Cele 7 Pacate atunci cand (nu) lucrezi cu date Recomandat

(primul ‘episod’ din Trilogia Mitologia Datelor)

In lumea relatiilor se zice ca dragostea nu se masoara, se simte. In lumea marketing-ului insa, dragostea consumatorilor pentru branduri se invarte inevitabil in jurul cifrelor si masoara sau anticipeaza prin date. Exista insa niste ‚pacate’ pe care le putem face atunci cand lucram (sau nu) cu datele, si lor le este dedicat acest prim ‚episod’:


1. Mandria – sau atunci cand stii mai bine decat datele si nu ai nevoie de ele


Intuitia, anecdotele, experientele personale sau chiar ale prietenilor nu pot inlocui expertiza si datele ca baza pentru decizii operationale sau strategice. Calcaiul lui Ahile in deciziile de marketing va fi reprezentat de ceea ce doar se intuieste sau stabileste subiectiv vs. ceea ce se masoara sau observa structurat si obiectiv. E drept ca poate deveni mai atractiv sa faci un brainstorming rapid sau sa te bazezi pe experientele anterioare, in contextul in care mixul de marketing implica din ce in ce mai multe componente care ar trebui monitorizate si masurate, iar deciziile trebuie luate ieri, da - ieri. Dar in acelasi timp, si monitorizarea sau colectarea de date a avansat pentru a oferi #DataDrivenMarketing, cu scopul final de a oferi un customer experience personalizat.

Date suficiente si relevante ne feresc, in primul rand, sa luam decizii care nu ar avea nici un sens pentru consumatori, chiar daca toata echipa e indragostita de idee (sorry...). Asa ca, mai bine lasam datelor locul lor de cinste la baza deciziilor, si ne luam sentimentul acela de satisfactie din implementarea lor si masurarea succesului avut. Oricum pentru aceasta din urma trebuie sa avem asteptarile potrivite cat si un punct de plecare.

 

Intuitia, anecdotele, experientele personale sau chiar ale prietenilor nu pot inlocui expertiza si datele ca baza pentru decizii operationale sau strategice.

2. Invidia – sau atunci cand esti atent doar la ce face competitia si nu ce poti face pentru a fi mai bun


Avand in vedere ca exista o arie foarte mare dedicata competitive intelligence (CI), sunt tentata sa consider acest pacat, cel mai mic dintre ele (vorbind bineinteles in limitele eticii). Informatii despre produsele, consumatorii si imaginea competitiei sunt esentiale in stabilirea strategiei brand-ului propriu. Si exista metode si instrumente specifice dedicate CI, de la SWOT analysis la Mystery Shopping, de la studii de segmentare si cota de piata pana la customer journey sau social media listening.

Capcana in cazul asta este sa folosim datele doar pentru a tine aproape de competitie, fara sa ne asumam curajos o diferentiere semnificativa. Pentru aceasta din urma e nevoie sa ne uitam si mai departe de ograda vecinului de industrie. Asa ca in primul rand verifica trendurile datelor interne, si pe urma treci la CI. Iar cand vine vorba de trenduri, sau studii de nevoi si motivatii, nu e cazul sa bulucim toate brand-urile in „micile placeri ale vietii” (a fost un moment cand indiferent de produs, toate sloganurile din calupul publicitar sunau similar). Mai bine ne uitam la teritoriile si nevoile neacoperite, si ne inspiram din categorii sau industrii conexe.

 

3. Zgarcenia / avaritia – sau atunci cand vrei un studiu suficient de complex, care sa explice totul foarte simplu


Aici avem doua declinari. Prima dintre ele se incadreaza in categoria datelor insuficiente. Fie ca nu avem bugetul sau timpul necesar, mai tindem sa trisam si incercam sa ‚tragem’ de date ca sa explicam mult prea mult. Nu poti sa te astepti ca acelasi studiu sa iti povesteasca si despre U&A, si despre pozitionare, si sa te ajute sa alegi un castigator din trei sau patru concepte noi. Exista abordari, esantioane si indicatori de performanta specifici pentru obiective specifice.

