Los mayores desafíos de datos de marketing de la década de 2020

El primer problema: las personas. A menudo, las personas no son capaces de trabajar con estos conjuntos de datos masivos. El análisis de los datos / conocimientos de los clientes, el análisis y la generación de informes de datos y la gestión de datos y bases de datos se encuentran entre las brechas de habilidades más frecuentes para los especialistas en marketing.

La tecnología no solucionará el problema y muchos especialistas en marketing enfatizan la tecnología sobre las personas y los procesos. Las máquinas pueden procesar cantidades increíbles de datos y hay todo tipo de cosas realmente interesantes por ahí. Trabajamos con un montón de herramientas de IA diferentes, pero al final del día, todavía tienes que hacer algo con esos datos.

Y eso significa que los especialistas en marketing deben mejorar su dominio de los datos. Muchos especialistas en marketing no tienen las habilidades necesarias para poder trabajar con datos con la fluidez que deberían. En última instancia, eso se reduce a la capacitación, el desarrollo del talento y la contratación de los especialistas en marketing adecuados con las habilidades adecuadas.

Los datos son un lenguaje lo que significa que hay un grupo de personas que son analfabetas en este idioma dando traspiés tratando de hacer cosas y haciéndolo realmente mal. La resolución no es más tecnología. Debe tener procesos implementados que impongan el rigor necesario para obtener los resultados que desea. La metodología de su equipo de marketing para extraer conocimientos de los datos es fundamental y es una oportunidad de mercado para las empresas progresistas e inteligentes.

Desarrollar su propia receta internamente sobre cómo procesa sus datos puede ser una ventaja competitiva. Sus objetivos de marketing deberían ser, dijo Penn, utilizar los datos mejor que sus competidores, optimizarlos en la búsqueda, superarlos en Google Ads, etc.

Una de las mayores fuentes restantes de datos oscuros para el marketing es la eficacia y la eficiencia del contenido. Los datos no deberían residir simplemente en un "lago de datos". Debería ser un "parque acuático de datos" con todo tipo de actividad.

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