Garder les déchets hors de vos données afin que vous puissiez prendre de meilleures décisions marketing avec Dan McGaw de McGaw.io [AMP 223]

Des problèmes de données se cachent probablement quelque part dans votre pile marketing. Ne paniquez pas, pour l'instant. La plupart des packages d'analyse et des services logiciels de marketing qui traitent des données présentent des lacunes ou des inexactitudes. L'invité d'aujourd'hui est Dan McGaw, PDG et fondateur de McGaw.io, une société de conseil en technologie marketing et analyse marketing. Dan explique comment prendre de meilleures décisions marketing, identifier et résoudre les problèmes plus profonds pour éviter les catastrophes de données. Il explique tout ce que vous devez savoir pour garder vos données propres et les métriques en mouvement. Certains des faits saillants du spectacle comprennent:

• Pourquoi la propreté des données est-elle importante ? Analytique + Mauvaises données = Mauvaises décisions
• Directionnel : les données ne sont pas censées être parfaites, l'objectif est de croître et d'agir
• Spectres de données : tout le monde dispose de données non fiables. À quel point sont-elles mauvaises ?
• Marketing Stacks : différents problèmes découlent de problèmes de données
• Taxonomie : le problème courant est de ne pas avoir de noms cohérents ou de connexion
• Soyez intentionnel : installez et configurez la technologie marketing, ou préparez-vous à l'échec
• Audit : vous savez qu'il y a un problème, mais vous ne savez pas de quoi il s'agit, par où commencer
• Solution : Planifiez et soyez plus proactif en comprenant comment les données circulent
• Bonnes pratiques : les paramètres de suivi d'Urchin (UTM) sont responsables de mauvaises données
• Comment construire Cool Sh * t: allez-y lentement, prenez votre temps, n'essayez pas de précipiter les projets

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Transcription:

Ben : Hey Dan, comment ça va cet après-midi ? Dan : Je vais bien. Merci beaucoup de m'avoir invité. Ben : Absolument. Vous faites peut-être un peu mieux que moi en ce moment avec vos 73 degrés là-bas à Orlando. Dan : C'est froid pour moi. Je ne sais pas de quoi tu parles. Je sais qu'il fait plus froid là où tu es en ce moment, mais je porterai une veste quand je sortirai plus tard. Ben : Moi aussi, je vais porter une veste. C'est peut-être un peu plus lourd, mais c'est quand même une veste. Avant que nous ne soyons trop distraits, pourriez-vous prendre un moment pour vous présenter à nos auditeurs et expliquer ce que vous faites chez McGaw.io ? Dan : Je suis Dan McGaw, le PDG, fondateur d'une société appelée McGaw.io. Je travaille dans le domaine des technologies marketing depuis plus de 20 ans. J'ai fait mes débuts en 1998, en envoyant des e-mails en masse avant qu'il n'y ait des e-mails en masse. J'aime juste résumer cela et dire que j'en ai vu [...]. Certaines personnes me reconnaissent depuis que j'étais à la tête du marketing chez Kissmetrics. J'ai aidé à diriger cette fusée pour faire des trucs vraiment cool. Avant cela, j'étais responsable de la croissance dans une autre société appelée codeschool.com que j'ai aidé à acquérir chez Pluralsight. Je viens d'être là quand il s'agit de startups et j'ai vu toutes sortes de choses différentes. Chez McGaw.io, ils étaient une société de conseil en technologie marketing et en analyse marketing. Qu'est-ce que cela signifie? Naturellement, nous aidons les entreprises à obtenir une visibilité sur leur parcours client ou nous les aidons à optimiser leur parcours client pour les conversions. Mais nous le faisons en tirant parti de la technologie marketing. Nous intégrons généralement des outils, exploitons des outils, accélérons la croissance, les utilisons, et notre colonne vertébrale a toujours été l'analytique. J'ai accidentellement créé cette entreprise lorsque j'ai quitté Kissmetrics. Comme vous l'aurez compris, lorsque j'ai quitté Kissmetrics, j'avais un gros portefeuille d'amis qui avaient besoin d'aide en analytique. Naturellement, notre colonne vertébrale a toujours été l'analyse ici. Ben : Très cool. Votre expertise est très bien liée au sujet de cet épisode, qui