La tua organizzazione è pronta a utilizzare i big data?

Big Data,

Big Data, è più un'aspirazione che una realtà per la maggior parte delle organizzazioni di marketing. L'ampio consenso sul valore strategico dei Big Data lascia il posto alla miriade di questioni tecniche rigorose necessarie per strutturare un ecosistema di dati e dare vita a intuizioni nitide basate sui dati in comunicazioni personalizzate.

Puoi valutare la prontezza di un'organizzazione a sfruttare i Big Data analizzando le capacità di un'organizzazione in sette aree chiave:

  1. Visione strategica è l'accettazione dei Big Data come fattore critico per il raggiungimento degli obiettivi aziendali. Comprendere l'impegno e il buy-in di C-Suite è il primo passo, seguito da un'allocazione di tempo, concentrazione, priorità, risorse ed energia. È facile parlare il discorso. Cerca le frequenti disconnessioni tra dirigenti senior che fanno scelte strategiche e data scientist a livello di lavoro, analisti di dati e marketer incentrati sui dati che svolgono effettivamente il lavoro. Troppo spesso le decisioni vengono prese senza sufficienti input a livello di lavoro. Spesso la vista dall'alto e la vista dal centro sono radicalmente diverse.
  2. Ecosistema dei dati può essere un ostacolo o un fattore abilitante. Molte aziende sono intrappolate da sistemi legacy e investimenti irrecuperabili. Non tutte le aziende hanno una chiara visione futura mappata all'impianto idraulico esistente. Spesso c'è attrito tra gli amministratori tecnici del panorama IT e gli utenti aziendali che aumentano i budget correlati. In molti casi, la visione in avanti è una raccolta di soluzioni alternative. Ad aumentare la confusione ci sono oltre 3500 aziende che offrono tutti i tipi di soluzioni tecnologiche che fanno affermazioni simili, utilizzano un linguaggio simile e offrono offerte simili.
  3. Data Governance si riferisce alla comprensione delle origini dati, con un piano per l'importazione, la normalizzazione, la sicurezza e la definizione delle priorità. Ciò richiede una combinazione di misure di sicurezza agili, un regime di autorizzazione chiaramente definito e percorsi per l'accesso e il controllo. Le regole di governance bilanciano la privacy e la conformità con un uso flessibile e il riutilizzo dei dati. Troppo spesso questi problemi sono confusi o messi insieme dalle circostanze piuttosto che riflettere politiche e protocolli ben progettati.
  4. Analisi applicata è un indicatore del livello di efficienza di un'organizzazione analitica risorse ed è in grado di sfruttare l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico. Le domande critiche sono: un'organizzazione ne ha abbastanza analitica risorse e come vengono distribuite? Siamo analitica incorporato nel marketing e flussi di lavoro strategici o sfruttato su base ad hoc? Siamo analitica guidare le decisioni aziendali chiave e promuovere l'efficienza nell'acquisizione, nella fidelizzazione, nella riduzione dei costi e nella fedeltà?
  5. Infrastruttura tecnologica valuta il software e le strutture dati utilizzate per acquisire, elaborare, ripulire, proteggere e aggiornare i torrenti di dati che fluiscono nella maggior parte delle aziende. Gli indicatori chiave sono il livello di automazione e le capacità di normalizzare i set di dati, risolvere le identità individuali, creare segmenti significativi e acquisire e applicare continuamente nuovi dati in tempo reale. Altri indicatori positivi sono le alleanze con ESP, automazione del marketing e fornitori di cloud computing.
  6. Usa lo sviluppo del caso misura la capacità di un'azienda di utilizzare effettivamente i dati raccolti ed elaborati. Sono in grado di identificare i clienti "migliori"; prevedere le prossime migliori offerte o nutrire probabili lealisti? Dispongono di meccanismi industrializzati per creare messaggi personalizzati, intraprendere micro-segmentazione, rispondere al comportamento sui dispositivi mobili o sui social media o creare più campagne di contenuto distribuite su molti canali?
  7. Abbracciare gli uomini di matematica è un indicatore della cultura aziendale; una misura del reale desiderio di un'organizzazione di esplorare, adottare e acquisire nuovi approcci e nuove tecnologie. Tutti esprimono la retorica del digitale e della trasformazione dei dati. Ma molti temono le armi di distruzione di massa (armi di interruzione della matematica). Molte meno aziende investono tempo, risorse e denaro per rendere la centralità dei dati una risorsa aziendale fondamentale. Arrivare alla disponibilità dei Big Data può essere lungo, costoso e frustrante. Richiede sempre cambiamenti significativi negli atteggiamenti, nei flussi di lavoro e nella tecnologia. Questo indicatore misura il vero impegno di un'organizzazione per gli obiettivi futuri di utilizzo dei dati.

Realizzare i vantaggi dei Big Data è un esercizio di gestione del cambiamento. Questi sette criteri ci consentono di avere una visione chiara di dove cade una data organizzazione nello spettro di trasformazione. Capire dove ti trovi rispetto a dove vuoi essere può essere un esercizio utile se fa riflettere.

 

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