適切な分析機関を選択する方法
私たちの現代のデジタル強化された世界では、データと情報が私たちのすべての活動を支えています。
しかし、あなたはあなたのデータをあなたのために機能させていますか、それともあなたはまだ十分に活用していないものですか？
多くのビジネスオーナーやマーケターにとって、データの分析と展開は恐ろしい見通しです。
そのため、分析機関が登場しました。その目的は、企業がデータを活用して意思決定を改善し、結果を改善するのを支援することです。
あなたが分析機関を雇うことを考えているなら、ここにあなたが知る必要があるすべてがあります。
あなたの目標と望ましい結果を知る
代理店パートナーと協力する場合と同様に、最初に現在の状況と目標を検討する必要があります。
この理由は、すべての分析機関が同じ方法で構築されているわけではないためです。
一部の機関は、成熟のさまざまな段階で特定の業界または企業と協力しています。
他のエージェンシーは、マーケティングと運用などの分析の特定の領域を専門としています。
それらの実行方法にも違いがあります。たとえば、あるエージェンシーは、洞察力を強化するためにテクノロジーに大きく依存している場合があります。一方、別の人は彼らの長年の経験と人間の直感にもっと依存するかもしれません。
あなたの目標について考えるとき、これらの側面を考慮してください：
既存のデータ–現在構築しているデータ資産について考えてください。これには、マーケティングチャネル（検索、PPC、コンテンツ）、運用、製品データなどが含まれます。
ビジネスにおけるデータの役割–次に、ビジネスにおいてデータが果たす役割について考える必要があります。たとえば、在庫を予測および管理するためにデータを使用する必要がありますか？あるいは、既存のマーケティングチャネルを拡大するためにデータを活用する必要があるかもしれません。
あなたの予算–当然、あなたがどのエージェンシーと協力しているかに応じて、さまざまなサービス料金がかかります。達成したいことに応じて、分析サービスに割り当てることができる予算を検討する必要があります。
ビジネスの優先順位–最終的には、現時点でビジネスの優先順位を考える必要があります。ここで、ほとんどの時間を考えて、データと分析が主な優先事項とどのように同期するかを確認する必要があります。たぶん、コストを削減するためにプロセスを最適化する必要があります。あるいは、顧客データを活用して新しい市場セグメントを発見する必要があるかもしれません。
ニール・パテルとの相談
私の代理店があなたのウェブサイトへの大量のトラフィックをどのように促進できるかをご覧ください
SEO-大量のSEOトラフィックのロックを解除します。実際の結果をご覧ください。
コンテンツマーケティング-私たちのチームは、共有され、リンクを取得し、トラフィックを引き付ける壮大なコンテンツを作成します。
有料メディア-明確なROIを備えた効果的な有料戦略。
電話を予約する
分析機関を急いで採用する前に、データを活用することでそこに到達するのにどのように役立つかを意識しながら、時間をかけて現在の場所と行きたい場所の完全な監査を実施してください。
優れた分析エージェンシーを作る6つの特徴
自分で分析についてよく知らない場合は、適切な分析機関を選択するのが難しい場合があります。
分析のすべての技術的基礎を提供できるパートナーに加えて、あなたを導き、あなたのデータで何が起こっているのかを理解するのを助ける誰かが必要になります。
そして理想的なケースでは、特にマーケティングの側面に関して、データに基づいた新しい戦略の実行を引き継ぐのを助けることができるパートナーです。
分析機関を評価するときは、これらの特性を精査するようにしてください。
ソートリーダーシップ
ソートリーダーシップは、企業が特定の業界で保持している尊敬と権威を表します。
このポジションは通常、業界の問題を教育し、解決し、優れた専門知識を実証するコンテンツを制作している企業によって達成されます。
特定の分析機関が作成しているコンテンツの種類を見てみましょう。
彼らはコンテンツを作成しているのでしょうか？
コンテンツは洞察に満ちており、明確かつ簡潔な方法で伝達されていますか（これは、コンテンツがあなたとどのように伝達するかに影響します）？
優れたソートリーダーシップコンテンツを作成している分析機関は、その会社が急速に進化する分野で必要とされる最新のトレンドを上回っているかどうかも示します。
分析エージェンシーパートナーは、データの集約と理解に役立つ適切なテクノロジーを構築する必要があります。
それらのテクノロジーは、使用するプラットフォームに応じて、GoogleAnalyticsやShopifyなどのデータソースと統合できる必要があります。
また、グラフでデータを視覚化したり、レポートを簡単にダウンロードしたりする機能など、直感的なユーザーエクスペリエンスを提供する方法で、このデータを表示して理解できるプラットフォームも必要です。
理想的なケースでは、分析機関は、より深い分析のためにデータを処理および操作できる機械学習アルゴリズムなどのより高度なテクノロジーを備えています。
バランスの取れたチーム
分析は、数字の世界と言葉の世界の交差点に位置しています。
データを次のように変換できない場合、データを収集しても意味がありません
実用的な洞察と戦略。
そのため、連携する分析エージェンシーには、分析的であると同時に創造的である多様なチームメンバーのセットが必要になります。