In plus, nu poti sa te astepti ca un consumator sa "reziste" la un chestionar de 40-60 de minute. Ideal, fiecare obiectiv de business ar trebui sa aiba studiul lui dedicat, care sa integreze informatii din mai multe surse – interne si externe, calitative si cantitative. Pragmatic, obiectivele trebuie prioritizate, iar indicatorii de performanta potriviti alesi intelegand relevanta lor, cat si plusurile si minusurile metodologiei.

Cea de-a doua declinare implica gatekeeperii informatiilor si datelor din cadrul companiei. De cele mai multe ori, datele trebuie filtrate si reorganizate – vizual si contextual, inainte de a fi diseminate echipelor din cadrul companiei. One pager-ii, newsletter-e sau dashboard-urile ajuta sa impartasim rezultate si insight-uri, insa necesita timp suplimentar si intelegerea cat mai buna a asteptarilor stakeholder-ilor si a aplicabilitatii datelor.

4. Desfranarea – sau atunci cand datele sunt atat de sexy ca nu mai vezi nimic altceva in jur


Cu totii ne dorim date cat mai apetisante, asta insemnand date care sa puna intr-o lumina favorabila atat imaginea brand-ului cat si a vanzarilor, sa reflecte aprecierea consumatorilor si efortul depus de stakeholder-i. Iar atunci cand dam peste ele, e posibil sa fim mai putin critici cu sursa lor. Insa acest lucru devine problematic atunci cand alegem sa ne uitam doar la acel indicator sexy, ignorand restul, sau cand trecem usor cu vedere anumite neconcordante sau limitari ale metodologiei aplicate.

Dezmatul cel mai mare apare de obicei la ‚targetul de online’ si la trendurile acestuia. Consumatorul modern, mereu conectat la Internet si cu un venit peste medie primeste un swipe right de la majoritatea industriilor si toate brandurile vor sa-i fie ‚prieten’. La parerile si preferintele lui se ajunge mai usor prin panel-uri online. Dar cifrele ‚de online’ e posibil sa arate mai bine decat cele mainstream. E recomandat sa tinem pasiunea in frau si sa fim atenti daca ‚1 din 3 romani` inseamna de fapt ‚1 din 3 romani, intre 18 si 45 de ani, utilizatori de Internet si cu educatie superioara’. Reprezentativitatea unui esantion, cat si prezenta consumatorilor brand-ului propriu sau competitiei in cadrul lui, sunt elemente pentru care nu trebuie sa trecem usor cu vederea.

Reprezentativitatea unui esantion, cat si prezenta consumatorilor brand-ului propriu sau competitiei in cadrul lui, sunt elemente pentru care nu trebuie sa trecem usor cu vederea.


5. Lacomia – sau atunci cand volumul conteaza mai mult decat valoarea sau relevanta


Avem access din ce in ce mai facil la big data si la business intelligence, insa trebuie sa stim sa deosebim volumul de valoare si relevanta. Putem sa corelam daca ne dorim – chiar la nivelul unei zile – cifrele de vanzari, cu temperatura din magazin si de afara, cu scorul de satisfactie al cumparatorilor si vizitatorilor. OK, perfect, si de aici? Doar pentru ca putem (magicieni ai cifrelor sau nu), nu inseamna ca primim pe tava si interpretarea acestui set de date sau ca stim cat de relevanta este combinatia. Cand suntem lacomi cu volumul de date, doar de dragul lacomiei, ne este si mai greu sa le digeram.

Cand vine vorba de date, atat meniul à la carte cat si bufetul all you can eat au utilitatea lor, atat timp cat nu pierdem din vedere obiectivele si strategia carora sunt menite sa serveasca. Nu avem de ce sa ne pierdem intr-un desis de date atunci cand nu suntem siguri care este relevanta lor. In acelasi timp insa, pentru monitorizare si inspiratie, pe termen lung, corelarea mai multor metrice si introducerea de indici, poate fi strategia de success in optimizare. In cazul asta, trebuie revizitat si subiectul dashboards, care trebuie sa usureze intelegerea informatiilor colectate.

