データだけではマーケティングの意思決定を決定できない理由
私はデータに裏打ちされたコンテンツマーケティングの大きな支持者であり、データに裏打ちされた投稿を書くことを主張しています。
それで、ビジネスに人間の直感の場所はありませんか？マシンベースのアルゴリズムとツールは、ビジネスの売り上げを伸ばすための全体像を提供できますか？
直感とデータの議論は、何年にもわたって繰り返されてきました。 MITの研究者は、人間の直感に勝るアルゴリズムさえ発見しました。しかし、それは機械を支持する議論の終わりを意味するものではありません。人間だけがデータの観察と分析から意思決定と行動に移ります。少なくともまだ、機械はそうではありません。
懐疑論と批判的思考は、マーケティングキャンペーンを成功させ、ビジネスを成長させるためのデータと同じくらい重要な人間の特性です。データは意思決定を強化し、より多くの情報を提供し続けます。
ただし、マーケターがキャンペーンのデータを分析する際に当てはまる誤謬がいくつかあります。この記事では、データの5つの制限と、マーケティングでそれらを克服する方法を紹介します。
利用可能で目に見えるデータのほとんどは、栄光に満ちた勝者のものであり、そこでこのバイアスが始まります…
ビル・ゲイツとマーク・ザッカーバーグの輝かしい例を引用して、大学を中退した学生を称賛したことはありますか？
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確かにあなたは楽観的です。しかし、アメリカの3,000万人の大学中退者の大多数は、卒業生よりも失業していて貧しく、債務者の不履行に陥っている可能性が高いことをご存知ですか？
私はあなたの意図を疑うことはありません。それらは純粋ですが、あなたはこの間違いに陥ったと確信しています–勝者だけに焦点を合わせ、生存者バイアスに陥っています。
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メディアは、成功の秘密のマントラを覗き見しながら、これらの生存者を放送します。 「避けるべきこと」に関する情報は、ビジネス雑誌の表紙を飾る人々には利用できないため、通常は無視されます。
むしろ、何をすべきでないかについての本当の教訓は、失敗して悪い状況から抜け出すことができなかった人々にあります。しかし、あなたの意見は、途方もない可視性を得た少数の生存者によって歪められています。
このバイアスは、インフルエンサー/競合他社に多大な結果をもたらすトラフィックまたはSEO戦略を実装するときに、マーケティングキャンペーンに影響を与える可能性があります。
たとえば、超高層ビルのテクニックについて聞いたことがあるはずです。これは、多くのウェブマスターがオーガニックトラフィックを増やし、ジューシーな被リンクを獲得するのに役立ちました。
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競合他社をしのぐためには非常に高品質のコンテンツを作成する必要があるため、実行に必要な予算と時間はかなり高くなります。それでも、ほとんどの中小企業の所有者は、ブログに実装する前に戦略の有効性を疑うことはありません。
主要なインフルエンサーがそれを共有すると、マーケティング戦略がその影響力を失うことはかなりよく知られている事実です。インフォグラフィックを厳密に使用した後は、それほど効果的ではありませんでした。私が共有する電子メールテンプレートは、一部の怠惰なマーケターによって誤用され、無効にされています。
ダグ・カニントンは、スカイスクレイパー技術からの結果を達成することで彼の失敗を共有しました。彼はそれらの「素晴らしいリソース、ここにバックリンクがあります」というメールを受け取りませんでした。
では、どうすればこの偏見に陥らないようにすることができますか？
マーケティング戦略に関するデータが良すぎて真実ではないように見える場合は、それが機能した条件を再確認してください。
ニッチ、予算、必要な時間、および戦略の成功に貢献したその他の重要な要素などの側面を精査する必要があります。
インフォグラフィックは、インフォグラフィックであるという理由だけでは機能しません（インフォグラフィックに対する需要があり、適切な人々に宣伝できることを確認する必要があります）。そして、黄金比を使用するだけでは、素晴らしいデザイナーにはなりません。
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ブライアン・ディーン自身は、スカイスクレイパー技術が一部のニッチや特定の条件では効果的に機能しない可能性があると述べています。
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場合によっては、少し余分な創造的な努力をすることで成功を収めることができます。ダグにとって、超高層ビルの手法とゲストの投稿（彼は8つのゲストの投稿を公開する必要がありました）を組み合わせると、素晴らしい結果が得られました。
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彼はまた、既存のページ（グーグルが気に入っていた）から同じ主題のSkyscrapedバージョンへの内部リンクを行いました。
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基本は同じです。創造性と好奇心は、より良く、より速く、より効率的で効果的な意思決定を行うのに役立ちます
今日のデジタルユニバースには2.7ゼタバイトを超えるデータが存在することをご存知ですか？
ただし、生成されるデータのほとんど（少なくとも約60〜70％）は、従来の行と列の形式では存在しません。これは…
