كيفية القضاء على ضريبة الشك في البيانات التسويقية

غالبًا ما تعمل فرق التسويق بضريبة الشك الخفية.

ولأنهم لا يثقون بشكل كامل في بياناتهم، فإنهم يقضون وقتًا هائلاً في تنظيف جداول البيانات، والتوفيق بين التقارير المتضاربة، وإعادة تخمين كل من نماذج الإحالة ومخرجات الذكاء الاصطناعي.

والنتيجة هي تنفيذ أبطأ، وتوافق أضعف بين الفرق، وقرارات مبنية على أسس غير مؤكدة.

خذ البحث ذات العلامات التجارية. وغالبًا ما يُنسب إليه الفضل في التحويلات التي كان من المحتمل حدوثها على أي حال، مثل الباب الدوار الذي يُنسب إليه الفضل في كل من يدخل المبنى. تشير هذه الفجوة بين الارتباط والسببية إلى مشكلة أكبر بكثير في التسويق الحديث: تعمل العديد من الفرق على بيانات غير كاملة، أو مجزأة، أو منخفضة الثقة.

الحل لا يكمن في جمع المزيد من المعلومات فحسب. إنها تقوم ببناء أسس البيانات التي يمكن للمسوقين الوثوق بها بالفعل – الهويات التي تم التحقق منها، والتقارير الموحدة، وخطوط الأنابيب الأكثر نظافة، وأطر القياس المصممة لفصل الإشارة عن الضوضاء.

وفيما يلي تفصيل للمفاهيم الأساسية وراء تلك الأسس وأنواع بيئات البيانات التي تنشئها.

الاحتمالية مقابل الحتمية

دعونا نلقي نظرة على مثال بسيط لتوضيح الاحتمالية مقابل الحتمية: تطبيق الولاء للمقهى.

عندما يقوم أحد العملاء بتسجيل الدخول والطلب، فأنت تعرف أنها سارة – وهذا أمر حتمي. ولكن عندما يتصفح شخص ما على نفس شبكة Wi-Fi القائمة الخاصة بك دون تسجيل الدخول، فقد تخمن أنها سارة بناءً على إشارات الجهاز والموقع – وهو أمر احتمالي. كلاهما مفيد، لكنك لن ترسل “عيد ميلاد سعيد يا سارة!” دفع الإخطار على أساس التخمين.

قد يكون من الفعال إظهار خرائط البيانات إلى الثقة للعملاء باستخدام مقياس حرارة الثقة في الهوية:

مقياس حرارة الثقة بالهوية

الحتمية هي في الأعلى (ثقة 100%)، بينما يتدرج مستوى الثقة للأسفل من خلال المستويات الاحتمالية عندما تصل إلى الجزء السفلي من مقياس الحرارة (مطابقة IP، وبصمة الجهاز، والاستدلال السلوكي، وما إلى ذلك).

عملاؤك يبحثون في كل مكان. تأكد من ظهور علامتك التجارية.

مجموعة أدوات تحسين محركات البحث (SEO) التي تعرفها، بالإضافة إلى بيانات رؤية الذكاء الاصطناعي التي تحتاجها.

ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ مع

منعزل مقابل شمولي

تخيل ثلاثة أشخاص يصفون نفس الفيل. يلمس التسويق صندوق السيارة ويقول: “إنه خرطوم”. يمسك البائع بالساق ويقول: “إنها شجرة”. يشعر التمويل بالذيل ويقول: “إنه حبل”. هذا ما تفعله البيانات المنعزلة في إعداد تقارير عائد الاستثمار. وعلى النقيض من ذلك، فإن عمود البيانات الشامل يعني أن الجميع ينظرون إلى الفيل بأكمله.

إليك مثال أكثر وضوحًا: تقوم شركة B2B SaaS بتشغيل إعلانات LinkedIn. يقوم التسويق بتعبئة 5000 نموذج. ترى المبيعات 2000 فقط في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM) لأنه تمت تصفية التكرارات والعملاء المتوقعين غير المرغوب فيهم. يحسب التمويل 1200 وون مغلق وينسبها إلى العضوية بسبب تعطل UTMs. هذه ثلاثة فرق مختلفة، كل منها لديه “حقيقة” مختلفة – انعدام الثقة.

