McGaw.io [AMP 223] の Dan McGaw と一緒に、より良いマーケティングの意思決定を行うことができるように、データにゴミを入れないようにする

データの問題は、おそらくマーケティング スタックのどこかに潜んでいます。 まだびっくりしないでください。 データを扱うほとんどの分析パッケージとマーケティング ソフトウェア サービスには、ギャップや不正確さがあります。 本日のゲストは、マーケティング テクノロジーとマーケティング分析のコンサルティング会社である McGaw.io の CEO 兼創設者である Dan McGaw 氏です。 Dan は、より良いマーケティングの意思決定を行う方法、つまりより深い問題を特定して修正し、データの災害を回避する方法について話します。 彼は、データをクリーンに保ち、指標を動かし続けるために知っておくべきことをすべて説明しています。 ショーのハイライトのいくつかは次のとおりです。

• データのクリーン度が重要な理由分析 + 悪いデータ = 悪い決定
• 方向性: データは完璧であることを意図したものではありません。目標は成長して行動を起こすことです
• データ スペクトル: 誰もが信頼できないデータを持っています。
• マーケティング スタック: データの問題に起因するさまざまな問題
• 分類法: よくある問題は、名前に一貫性がない、または名前がつながっていないことです
• 意図的であること: マーケティング技術をセットアップして構成するか、失敗に備える
• 監査: 問題があることはわかっているが、それが何であるか、どこから始めればよいかがわからない
• 解決策: データがどのように流れるかを理解することで、より積極的に計画を立てます。
• ベスト プラクティス: Urchin トラッキング パラメータ (UTM) が不正なデータの原因
• クールな Sh*t を構築する方法: ゆっくりと時間をかけて、プロジェクトを急がないでください。

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転写:

ベン：ねえ、ダン、今日の午後はどう？ ダン：元気です。 私を持ってくれてありがとう。 ベン：もちろんです。 オーランドで 73 度の体温で、あなたは今の私よりも少しうまくやっているかもしれません。 ダン：それは私には寒いです。 何を言っているのかわからない。 あなたが今いる場所はもっと寒いと思いますが、後で外に出るときはジャケットを着ます. ベン：私もジャケットを着ます。 少し重いかもしれませんが、それでもジャケットです。 脱線する前に、リスナーに自己紹介をして、McGaw.io で何をしているのか説明していただけませんか? Dan: 私は、McGaw.io という会社の創設者であり、CEO の Dan McGaw です。 私は 20 年以上にわたってマーケティング テクノロジーの分野に携わってきました。 私は 1998 年に、大量の電子メールが存在する前に、大量の電子メールを送信することから始めました。 私はそれを切り上げて、いくつか見たことがあると言うのが好きです [...]. 私が Kissmetrics でマーケティングの責任者を務めていた頃の私を知っている人もいます。 私はそのロケット船を率いて、本当にクールなことをするのを手伝いました。 それ以前は、codeschool.com という別の会社で成長部門の責任者を務めていました。Pluralsight での買収を支援しました。 スタートアップに関して言えば、私はちょうど周りにいて、あらゆる種類のものを見てきました。 McGaw.io では、マーケティング テクノロジーとマーケティング分析のコンサルティング会社でした。 どういう意味ですか？ 当然のことながら、企業がカスタマージャーニーを可視化するのを支援したり、コンバージョンのためにカスタマージャーニーを最適化するのを支援したりします。 しかし、私たちはマーケティングテクノロジーを活用してそれを実現しています。 私たちは通常、ツールを統合し、ツールを運用し、成長を加速させ、それらを使用しています。私たちのバックボーンは常に分析です。 Kissmetricsを辞めたときに、偶然この会社を始めました。 ご存じかもしれませんが、私が Kissmetrics を辞めたとき、私には分析の助けを必要とする友人がたくさんいました。 当然のことながら、私たちのバックボーンは常に分析です。 ベン：とてもクール。 あなたの専門知識は、データのクリーン度、データの信頼性に関するこのエピソードのトピックに非常によく結びついており、データに基づいて実際に適切な意思決定を行うことができるように、データをクリーンで信頼できる状態に保つ方法について広く話しているだけです。 