構造化されていません。
さて、あなたは誰がtを理解する上でより良い役割を果たすと思いますか
彼の顧客パターン？
CRMツールには、顧客のデータポイントに構造を課す事前定義されたフィールドが含まれている可能性があります。
複数のソースからのデータを集約して標準化する高度なソフトウェアツールにアクセスできる場合があります。次に、洞察を明らかにするために分析を実行できます。
このような自動化されたプロセスよりも迅速で賢い方法は、人間であるあなたが傾向を観察することです。データセットで追求する価値のある質問を最初に実際に決定する必要がある場合もあります。
データから洞察を観察および導出する際の創造性は不可欠です。人間は、ビジネス上の意思決定を収益の数値とすばやく関連付けることができます。
たとえば、コンテンツマーケティングの取り組みからの投資収益率を測定し、コンテンツを販売目標到達プロセスに結び付けることは大きな課題です。トラフィックやリーチなどの虚栄心の指標を具体的な数値で除外する必要があります。
Contentlyは、声のシェアがブランドの収益にどのように影響するかなど、数十の入力を考慮に入れて、組織全体に適用できるROI式に取り組んできました。ここでは、15.5倍のコンテンツROIをどのように管理したかについてのケーススタディを共有しています。
Contentlyはツールを使用して見込み顧客にタグを付け、彼らのWebサイトで読んだ記事やページ、および彼が目標到達プロセスをどのように進んだかを調べました。
しかし、彼らの営業チームと彼らの創造性は、非構造化データがクライアントとの82,000ドルの契約を結ぶ上でより大きな役割を果たしていることに気づきました。
デビッド・マクスウィーニーの場合も同様です。彼の好奇心から、ジャーナリストは常に流行のニュースを探していることに気づきました。そして、毎月の味があります（8月のクモのように）。
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そこで、彼は「コカコーラの健康への影響」のインフォグラフィックの成功を利用して、スコットランドの「その他の国の飲み物」であるIrn Bruを、彼のウェブサイトFavrifyで作成しました。
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その結果、48時間以内に10万人を超える訪問者が訪れ、多くの報道機関が言及しました。
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デビッドの創造性と好奇心を純粋にデータに置き換えることはできないと思います。
平均と四捨五入は、あなたをだまして間違った洞察を促す可能性があります
冬休みに売り上げが急増したことはありますか？または、夏の間、トラフィックの落ち込みを感じましたか？
分析ソフトウェアの年次概要（または月次概要）のみに依存している場合は、全体像を把握できない可能性があります。データが歪んで、間違った洞察を引き出す可能性がある4つの方法を紹介します。
1. Mark Cokerは、Smashwordsでの電子書籍の売上に関するデータをプロットします。著者として、あなたはベストセラーの電子書籍を出版する可能性が高いと信じて騙されるかもしれません。
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2.ツールを使用して、製品の発売後またはブログ投稿の公開後にブランドが受け取る「コメント数」をマイニングする場合：
そうすると、会話に関する感情に気づきません。
たとえば、アディダスはバレンタインデーのプロゲイの投稿に膨大な数のコメントを書きました。
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内側にズームインしないと、実際に多くの怒っているコメントがあったことに気付かないでしょう。
アディダスのソーシャルメディアチームは、大きな絵文字のキスですべてのコメントに積極的に対応しました。
3.キーワードの調査を行う場合、キーワードを追求する価値があるかどうかを判断するために、月間検索ボリュームに依存する可能性があります。
しかし、キーワード検索ボリュームが過去12か月の平均であることをご存知ですか？
したがって、理想的には、毎月の検索を拡大して、注目を集めているキーワードを見つける必要があります。
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または、「スノーショベル」のように季節的なスパイクがあるもの。
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この洞察は、最初のページのキーワードランキングスポットがわずか3シーズンで、ビジネスに優れたROIを生み出すのに役立つかどうかを判断するのに役立ちます。
一年中一貫した検索ができる常緑のキーワードを選ぶことをお勧めします。
4.キーワードプランナーのもう1つの側面は、平均が正確な数値ではないことを認識していることです。
Googleは、ボリュームに基づいてキーワードをバケットにグループ化します。また、キーワードに最も近いバケットが最も近い10に丸められず、100に丸められる場合があります。
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Keyboard.ioチームは570億の検索用語の分析を行い、バケットサイズの違いが急速に増加することを発見しました（720> 880> 1,000> 1,300> 1,600）。