これには、データサイエンティスト、心理学者、デジタルマーケターなどのチームメンバーが含まれる可能性があります。
創設者の洞察と性質が企業文化に刻印されることが多く、彼らの考え方と実行に影響を与えるため、強力な創設者を持つ分析機関のボーナスポイント。
堅実なクライアントリスト
場合によっては、過去に誰と協力したかを調べるだけで、会社の価値を測ることができます。
あなたが検討している分析機関がグーグルやイントゥイットのような有名人と仕事をしたという印象的な実績を持っているなら、彼らは彼らのことを知っている可能性があります。
ただし、注意点が1つあります。代理店が印象的なブランド名を扱ってきたとしても、必ずしもそれらがあなたにぴったりであるとは限りません。
そもそも、あなたは彼らの料金を支払う余裕さえないかもしれません。また、可能であっても、より大きなクライアントやさまざまなニーズを持つクライアントと連携するように最適化されている場合があります。
したがって、特定の状況に関連するクライアントリストの関連性も考慮してください。
明確なコミュニケーション
分析機関と協力している場合は、データの背後にあるストーリーを説明できるパートナーが必要です。
彼らがこれを行うために必要な最初の方法は、彼らのテクノロジーを介することです。これにより、グラフ、チャート、およびその他の意味のある方法でデータを視覚化できるはずです。
彼らがこれを行うべき2番目の方法は、ストーリーテリング、理想的には戦略の作成を通じて、実用的な洞察をどのように伝達するかです。
データは客観的ですが、そのデータの解釈も客観的であることを保証するものではないことを忘れないでください。
そのため、パートナーは常に、分析のための強力で明確に伝達された論理的なケースを持っている必要があります。このようにして、情報に基づいた決定を行っていることを知ることができます。
チームとの同期
分析機関と協力するには、テクノロジーとチームの両方を同期させる必要があります。
開発チームは、パートナーと簡単に統合および設定できる必要があります。
マーケティングチームは、パートナーが提供する洞察に基づいて戦略を適応させるのに十分な自信と情報を持っている必要があります。
分析機関とうまく連携するには、両方のチームが同じ波長である必要があります。最良の結果を得るには、戦略、期待、およびスキルセットを適切に調整する必要があります。
分析機関と連携する方法
連携する分析機関ごとに、プロセスが少し異なります。ただし、一般的には、会社ごとに同じであるオーバーライド構造があります。
分析機関と協力して成功する結果を得るには、通常、これらの手順を実行する必要があります。
1）目標を共有する–代理店パートナーは、サービス、タイムライン、結果など、目標を完全に理解している必要があります。あなたはあなたの関係の開始時に可能な限り透明である必要があります。それはあなたが両方とも将来適切な期待を持っていることを確実にするためです。たとえば、実際にマーケティングの実行について支援が必要であるが、技術に焦点を当てた代理店と提携している場合は、後で問題が発生する可能性があります。
2）期待を管理する–早い段階で何が可能かについて明確な期待を管理することも重要です。一部の機関は、戦略や機械で生成された分析の支援など、さまざまな追加サービスを提供しています。他の人は単純なダッシュボードを提供するかもしれません。また、一般的な分析の役割と、分析の用途と制限を理解することも重要です。
3）資産の計画–データ資産は、ビジネス全体でデータを収集および保存する既存の方法を表しています。マーケティングチャネル（Google Analyticsなど）、運用（在庫管理など）、テクノロジーなど、既存のすべての資産を計画する必要があります。これらは、統合と分析のために分析機関によって使用されます。
4）統合–資産を配置したら、分析パートナーと資産を統合する必要があります。最良の場合、パートナーは独自のプラットフォームを持ち、開発チームと協力してデータ資産を接続します。ただし、小規模な代理店と協力している場合は、データに直接アクセスすることを選択する場合があります。その場合は、使用するソフトウェアへのログイン資格情報を提供する必要があります。
5）レポート–すべてが接続されると、分析機関は既存のデータ資産の監査の実施を開始します。プラットフォームがあれば、すべてのデータに1か所でアクセスして表示できます。最高のエージェンシーは、グラフ、チャート、レポートを通じてユーザーフレンドリーな方法でデータを表示および操作できるようにします。また、人間の入力なしでデータを理解する機械学習テクノロジーを備えている場合もあります。
6）分析–テクノロジー、人間の目、または両方の組み合わせで、よ
分析機関は、数値の背後にあるストーリーを伝えることで、データを理解するのに役立ちます。その後、彼らはあなたが将来の戦略に情報を与える実用的な洞察を生み出すのを助けるはずです。
7）戦略–既存のデータを完全に分析したら、生成された洞察に応じて戦略を更新する必要があります。たとえば、特定の販売チャネルを2倍にすることを選択したり、業務のボトルネックを取り除く必要があることに気付いたりする場合があります。
8）実行–一部の分析機関は、マーケティングの実行など、分析以外のサービスを提供しています。あなたのデータは、既存または新規の戦略で結果を生み出すために必要な人的資本が不足していることを示している可能性があります。ここで、あなたの代理店パートナーは、あなたが不足しているところならどこでも統治を引き継ぐことによって助けることができるかもしれません。