大まかに言えば、データのクリーン度が最初から重要である理由と、マーケターが関心を持たなければならない理由を教えてください。 ダン: 本当に良い質問です。 分析があり、その分析が悪いデータを持っている場合、それはあなたの分析が間違っていることを意味し、当然悪い決定を下すことになることを理解する必要があります。 私は現在、非常に悪いマーケティング属性を持っている会社と仕事をしていますが、彼らはそれを知っています. 彼らは基本的に、すべてのマーケティング支出を停止しました。 4 桁の小さな支出について話しているのではなく、5 ～ 6 桁の支出について話しているのです。 彼らは、悪いデータを持っているためにこれ以上お金を失いたくないので、すべてを取り下げました。 ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。 私自身の職業においても、自分自身のキャリアにおいても、悪いデータを持っていて、良い決断を下した企業にいたことがあります。 悪いデータに対して適切な決定が下されたことがわかりました。 私たちが持っていたデータにとっては素晴らしい決断でしたが、それが悪いデータであることがわかった後、結果は最悪でした. 本当に良いデータがあることを確認する必要があります。 完璧である必要はないと思います。 データは完璧である必要はありません。 インターネットは完璧ではありません。 混乱している場所を考えてみると、それはインターネットです。 つまり、データが完全ではないことを意味しますが、少なくとも方向性を把握できれば、はるかに良い場所にいることができます. データのクリーニングを続ければ、これ以上間違いを犯さないようにすることができます。 ベン: あなたがそこにドロップした単語の 1 つで、もう少し詳しく説明したいのですが、方向性があります。 私はあなたがそこに何を得ているか知っています。 社内では、CoSchedule でさえ、データやメトリクス全般をよく見ることを知っています。物事がどのように行われているかについて、非常に詳細な読み取りを取得することに夢中になりすぎています。 それがあなたがその用語を使用するときの意味ですか、それとも別のことを意味していましたか? ダン：私は間違いなくそれを意味します。 風がどの方向に吹いているかを確実に知る必要があります。 しかし、データが完全ではない領域があることは間違いありません。 一般的なのは、マルチタッチ アトリビューションまたはマーケティング アトリビューションです。 マルチタッチ アトリビューションでは、データを完璧にする方法はありません。 目標は、方向性を示し、その方法を説明することです。 方向性を持たなければならない分野は確かにありますが、同時に、個人的には、一般的に最も急速に成長している企業は、決定的なことにはあまり焦点を当てておらず、方向性をどのように得るかにより焦点を当てている企業です。どの方向が成長であるかを教えてくれるデータです。動き始め、行動を起こしましょう。 ベン：もちろん。 私はそこでの行動に重点を置いているのが大好きです。 したがって、実用的なマーケティング ポッドキャストです。 私たちはここですべての行動についてです。 これらのことを正確に行うことができないと言えば、あなたの推定では、この種の問題はどのくらい一般的だと思いますか? マーケティング担当者が信頼できないデータを持っていることに関連して、問題がどの程度広がっていると思いますか? Dan: どこかで、どの企業も、信頼できないデータ状況にあると断言できます。 私たちは分析コンサルティング会社であり、これを約束できます。私たちのツールの 1 つに、何かについて信頼できないデータがあります。 追跡されていないものがあることは間違いありません。 間違って追跡されるべきものとすべきでないものがあります。 誰もが信頼できないデータをどこかに持っています。 非常に意識すべきことの 1 つは、データについて考えるとき、分析に使用したデータがあるだけでなく、人に関するデータもあり、彼らが何かを行っているということです。これらは 2 つの異なるスペクトルのデータです。 分析のセットアップのように考えると、分析ツールに送られ、誤って保存される可能性のあるものと共にイベントとプロパティが送信されます。 同時に、マーケティング自動化ツールに入力するものがある場合、それはまったく異なるタイプのデータです. それらは、呼び出しまたは特性呼び出しを識別するものであり、それらが何であれ、さまざまな方法で保存されます。 1 つはレポートに使用されます。 もう 1 つは、パーソナライゼーションまたは自動メッセージングに使用されます。 いずれの場合も、企業はそのスペクトルの両側に問題を抱えており、誰もがそれを抱えています。 