est la propreté des données, la fiabilité des données, en parlant simplement de la façon de garder vos données propres et dignes de confiance afin que vous puissiez réellement prendre de bonnes décisions en fonction de vos données. À un niveau élevé, à votre avis, pourquoi la propreté des données est-elle importante dès le départ et pourquoi est-ce quelque chose dont les spécialistes du marketing devraient se préoccuper ? Dan : Une très bonne question. Vous devez comprendre que si vous avez des analyses et que vos analyses contiennent de mauvaises données, cela signifie que vos analyses sont erronées, ce qui signifie que vous allez naturellement prendre de mauvaises décisions. Je travaille actuellement avec une entreprise où ils ont une très mauvaise attribution marketing et ils le savent. Ils ont essentiellement arrêté toutes leurs dépenses de marketing. Nous ne parlons pas de petites dépenses à 4 chiffres, nous parlons de dépenses à 5-6 chiffres. Ils ont tout supprimé parce qu'ils ne veulent plus perdre d'argent parce qu'ils ont de mauvaises données. Cela peut avoir un impact considérable sur votre entreprise. Même dans ma propre profession, dans ma propre carrière, j'ai été dans des entreprises où nous avions de mauvaises données, puis nous avons pris une bonne décision. Nous en sommes venus à découvrir qu'une bonne décision a été prise sur de mauvaises données. C'était une excellente décision pour les données dont nous disposions, mais après avoir découvert qu'il s'agissait de mauvaises données, le résultat a été merdique. Vous devez vraiment vous assurer que vous disposez de bonnes données. Je ne pense pas que ça doive être parfait. Les données ne sont pas censées être parfaites. Internet n'est pas parfait. Si vous pensiez à un endroit qui est foiré, c'est Internet. Cela signifie que vos données ne seront pas parfaites, mais si vous pouvez au moins être directionnel, vous serez dans une bien meilleure position. Si vous continuez à nettoyer les données, cela vous aidera à vous assurer que vous ne faites plus d'erreurs. Ben : Un mot que vous avez laissé tomber et que j'aimerais développer un peu est directionnel. Je sais où vous voulez en venir. Je sais qu'en interne, même pour nous chez CoSchedule, nous examinerons souvent les données ou les métriques en général et nous traiterons simplement cela comme une girouette qui nous donne une idée de la direction dans laquelle le vent souffle plutôt que être trop accroché à obtenir une véritable lecture super granulaire sur la façon dont les choses se passent. Est-ce cela que vous voulez dire lorsque vous utilisez ce terme, ou vouliez-vous dire autre chose par là ? Dan : Je le pense vraiment. Vous devez savoir dans quelle direction le vent souffle. Mais il y a certainement des domaines où les données ne peuvent pas être parfaites. Une attribution courante sera l'attribution multi-touch ou l'attribution marketing. Dans l'attribution multi-touch, il est impossible que les données soient parfaites. Le but est d'être directionnel et de vous dire comment faire cela. Il y a certainement certains domaines où vous devez être directionnel, mais en même temps, personnellement, de mon point de vue, les entreprises qui connaissent généralement la croissance la plus rapide sont celles qui se concentrent moins sur le définitif et plus sur la façon dont nous devenons directionnels. des données qui vont nous dire dans quelle direction va la croissance, et commençons à bouger, et agissons. Ben : Bien sûr. J'aime cet accent mis sur l'action là-bas. D'où le podcast Actionable Marketing. Nous sommes tous sur l'action ici. En parlant de l'incapacité pour ces choses d'être exactes, mais selon vous, à quel point pensez-vous que ces types de problèmes sont courants ? Dans quelle mesure pensez-vous que les problèmes sont liés au fait que les spécialistes du marketing ne disposent que de données non fiables ? Dan : Je dirais certainement que tout le monde a une situation de données non fiables quelque part, chaque entreprise. Nous sommes une société de conseil en analyse et je peux vous le promettre, nous avons des données non fiables dans l'un de nos outils à propos de quelque