Анализа података за улазни маркетинг: које метрике треба размотрити и зашто


На Циберцлицк-у проводимо животе истицањем значај аналитике података у улазном маркетингу .

Сматрамо да је од кључне важности измерити шта се дешава у свим нашим кампањама и то мерење треба бити иза стратегије и одлука које доносимо од почетка. буи иоутубе виевс

Али ни прикупљање података без риме или разлога није корисно. Данас можемо да меримо готово све, али то не значи да нас све занима. Морамо избећи да паднемо у „парализу анализом“ и усредсредити се на добијање најважнијих информација и њихову примену на нашу стратегију.

Стога ћемо у овом чланку видети зашто је аналитика података важна у улазном маркетингу , које метрике треба да анализирамо и како то ефикасно урадити. Почињемо!

Зашто нам је потребна анализа података у нашем улазном маркетингу?

  • Да бисте боље искористили инвестицију . Ако тачно меримо резултате наших кампања, можемо знати где се троши новац и да ли враћамо инвестицију или не. Такође можемо утврдити које су најефикасније акције, а које не вреде. Тако ћемо постепено прилагођавати свој буџет и бити све профитабилнији.
  • Да заиста знамо наше потенцијалне купце . У свету улазног маркетинга много пута креирамо кампање засноване на комбинацији купаца, добрих пракси, интуиције ... али док их не започнемо, не можемо заиста знати шта функционише, а шта не. Али не можемо да видимо реакције наших корисника, а њихове повратне информације су често ограничене на неколико коментара. Стога је начин да се заиста комуницира с њима, да се зна шта воле, а шта не, анализирање података о њиховом понашању.
  • Да стално побољшавамо наше кампање . Стално усавршавање и учење (са припадајућом дозом грешака!) Је једна од максима за унапређење улазног маркетинга. Кроз контролисане експерименте и метричку анализу можемо видети које тактике најбоље одговарају свакој мети и прилагођавајући наше кампање да их уврстимо.
Резултат слике за приказ на ИоуТубе-у
  • Да бисте открили грешке . Иако се придржавамо најбољих пракси приликом израде наше веб странице и осталих маркетиншких материјала, увек нам измакну ствари: мало оптимизована форма, видео за учитавање, дугме које не ради добро са мобилних уређаја ... Када започнемо аналитике података, често се дешава да јасно видимо да страница не ради онако како би требало. Одатле можемо анализирати шта се догађа и исправити грешку која негативно утиче на резултате.
  • За комуникацију са клијентима, шефовима и колегама . Редовно извештавање о анализи података је веома драгоцено средство за извештавање о ономе што се дешава у нашим кампањама. Тако ће нам бити много лакше да клијенту објаснимо чему заправо служи буџет, да са шефом одлучимо о следећим корацима или да коментаришемо колегама из других одељења шта нам од њих треба.  
  •  

Улазне маркетиншке метрике које требате измјерити

Као што знате, улазне маркетиншке кампање су обично подељене у три фазе: ТОФУ или врх левка, МОФУ или средина левка и БОФУ или дно левка. Свака од њих има низ придружених показатеља који ће нам помоћи да знамо шта се дешава. Да видимо који су најважнији у свакој фази.

ТОФУ фаза

У фази је корисник у раним фазама процеса: управо је препознао да има потребу и планира да тражи решења.

  • : било која долазна маркетиншка стратегија заснива се на привлачењу корисника да посете нашу веб страницу. Али необрађени број посета само је део приче. Да бисмо заиста разумели веб саобраћај, морамо да анализирамо број сесија, јединствене кориснике, приказе страница, трајање сесија, одбијање ... Све ово ће нам помоћи да схватимо како се посетиоци понашају на нашој веб страници и ако морамо предузети неке мере за побољшање квалитета посета.на друштвеним мрежама : иако није лако повезати метрике ангажмана у друштвеним мрежама са пословним резултатима, то не значи да их морамо изгубити из вида. Друштвени медији су одличан канал за дистрибуцију нашег садржаја и привлачење нових корисника, а њихово здравствено стање мери се приказима, кликовима и реакцијама корисника.
  • Входни линкови : ово је још један „секундарни“ показатељ, али важан за процену резултата нашег СЕО-а у улазном маркетингу. Долазне везе не само да привлаче посетиоце који кликну на њих, већ су као гласање о поверењу са других веб локација које нам помаже да побољшамо своје органско позиционирање у Гоогле-у.
  • Претварање саобраћаја у потенцијалне клијенте : када нам корисник остави своје податке, он постаје потенцијални клијент и прелази у следеће фазе тока конверзије. У ствари, могли бисмо рећи да је главни циљ веб страница у оквиру улазне маркетиншке стратегије генерисање потенцијалних клијената. Али нису сви потенцијални купци исти: морамо разликовати потенцијалне купце које можемо одбацити, оне који су квалификовани за маркетинг и они који су квалификовани за продају.

Фаза МОФУ

Овде корисник разматра различите начине како да реши своје потребе, међу којима је и наш бренд.

  • Омјер квалитета и конверзије потенцијалних клијената : овде ћемо детаљно проучити колики је удео сваке врсте потенцијалних клијената и, пре свега, како они напредују из једне државе у другу. Односно, колико корисника који нам остављају своје податке постају квалификовани контакт за маркетинг и колико њих истовремено постаје квалификовани контакт да би продајни тим почео да ради са њима. Стога ћемо напредовати корак по корак у току конверзије док не будемо спремни за купце.
  • Е-маил маркетинг метрике . Унутар маркетинга путем е-поште постоји много различитих врста кампања, свака са својим показатељима и са различитим улогама у току конверзије. Али, одлучио сам да маркетинг е-поште сместим у фазу МОФУ због велике важности коју он има у водећим стратегијама неговања. Слањем редовних публикација у базу контаката можемо потенцијалне купце претворити у квалификоване потенцијалне купце за маркетинг и продају и усмеравати их на пут до конверзије. Ако овај процес не функционише како би требало, можда је време да погледамо нашу стратегију сегментације.

