優れたマーケティングを実行するにはデータ アナリストが必要ですか – そしてその代替手段は何ですか

このデータ主導の世界では、データの洞察に頼ってビジネスを管理することが不可欠になっています。

したがって、すべての意思決定、マーケティング活動、製品価値の向上、および製品と市場の適合性は、データの可能性を最大限に理解することにかかっています。

しかし、効果的に運用するには、データにアクセスでき、理解できる必要があります。そこで疑問が生じます。この目的には専門家、つまりビッグ データと機械学習に関する知識があり、データに対するその他の科学的なアプローチを活用するマーケティング データ アナリストが必要ですか?

その答えはあなたを驚かせるかもしれません。

それでは、掘り下げてみましょう！

マーケティングアナリストとは

マーケティング アナリストは、マーケティング キャンペーン内のデータの洞察を分析し、マーケティング チームの取り組みをサポートする専門家です。マーケティング アナリストの仕事は、データを注意深く調査し、その中で対処すべき重要な点を特定することによって、組織の意思決定をサポートすることを目的としています。

マーケティング データ アナリストは、データ内のパターンも追跡し、コホート内の顧客の傾向を見つけます。このアナリストが従う戦術は、データ主導型企業の戦略と完全に一致しており、純粋な事実のために直感を避ける方法でマーケティング キャンペーンを最適化する特定のアプローチに従っています。

結局のところ、これがデータドリブンであるということなのです。ただし、このタイトルは、高度な科学の使用を暗示しています。データ アナリストは、チームのバロメーターとして機能し、出来事や行動を予測し、すべてのアクティビティとコンテンツの関連性を保つために高レベルの分析テクニックを使用することになっています。

マーケティングアナリストの仕事

では、マーケティングアナリストは具体的に何をするのでしょうか?マーケティング部門では通常、戦略における間違いや盲目的な意思決定を最小限に抑えるために、チームが情報に基づいた意思決定を行えるように支援する人物です。データは、理解して視覚化するだけでなく、すべての関係者と分かりやすく迅速に共有する必要があります。

マーケティング アナリストはデータを取得し、それを関連付けられるようにしますが、今日企業がそのような専門家の雇用を検討する理由は他にもあります。ここでは、データの監視を処理し、関連する調査結果を提供するデータの視覚化を作成する別の役割を持つことの主な利点をいくつか示します。

チームがデータを理解できるように支援する

データは適切な理解がなければ意味がありません。理解する最良の方法は視覚的な補助を使用することです。これは簡単かつ迅速であり、チームが行動する必要があるデータを理解するのに役立ちます。

より良いマーケティング キャンペーンの構築を支援する

マーケティング データ アナリストは、現在の傾向を見つけ、戦略の弱点を指摘し、競合に目を光らせることにより、マーケティング キャンペーンを適切な状態に保ちます。どのチャネルであっても、データを通じてキャンペーンの関連性が高まり、成功するようになります。

より効果的なマーケティング戦略を構築する

適切なメッセージを含む適切な顧客を見つけることで、マーケティングが真に効果的になり、重要な指標が向上します。データは、分析や A/B テストによって潜在的な間違いを修正し、全体的にマーケティング活動が進むべき方向をより明確に把握するのに役立ちます。

将来の結果の予測に役立つ

未来を覗く方法があるとすれば、それはデータを通じてです。マーケティング データ アナリストは、データを使用して、潜在的な結果と予測についてより多くの洞察をもたらします。イニシアチブを追跡および測定することで、長期的には効率的な意思決定プロセスが作成されます。

これらすべてを達成することは、さまざまな分野で成功を収めているすべてのマーケティング部門の焦点であるはずです。これが、労働統計局によると、マーケティング アナリストの役割が次のとおりである理由かもしれません。2024 年までに需要が 19% 増加すると予想される。

マーケティング アナリストとビジネス アナリスト

データに基づいたマーケティング戦略は強力です。これが、ハイレベルなキャンペーンがデータドリブンなキャンペーンであることが知られるようになった理由です。

それでも、マーケティング アナリストとビジネス アナリストの違いを理解し、それぞれの役割がカスタマー ジャーニーにどのような影響を与えるかを理解することが重要です。