それがどれほど悪い問題なのかということです。 それはどのように設計されていますか？ 問題はどのくらい複雑ですか？ それが、4 年前に私たちのエージェンシーを見ていたときに、私たちが大人になったら何をするつもりなのかという理由の 1 つです。 他の人がしないことは何ですか？ 明らかに、やってはいけないことに最初に頭に浮かんだのは、PPC、SEO、または他の何百万人もの人々がいるものでした. 私たちは、マーケティングで困難な分野は何か、それはマーケティング テクノロジー スタックであることに注目しました。 データの信頼性の問題は分析側だけでなく、マーケティング オートメーション側にもあるため、これが解決しようとしている問題でした。 でも、アナリティクス専門店だとスタックは直りません。 オートメーションショップなら、スタックを修正することはできません。 私たちは真ん中にいることを選びました。 うまくいきました。 多くのデータの問題が見られるので、とても楽しかったです。 とても楽しかったです。 ベン: それは間違いなくある分野だと思います。特に詳しく調べたわけではありませんが、サービスが十分に提供されていないように思えます。 一般的に、マーケターとして私たち全員が文字通りどこかで抱えている問題であることを考えると、これらの問題に焦点を当てているあなたのようなエージェンシーは興味深いものです. とても面白いと思います。 あなたの視点からすると、あなたが言ったように、あなたは長い間宇宙にいました。 たくさんのデータを見てきました。 多くのマーケティング テクノロジー スタックを見てきました。 あなたはさまざまなクライアントやさまざまな企業と仕事をしてきました。 何らかの形でのデータの問題に起因するあらゆる種類の問題を見たことがあると思います。 マーケティング担当者がデータを適切に管理できなかった場合に直面する最も一般的な問題には、どのようなものがありますか? ダン: 私たちが見がちな最大の問題は、人々が靴を履かずに走り始めることです。 データでは、それが分析であれ、スタックであれ、マーケティング オートメーションであれ、最初に焦点を当てなければならないのは分類法であり、命名法です。 物事を何と呼ぶつもりですか？ 私たちが目にする最も一般的なことは、分類法がめちゃくちゃになっていることです。 企業では、マーケティング チームはサインアップと呼び、開発チームはユーザー作成と呼び、カスタマー サクセス チームは登録と呼んでいます。 分類法を整理することは、私たちが目にする最大の問題です。 もちろん、大文字化のような単純なことは、あらゆる種類のさまざまなツールを破壊するものであり、それを取得することは、スタック分類と呼ばれますが、すべての製品で同義です。 人々が忘れがちなことは、これらのツールをすべて接続する必要があるということです。 あなたのビジネスはプラットフォームです。 これらのツールはすべて最終的に接続されており、これらのツールもすべて相互に接続する必要があります。 あるツールで名と呼ばれ、別のツールで Fname と呼ばれ、別のツールで F_name と呼ばれる場合、その分類法はますますマッピングが難しくなり、さらに難しくなります。 最初に適切な分類法があることを確認すると、成功のために残りの設定を確実に行うことができます。 私たちがこれらの問題を目にするときの 95% は、最初に分類法に注目した人が誰もいなかったか、または分類法を構築したときに非常に怠惰になり、最小限の実行可能なことを実行してそれをスピンアップしたためです。 しかし、タクソノミーを正しく行うために十分な時間をとれば、本当に良い結果が得られます。スタック全体でタクソノミーが確実に機能するように努めることで、最高の結果も得られます。 ベン: この会話の多くを支えている繰り返しのテーマは、マーケティング テクノロジーのセットアップと構成に関しては意図的である必要があるということです。 計画を立てずに急いで物事に取り組んだり、複雑なシステムを単純ですぐに使えるソリューションのように扱ったりすると、すぐに失敗する準備が整います。 最善のシナリオであっても、それが実行されている場合、マーケティング テクノロジーへの投資から十分な価値を引き出す準備ができている可能性は低いでしょう。 チームでデータがどのように管理されるかを監督する担当者を 1 人配置し、いくつかの基本的な分類法と、タグやファイルなどの命名規則を確立し、物事が進みすぎる前に時間をかけて計画を立てます。 これらは非常に単純なことのように思えるかもしれませんが、将来の非常に大きな頭痛の種を回避するのに十分な場合があります. さて、彼らに戻りましょう。 リスナーがデータの信頼性について懸念している場合、問題があることを知っているか、問題があることを知らなかった可能性があります。 