당신이 저지를 수 있는 간단한 데이터 실수 3가지

소셜 미디어 모니터링에 압도당하는 느낌? 그렇다면 혼자가 아닙니다.

끊임없는 업데이트와 정보를 끌어낼 수 있는 수많은 방법 덕분에 데이터 추출 및 분석이 불안을 유발하는 프로세스라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 데이터 실수에 대한 두려움에 빠지면 처리하기에는 너무 많을 수 있습니다. 그러나 우리는 당신을 덮었습니다.

많은 마케터에게 질적 및 양적 데이터를 수집하고 분석하는 것은 다른 사람들이 생각하는 것보다 더 큰 어려움인 것 같습니다. 디지털 마케팅 전략을 구체화하는 데 사용할 수 있는 풍부한 정보가 기다리고 있기 때문에 불행한 일이기도 합니다. 이것이 사실이라면 이 세 가지 일반적인(아직 고칠 수 있는!) 사용자 오류 데이터 실수로 고통받을 수 있습니다.

데이터 실수 #1: 계획 없이 분석하기

대부분의 사람들은 데이터 분석이 모든 캠페인의 중요한 구성 요소라는 것을 알고 있지만 때로는 마케팅 담당자가 계획 없이 바로 뛰어들기도 합니다. 그것은 정말로 길을 잃었다고 느낄 수 있는 확실한 방법입니다.

실제로 600명 이상의 사람들을 인터뷰한 최근 연구에서 85%가 데이터를 완전히 활용할 수 없다고 인정했습니다. 많은 사람들이 자신이 무엇을 찾고 있는지 전혀 모르고 데이터가 어떻게 다음 단계에 정보를 제공할 수 있고 또 알려야 하는지 확실히 이해하지 못하기 때문입니다.

더 나은 선택

의무적으로 모니터링하는 대신 연구에 대해 신중하게 생각하십시오. 스크롤하기 전에 장기 목표를 고려하고 특히 이러한 목표를 지원하는 데이터 포인트를 찾으십시오.

데이터 기반 결정은 방정식에서 의견을 제거하기 때문에 최상의 결정입니다. 콘텐츠 및 참여 계획 목적과 ROI 입증을 위해 데이터는 귀하의 편입니다.

• 당신의 상사를 교육
  • 데이터는 소셜 미디어 캠페인의 성공을 입증하려고 할 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 상사가 경쟁자의 게시물에서 몇 개의 좋아요와 공유를 본다면 경쟁자가 당신의 브랜드보다 소셜 미디어에서 더 잘 알려져 있다고 완전히 확신할 수 있습니다.
  • 데이터를 사용하여 힘든 작업을 방어하여 작업을 저장합니다. 그 단일 게시물이 약간의 관심을 끌었지만 타겟 고객에게 더 중요한 플랫폼에서 더 많은 팔로워와 참여가 브랜드에 있음을 보여줍니다. 선택한 도구를 안내하고 인상적인 참여 결과를 보여주고 이야기할 수도 있습니다.

• 올바른 콘텐츠 만들기
  • 콘텐츠 마케팅은 아웃바운드 마케팅보다 3배 더 많은 리드를 생성하고 비용은 62% 더 적기 때문에 무엇을 말하고, 어떻게 말하고 누구에게 말하느냐가 캠페인 성공에 가장 중요합니다.
  • 새로운 콘텐츠 캠페인을 염두에 두고 있지만 이를 만드는 데 시간과 자원을 투자하고 싶지 않다면 성공할 수 있을지 확신이 서지 않는다면 데이터를 활용하십시오. ') 귀하와 귀하의 경쟁자 모두 과거에 진행 여부에 대한 정보를 바탕으로 추측하는 데 도움이 될 것입니다.
  • 계속 진행하기로 결정했다면 가장 실적이 좋은 항목을 기록해 두십시오. 목소리 톤, 콘텐츠 유형, 채널, 광고 및 일반적으로 사용되는 해시태그를 식별하고 이러한 모범 사례를 통합하여 고유한 캠페인을 만들 수 있습니다.

• 영향력 있는 목소리 찾기
  • 목표 중 하나가 업계의 강력한 플레이어와 연결하는 것이라면(당연히 그래야 함), Rival IQ 계정의 검색 기능을 사용하여 관련 콘텐츠를 공유하는 상위 계정 목록을 표시하십시오.
  • 거기에서 소셜 미디어 채널을 자세히 살펴보고 정기적으로 상호 작용하는 사람과 대화의 성격을 확인하십시오. 그들이 말하는 내용을 보고, 일반적인 해시태그와 키워드를 검토하고, 일반적인 질문과 요청을 관찰할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 소셜 미디어 게시물을 작성하는 방식을 형성하고 적절한 경우 인플루언서 콘텐츠에 응답하고 공유할 수 있는 기회를 제공합니다.

