De vraag naar data scientists is groter dan het aanbod en daar is een eenvoudige reden voor: data scientists houden zich niet alleen bezig met business intelligence, maar spelen ook een belangrijke rol in de strategische planning van bedrijven. Zo kunnen ze je marketingstrategie naar een hoger niveau brengen met marketing analytics, maar dan moet je wel eerst weten wat je zoekt.
Hierover gaan we het hebben:
- Wat doet een marketing data scientist?
- Wat maakt marketing analytics succesvol?
- Hoe kan software helpen bij marketing analytics?
- Marketing analytics software vergelijken
Data science en marketing analytics: een uitleg
De vraag naar data scientists is nog steeds groter dan het aanbod. Het beroep staat op de zesde plaats op de lijst met meest veelbelovende banen in 2020 van LinkedIn. Uit onderzoek van Gartner (volledig document alleen beschikbaar voor klanten) blijkt bovendien dat het grootste deel van het marketingbudget van bedrijven, namelijk 9,2%, tegenwoordig opgaat aan marketing analytics. Ook dit is een reden waarom de vraag naar goed opgeleide en ervaren analisten blijft groeien.
Datawetenschap speelt een steeds grotere rol in het succes van organisaties. Veel van de mensen die op dit moment actief zijn op de arbeidsmarkt, beschikken echter niet over de kennis en vaardigheden die nodig zijn om de functie van data scientist te vervullen. Onderzoek wijst er bovendien op dat het effect van marketing analytics op de prestaties van het bedrijf in de afgelopen vijf jaar tegenviel.
Je zou dus data scientists moeten inhuren die er niet zijn en moeten investeren in marketing analytics terwijl dit niet het gewenste resultaat oplevert, dat klink niet bepaald logisch…
Misschien toch wel.
Om de problemen in verband met data science en analytics in marketing aan te pakken, moeten we een duidelijk antwoord geven op de volgende drie vragen:
1. Wat doet een marketing data scientist?
Onderzoek van Gartner (beschikbaar voor klanten) biedt een nuttig kader om inzicht te krijgen in de belangrijkste taken van een marketing data scientist:
- Meten: de impact bepalen van marketingactiviteiten en reclamecampagnes
- Optimaliseren: wijzigingen in tactieken of uitgaven aanbevelen om de resultaten te verbeteren
- Experimenteren: tests ontwerpen en uitvoeren om oorzaken te isoleren
- Segmenteren: groepen en subgroepen van klanten en prospects identificeren
- Predictive modeling: computermodellen maken om de responsratio te verbeteren
- Storytelling: boodschappen op basis van data overbrengen om betere beslissingen te nemen
Gebruik dit kader om een functiebeschrijving te maken als jouw bedrijf op zoek is naar een datawetenschapper. Het succes van een bedrijf kan ervan afhangen hoe goed dat bedrijf in staat is om zijn data te interpreteren en daar vervolgens naar te handelen. Veel bedrijven weten echter niet wat data scientists precies doen. Bovendien zijn analytics tegenwoordig voor uiteenlopende zakelijke activiteiten vereist, niet alleen voor marketing. Hierdoor worden de functies vaak vervuld door mensen die niet over de juiste opleiding of ervaring op dit gebied beschikken.
Op de lange termijn kan die oplossing toch werken: mensen die niet over de juiste kwalificaties beschikken, gaan aan de slag als data scientist en sommigen hiervan zullen zich na verloop van tijd in de praktijk tot experts ontwikkelen. Volgens Forbes zal het beroep van data scientist tegen 2029 niet eens meer bestaan. De kennis van datawetenschap zal namelijk steeds meer een aanvulling worden op communicatie, vakkennis en vaardigheden op het gebied van bedrijfsstrategie. Dat betekent dat het een onmisbaar vereiste wordt voor productieve medewerkers van alle afdelingen.
Op de korte termijn kan dit echter tot problemen leiden. Mensen die niet over de juiste kennis van data science en analytics beschikken, bekleden functies waarin ze fouten maken en niet aan de verwachtingen van hun werkgever voldoen. Om de juiste datawetenschappers en -analisten in te huren, moet je weten wat het beroep precies inhoudt en of jouw bedrijf iemand die nieuw is op dit gebied, de juiste ondersteuning kan geven.
2. Wat maakt marketing analytics succesvol?
Het succes van marketing analytics begint met schone en betrouwbare data. Volgens de Harvard Business Review wordt het probleem van het tekort aan ervaren data scientists nog eens verergerd door de gigantische hoeveelheden ongeordende data die moeilijk te doorgronden zijn. Het werk van marketinganalisten wordt nog maar al te vaak belemmerd door grote, slecht georganiseerde datasets waaruit geen goede inzichten kunnen worden geëxtraheerd.