يوضح هذا الرسم التوضيحي كيف يبدو هذا بالمقارنة:

العزلة مقابل الشمولية – مشكلة الحقائق الثلاث

على الجانب الأيسر، لدينا ثلاثة صناديق منفصلة: التسويق والمبيعات والمالية. لاحظ أن كل منها يعرض رقمًا مختلفًا لنفس الحملة. على العكس من ذلك، يُظهر الجانب الأيمن جميع الصناديق الثلاثة التي يتم تغذيتها في شريط واحد “عمود الهوية” الذي يُخرج رقمًا واحدًا متفق عليه.

بيانات الطرف الثالث والأول والصفر

النظر في عملية شراء منزل. 

بيانات الطرف الثالث هي أحد الجيران الذي يقول: “أعتقد أنهم يتطلعون إلى الانتقال” – إنها مجرد ثرثرة. 

بيانات الطرف الأول هي سمسار العقارات الذي يراه يحضر ثلاثة اجتماعات مفتوحة – إنه سلوك ملحوظ. 

بيانات الحزب الصفري هي أن يملأ المشتري نموذجًا ويقول: “أريد منزلًا مكونًا من ثلاث غرف نوم في أوكلاند مقابل أقل من 900 ألف دولار” – إنها نية معلنة. 

مع اختفاء ملفات تعريف الارتباط، ينتقل المسوقون بشكل أساسي من القيل والقال المتاح على نطاق واسع إلى المحادثة المباشرة الأقل تكرارًا ولكن الأكثر قيمة بكثير.

في الهرم أو القمع ثلاثي الطبقات أدناه: 

الطبقة السفلية (الثقة الأوسع والأدنى): بيانات الطرف الثالث/المستنتجة.

الطبقة الوسطى: بيانات الطرف الأول/المراقبة.

الطبقة العليا (الأضيق والأعلى ثقة): بيانات الحزب الصفري/المعلنة.

هرم الثقة بالبيانات: الطرف الثالث، والأول، والطرف الصفري

احصل على النشرة الإخبارية التي يعتمد عليها مسوقو البحث.

انظر الشروط.

البيانات الكبيرة مقابل البيانات الصحيحة

التشبيه الذي أحب استخدامه هنا هو المطبخ الذي لا ترمي فيه أي شيء أبدًا. الثلاجة مكتظة، ولكن نصف ما فيها قد انتهت صلاحيته. غالبًا ما تقضي 20 دقيقة في البحث عن المكون الوحيد الذي تحتاجه، وأحيانًا تطبخ باستخدام شيء فاسد.

تمثل هذه الفوضى في المطبخ “البيانات الضخمة”. يمكن الوصول إلى الكثير من المعلومات بسهولة، ولكن يكاد يكون من المستحيل فهم دقتها أو الثقة فيها. 

وبالمقارنة، فإن “البيانات الصحيحة” عبارة عن مخزن منظم: عناصر أقل، كلها جديدة، وكلها مصنفة، وكل شيء في متناول اليد يمكن استخدامه.

فيما يلي مثال مباشر لجميع المسوقين: إن تغذية نموذج الذكاء الاصطناعي بـ 500000 صف من بيانات إدارة علاقات العملاء (CRM) يبدو مثيرًا للإعجاب حتى تدرك أن 30% منها عبارة عن جهات اتصال مكررة، و15% تحتوي على رسائل بريد إلكتروني قديمة، ويستخدم حقل الإيرادات ثلاثة تنسيقات مختلفة للعملة. أسوأ ما في الأمر هو أن النموذج لا يصبح أكثر ذكاءً، بل يرسلك بثقة في الاتجاه الخاطئ (أو يدور في دوائر).