しかし、この会話を聞いた後、彼らはどこかに問題があるのではないかと疑っています. 自分の状況の評価をどこから始めることをお勧めしますか? 独自のスタック内の独自のデータを評価して、そのスタック、または調査中のプロセス、ツール、または方法で潜在的な問題のトラブルシューティングを開始できるようにする。 どこから始めますか？ どこかに問題があることはわかっていますが、何がどこにあるかはわかりません。 いわば、土地の状況を把握するためだけに物事の監査を始めたのはどこでしょうか。 Dan: 通常、分析ツールは最も堅牢な情報を持っているため、最初に分析ツールから始めることは間違いありません。 ウェブサイトを監査しようと考えるとき、それを行うための最良の方法は、シークレット モードで開始し、ウェブサイトを調べて、お持ちの分析製品とそのデバッガーを使用することです。 Chrome には、Segment、Amplitude、Mixpanel などの多くの製品があります。 それらにはすべて、デバッグに使用できる Chrome 拡張機能があります。 それらはすべてライブビューです。 Google タグ マネージャーには独自のデバッガーがあります。 これらの製品の多くはそれを持っています。 開始する最も簡単な方法は、もちろん、独自の Web サイトのシークレット モードを使用して、サイトを調べて、テストを開始することです。 より高度になり、問題が発生する場所を理解したい場合は、BrowserStack と呼ばれるテクノロジを使用することをお勧めします。 BrowserStack は、さまざまなデバイス、さまざまなブラウザー、さまざまなコンピューターをテストし、同じプロセスを実行して、データがどのように流れ込むかを確認できるため、役立ちます。している。 自動化されたテストなどを備えたテクノロジーが世の中にありますが、それらはすべてかなり新しく、かなり高価です。 彼らは常に最高ではありません。 彼らはあなたを核心の問題に導くつもりはありません。 場合によっては、どこを見ればよいか知っている人に尋ねなければなりません。 セグメントが大好きです。 Segment は顧客データ プラットフォームであり、私のお気に入りの製品の 1 つです。 私はセグメント、mParticle を使用し、他の多くの CDP について話し合ってきました。 CDP をセットアップする直感的な方法は、まったく逆です。 あなたがそれを設定することになっていると思う方法で、あなたは自分自身を台無しにするでしょう. それは誰もがすることであり、6 か月後にはやり直さなければなりません。 平均的な人は、CDP を少なくとも 3 回実装して、最終的に正しく行う方法を見つけます。 言いたくないのですが、監査の最善の方法は、分析に関して十分な厳密さを構築し、そのデータがどのように流れ込むかを理解し、監査ツールを使用してそれを実行できるようにすることです。 解決策は、最初からより多くの計画を立て、より積極的になることです。 ベン: これらのツールは、実際にはそうではないのに、すぐに使用できるソリューションとして扱われているという状況に遭遇する可能性があるようですね。 ダン：ええ。 彼らは自分が賢いと思っています。 ベン: もっと戦略的になる必要があります。おそらく、それらの設定方法についてです。また、解決しようとしている問題についても、もう少しよく理解する必要があります。 それが正確かどうか言っていただけますか？ ダン：間違いなくその通りです。 ほとんどの人は、これらのツールは賢いと思っていますが、そうではありません。 それらは基本的に、さまざまな種類の視覚化を持つ愚かな視覚化ツールです。 Amplitude ではなく Mixpanel を選択する理由は、重要なデータ アーキテクチャが異なるためです。 99% の人は、これら 2 つのことが異なることさえ知らないでしょう。 一方が他方よりきれいなビジュアライゼーションを持っているため、彼らはそれらを選択します。 どちらも、データを報告するだけのばかげた分析製品です。 ダムデータを入れると、悪いデータが返されます。 taginspector.com というツールがあります。これは非常にクールで、Web サイトを読み込むことができ、データが Web サイトからどのように流れ、下流の各ツールにどのように流れているかを示します。 このツールは、実際のデータ パスを表示するので非常に優れています。 そうすれば、データが入ってきて、そこに到達するためにこの他のツールを通過するため、データが壊れている可能性があることを理解し始めることができます. これを少し簡単にするクールなツールがいくつかあります。 