chose. Je dirais certainement que nous avons des choses qui ne sont pas suivies, ce qui devrait probablement être le cas. Nous avons des choses qui sont mal suivies et qui devraient ou ne devraient pas l'être. Tout le monde a des données non fiables quelque part. Une chose dont il faut être très conscient est que lorsque vous pensez aux données, vous avez non seulement des données que vous avez utilisées pour l'analyse, mais vous avez également des données sur les gens, sur eux qui font des choses, et ce sont deux spectres de données différents. Lorsque vous y réfléchissez comme une configuration d'analyse, nous envoyons des événements et des propriétés avec ces éléments qui entrent dans un outil d'analyse et qui peuvent être stockés de manière incorrecte. En même temps, lorsque vous avez des éléments qui entrent dans votre outil d'automatisation du marketing, il s'agit d'un type de données totalement différent. Ce sont des appels d'identification ou des appels de trait, peu importe ce qu'ils veulent être, et ceux-ci sont enregistrés de différentes manières. L'un est utilisé pour les rapports. L'autre est utilisé pour la personnalisation ou la messagerie automatisée. Dans les deux cas, les entreprises ont des problèmes des deux côtés de ce spectre et tout le monde en a. C'est juste à quel point c'est un problème. Comment est-il architecturé? Quelle est la complexité du problème ? C'est l'une des raisons pour lesquelles, il y a quatre ans, lorsque j'examinais notre agence, qu'allons-nous faire quand nous serons grands ? Quelle est la chose que tout le monde ne fait pas ? De toute évidence, la première chose qui m'est venue à l'esprit de ne pas faire était le PPC, ou le référencement, ou l'une des choses pour lesquelles il y avait un million d'autres personnes. Nous avons examiné quel était le domaine du marketing qui était difficile et c'était la pile de technologies marketing. C'est le problème que nous avons cherché à résoudre car le problème de fiabilité des données se situe à la fois du côté de l'analyse mais également du côté de l'automatisation du marketing. Mais si vous êtes un magasin spécialisé dans l'analyse, vous ne pouvez pas réparer la pile. Si vous êtes un atelier d'automatisation, vous ne pouvez pas réparer la pile. Nous avons choisi d'être là au milieu. Cela a bien fonctionné. Cela a été très amusant parce que nous voyons beaucoup de problèmes de données. C'était très amusant. Ben : Je dirai que c'est définitivement une zone, non pas que j'aie particulièrement cherché, mais cela semble être une zone mal desservie. En général, ce ne sont que des agences comme la vôtre qui se concentrent sur ce type de problèmes, ce qui est intéressant étant donné qu'il s'agit d'un problème que nous tous, en tant que spécialistes du marketing, avons littéralement quelque part. Je pense que c'est super intéressant. De votre point de vue, comme vous l'aviez dit, vous êtes dans l'espace depuis longtemps. Vous avez examiné beaucoup de données. Vous avez examiné de nombreuses piles de technologies marketing. Vous avez travaillé avec de nombreux clients différents et différentes entreprises. Je suis sûr que vous avez vu toutes sortes de problèmes différents qui découlent tous de problèmes de données sous une forme ou une autre. Quels sont les problèmes les plus courants rencontrés par les spécialistes du marketing lorsqu'ils ne gèrent pas correctement leurs données ? Dan : Le plus gros problème que nous avons tendance à voir est que les gens commencent à courir sans jamais mettre leurs chaussures dans ce genre de situation. Dans les données, qu'il s'agisse d'analyses, de pile ou d'automatisation du marketing, la première chose sur laquelle vous devez vous concentrer est votre taxonomie et quelle est votre nomenclature. Comment vas-tu appeler les choses ? La chose la plus courante que nous voyons est que la taxonomie est foirée. Dans les entreprises, vous verrez, pour l'équipe marketing, cela s'appelle une inscription, pour l'équipe de développement, cela s'appelle créé par l'utilisateur, et pour l'équipe de réussite client, cela s'appelle une inscription. Mettre de l'ordre dans votre taxonomie est de loin