فيما يلي مقارنة جنبًا إلى جنب بين خطي أنابيب للبيانات.

البيانات الضخمة مقابل خط البيانات الصحيح

أما اليسار فهو عبارة عن خرطوم إطفاء يلقي البيانات الأولية في “مستنقع” (فوضوي، غامض، ومبهم). على اليمين يوجد نفس خرطوم الحريق الذي يمر عبر مرشح (التحقق من الصحة، وإلغاء البيانات المكررة، والتنسيق) إلى خزان نظيف. هذا الفلتر هو “طبقة الثقة”.

الارتباط مقابل السببية

ربما سمعت هذا التجاور كثيرًا، داخل وخارج سياق التسويق. في مجال التسويق، المثال الكلاسيكي هو أن البحث عن العلامات التجارية يبدو دائمًا وكأنه القناة الأفضل أداءً لأن الأشخاص يبحثون عن اسمك في Google قبل الشراء مباشرة. وهذا يشبه إعطاء الفضل للباب الدوار لكل من يدخل المبنى. 

يقول الارتباط: “الأشخاص الذين دخلوا من الباب أصبحوا عملاء”. وتتساءل السببية: “هل كانوا سيدخلون بغض النظر عن الباب؟”

اختبار التزايدية هو الحل.

على مستوى عالٍ، يمكنك منع مجموعة من رؤية إعلاناتك ومقارنة معدل التحويل الخاص بها بالمجموعة المكشوفة، والتي يجب أن تكون متشابهة في الحجم والتكوين (على سبيل المثال، مناطق جغرافية مماثلة). إذا كانت المجموعة الرافضة تقوم بالتحويل بنفس معدل المجموعة المكشوفة تقريبًا، فهذا يعني أن إعلاناتك كانت تحصل على الفضل فقط، ولا تخلق الطلب.

فيما يلي مثال على العرض المضلل الكلاسيكي (البحث عن العلامات التجارية مع عائد إنفاق إعلاني مرتفع للغاية) بجوار العرض المعدل حسب الزيادة (تم تقليص البحث عن العلامات التجارية ورفع قنوات التنقيب).

الارتباط مقابل عائد النفقات الإعلانية السببية

في الأساس، هذه مقارنة جنبًا إلى جنب لما تقوله لوحة التحكم الخاصة بك مقابل ما نجح بالفعل.

شاهد الصورة الكاملة لرؤية بحثك.

تتبع وتحسين واربح في بحث Google والذكاء الاصطناعي من نظام أساسي واحد.

ابدأ النسخة التجريبية المجانية

ابدأ مع

بناء طبقة ثقة تسويقية أقوى

هذه هي أسس البيانات الرئيسية المستخدمة لبناء الثقة بين الفرق:

مقياس حرارة الثقة في الهوية: من الاحتمالي (ثقة منخفضة) إلى الحتمية (ثقة عالية).

منعزلة مقابل شمولية: من البيانات المنعزلة (ثقة منخفضة) إلى البيانات الشاملة (ثقة عالية). 

هرم الثقة في البيانات: من بيانات الطرف الثالث (ثقة منخفضة) إلى بيانات الطرف الأول وربما بيانات الطرف الصفر (ثقة عالية). 

البيانات الضخمة مقابل خط أنابيب البيانات الصحيح: مستنقع ينتج مخرجات ذكاء اصطناعي “خاطئة بثقة” (ثقة منخفضة) مقابل مرشح إضافي ينتج مخرجات موثوقة (ثقة عالية).

الارتباط مقابل السببية ROAS: من تحديد العلاقات (ثقة منخفضة) إلى إثبات السبب باستخدام إطار علمي (ثقة عالية).

طيف نضج طبقة الثقة

يمكن للذكاء الاصطناعي التعامل مع عدد لا يحصى من المهام. لكن اتخاذ القرار القوي لا يزال يعتمد على المسوقين ذوي الخبرة الذين يتمتعون بحكم جيد. تساعدك أسس البيانات هذه على الاقتراب من ذلك.