De meeste bedrijven gebruiken verschillende systemen en variabelen om data van hun afdelingen te verzamelen. Dit maakt het moeilijk om bedrijfsdata te combineren en als geheel te analyseren. Bedrijven moeten voordat ze data gaan verzamelen, een plan opstellen voor de integratie ervan. Zonder zo’n plan moeten ze de data achteraf standaardiseren om deze te kunnen analyseren en dat kost veel tijd en geld.
Deze problemen kunnen worden voorkomen door al bij het begin te accepteren dat meer niet per se beter is. Ga niet alles vastleggen, maar bepaal eerst wat je bedrijfsstrategie moet worden en beslis dan pas welke data je hiervoor nodig hebt.
Maak daarnaast een gedetailleerde customer journey map, waarin je elk potentieel contactpunt tussen jouw bedrijf en je klanten beschrijft. Door data aan contactpunten met klanten te koppelen, creëer je de context die marketinganalisten nodig hebben voor de bedrijfsstrategie.
3. Hoe kan software helpen bij marketing analytics?
Er is zoveel keuze op het gebied van marketing analytics software dat je wellicht door de bomen het bos niet meer ziet. Ga niet eindeloos platforms vergelijken, maar kies één tool die geschikt is voor de belangrijkste taken van een marketing data scientist (ook als je die nog niet hebt).
Bij het evalueren van producten kunnen de volgende vragen je helpen om te bepalen welke marketing analytics software de juiste functionaliteit biedt voor jouw bedrijf:
- Meten: Welke variabelen gebruikt mijn bedrijf om het succes van marketingcampagnes te meten (bijvoorbeeld click-through rate, bounce rate en page views)? Kan ik met deze marketing analytics tool onze succesvariabelen meten?
- Optimaliseren: Een van de taken van een datawetenschapper of -analist is het aanbevelen van aanpassingen in de marketingstrategie. Hiervoor moet de software functionaliteiten voor metingen, experimenten en predictive modeling Als je verwacht dat het moeilijk wordt voor je bedrijf om een fulltime data scientist te vinden, vraag je softwareleverancier dan of ze predictive modeling bieden. Deze opkomende technologie is erop gericht het extraheren van inzichten te automatiseren.
- Experimenteren: Biedt dit marketingplatform mogelijkheden voor A/B-tests om ervoor te zorgen dat er in de beste versie van een campagne wordt geïnvesteerd? Kan ik met deze oplossing alle soorten campagnes testen die mijn bedrijf gebruikt (bijvoorbeeld via e-mail, landingspagina’s, CTA’s)?
- Segmenteren: Kan ik met deze marketing analytics tool doelgroepsegmenten definiëren en targeten om de ROI van mijn campagnes te verbeteren? Hoe worden doelgroepsegmenten gemaakt en onderhouden? Biedt dit platform dynamische lijsten die aan de hand van vooraf gedefinieerde regels worden bijgewerkt wanneer prospectdata veranderen?
- Predictive modeling: Biedt dit platform predictive modeling om mijn bedrijf te helpen bij het prioriteren van contacten op basis van de waarschijnlijkheid dat ze van prospect klant worden? Kan deze tool predictive marketing gebruiken om gebruikers gepersonaliseerde ervaringen te bieden (bijvoorbeeld specifieke content, aanbiedingen of prijzen) waarmee de kans op conversie groter wordt?
- Storytelling: Heeft deze marketing analytics tool functies voor datavisualisatie en -rapportage om de boodschappen die in de data verborgen liggen, ook aan minder technische belanghebbenden over te brengen? Worden rapporten en dashboards automatisch gegenereerd of moeten deze handmatig worden geconfigureerd?
Net zoals voor data geldt ook voor software dat meer niet per se beter is. De bovenstaande vragen kunnen je helpen om te bepalen welke functionaliteit van marketing analytics software het beste aansluit bij jouw specifieke behoeften. Als het je dan ook nog lukt om een gekwalificeerde (of iets minder gekwalificeerde) data scientist te vinden, vraag je hem of haar om je te helpen bij de keuze.
4. Marketing analytics software vergelijken
Uiteindelijk moet je streven naar één uniform marketing analytics platform en een schone database die is geoptimaliseerd voor analyses. Als je klaar bent om aan de slag te gaan met marketing analytics met behulp van software, kun je de softwarevergelijkingstool van GetApp gebruiken om een platform te zoeken dat geschikt is voor de specifieke data science-behoeften van jouw bedrijf.
De softwarevergelijkingstool van GetApp geeft een overzicht van uiteenlopende productdetails, zoals platformondersteuning, typische klanten, klantenondersteuning, productscreenshots, reviews, functies, integraties, beveiliging en meer