le problème numéro un que nous voyons. Des choses simples comme la capitalisation, bien sûr, sont les choses qui cassent toutes sortes d'outils différents et obtiennent cela - comme nous l'appellerions la taxonomie de la pile - synonyme dans tous les produits. Une chose commune que les gens oublient est que tous ces outils doivent être connectés. Votre entreprise est la plate-forme. Tous ces outils s'y connectent finalement et tous ces outils doivent également être connectés les uns aux autres. Si dans un outil, il s'appelle first name, un autre outil s'appelle Fname et un autre outil est F_name, cette taxonomie devient de plus en plus difficile à cartographier et la rend plus difficile. Si vous vous assurez d'abord que vous avez une bonne taxonomie, cela vous assurera de configurer le reste pour réussir. Quatre-vingt-quinze pour cent du temps, lorsque nous voyons ces problèmes, c'est parce que personne ne s'est jamais concentré sur la taxonomie en premier, ou quand ils sont allés construire leur taxonomie, ils sont juste devenus super paresseux, et ils ont juste fait la chose minimale viable et l'ont lancée. Mais si vous prenez le temps de bien faire la taxonomie, vous obtenez de très bons résultats, et essayer de vous assurer que la taxonomie fonctionne sur l'ensemble de la pile est également l'endroit où vous obtenez les meilleurs résultats. Ben : Un thème récurrent qui sous-tend une grande partie de cette conversation est la nécessité d'être intentionnel lorsqu'il s'agit de mettre en place et de configurer la technologie marketing. Si vous vous précipitez dans des choses sans plan, ou si vous traitez des systèmes complexes comme de simples solutions prêtes à l'emploi, vous vous préparez à l'échec dès le départ. Même dans le meilleur des cas, si c'est ce que vous faites, il est peu probable que vous soyez prêt à tirer le meilleur parti de votre investissement en technologie marketing. Mettez une personne en charge de superviser la gestion des données dans votre équipe, établissez des taxonomies de base et des conventions de dénomination pour les balises, les fichiers, etc., et prenez le temps de planifier les choses avant d'aller trop loin. Cela peut sembler être des choses très simples, mais parfois, elles suffisent pour éviter de très gros maux de tête plus tard. Maintenant, revenons à eux. Si nos auditeurs sont préoccupés par la fiabilité de leurs données, peut-être parce qu'ils savent qu'ils ont un problème, ou parce qu'ils ne savaient pas qu'ils avaient un problème. Mais maintenant, après avoir écouté cette conversation, ils soupçonnent qu'ils pourraient avoir un problème quelque part. Où recommanderiez-vous qu'ils commencent à évaluer leur propre situation ? Évaluer leurs propres données dans leur propre pile afin qu'ils puissent commencer à résoudre les problèmes potentiels avec cette pile, ou avec n'importe quel processus, outil ou méthode sur lequel ils enquêtent. Par où commencer ? Vous savez qu'il y a un problème quelque part, mais vous ne savez pas quoi, et vous ne savez pas où. Où recommanderiez-vous qu'ils commencent peut-être simplement à faire une vérification des choses juste pour avoir une idée du terrain, pour ainsi dire. Dan : J'essaierais toujours de commencer par vos outils d'analyse, car ils contiennent généralement les informations les plus fiables. Lorsque nous envisageons d'essayer d'auditer un site Web, la meilleure façon de le faire est de commencer en mode navigation privée, en parcourant le site Web et en utilisant le produit d'analyse dont vous disposez et son débogueur. Il existe de nombreux produits pour Chrome comme Segment, Amplitude et Mixpanel. Ils ont tous des extensions Chrome que vous pouvez utiliser pour déboguer. Ils vivent tous des vues. Google Tag Manager possède ses propres débogueurs. Beaucoup de ces produits en contiennent. La façon la plus simple de commencer est bien sûr d'utiliser votre propre site Web en mode navigation privée, de parcourir le site et de commencer à le tester. Si vous souhaitez aller plus loin et comprendre où les problèmes entrent en jeu, nous vous recommandons d'utiliser une technologie appelée BrowserStack. BrowserStack est