Welcher Ausdruck repräsentiert Ihre aktuelle Marketingstrategie am genauesten?



Datengesteuert . Daten informiert . Daten aktiviert ?



Wenn Sie sich am Kopf kratzen (oder die Augen verdrehen), sind Sie nicht allein.

Der jüngste Anstieg der Gespräche über Daten und die daraus resultierende Divergenz haben viele Vermarkter zerrissen, welchen Ansatz sie mit ihrem Geschäft verfolgen sollten.

Aber anstatt in dieser Angelegenheit eine Seite zu vertreten, würde ich argumentieren, dass es weniger um Semantik als vielmehr darum geht, warum diese subtilen Unterscheidungen getroffen werden.

Die Hauptbeschwerde gegen den Begriff „datengesteuert“ besteht darin, dass unterstellt wird, dass die Daten verantwortlich sind. Der neue Entscheider. Das Ende aller und alles des modernen Marketings.

Die meisten Datenwissenschaftler werden so lange darüber sprechen, wie die Erkenntnisse aus ausgefeilten Algorithmen denen einer menschlichen Vermutung weit überlegen sind.



Zahlen sind konkret. Sie sind genau. Sie sind greifbar.

Aber denken Sie für einen Moment an den Fall des selbstfahrenden Autos.

Das selbstfahrende Auto wird durch fortschrittliches GPS, Navigation und Kartierung, Sensoren, Laser, Kameras und Computer ermöglicht.



Theoretisch sollten Computer und andere fortschrittliche Technologien bei der Verarbeitung aller Faktoren und Informationen, die für eine sichere Navigation auf Straßen erforderlich sind, weit überlegen sein.

Schließlich können sie so viel mehr Informationen aufnehmen und verarbeiten, als das menschliche Gehirn kann. Sie können auch komplizierte Muster, in diesem Fall Verkehrsmuster, besser erkennen und identifizieren.

Aber wo selbstfahrende Autos versagen, fehlt ihnen die einzigartige menschliche Fähigkeit, Kontext, Absicht und Menschlichkeit zu interpretieren.

Gleiches gilt für Verbraucher- oder Marktdaten. Das menschliche Verhalten ist einfach viel zu nuanciert, als dass wir jemals vollständig von KI / Daten gesteuert werden könnten.

Versteh mich jetzt nicht falsch.

Als jemand, dessen Rolle bei der Nachfragegenerierung viel Zeit mit Zahlen erfordert, bin ich nicht hier, um Daten als notwendiges oder effektives Marketinginstrument zu verunglimpfen oder zu diskontieren. Ich denke nur, dass es für den Erfolg anderer und meiner Organisationen wichtig ist, dass es einfach so bleibt - ein Werkzeug.

Um die Leistungsfähigkeit von Daten wirklich nutzen zu können, müssen Sie zunächst deren Grenzen erkennen und verstehen:

Daten lügen nicht, aber sie können nicht die ganze Geschichte erzählen

Albert Einstein hat einmal gesagt: 'Nicht alles, was zählt, kann gezählt werden, und nicht alles, was gezählt werden kann, zählt.'

So kompliziert und kompliziert Computer und Maschinen auch sind, sie bieten uns hauptsächlich sehr einfache und unkomplizierte Informationen - wer / was / wann. Obwohl wir wissen, dass Informationen äußerst hilfreich sind, sind unsere Erkenntnisse ohne den zusätzlichen Kontext, wie und warum, begrenzt.

Daten können uns beispielsweise sagen, wie viele Personen einen Beitrag gemocht oder geteilt haben, aber sie können uns nicht sagen, warum. Mit anderen Worten, es kann uns quantitative Ergebnisse liefern, aber keine qualitativen Argumente.

Oder denken Sie so darüber nach: Wenn jemand die Stunden analysiert, die Sie in einer bestimmten Woche mit Kollegen, Freunden und Familie verbracht haben, deuten die Daten darauf hin, dass Ihre Mitarbeiter für Sie am wichtigsten sind.