데이터 실수 #2: 자동 조종 장치 켜기(뒤돌아보지 않음)

분석 프로필을 설정할 때 큰 기대를 가지고 시작합니다. 몇 시간 동안 브레인스토밍을 하고 키워드 쿼리 조합을 만든 후 결과가 나타나기 시작하면 놀라움에 다시 앉아 있습니다.

그러나 그 시점에서 새로움이 사라지기 시작합니다. 분석 탭을 닫고 업무의 다른 측면으로 관심을 돌리고 싶은 마음이 들 것입니다.

자동화는 모두 훌륭하고 훌륭하지만 포괄적인 모니터링 계정을 설정한 다음 거의 확인하지 않으면 단점이 장점보다 큽니다. 데이터 분석은 사람이 정기적으로 모니터링하고, 키워드를 수정하고, 그 과정에서 성과를 평가할 때 가장 효과적입니다. 이러한 통찰력을 수집하는 것은 전략 및 콘텐츠 생성에 정보를 제공하는 모범 사례입니다. 백그라운드에서 실행되도록 두면 전체 운동이 무의미해집니다.

더 나은 선택

대신 이메일로 자동 알림을 보내 이러한 일반적인 데이터 실수를 방지하십시오. 하루에 여러 번 계정에 로그인하지 않고도 결과를 계속 확인할 수 있습니다.

다음은 사용자 지정하고 받은 편지함으로 자동 푸시되도록 선택할 수 있는 알림의 몇 가지 예입니다.

• 사후 감지 가능성이 높아짐
• 인스타그램 바이오 링크 감지
• 방문 페이지에 대한 세션 증가
• 소스/매체에서 세션 증가
• 상위 키워드 검색 순위 대폭 상승

데이터 실수 #3: 실행 가능한 통찰력 생성 실패

데이터 분석은 조치를 취할 때만 도움이 됩니다. 얼굴이 멍해질 때까지 숫자를 실행하고 대화를 분석할 수 있지만 통찰력을 기반으로 한 변경을 구현하지 않고 수행하는 것은 매번 "데이터 실수" 범주에 속합니다.

홍보 대행사에서 일할 때 정기적으로 고객을 위한 보고서를 작성했습니다. C-Suite의 일반적인 응답은 "알겠습니다. 이 숫자는 무엇을 의미하며 이 정보로 무엇을 해야 합니까?"였습니다.

실행 가능한 통찰력이 그림에 들어가는 곳입니다. 즉, 모니터링 및 분석에서 수집한 정보를 사용하여 더 나은 정보에 입각한 콘텐츠 및 참여 결정을 내리는 것을 의미합니다.

더 나은 선택

보고서를 클라이언트와 공유하든 내부 팀과 공유하든 모든 데이터 요소를 컨텍스트 및 권장 사항과 연결해야 합니다. 예를 들어 삼성을 보자. 삼성은 소셜 청취 도구에서 고객들이 HBO의 인기 있는 왕좌의 게임과 같은 특정 프로그램을 재생하는 TV 사진을 공유했다는 사실을 알아차렸습니다. 이전에 삼성은 사람들이 실제 생활에서 제품을 사용하는 방식과 전혀 관련이 없는 영감을 주는 이미지를 공유하고 있었습니다(브랜드는 전원이 꺼진 벽걸이 TV가 있는 깨끗한 방을 묘사한 반면, 사용자 생성 콘텐츠는 스탠드에 TV가 있는 것을 묘사했습니다. 전경에서 맥주).

삼성은 이 정보를 그냥 보관하지 않고 마케팅 캠페인에 의미 있는 변경을 가하는 데 사용했습니다. 이제 사람들이 제품과 상호 작용하는 방식에 대해 더 잘 알게 되었고 보다 사실적인 이미지를 통합하기 시작했습니다. 결과? 타겟 오디언스와 더 높은 브랜드 참여도에 더 잘 반향을 일으킨 콘텐츠.

데이터에 기반한 새로운 아이디어를 테이블에 가져와 다음 디지털 마케팅 회의의 주인공이 되십시오.

이러한 일반적인 사용자 오류 데이터 실수의 피해자입니까? 트윗을 보내고 올해 소셜 듣기 전략을 어떻게 조정할 계획인지 알려주십시오.