utile parce que vous pouvez tester différents appareils, différents navigateurs, différents ordinateurs, et toujours passer par ce même processus, et voir comment les données arrivent. Je déteste dire que la meilleure façon de faire la plupart de ces tests est d'aller et je le fais. Il existe des technologies qui ont des tests automatisés et des trucs comme ça, mais elles sont toutes assez nouvelles et assez chères. Ce ne sont pas toujours les meilleurs. Ils ne vont pas vous amener au cœur du problème. Parfois, vous devez demander à quelqu'un qui sait où chercher. J'adore Segments. Segment est une plateforme de données client, l'un de mes produits préférés. J'ai utilisé Segment, mParticle et rencontré un tas d'autres CDP. La manière intuitive de configurer un CDP est absolument rétrograde. La façon dont vous pensez que vous êtes censé le mettre en place si vous faites cela, vous allez vous foutre en l'air. C'est ce que tout le monde fait et six mois plus tard, ils doivent le refaire. La personne moyenne met en œuvre son CDP au moins trois fois pour enfin comprendre comment le faire correctement. Je déteste le dire, mais la meilleure façon d'auditer est d'établir une bonne rigueur autour de vos analyses, de comprendre comment ces données circulent et d'utiliser les outils d'audit pour pouvoir le faire. La solution est simplement d'avoir plus de planification et d'être plus proactif en premier lieu. Ben : Il semble que vous pourriez rencontrer des situations où les gens traitent ces outils prêts à l'emploi alors qu'ils ne le sont vraiment pas. Dan : Ouais. Ils pensent qu'ils sont intelligents. Ben : Vous devez être plus stratégique, peut-être sur la façon dont ces choses sont mises en place, peut-être même avoir une meilleure compréhension des problèmes que vous essayez de résoudre. Pourriez-vous peut-être dire si c'est exact? Dan : Je dirais certainement que c'est exact. La plupart des gens pensent que ces outils sont intelligents et ils ne le sont pas. Ce sont essentiellement des outils de visualisation stupides qui ont différents types de visualisations. La raison pour laquelle vous choisiriez Mixpanel plutôt qu'Amplitude est qu'il y a quelques éléments d'architecture de données qui sont différents à leur sujet et qui comptent. Quatre-vingt-dix-neuf pour cent des gens ne sauraient même pas que ces deux choses sont différentes. Ils les choisiraient parce que l'un a de plus belles visualisations que l'autre. Ce sont tous deux des produits d'analyse stupides qui ne font que vous rapporter vos données. Si vous y mettez des données stupides, cela vous rendra de mauvaises données. Il existe un outil, je pense qu'il s'appelle taginspector.com, qui est super cool, que vous pouvez charger sur votre site Web et qui vous montre comment les données circulent depuis votre site Web, comment elles circulent dans chaque outil en aval. Cet outil est super cool car il vous montre votre véritable chemin de données. De cette façon, vous pouvez commencer à comprendre, peut-être que les données arrivent et qu'elles sont cassées parce qu'elles passent par cet autre outil pour y arriver. Il existe des outils sympas qui rendent cela un peu plus facile. Ben : D'une manière générale, quelles sont les meilleures pratiques que les spécialistes du marketing peuvent suivre pour s'assurer que leurs données restent propres et qu'ils ne remplissent pas ces systèmes de déchets en premier lieu. Comment peuvent-ils s'assurer qu'ils évitent le premier problème en s'assurant que les données qui entrent dans ces outils ne sont pas compromises d'une manière ou d'une autre ? Dan : Un problème courant que nous voyons depuis des années est celui des paramètres UTM. Les UTM sont responsables de nombreuses données erronées. Nous avons créé un produit gratuit appelé UTM.io qui vous permet de créer facilement votre taxonomie UTM, puis de donner à votre équipe un constructeur en ligne qui est Workspace. Il a des règles Il a des modèles. De cette façon, ils ne peuvent pas le casser. Lorsque vous travaillez dans une organisation, ce que vous voulez essayer de faire, c'est de proposer des processus, des outils et des systèmes pour faire en sorte que