Benefícios e importância da estratégia de dados

Você já ouviu falar de “marketing orientado a dados” antes? Nesse caso, você pode ter aprendido a importância de usar dados para informar seus esforços de marketing. Ao coletar dados sobre seus clientes, indústria e resultados anteriores de marketing, você pode melhorar melhor seus esforços de marketing daqui para frente.

Seu dados de marketing pode vir de várias fontes, e existem várias maneiras de reuni -lo. Também existem várias maneiras de usar esses dados depois de tê -los. É muito para acompanhar, e é por isso que você precisa de uma estratégia de dados do seu lado.

Mas o que é uma estratégia de dados e por que você precisa de uma? Continue lendo para descobrir. Então, Inscreva -se na Revenue Weekly – Nosso boletim informativo por e -mail – Para obter mais dicas de marketing digital dos especialistas!

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O que é uma estratégia de dados?

Uma estratégia de dados é um plano de negócios para gerenciar os dados que sua empresa adquire – como reunir, armazenar, categorizá -los e usá -los. No geral, é simplesmente um plano para gerenciar seus dados comerciais.

Quais são os benefícios de usar uma estratégia de análise de dados?

Ter uma estratégia de dados em vigor vem com alguns benefícios óbvios. O objetivo geral de ter uma estratégia de dados é que ela ajuda você a obter muito mais do seu marketing.

Sem um plano em vigor, você estará tropeçando cegamente no processo de gerenciamento de dados. Mas quando você tem uma estratégia para guiá -lo – como adquirir, armazenar, classificar e analisar dados – você pode otimizar todo o processo e obter resultados muito melhores dele em muito menos tempo.

Ter uma estratégia em vigor também torna seu gerenciamento de dados mais consistente. Ao sempre seguir a estratégia, você fará as coisas da mesma maneira a cada vez, em vez de alterar constantemente o processo de gerenciamento de dados e receber níveis inconsistentes de qualidade de dados.

Esses benefícios significam que os dados que você coleta serão mais úteis para o seu negócio, permitindo que você produz uma melhor experiência do cliente e impulsione mais receita.

Tipos de estratégias de dados

Existem dois tipos principais de estratégias de dados que você pode usar – defesa de dados e ofensa de dados. Aqui está uma visão geral de cada um.

Defesa de dados

A defesa de dados é uma estratégia de análise de dados que prioriza a consistência e a centralização para seus dados. Com uma estratégia de defesa, você tenta identificar uma fonte primária para cada tipo de dados.

Por exemplo, se você está rastreando a satisfação do cliente, pode decidir que seu Pontuação do promotor líquido (NPS) é a principal fonte de dados nessa área. Em vez de tentar conciliar várias fontes de informação sobre a satisfação do cliente, basta ir com o que seu NPS indica.

Esse tipo de estratégia de dados limita o intervalo de dados que você analisa e facilita o gerenciamento. Ele elimina a necessidade de reconciliar uma tonelada de fontes diferentes para cada tipo de dados.

Ofensa de dados

Uma estratégia de ofensa de dados prioriza a flexibilidade e a variedade. Onde uma estratégia de defesa identifica uma única fonte de verdade para cada tipo de dados, uma estratégia de ofensa será responsável por todas as fontes de dados disponíveis. Quando essas fontes discordam, uma estratégia de ofensa tentará encontrar um meio termo entre elas.

Essa estratégia leva mais tempo e esforço e vem com o risco de distorcer seus dados, se você tiver uma fonte de dados com defeito em qualquer lugar. No entanto, ele também permite que você obtenha uma perspectiva mais ampla sobre seus dados que podem ajudá -lo a aprender coisas que você pode não aprender com uma estratégia de defesa.

Algo a estar ciente é que não há uma distinção clara entre as estratégias de defesa e ofensa. Os dois existem em um espectro, e cabe a você descobrir onde nesse espectro sua estratégia cairá, bem como qual dos dois lados se distorcerá mais perto.

O que uma boa estratégia de dados deve incluir?

Agora que cobrimos o básico das estratégias de dados, vamos falar sobre o que sua estratégia de dados deve incluir. É difícil entrar em detalhes, pois toda estratégia parece diferente, mas aqui estão três tipos amplos de informações que sua estratégia deve ajudá -lo a planejar.

1. Quem gerencia seus dados

A primeira coisa que sua estratégia de dados deve incluir é quem em sua equipe lidará com dados e qual será a função deles. Quem é responsável por:

• Coleta de dados?
• Classando?
• Revisando isso?
• Analisando isso?

Você também pode fazer perguntas como:

• Como suas diferentes equipes interagem com seus dados e entre si?
• Quais equipes serão responsáveis ​​por quais tipos de dados?
• Com quais outras equipes eles compartilharão esses dados?

Responder a essas perguntas ajudará você a simplificar seu processo de dados, eliminando qualquer confusão sobre quem tem quais responsabilidades e o que é esperado de todos quando se trata de gerenciamento de dados.

2. Ferramentas para gerenciar seus dados

Outro elemento vital de qualquer estratégia de dados é Ferramentas e tecnologia. Você provavelmente não deseja lidar com todos os seus dados com suas mãos nuas, da extração de dados à transformação de dados – você deseja a ajuda de algumas ferramentas de dados digitais ou sua pilha de dados. Obviamente, a questão é: quais ferramentas você usará? Isso é algo que sua estratégia de análise de dados deve responder.

Por exemplo, você pode querer usar um Plataforma de Gerenciamento de Relacionamento ao Cliente (CRM) Para reunir e armazenar os dados do seu cliente. Ou talvez você planeje ignorar um CRM e simplesmente usar um Plataforma de recursos corporativos (ERP) Para todos os dados em toda a sua empresa.

Quaisquer que sejam as ferramentas que você planeja usar para coleta, categorização e análise de dados, sua estratégia deve incluir essas informações.

3. Como você usa seus dados

Por fim, sua estratégia de dados deve cobrir como você pretende usar seus dados. Qual será o seu processo para analisá -lo? Como você analisará diferentes tipos de dados? Que insights você procurará nesses dados?

Responder a essas perguntas ajudará você a acelerar o processo de análise de dados significativamente. Além disso, você também pode planejar o que fará com as idéias que ganha. Como você usará as informações que aprende com suas análises?

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