Hvordan Brands Kan Nedbryde Data Siloer og Skabe Stigende Salg

Indholdsfortegnelse

  1. Introduktion
  2. Forståelse af data siloer og deres indvirkning
  3. Beyond Meats tilgang til at nedbryde data siloer
  4. Vigtige resultater og justeringer
  5. Implikationer for andre brands
  6. Konklusion
  7. FAQ

Introduktion

I den datadrevne forretningsverden af ??i dag skal brands effektivt udnytte deres data for at øge rentabiliteten og opretholde væksten. Imidlertid udgør den enorme mængde data, der indsamles, og dets opdeling på forskellige detailhandelsplatforme, betydelige udfordringer. Brands kræver handlingsorienterede indsigt for at træffe informerede beslutninger og optimere deres marketingkampagner. For nylig delte Jamie Lugo-Gifford fra Beyond Meat, hvordan hendes team håndterede disse problemer og tilbød værdifulde lektion for andre brands. Denne blog dykker ned i disse strategier og hvordan afvikling af data siloer kan føre til mere informerede investeringsbeslutninger og i sidste ende højere afkast af investering (ROI).

Forståelse af Data Siloer og Deres Indvirkning

Data siloer henviser til isolerede lommer af information inden for en organisation, der ikke er let tilgængelige for andre afdelinger. Disse siloer hindrer et brands evne til at skabe en sammenhængende datastrategi, hvilket resulterer i ineffektivitet og mindre informerede beslutninger.

  1. Økonomisk Volatilitet: Den nuværende økonomiske klima, præget af inflation, gør forbrugerne mere forsigtige med deres forbrug. Brands har brug for omfattende, præcise data for at navigere effektivt i disse uforudsigelige betingelser.

  2. Opkomsten af ??nye platforme: Opkomsten af ??nye detailhandel medier og online leveringsplatforme komplicerer beslutningen om, hvor man skal allokere markedsføring og annonceudgifter. Uden forenet data er det udfordrende at bestemme, hvilke platforme der giver de bedste resultater.

  3. Behovet for effektivitet: Brands er under pres for at være mere effektive med deres investeringer. Et omfattende overblik over data gør det muligt for brands at identificere de mest omkostningseffektive strategier og reducere unødvendige udgifter.

Beyond Meats Tilgang til at Nedbryde Data Siloer

For at finde vej gennem disse udfordringer samarbejdede Beyond Meat med ClerData, en førende udbyder af dataintelligens-software, med det formål at udnytte deres fragmenterede data bedre for at få indsigt og træffe beslutninger. Sådan gjorde de:

Indledende Skridt

  1. Datarensning og formatering: Før de iværksatte en omfattende analyse, fokuserede Beyond Meat på at rydde op i deres data og sikre, at det var i et kompatibelt format.

  2. Integration via API'er: Anvendelse af API'er blev anvendt til at forbinde forskellige datakilder og etablere et mere sammenhængende datasæt til analyse.

Analytiske teknikker

Ved hjælp af deres proprietære datamodeller undersøgte ClerData Beyond Meats detailhandel medieinvesteringer med en imponerende margin på fejlmargin på 3%. Det gjorde det muligt for Beyond Meat at:

  • Præcist Identificere Incremental ROI: Nøglen til at forstå den direkte værdi af deres investeringer afslører incremental ROI (iROI), der viser, hvor meget yderligere indtægter specifikke taktikker genererer.
  • Evaluere Halo Effekter: Dette henviser til de bredere virkninger af en investering, ikke kun inden for direkte salg, men også i korrelerede stigninger på tværs af forskellige platforme og kanaler.

Vigtige resultater og justeringer

Beyond Meat's analyse førte til flere afgørende indsigt:

  1. Højtydende platforme:

    • Walmart Connect og Instacart overgik ikke kun forventningerne i direkte afkast, men genererede også betydelige halo-effekter, som positivt påvirkede salget i fysiske butikker og andre online-kanaler.

  2. Blandede resultater:

    • Fetch klarede sig godt, men dens succes variereede på tværs af forskellige salgskanaler.
    • Kroger underpræsterede på trods af deres høje omkostninger og sofistikerede målretningsevner. Dette førte til en genovervejelse af investeringsstrategier på denne platform.

Disse indsigter førte til, at Beyond Meat traf informerede beslutninger om omfordeling af deres marketingbudget, hvilket sikrede, at midlerne blev rettet mod de mest effektive kanaler.

Implikationer for Andre Brands

Brands, der ønsker at efterligne Beyond Meats succes, kan vedtage flere strategier:

Omhyggelig Dataindsamling

  1. Kræv omfattende data fra partnere: Brand-retailbetingelser skal omfatte en aftale om niveauet for gennemsigtighed og granularitet af data. Det er afgørende at vide præcist, hvordan partnere beregner metrikker som ROAS.

  2. Forenede måleinstrumenter: Anvend tværfunktionelle analytiske værktøjer, der understøtter integrationen af ??data fra flere kilder for at forstå den holistiske virkning af markedsføringsinvesteringer.

Strategisk Omfordeling

  1. Fokus på højvirkende kanaler: Prioriter udgifterne på platforme, der er bevist at levere høj stigende ROI og positive halo-effekter. Fortsæt med at overvåge og juster baseret på præstationsdata.

  2. Reducer underpræsterende taktikker: Genovervej udgifterne på kanaler, der ikke opfylder forventningerne eller retfærdiggør deres omkostninger med konkrete afkast.

Intern Sammenhæng

  1. Nedbryd interne siloer: Øg samarbejdet mellem marketing-, handels- og promotionsafdelinger for at sikre en forenet tilgang til dataudnyttelse.

  2. Uddan interessenterne: Sørg for, at beslutningstagere forstår de bredere virkninger af detailhandel medieinvesteringer og understreg deres rolle i den overordnede markedsføringsstrategi i stedet for at betragte dem som isolerede udgifter.

Konklusion

Ved at nedbryde data siloer og vedtage en data-drevet tilgang kan brands væsentligt forbedre deres markedsførings effektivitet og ROI. Beyond Meats erfaring illustrerer de potentielle fordele ved denne strategi, herunder bedre informerede beslutninger og højere rentabilitet. Andre brands kan opnå lignende resultater ved at kræve omfattende data fra detailhandelspartnere, bruge forenede måleinstrumenter, fokusere på højvirkende kanaler og fremme intern sammenhæng.

FAQ

Hvad er data siloer?

Data siloer er isolerede datasæt inden for en organisation, der ikke er tilgængelige på tværs af afdelinger og resulterer i ineffektivitet og mindre informerede beslutninger.

Hvordan kan brands identificere høje ydeevne detailhandel med platforms?

Brands kan identificere højtydende platforme ved at integrere data fra alle kilder og bruge analysem modeller til at evaluere incremental ROI og halo effekter.

Hvorfor er det vigtigt at forstå halo effekten?

Halo effekten viser de bredere virkninger af en marketings taktik, herunder indirekte fordele på tværs af forskellige platforme og kanaler, hvilket er afgørende for nøjagtig tilskrivning og effektiv budgettering.

Hvilke indledende skridt skal mærker tage for at nedbryde data siloer?

Mærker skal begynde med datarensning og formatering, efterfulgt af integration af forskellige datakilder ved hjælp af API'er til at etablere et sammenhængende datasæt til omfattende analyse.

Hvordan kan intern sammenhæng forbedre dataudnyttelsen?

Ved at nedbryde interne siloer og forbedre samarbejdet mellem afdelinger sikres en forenet tilgang til dataudnyttelse, hvilket fører til mere informerede og effektive strategiske beslutninger.