Wahrscheinlich nicht der Fall, aber ein gutes Beispiel dafür, wie Daten ohne den richtigen Kontext irreführend sein können.

Daten können auch auf eine mögliche Beziehung zwischen verschiedenen Faktoren hinweisen, sie können dies jedoch nicht beweisen. Es ist das bekannte Sprichwort: 'Korrelation bedeutet keine Kausalität.'

Beispielsweise können Daten eine Korrelation zwischen einem Monat mit hohem Website-Traffic und hohem Umsatz aufweisen. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass der höhere Umsatz durch den erhöhten Traffic verursacht wurde. Es könnte einen dritten Faktor gegeben haben, der diese beiden Zahlen beeinflusst, oder eine andere indirekte Variable.

Nur Ihr geschultes Auge und Ihre Erfahrung können diese Zahlen und Metriken mit Vorsicht angehen und weitere Tests durchführen. Wenn Sie eine Korrelation in Ihren Daten feststellen, versuchen Sie, tiefer zu graben, um entweder Ihre Ergebnisse zu replizieren und die wahre Ursache zu isolieren, oder segmentieren Sie auf verschiedene Arten, um festzustellen, ob unterschiedliche Muster auftreten.

Es kann auch hilfreich sein, qualitatives Feedback von Methoden wie Website- und E-Mail-Umfragen einzuholen.

Daten sind realistisch, können jedoch kein Risiko eingehen

Vor einigen Jahren 29 Jahre alt Morgan Hermand-Waiche machte sich auf den Weg, um seiner Freundin Dessous zum Geburtstag zu kaufen.

Als er herausfand, wie teuer die meisten seiner Optionen waren, stellte er fest, dass es eine ernsthafte Marktlücke für ein erschwingliches Dessousunternehmen gab, und begann sofort, nach einer möglichen Risikomöglichkeit zu suchen.

Das Problem? Data sagte ihm, er solle sich so weit wie möglich vom Dessousgeschäft fernhalten. Es gab einen klaren Branchenkönig, der den Markt dominierte, unzählige Markteintrittsbarrieren und zahlreiche gescheiterte Versuche, darunter mehrere bekannte Marken.

Trotz seiner Erkenntnisse konnte Hermand-Waiche das eine nicht ignorieren, was ihn immer noch dazu drängte, dieses Unternehmen zu verfolgen: Sein Bauch. Es musste einen Markt für erschwingliche, hochwertige Dessous geben - auch wenn die Daten etwas anderes nahelegten.

Hermand-Waiche ist jetzt Gründer und CEO von Adore Me, einem E-Commerce-Dessous-Unternehmen, das die Branche revolutioniert. In nur wenigen Jahren er drehte sein Bauchgefühl in das am schnellsten wachsende Unternehmen Nr. 2 von Inc. 500 in NYC und hat rund 11,5 Millionen US-Dollar von VCs und privaten Investoren gesammelt.

Daten können uns nur den aktuellen Stand der Dinge mitteilen und bestenfalls fundierte Vorhersagen treffen.

Versuchen Sie, qualitativere Methoden wie Fragen / Umfragen in Ihren sozialen Kanälen, soziales Zuhören oder sogar gute alte Fokusgruppen zu verwenden, um ein ehrlicheres und intimeres Feedback zu einer Idee zu erhalten, die Sie möglicherweise haben.

Und denken Sie daran, Revolution bedeutet manchmal nur, den Status Quo zu ignorieren und ein Risiko einzugehen.

Daten können informieren, aber nicht vorstellen

Wiederholen Sie nach mir: Big Data ist nicht die große Idee.

Die Daten haben weder 'Just Do It' entwickelt noch Apple angewiesen, 'anders zu denken'.

Es ist allzu leicht, sich im Unkraut von Zahlen und Statistiken zu verfangen, aber denken Sie daran, dass es bei großartigem Marketing darum geht, eine großartige Geschichte zu erzählen - und eine großartige Geschichte zu erzählen, bedeutet, menschliches Verhalten, Emotionen und Erfahrungen zu verstehen.