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問題の解決策を共有したいのですが、それは存在しません。リスクを軽減できる唯一の方法は、結果をもたらすキーワードに焦点を当てることです。あなたのグーグルアナリティクスとウェブマスターツールを掘り下げて、それらを見つけてください。また、トラフィックソースを多様化して、Googleを超えて移動します。
A / Bテストでのコンバージョン率が高いと、ビジネスにとって間違った種類のオーディエンスを引き付ける可能性があります
メールオプトインの数と売り上げを増やすために、今日実行できる簡単なテストが多数あります。これらのテストを試すことをお勧めしますが、コンバージョンの純粋なパーセンテージの増加を超えて、隠れた洞察を常に見極めるようにしてください。
自分の決定がビジネスにどのように影響するかをより高いレベルで考える必要があります。たとえば、emを使用します
ojisは、ソーシャルメディアの更新への関与を高めることができます。しかし、それはあなたのブランドの個性に合っていて、あなたのターゲットオーディエンスからメンバーを引き付けますか？
別の実例を示しましょう。 iWillTeachYouToBeRich.comのRamitSethiは、製品の高価格と低価格を比較するA/Bテストを実行しました。彼のチームは、より低い価格を設定すると、さらに10万ドルの収益が得られることを発見しました。
それで、ラミットはより低い価格で行きましたか？
いいえ。
低価格の製品は間違った種類の聴衆を引き付けるので、彼は数ドルを失う準備ができていました。
ラミット自身の言葉で、
テストは素晴らしいです。データは重要です。しかし、CEOは最終的にビジョンを設定し、電話をかけます。
実際のところ、A / Bテストの90％は重要な結果をもたらさない可能性があります。同様に、すべての陽性テストが追加の収益をもたらすわけではありません。ブログ投稿（私のものを含む）に見られるケーススタディは、サクセスストーリーである10％に属しています。
したがって、分割テストを行う場合は、収益を大幅に改善するために常に挽く準備をしてください。また、無関係なキーワードを追跡すると、間違った種類のオーディエンスを引き付ける方法と、キーワードのターゲティングを修正することがどのように役立つかについても説明しました。
以前、SEOランキングを失っても（ユーザーの意図を確認するときに）収益が向上する場合があることも共有しました。
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データはこの最も基本的な質問に答えることができません…
では、分析ツールからのデータはどのような洞察を明らかにすることができますか？
ほとんどの場合、何を、いつ、どこで。
購入につながる顧客の動機についての定性的な洞察は得られません。
なぜ…
マーケターにとって、これは彼らが間違った活動を追いかけるのを防ぐことができる信じられないほど貴重な洞察です。
たとえば、ほとんどのキーワードツールは、検索結果でランク付けされているWebサイトのキーワードボリュームと競合分析を提供します。それらはあなたにバックリンク、ドメイン権限、ページ権限などを示します。
現在、ほとんどのツールは、キーワードの競合スコアを表示するアルゴリズムも考案しています。しかし、競争を簡単、中程度、難しいものとしてリストすることは困難です。
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したがって、スコアが0〜100の範囲であっても、キーワードがランク付けされている理由を明らかにするのはあなたの責任です。 Authority HackerのPerrinは、キーワードの難易度を判断するために次の基準を考案しました。
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同様に、ブランドや「Googleキーワードプランナー」などのツールに関連付けられたキーワードのランク付けは、おそらく非常に困難になります。
また、Googleが特定のキーワードに対して特定のタイプのWebサイトを好む場合もあります。また、キーワード調査ツールでは、ランキングの重要な理由についての洞察は得られません。
たとえば、「女性用シャツ」の結果を見てください。表示されている結果はすべてeコマースWebサイトからのものであるため、コンテンツWebサイトでのランキングは幸運です。
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同様に、ホテル、旅行のヒント、仕事などを検索するときに、いくつかのWebサイトが支配的な検索結果を見つけることがあります。NohatDigitalのHaydenは、ここの検索結果でこの独占について説明しています。
結論
データはマーケターにとって信じられないほどの資産です。私は自分の主張を裏付けるために、データに裏打ちされた投稿を定期的に書いています。調査対象のマーケターの50％が、コンテンツに対して人々が注目していることを測定したいという要望を表明しました。
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しかし、データ、自動化されたツール、およびアルゴリズムだけに依存することは、多くの落とし穴につながる可能性があります。この記事では5つの例を紹介しました。データと直感を組み合わせることが、より多くの収益を生み出すためのより良いソリューションだと思います。
データを活用したマーケティングの経験をお聞かせください。データのみに依存しているためにマーケティングキャンペーンで失敗を経験したことがありますか？
