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デジタルエージェンシーにとって、ビッグデータ競争上の優位性はまだ残っているので、非常に初期の、やや恐ろしく、まったく具体的ではありません。しかし、マーケティング担当者らは、これが新しい秘伝のソースであると聞き始めており、その使い方を見つけようと躍起になっている。それには正当な理由があります。現在の軌道を考えると、ビッグデータがわずか 5 年以内にデジタルエージェンシーの様相を変える可能性は大いにあります。あなたがデジタルエージェンシーに所属している場合は、次の点を考慮する必要があります。
代理店はビッグデータを使ってどのように収益を上げているのでしょうか?
サービスとしてのデータクラウド コンピューティングのコストにより、共通インフラストラクチャが手頃な価格になったため、(DaaS) を代理店メニューに追加できるようになりました。 DaaS はまた、新たな収益への複数の扉を開きます。一部の代理店は、クライアントに代わってオリジナルのアプリやキャンペーンを強化するためにこれを使用しています。独自の研究を充実させ、サポートするためにそれを使用している人もいます。
洗練された顧客プロファイリング、パーソナライズされたマーケティングキャンペーン、複数のデータソースからのレポートなど、ビッグデータから得られる洞察を販売することは、競争上の優位性をさらに飛躍させるものであり、代理店はこの機会に飛びつくプレッシャーを感じています。そうは言っても、コンピューターの能力とアクセシビリティの民主化は人材の問題を解決するものではなく、コストがもはや決定変数ではないことを意味することに注意することが重要です。
政府機関が追跡すべきデータの種類とその理由は何ですか?
クライアント側のデータは新しい壁に囲まれた庭園です。ここ数カ月間、エージェンシーは、Google、Facebook、Groupon などの企業から初めて観察されたのと同じ、データに対する吸血鬼のような渇望を深めています。
最初は、ブランドに触れたすべての人を見つけて理解するだけで十分でした。現在、エージェンシーはこれらの調査結果を文脈に落とし込んで、ブランドとの相互作用がどこで、そしてなぜ起こったのかを答えたいと考えています。そして、その粒度レベルのコンテキストは、外部データが内部データとマッシュアップされる場合にのみ実現されます。
代理店がクライアントのデータへのアクセスを許可されると、そのリスクと見返りは膨大になります。そして、それは親密な新しい種類のコラボレーションです。クライアントの四半期末の業績は知っているかもしれませんが、世帯収入別に分類されたカート直帰率を見たことはありますか?
代理店は顧客データにアクセスすることで、世間が何を言っているかだけでなく、それらの外部指標がビジネスの行動や結果とどのように相関しているかを理解するのに役立ちます。たとえば、小売顧客のコンテキストでは、全国の POS システムからデータが流入するため、代理店はクライアントが購買パターンを社会活動の流れと照合し、特定の地域での購入のきっかけとなったイベントを正確にマッピングできるよう支援できます。地域。
これらの洞察を活用すれば、国家規模で同じ効果を再現するのに役立つほぼリアルタイムの推奨事項を作成できます。もちろん、これには機敏な実行が必要ですが、このような洞察は、代理店の実践をキャンペーンベースの結果からリアルタイムの結果に根本的に変えます。
これらは収益に直接影響を与える強力な洞察です。しかし、そこに到達するには適切な人材が必要です。それでは、才能について話しましょう。
政府機関がビッグデータを使用するにはどのような人材が必要ですか?
ほとんどのクライアントはデータの扱いにあまり詳しくないと言っても過言ではありません。そうでなければ、彼らは代理店に依頼した仕事をすることになるでしょう。これが、代理店組織内で新しい役割や、往年のソーシャル メディアの第一人者のような、しかしよりオタク的な、クライアントとの新しいインターフェースに対する需要が高まっている理由の 1 つです。
データサイエンティスト、あるいはおそらくグロースハッカー。簡単に言えば、これは、データの記録、洞察の生成、およびそのデータを使用してマーケティング機能を向上させるための最新のテクノロジーとテクニックの実践に焦点を当てている個人です。
わざわざデータサイエンティストを雇う必要はありませんし、市場の状況を考えるとおそらくそうもいきません。幸せな中間点があります。ブランド ジャーナリズムのコンテンツ ストラテジストや、会話全般を担当するソーシャル メディア マネージャーがいます。テクノロジーとブランドについて同じくらい気楽に話せる人、つまり私たちに相当する人が必要な時期が来ています。この社内の役割は、彼らだけが理解できる戦略を定義し、技術者、コンサルタント、インフラストラクチャプロバイダーのより広範なネットワークを調整します。
トップエージェンシーの多くには、この役割に適した人材がすでにおり、通常は「ソーシャル分析ディレクター」の役割を担っていることがわかりました。採用担当者にデータ サイエンティストの発掘を依頼する前に、ソーシャル分析グループ内のメンバーを観察し、彼らの技術的理解を新しい方向に導く方法を検討してください。ビッグ データ市場には、Hadoop や HBase の専門家でなくても、データの達人が成功できる十分なリソースとツールが用意されています。
ビッグデータとエージェンシーの今後は何ですか?
データサイエンティストの需要が急増し続け、サービスとしてのデータに対するクライアントからの需要が高まるにつれ、代理店は競争力を維持しなければならない状況に陥ることになるでしょう。最初は採用するのは簡単ではないかもしれませんが、ビッグデータ機関のタンゴは起こっているので、パンチボウルのそばに立っている堅固な状態になりたくありません。