БОФУ фаза

Коначно, имамо фазу у којој је корисник спреман за куповину

  • Набавна : након што натерамо корисника да постане купац, можемо знати колики је трошак. Да бисмо то урадили, улагање у кампању ћемо поделити између броја добијених клијената. Цена по аквизицији једна је од најважнијих метрика за профитабилност нашег маркетинга, па је препоручљиво увек бити свестан и тражити начине да то буде што ниже.
  • Повећање продаје : овде меримо да ли смо постигли звездани циљ свих брендова, односно „продајте више“. Уз добру стратегију аналитике података, можемо видети целокупно путовање клијента од првог контакта до продаје и знати да ли наше дигиталне маркетиншке кампање заиста доприносе повећању продаје .: врло повезано са претходне две, ово је метрика која говори нам да ли смо успели да повратимо уложени буџет. Овде можемо пронаћи много корисних информација које анализирају повраћај улагања сваког канала или чак сваког огласа засебно, како бисмо видели који су боље функционисали и прерасподелити наш буџет на основу резултата.
  • Вредност животног века купца : ово је метрика која нам даје до знања да ли је стицање нових клијената „скупо“ или „јефтино“, јер нам говори колико ћемо у просеку зарадити за сваког клијента. Да бисмо га израчунали, морамо да знамо просечан износ куповине и колико је пута корисник купио док је купац бренда.

Како примијенити аналитику података на свој улазни маркетинг корак по корак

У претходном одељку видели смо пуно показатеља који могу бити корисни за мерење резултата нашег долазног маркетинга, али недостаје нам оквир у коме бисмо их могли применити да бисмо побољшали наше резултате. Дакле, погледајмо једноставан корак-по-корак метод за побољшање наших кампања помоћу аналитике података.

КСНУМКС) Дефинишите проблем

Прво, морате да знате шта желите да постигнете или који проблем треба да решите . Тек тада ћете моћи да знате који су вам подаци заиста потребни и у ком контексту их морате анализирати. Ако мерите погрешне податке или их погрешно тумачите, долазићете до погрешних закључака и скретаћете са путање коју треба следити.

Стога се запитајте шта желите да постигнете. То може бити општи проблем, али морате да будете у могућности да га повежете са одређеним КПИ-јем, као што су потенцијални купци, продаја или стопа конверзије.

На пример: „Мислим да моја веб локација не даје резултате какве би требало и волео бих да са њом добијем више потенцијалних клијената“.

КСНУМКС) Поставите циљеве на основу података

Сада када вам је јасно о проблему и ономе што желите да постигнете, треба вам конкретан и мјерљив циљ да бисте утврдили да ли га добијате или не. Циљеви и поређења (на пример, просечна стопа конверзије до потенцијалних клијената у вашем сектору или у претходним кампањама) дају контекст подацима и помажу нам у њиховој интерпретацији.

Можемо успоставити циљеве у границама грешке, на пример, да нас означе као први циљ који је приступачан, амбициознији и трећи који би био идеална ситуација. Користећи ове бројке као референцу, знаћемо шта и колико морамо побољшати.

Следећи горњи пример, можемо анализирати податке нашег. Дакле, видимо да један од њих привлачи пуно промета, али однос конверзије је само 1%. У поређењу са остатком веб локације, видимо да најбоља одредишна страница на нашој веб страници остварује 5% конверзија, па смо одлучили да се усредсредимо на побољшање односа ове одређене одредишне странице уместо на веб промет уопште. На основу ових бројки можемо успоставити минимални циљ удвостручења односа конверзије на 2% и идеалан циљ достизања 6%.

КСНУМКС) Прикупљање података

У овој фази, прецизност је основна. Да бисмо дошли до тачног закључка и успоставили одговарајуће мере, наши алати за аналитику података морају бити поуздани и дати нам податке у формату који се лако може интерпретирати.

Да би се то догодило, морамо да радимо руку под руку са рачунарском опремом, како бисмо били сигурни да смо инсталирали све додатке, пикселе, кодове за праћење и друге алате. Такође морамо да имамо платформу за аналитику (попут Гоогле аналитике) која нам омогућава да анализирамо податке до којих долазимо.

КСНУМКС) Доносите информисане одлуке

На основу информација које смо прикупили, дошло је време за почетак уношење промена . Најефикаснији начин рада је формулисање хипотеза и коришћење експеримената А / Б или мултиваријабилни тестови .

На пример, можемо мислити да би се одредишна страница нашег примера боље конвертовала да је имала краћи облик и видео са објашњењем производа. Да бисмо видели да ли је ово тачно, тестирајмо промене једну по једну помоћу А / Б тестова.

У првом тесту лансирамо верзију слетања са скраћеном формом, ау другом одржавамо оригинал, усмеравајући половину саобраћаја ка сваком од њих. Видимо да верзија са најкраћим обрасцем успева да повећа однос конверзије до 2.5%, па нам остаје.

Затим смо тестирали верзију новог слетања са видеом и другу без видео записа. Још једном видимо да смо били успешни, јер је слетање било у најкраћој форми и са ви

  •