サービス プランや登録のために顧客サービスがアクセスする顧客のテーブルなど、特定のデータ ニーズを維持するのに適しています。
2. データリテラシーに焦点を当てる
また、データ リテラシー、つまりデータを読み取り、分析し、データから洞察を引き出す能力に焦点を当てることも重要です。 データ リテラシーに焦点を当てると、モデルのベスト プラクティスが明らかになり、画一的なアプローチではなく、プラットフォームとそのデータの適切なレベルのデータ リテラシーを特定するのに役立ちます。 マーケティング チームは、キャンペーンや関連プロジェクトのチームの生産性とコスト管理を向上させる適切なデータ タスクを組み立てるのに役立ちます。
3.決定事項のレビュー
最後に、決定事項を四半期ごとに見直して、チームがどこを調整できるかを確認します。 調査中のデータセットのサイズが大きくなっていますか? データを呼び出す簡単な方法はありますか? これらのトピックは、時間の経過とともに対処できます。
結論: データ管理ツールはカスタマー エクスペリエンスを促進します
カスタマー エクスペリエンス データを管理するための適切なプラットフォームを選択するのは非常に困難な場合がありますが、タスク、頻度、およびデータのニーズを考慮し、データ リテラシーに重点を置くことで、マーケターはプロセスを簡素化し、提供する必要のある情報を顧客対応の役割に与えることができます。お客様最高。