6. Mania – sau atunci cand datele sfideaza asteptarile si ne e foarte greu sa le acceptam


La polul opus datelor apetisante de mai devreme, sunt datele care prezinta o imagine deloc favorabila brand-ului sau ipotezei de inceput, si care pot starni frustrare unui cercetator, tensiune intre companie si agentie sau presiune in cadrul companiei. In cazul acesta, tindem sa punem microscopul in primul rand pe metodologie si esantion. Alta situatie posibila este si interpretarea rezultatelor ambigue, sau insuficient de relevante statistic, in favoarea asteptarilor.

Dar situatia nu este atat de grava pe cat poate parea. In primul rand, faptul ca pornim la drum cu niste ipoteze, presupune ca ele sunt deja informate de niste date existente. Si ne dorim sa vedem care se confirma. E cazul cel mai des intalnit in cazul studiilor calitative exploratorii, care preced studii cantitative. In al doilea rand, infirmarea unor ipoteze ajuta in descoperirea unor noi dimensiuni de optimizare, si asta inseamna sursa de crestere. In al treilea rand, ar trebui inclusa si competitia in ecuatie, pentru a intelege daca situatia descoperita acopera intreaga piata sau reflecta doar brand-ul propriu.

7. Lenea – sau atunci cand subestimam cate date avem deja la dispozitie


In ziua de azi si cu multitudinea de surse de informare la dispozitie, lenea mi se pare pacatul cel mai mare pentru ca implica rutina si dezinteresul. Ce fel de comportament sau atitudine fata de date te poate face vinovat de pacatul lenei? Cateva exemple:

- Sa nu folosesti nici macar surse gratuite de date, care doar necesita investitie de cateva ore din timpul tau si access la internet: studii si informatii publice disponibile online, instrumente de tipul Google Trends, abonarea la RSS feeds ale agentiilor de specialitate, urmarirea de webinare, de pilda;

- Sa te opresti la prima informatie gasita. Si gata! Mai ales daca nu o evaluezi corespunzator, ex. credibilitatea sursei, actualitatea ei, metoda de colectare si esantionul; ca sa nu mai vorbim de beneficiile integrarii mai multor informatii;

- Sa nu urmaresti si sa nu analizezi sursele de date interne pentru a intelege consumatorul propriu, comportamentul si deciziile lui. Un sistem CRM complet nu se pune la punct de pe o zi pe alta, asta e adevarat, insa exista deja informatii gata disponibile, al caror potential e posibil sa nu fie explorat la maxim;

- Sa ramai blocat intr-un singur indicator de performanta (metric) eventual si acela outdated. Fie ca e vorba de o metodologie pastrata din obisnuinta, sau un indicator pastrat de dragul comparabilitatii, in defavoarea unor alternative mai eficiente;

Opusul lenei sau mai bine zis al lenesilor, sunt Research Manager-ii si noii Innovation Manager-i (stiti voi care sunteti ;) ). Ei sunt un radar pentru tot ce inseamna metodologii, modele si instrumente noi care sa ofere un plus valoare brandului si echipei din jurul lui. Misiunea lor este sa colecteze, evalueze si integreze date, dar si sa le disemineze si explice echipei.

Nu e usor sa scapi neatins de niciunul din pacatele de mai sus, insa importanta este consientizarea lor. Si ca sa ducem metafora pana la final, un market researcher este mereu pregatit sa joace rolul de preot, si sa va indrume. Va astept la spovedit!


Vor urma…


- Al doilea ‚episod’ din Trilogia Mitologia Datelor: Cele noua cercuri ale surselor de date
- Al treilea ‚episod’ din Trilogia Mitologia Datelor: Cele zece porunci ale interpretarii datelor

 

Evaluaţi acest articol
(0 voturi)
Andreea Coca

Andreea Coca, Andreea Coca este Market Research Lead la TNS, Chartered PostGraduate Student at Oxford College of Marketing si trainer la Institutul de Marketing.

Revista Marketing Focus a fost lansata de Institutul de Marketing  cu scopul de a aduce un plus de informatie, idei si resurse de marketing atat profesionistilor de marketing, cat si celorlalti actori si departamente implicate in livrarea performantei de marketing:comunicare si relatii publice, resurse umane, IT, financiar,  relatii cu clientii si nu in ultimul rand management. 

Aboneaza-te la revista Marketing Focus pentru a fi la zi cu resurse si informatii din domeniu.