ビジネスアナリストとマーケティングアナリストの主な違いは次のとおりです。

А ビジネス アナリストの責任には次のものが含まれます。

• 複数のデータソースを統合して洞察を引き出す
• トレンドの予測と予測
• 財務部門と連携して財務報告書に数値を提供
• 複数のデータソースをリンクして、ダッシュボードを構築し、意思決定者向けのプレゼンテーションを作成します。

マーケティング アナリストの責任には次のものが含まれます。

• 1 つまたは複数の分析ツールを使用してオンライン キャンペーンをマーケティングするためのデータを追跡する
• マーケティング データが追跡、測定、視覚化されてチームや意思決定者に提示されるようにする
• 最新のキャンペーンから収集された現在のデータ分析情報をマーケティング チームが理解できるようにガイドします。
• 分析データに基づいてダッシュボードを構築し、それを結果、予測、将来の意思決定に結び付ける
• ストーリーテリングのためのデータの使用

簡単に言うと、ビジネス アナリストとマーケティング アナリストの主かつ最も重要な違いは、マーケティング アナリストがリアルタイムのマーケティング データと市場フィードバックに焦点を当てていることです。

したがって、この役割では、リード、購読者、クリック、ページビュー、コンバージョン、およびビジネスの成功という観点からマーケティングがどのような位置にあるかを示すその他すべての重要な指標の測定が期待できます。マーケティング アナリストは、マーケティングのすべての領域 (オフラインとオンライン) を結びつけ、データを通じてさまざまなチャネルの影響を明らかにします。

マーケティング チームにデータ アナリストが必要ですか – そしてその代替手段は何ですか

マーケティングをよりデータ中心にすることで、多くの利点が得られ、成果が向上することがわかります。マーケティング アナリストは、チームとビジネスをよりデータ主導型にし、より包括的で賢明な計画を生み出す方法でデータを解釈するのを支援する方法かもしれません。

それでも、マーケティング チームでそのような役割を雇用し、すべてのデータ測定とプレゼンテーションを 1 人に任せる代わりの方法が必要な場合は、テクノロジーがその答えとなるかもしれません。

マーケティング アナリストを 1 人置く代わりに、チームの全員が自分のマーケティング アナリストになれるとしたらどう思いますか?

これはすべて、データ分析、プロジェクト、ファイル管理、チャット、チーム コラボレーションを統合するデジタル ワークプレイスであるSlingshotのようなツールで行われます。そして良いニュース: Slingshotでデータを使用するのにデータ サイエンティストである必要はありません。すべて非常に直観的であり、トレーニングは最小限またはまったく必要ありません。魔法の仕組みは次のとおりです。

すべてのデータソース

Slingshotでは、さまざまなマーケティング データ ソースにすばやく接続し、数分以内に美しいダッシュボードを作成できます。これをチームメイトが共有して、今後のキャンペーンの分析やデータに基づいた意思決定に使用できます。

数秒でデータを視覚化

Slingshotではデータの視覚化はまったく難しくありません。たった 4 つの簡単な手順で、Slingshotで最初のダッシュボードを作成する方法をご覧ください。いいえ、データサイエンティストである必要はありません。

ビッグデータを素早く

Slingshot Google BigQuery をサポートしており、Analytics によるビッグデータの処理速度が大幅に向上し、巨大なデータセットを瞬時に使用できるようになります。

すぐに使えるデータカタログ

Slingshot、組織に部門を越えてサービスを提供するデータ カタログ機能を提供し、あらゆる場所からのデータの洞察への真の理解とアクセスをもたらします。データ カタログ機能には次のものが含まれます。

• 適切なユーザーによって資産が確実に保守されるように、役割と責任を割り当てる機能
• データセット、メトリクス/KPI、レポートを認証し、データカタログ内のデータの最高品質を促進するデータ認証
• キャンペーンやワークスペースなどの適切なコンテキストでのチャット/ディスカッションなどのコラボレーション機能。

すべての重要な指標の追跡

Slingshotすべてのマーケティング顧客データを結び付け、ノース スター メトリクスを追跡し、分析を通じて顧客に関する質問に答えるデータ インサイトを提供します。

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