データを検索する3つの重要な方法があなたのビジネスを刺激する
公開: 2021-05-11検索データはサイロ化されており、SEOチームの外部ではアクセスできないため、その範囲、影響、および企業の成功をサポートする能力が制限されています。
検索データの使用方法を再考する時が来ました。
この記事では、組織が検索マーケティングデータセットから束縛を取り除き、より意味のある証拠主導の方法で企業の重要な意思決定を導くことができる3つの実用的な方法を学びます。
1.より明確で包括的な図を作成する
多くの場合、データはサイロ（SEO、PPC、ソーシャルメディア、ダイレクトなど）内、またはGoogle Analytics、Google Ads、SEMRush、Moz、aHrefs、Majestic、OpenSiteExplorerなどの異なるデータソース内にあります。
マーケティングおよびビジネスアナリスト向けのオプションのリストは無限です。
データの全体像を明確にするための最初の段階は、ビジネス情報ソースを統合する際の障壁を取り除き、より広範で意味のあるデータエコシステムを作成することです。
ビジネスのより完全で明確なデータ画像を実現する方法はたくさんあり、機会は2つの領域に分類される傾向があります。
- 社内の技術開発およびデータサイエンスのリソースで、豊富なデータ収集の権限をまとめ、処理、最適化、改良、アクセスの許可、およびそこからの洞察を得ることができます。
- この要件をアウトソーシングします。ほとんどの場合、マーケティング/インサイトエージェンシーにアウトソーシングします。
進行するオプション（またはオプションのハイブリッドバリエーション）の背後には無数のロジックがありますが、いずれにしても、重要な結果は次のようになります。
より完全なデータエコシステムへの簡単で規範的なアクセス。これにより、すべての重要なビジネス機能全体でより影響力のある意思決定を行うための、意味のある証拠主導の洞察が得られます。
効果的なデータの集中化が重要であり、その後に続くすべての基盤を築きます。
データ処理と整合性からエンドユーザー、実用的なデータインサイトまで、その他多数（自動化を含む）。
私の役割は、規範的なデータおよびマーケティングプラットフォームとしてApolloInsightsと協力しています。
どのソリューションを選択するかに関係なく、次のようなコアに必要な結果を考慮することが重要です。
- データからアクションをスケールアップする機能。
- データ主導の意思決定を迅速化します。
- プロセスの自動化。
- データの簡素化とアクセス。
- より広い（より完全な）データ画像（深さ、精度、およびスケール）。
- 傾向、分析、およびパフォーマンス予測。
- 既存、新規、および変更中のデータセットから取得する規範的なアクション。
より大きな有用なデータセットから、多くのポジティブなビジネス成果が続く可能性があります。
2.偏りのないリアルタイムの意思決定
証拠主導の意思決定の目標は、多くの場合、あなたが行っている判断の呼びかけが現時点で正しいものであることを補強および検証することであると同時に、あなたが知らなかった何かを見つけることでもあります。
多くの場合、人々はデータからの検証を求めますが、データが何を伝えているかをオープンマインドで調べることを忘れます。
これは大きな見落としです。
競争の激しい分野で事業を営む商業的に実行可能なビジネスとして、あなたはあなたの聴衆と彼らの変化する行動、欲求、ニーズ、そして問題点を理解する必要があります。
また、機会がどのように変化しているかを理解する必要があります（多くの場合、毎週）。
最初に行動することは、多くの競争上の利点を提供することができます。 ピボットし、フォーカスを変更し、より早くアクションを実行する機能はすべて、既存のデータ内にあります。
3.インテリジェントな自動化
ロボットプロセス自動化（RPA）などの分野を通じたインテリジェント自動化（IA）は、マーケティング担当者、アナリスト、および職場内の関連分野の専門家の70〜80％以上のどこからでも、反復的なタスクにかかる不必要な手作業を軽減できると推定します。
Robotic Process Automationは、今日の誰もがコンピュータソフトウェア、つまり「ロボット」を構成して、デジタルシステム内で対話する人間のアクションをエミュレートおよび統合してビジネスプロセスを実行できるようにするテクノロジです。
出典：UiPath、2021年4月。
特にIAとRPAの目的は、主要な役割から人々を排除することではなく、専門知識と専門性のレベルを必要とする方法で人々の価値を最大化することです。
これは次の方法で実現されます。
- 頻繁に繰り返されるプロセス主導のアクティビティを削除して削減します。これは、ほとんどの場合、人間よりもコンピュータプログラムに適しています。
- そして、そもそもデータを再結合してマイニングするのではなく、データを使用して時間の大部分を費やすことができるようにします。
マーケティングは、これが実際に行われている完璧な例です。 一般的なマーケティングの専門家は、20〜50の個別の分析パッケージ、クロールソフトウェア、洞察ツール、およびオフィスパッケージを使用して、経験的で専門的な作業を開始できる段階に到達します。
これに加えて、マーケティング/データ/アナリストは、彼らが探しているものをすでに知っていることも期待されています。 彼らは少なくともテストするための明確な仮説を持っていることが期待されています。
そしてこれは、彼らが意味のある活動を開始する前に、適切なデータソース、手動の再結合、および実施する調査作業を知る前です。
このプロセスについて考えるだけでも、面倒でストレスがたまり、意欲をそそります。 これがチームのすべてのメンバーと会社全体に複製され、それに関連する非効率性、時間の遅延、およびこれに相当する機会の逸失を想像してみてください。
インテリジェントな自動化にはさまざまな形態があります。 実際、より少ない時間でより多くの価値を達成し、洞察を調達するのではなく、より多くの時間をインサイトの実装に費やしたいというプロアクティブなチームを作ることで、これを行うことができます。
それでも、次のことを行う必要があります。
- この旅を操縦します。
- インテリジェントな方法で自動化することで、ビジネス、商業、文化に最大のメリットをもたらすことができる場所を優先します。
- 制御を一元化し、出力を管理し、勢いを長期にわたって維持します。
IAをどこから始めるかは、ビジネスの目的と現在のプレーの状態によって異なります。
ただし、通常、これには次のものが含まれると思います。
- コンピューター/ロボットにより適した繰り返しタスク。
- スケールアップを可能にする時間節約の自動化。
- 十分な速さで行動しなかった場合に競争上の不利益をもたらすビジネスクリティカルな洞察。
- あなたのニッチにおける情報/教育および評価プロセスの最前線にあなたのブランドを位置付けるための即時の聴衆の理解。
- 不必要な管理。
- トレンド（リピート/季節/新規/トピック）。
- 新製品とサービスの機会。
次は何ですか？
この投稿の目的は、検索データの価値を確認し、このデータの使用、深さ、および適用を拡大して、ビジネスに有意義な影響を与えることを可能にすることでした。
提供された3つの項目が、監査、評価、またはまったく新しい働き方であるかどうかにかかわらず、直接行動を取ることにつながる思考プロセスを開始したことを願っています。
この段階で重要なのは、有用な次のステップを踏むことだけです。
その他のリソース：
- マーケティングにおける人工知能の紹介
- データの視覚化：それが何であるか、なぜそれが重要であるか、そしてそれをSEOに使用する方法
- Advanced Technical SEO：完全ガイド
画像クレジット
著者が撮影したスクリーンショット、2021年4月