Ben: 一般的に言えば、マーケティング担当者がデータをクリーンな状態に保ち、そもそもこれらのシステムがジャンクでいっぱいにならないようにするために従うことができるベスト プラクティスは何ですか。 これらのツールに入るデータが何らかの形で危険にさらされていないことを確認して、最初の問題を回避するにはどうすればよいでしょうか? Dan: 何年も前からよくある問題は、UTM パラメータです。 UTM は、多くの不良データの原因です。 UTM.io と呼ばれる無料の製品を作成しました。これにより、基本的に UTM タクソノミーを簡単に作成し、ワークスペースであるオンライン ビルダーをチームに提供できます。 ルールがあります テンプレートがあります。 そうすれば、彼らはそれを破ることができません。 組織で働いているとき、やりたいことは、人々が物事を壊すことができないようにするためのプロセス、ツール、およびシステムを考え出すことです。 UTM.io のような製品を活用するのは非常に簡単です。タクソノミーを設定でき、残りのマーケティング チームが基本的にリンクを構築できるからです。 最も価値のあるデータの一部である UTM キャンペーン データはクリーンな状態で提供されます。 同じことは、正確な分析データやマーケティング オートメーション データを確実に取得しようとする場合にも当てはまります。 本質的に、下流のツールを保護する仲介者として置くことができる製品やサービスは何かを把握してみてください。 そこで、Segment などの一部の製品には、分類法を保護できるようにするプロトコルがあります。 Amplitude には、スキーマと呼ばれる独自の分類機能があります。 これらのツールの多くにはそれがありますが、データをきれいに保つことになると. 分類法から始めてください。急がないでください。 時間をかけてみてください。 当社の Web サイトである McGaw.io にアクセスして、フッターに移動すると、ダウンロードとリソースのセクションがあります。 あらゆる種類のウェビナーがあり、分類法をどのように設計しますか? パーソナライゼーションのための分類法をどのように構築しますか? コンテンツと教育は、これを成し遂げるためのものであり、それほど複雑ではありません。 単純化しすぎないでください。 簡単ではありませんが、クリーンなデータを取得するためのベスト プラクティスは準備です。 それはすべての計画段階です。 それが私が強くお勧めすることです。 ベン：それはとても理にかなっています。 複数のチーム メンバーが、これらの強力なツールを使って間違ったことをして逃げ出しているような場合。 それがどのようにすぐに混乱するかを見るのはとても簡単です。 ダン: 多くの企業には、これらのことを担当する販売およびマーケティング担当者がいます。 データ ロードと呼ばれる人物を 1 人確保することを強くお勧めします。 大企業でも中小企業でも、営業、マーケティング、CS 製品があります。 当然のことながら、このデータには複数の人が関与しており、これらすべての人々をまとめて論争する人が必要です。また、すべての人にとってデータがうまく機能するようにするために、マエストロになるかもしれません。 ベン: それは素晴らしいアドバイスで、私が用意したすべての質問に対してそれが当てはまります。 しかし、これは素晴らしい会話でした。 私があなたを手放す前に、このトピックについて、私たちのリスナーにとって重要だと思うことが他にあれば、あなたが彼らに任せることができます. これは質問という形で表現されていないことは承知していますが、リスナーに別れのメモとして残しておきたいことがあれば、それは素晴らしいことです. ダン: 分析に関して私が推奨する最大のことは、ゆっくりと行うことです。 すべてのデータに時間をかけてください。 スピードアップしないでください。 急がないでください。 人々がやろうとする最大の問題は、急いでそれを実行しようとすることです。 私は間違いなくあなたの時間をとります。 私たちとの契約を 6 か月から 3 か月に早めたいと考えているすべての企業は、おっと、これを遅らせなければなりません。 彼らがそれを早めたとしても、これを行うには時間がかかるだけなので、同じ6か月のプロジェクトを行うことになります. 行ったり来たりが多いです。 たくさんのコミュニケーションがあります。 この作業を完了するには、より長い時間枠を見積もってください。 データを整理することに興味がある場合は、無料の本をチェックすることをお勧めします。 McGaw.io にアクセスすると、私たちのウェブサイトで私の本の無料コピーをリクエストできます。 クールなたわごとを構築する方法と呼ばれます。 おそらく、これは、このパスを開始するのに役立ち、会社で使用できる実際のケーススタディと戦術を提供するものです.