Wir können aus Daten alles Mögliche über die Aktionen unseres Publikums lernen. Aber es kann uns nichts über ihre Motivationen, ihre Kämpfe, ihre Wünsche usw. erzählen. Wir brauchen diese einzigartigen menschlichen Einsichten, um großartige Geschichten zu erzählen und kreativ zu sein.

Es ist jedoch nicht die Schuld der Daten.

Kreativität ist eine Kunst. Nach seiner Definition ist „Kunst“ Ausdruck oder Anwendung menschlicher kreativer Fähigkeiten und Vorstellungskraft, die Werke hervorbringt, die vor allem wegen ihrer Schönheit oder emotionalen Kraft geschätzt werden. Schlüsselwörter sind hier 'menschlich' und 'emotional'.

Ein typisches Beispiel: 2016 versuchte das Institut für Informatik der Universität von Toronto, einen Computer zu unterrichten wie man ein Lied schreibt .

Die Forscher fütterten die Maschine mit über 100 Stunden Musik, während ein ausgeklügelter Algorithmus Muster in den Beats, Akkorden und Texten „lernte“. Und während all das beeindruckend nach Hightech klingt, war das resultierende „Lied“ eine Katastrophe - mit seltsamen, unsinnigen Texten und einer wenig inspirierenden Robotermelodie.

Es stellt sich heraus, dass Data ein ziemlich beschissener Komponist ist.

Die gute Nachricht ist, dass Daten auf eine Art und Weise menschliche, emotionale Einsichten liefern können, die großartige Kreative inspirieren. Aber anstatt auf die Zahlen zu hören, muss man tatsächlich auf die Leute hören.

Die jüngsten Fortschritte in Social Listening Tools Ermöglichen Sie Marken, Dinge über ihr Publikum zu entdecken, die andernfalls monatelange qualitative Interviews erfordern könnten. Die Themenaffinität ist ein großartiges Beispiel für eine Hörfähigkeit, die viel wirkungsvoller ist, als die meisten Menschen glauben.

Stellen Sie sich die Türen vor, die sich öffnen können, wenn Sie herausfinden, worüber Ihr Publikum sonst noch in sozialen Netzwerken spricht. Lieben sie eine bestimmte Art von Musik? Oder Sport? Diese Erkenntnisse können zu neuen Sponsoring-Möglichkeiten, Produktintegrationen oder sogar zu einem brandneuen Zielgruppensegment führen.

Ein weiteres gutes Beispiel dafür, wie soziales Zuhören großartige Kreative inspirieren kann, ist die Stimmungsanalyse. Wenn Sie lernen, wie sich Ihr Publikum zu aktuellen Nachrichten oder relevanten Themen fühlt, können Sie Inhalte oder Kampagnen erstellen, die auf einer tieferen, emotionaleren Ebene mit ihnen in Resonanz treten.

Coca-Cola verwendete eine Stimmungsanalyse, um ihre zu erstellen Cola Tweet Maschine . Mithilfe der Verarbeitung und des Standorts in natürlicher Sprache konnte die Marke die am wenigsten glückliche Stadt des Landes identifizieren.

Entsprechend ihrer Markenstrategie „Wähle das Glück“ brachten sie einen Cola-Automaten in die Stadt, der die Stimmung des Twitter-Profils jedes Benutzers analysierte.

Die Maschine gab dann nur eine Dose an Benutzer mit einer positiveren, glücklicheren Präsenz auf der Plattform aus.

356 Engelszahl

Es ist erstaunlich, wie Marken so viel lernen und schaffen können, indem sie einfach die Aktivitäten der Menschen im sozialen Bereich analysieren. Versuchen Sie, das nächste Mal, wenn Sie nach kreativen Einsichten suchen, selbst zuzuhören.

Unabhängig davon, ob Sie Ihr Unternehmen als dateninformiert oder datengesteuert betrachten, ist alles, was wirklich zählt, dass Sie bei Ihren Entscheidungen viel Raum für die Menschheit lassen. Weil Daten ohne Menschen keine Einsicht sind - es sind nur Zahlen.

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