9）監視–継続的に、代理店パートナーがお客様と協力して、データ、戦略、および実行がすべて同期されていることを確認します。少なくとも月に1回は分析と戦略の会議を開く必要がありますが、データやコンピューターで生成された洞察にオンデマンドでアクセスすることもできます。
あなたにぴったりの分析エージェンシーを見つける方法
適切な分析機関を見つけるには、特定のことを探して精査する必要があります。ここで注意すべきいくつかの特徴と、分析パートナーと協力するときに何を期待するかについて話しました。
最高の分析機関を見つけるときに探すべきことの簡単な要約は次のとおりです（リンクはこちら）。
特徴：
フルスタックマーケター–マーケティングデータを分析する場合、分析機関がマーケターである場合に非常に役立ちます。そうすれば、データを実際に結果を得る戦略に変えるのに役立ちます。
強力なテクノロジー–分析プラットフォームは、代理店パートナーが持つべき最低限のものです。機械学習とデータ処理アルゴリズムがあれば、さらに優れています。
オールスターチーム–分析機関には、数字とマーケティング心理学の両方を理解している多様なチームメンバーが必要です。強力な創設チームも注目すべきものです。
強力なクライアント名簿–大手ブランドと協力してきたエージェンシーは常に良い兆候です。しかし、問い合わせるときは、彼らがサイズと業界の点であなたと同じようなブランドと協力しているかどうかを調べてみてください。
優れたコミュニケーションスタイル–データを理解することは1つのことですが、データを明確かつ簡潔に説明することは別のことです。有意義な方法でストーリーを伝えることができる分析機関は、データを使用するのに役立ちます。
それらは全体論的なアプローチを取ります–おそらく収集しているデータのソースはたくさんあります。統合および分析できるデータソースが多いほど、より適切になります。
何を期待します：
オンボーディングと統合–エージェンシーパートナーが最初にすべきことは、あなたを彼らのプラットフォームにオンボーディングし、プロセスを通してあなたに話しかけることです。これには、テクノロジーの同期や結果の観点からの期待の管理などが含まれます。
資産の監査–次に、既存のデータ資産の監査を行い、戦略と実行につながる実用的な洞察を考え出す必要があります。
マーケティングチャネルの設定–分析機関が分析以外のサービスを提供している場合、SEO、PPC、ソーシャルメディアなどのチャネルを含むマーケティング戦略を実行するために分析機関が協力します。
データ管理–継続的に、代理店パートナーを通じてデータにアクセスして表示することができます。レポートをダウンロードして、データを視覚化することができます。
実用的な洞察と結果–データを洞察、戦略、実行に変換することに関して、最高の分析機関は本当に際立っています。代理店と協力して、データが意思決定に情報を提供し、結果を促進していることを確認する必要があります。
トップ3の分析機関
あらゆるタイプのニーズに対応する優れた分析会社が何百社もあります。
ただし、すべてを調べて精査する時間がない可能性が高いため、この記事で説明したさまざまな基準に基づいて、上位3つの分析機関を絞り込みました。
ここにリストされている上位3つのエージェンシーにはさまざまな長所と短所があるため、どちらが自分に最適かを判断する必要があります。
1）NPデジタル—マーケティングの実行に最適
データからの洞察を実践するための支援が必要だと思われる場合は、NPDigitalを使用する必要があります。この代理店は、世界で最も影響力のあるデジタルマーケターの1人であるNeilPatelによって設立されました。また、提供する分析サービスに加えて、結果主導型のマーケティング戦略を設定して実行するのにも役立ちます。彼らは、GoogleやIntuitなどの企業を含む有名ブランドと協力してきました。
おそらく、分析するデータが大量にある業界にいるか、データが市場で競争する能力において重要な役割を果たしています。この場合、Artefactを検討する必要があります。これは、強力なテクノロジースタックを備えたエージェンシーです。
データを最大限に活用するための人工知能。彼らは社会科学者から統計家に至るまで強力で多様なチームを持っており、グリーンピースやカルフールなどの企業と協力してきました。
3）逆境—中小企業に最適
ハイエンドの代理店手数料を支払う余裕がない可能性のある中小企業にとっては、Adverityの方が適している可能性があります。 Adverityは、代理店パートナーというよりもテクノロジープラットフォームですが、わずかなコストで分析戦略を強化することができます。このプラットフォームでは、運用からマーケティングまでのデータソースを統合できます。もちろん、欠点は、コンサルティング機関が提供する人間レベルの洞察と実行がないことです。 Adverityは現在4.5/5の星評価を持ち、G2Webサイトで100件以上のレビューがあります。
結論
この時点で、分析機関を選択する方法についての良いアイデアが必要です。
書かれていることはすべて私たちの視点からのものであり、代理店を評価するときに考慮すべき他のことがあるかもしれないことを覚えておいてください。
最終的に引き金を引いて契約に署名する前に、協力したい分析機関があなたと同様の企業と協力しており、彼らがいくつかの結果を実証できることを確認してください。