les gens ne puissent tout simplement pas casser des choses. C'est là que je dirais que tirer parti d'un produit comme UTM.io est très facile à faire car vous pouvez définir votre taxonomie, puis le reste de votre équipe marketing peut essentiellement créer ses liens. Les données de votre campagne UTM, qui comptent parmi vos données les plus précieuses, sont propres. Il en va de même lorsque vous pensez à essayer de vous assurer que vous disposez de bonnes données analytiques précises ou de données d'automatisation du marketing. Essayez de déterminer quels sont ces produits ou services que vous pouvez mettre, essentiellement, comme intermédiaires, qui protègent vos outils en aval. C'est là que certains produits comme Segment ont des protocoles qui vous permettront de protéger votre taxonomie. Amplitude a sa propre fonctionnalité de taxonomie appelée Schema. Beaucoup de ces outils ont cela, mais quand il s'agit d'essayer de garder les données propres. Commencez par votre taxonomie, ne vous précipitez pas. Essayez de prendre votre temps. Si vous êtes allé sur McGaw.io, notre site Web, et que vous êtes allé au pied de page, il y a une section de téléchargements et de ressources. Nous avons toutes sortes de webinaires qui étaient du genre, comment concevez-vous une taxonomie ? Comment construire une taxonomie pour la personnalisation ? Le contenu et l'éducation sont là pour pouvoir y arriver, et ce n'est pas si compliqué. Ne me laissez pas trop simplifier. Ce n'est pas facile, mais votre meilleure pratique lorsqu'il s'agit d'obtenir des données propres est la préparation. C'est l'étape de planification de tout cela. C'est ce que je conseillerais vivement. Ben : Cela a beaucoup de sens pour moi. Si vous avez plusieurs membres de l'équipe comme s'ils s'enfuyaient tous en faisant de mauvaises choses avec ces outils puissants. Il est assez facile de voir comment cela se transforme très rapidement en gâchis. Dan : Beaucoup d'entreprises ont un responsable des ventes et des opérations marketing qui s'occupe de ces choses. Nous vous recommandons vivement d'essayer d'avoir une personne qui, comme nous l'appelons le seigneur des données, la personne qui obtient finalement l'aide pour prendre les décisions. Dans une grande entreprise ou même une petite entreprise, vous avez des produits de vente, de marketing, de CS. Naturellement, plusieurs personnes sont impliquées dans ces données, et vous avez besoin de quelqu'un qui rassemble toutes ces personnes, et peut-être un peu mieux pour que les données fonctionnent pour tout le monde. Ben : C'est un super conseil et ça le fait pour toutes les questions que j'avais préparées. Mais cela a été une excellente conversation. Avant de vous laisser partir, s'il y a autre chose sur ce sujet que vous jugez important pour nos auditeurs, vous pouvez leur laisser. Je me rends compte que ce n'est pas formulé sous la forme d'une question, mais s'il y a des choses que vous aimeriez laisser à nos auditeurs comme note d'adieu, ce serait fantastique. Dan : La chose la plus importante que je recommanderais avec l'analytique est d'y aller doucement. Prenez votre temps avec toutes les données. N'accélérez pas. Ne vous précipitez pas. Le problème numéro un que les gens essaient de faire, c'est qu'ils essaient de se précipiter. Je prendrais certainement votre temps. Chaque entreprise qui veut accélérer son contrat avec nous de six mois à trois mois, nous devons ralentir cela. Même lorsqu'ils accélèrent les choses, nous finissons toujours par faire les mêmes projets de six mois parce qu'il faut juste du temps pour faire ce genre de choses. Il y a beaucoup d'allers-retours. Il y a beaucoup de communication. Estimez un délai plus long pour pouvoir faire ce travail. Si vous souhaitez mettre de l'ordre dans vos données, je vous recommande de consulter mon livre gratuit. Si vous allez sur McGaw.io, vous pouvez demander une copie gratuite de mon livre sur notre site Web. Ça s'appelle Comment construire de la merde cool. C'est peut-être quelque chose qui vous aidera à démarrer sur cette voie et vous donnera des études de cas et des tactiques réelles que vous pourrez utiliser dans votre entreprise.