У Cyberclick ми проводимо своє життя, підкреслюючи значення аналізу даних у вхідному маркетингу .
Ми вважаємо, що важливим є можливість вимірювати те, що відбувається у всіх наших кампаніях, і що це вимірювання повинно стояти за стратегією та рішеннями, які ми приймаємо з самого початку. купити вигляд youtube
Але накопичення даних без рими чи причини теж не корисно. Сьогодні ми можемо виміряти майже все, але це не означає, що все нас цікавить. Ми повинні уникати „паралічу шляхом аналізу” і зосередитись на отриманні найважливішої інформації та застосуванні її до нашої стратегії.
Тому в цій статті ми побачимо чому аналітика даних важлива для вхідного маркетингу , які метрики ми повинні аналізувати та як це зробити ефективно. Ми починаємо!
Навіщо нам потрібна аналітика даних для вхідного маркетингу?
- Щоб краще скористатися інвестиціями . Якщо ми точно вимірюємо результати наших кампаній, ми можемо знати, куди витрачаються гроші і чи повертаємо ми інвестиції чи ні. Ми також можемо встановити, які найефективніші дії, а які не варті. Таким чином, ми будемо поступово коригувати наш бюджет і будемо дедалі вигіднішими.
- Справді знати наших потенційних клієнтів . У світі вхідного маркетингу ми багато разів створюємо кампанії, засновані на поєднанні покупців, передових практик, інтуїції ... але поки ми їх не розпочнемо, ми не можемо точно знати, що працює, а що ні. Але ми не бачимо реакції наших користувачів, і часто їх відгуки обмежуються кількома коментарями. Тому спосіб по-справжньому поспілкуватися з ними, дізнатися, що їм подобається, а що ні - це проаналізувати дані про їх поведінку.
- Постійно вдосконалювати наші кампанії . Постійне вдосконалення та навчання (з відповідною дозою помилок!) - одна з максим просування вхідного маркетингу. За допомогою контрольованих експериментів та метричного аналізу ми можемо побачити, які тактики найкраще підходять для кожної цілі та адаптуючи наші кампанії до їх включення.
- Для виявлення помилок . Незважаючи на те, що ми дотримуємося найкращих практик під час створення нашого веб-сайту та інших матеріалів для маркетингу в Інтернеті, нам завжди залишаються речі: трохи оптимізована форма, відео, яке вимагає часу для завантаження, кнопка, яка погано працює з мобільного… Коли ми починаємо аналітики даних, часто трапляється, що ми чітко бачимо, що сторінка працює не так, як слід. Звідти ми можемо проаналізувати, що відбувається, і виправити помилку, яка негативно впливає на результати.
- Спілкуватися з клієнтами, начальниками та колегами . Регулярні звіти з аналітики даних є дуже цінним інструментом для повідомлення про те, що відбувається в наших кампаніях. Таким чином, нам буде набагато легше пояснити клієнтові, для чого насправді призначений бюджет, вирішити з начальником подальші кроки, які слід виконати, або прокоментувати колегам інших департаментів, що нам від них потрібно.
Вхідні маркетингові показники, які потрібно виміряти
Як відомо, вхідні маркетингові кампанії зазвичай поділяються на три фази: TOFU або верхня частина воронки, MOFU або середина воронки і BOFU або нижня частина воронки. Кожен із них має ряд пов’язаних показників, які допоможуть нам знати, що відбувається. Давайте подивимося, які є найважливішими на кожному етапі.
Фаза TOFU
На етапі користувач перебуває на ранніх стадіях процесу: він щойно зрозумів, що має потребу і планує шукати рішення.
- : будь-яка вхідна маркетингова стратегія базується на залученні користувачів до нашого веб-сайту. Але кількість відвідувань - це лише частина історії. Щоб по-справжньому зрозуміти веб-трафік, нам потрібно проаналізувати кількість сеансів, унікальних користувачів, перегляди сторінок, тривалість сеансів, відмов ... Все це допоможе нам зрозуміти, як поводяться відвідувачі на нашому веб-сайті, і якщо ми повинні вжити певних заходів для покращення якості відвідувань.у соціальних мережах : хоча прив’язати показники залучення в соціальних мережах до бізнес-результатів непросто, це не означає, що ми повинні їх втратити з виду. Соціальні медіа - чудовий канал для розповсюдження нашого вмісту та залучення нових користувачів, а стан їх здоров’я вимірюється за враженнями, кліками та реакціями користувачів.
- Вхідні посилання : це ще одна «вторинна» метрика, але важлива для оцінки результатів нашої SEO в галузі вхідного маркетингу. Вхідні посилання не тільки приваблюють відвідувачів, які натискають на них, але схожі на вотум довіри з інших веб-сайтів, що допомагає нам покращити наше органічне позиціонування в Google.
- Перетворення трафіку на потенційні клієнти : коли користувач залишає нам свої дані, він стає потенційним клієнтом і переходить до наступних етапів послідовності перетворення. Насправді ми могли б сказати, що основною метою веб-сайтів у рамках вхідної маркетингової стратегії є створення потенційних клієнтів. Але не всі потенційні клієнти однакові: ми повинні розмежовувати потенційних клієнтів, яких ми можемо відкинути, тих, які відповідають вимогам маркетингу, та тих, які відповідають вимогам продажу.
Фаза MOFU
Тут користувач розглядає різні способи вирішити свою потребу, серед яких і наш бренд.
- Коефіцієнт якості та конверсії потенційних клієнтів : тут ми детально вивчимо, яка частка кожного типу потенційних клієнтів і, перш за все, як вони прогресують з одного стану в інший. Тобто, скільки користувачів, які залишають нам свої дані, стають кваліфікованими контактними особами для маркетингу, і скільки з них стають кваліфікованими контактами одночасно, щоб команда з продажу почала працювати з ними. Таким чином, ми будемо крок за кроком переходити до послідовності перетворення, поки користувачі не будуть готові до покупки.
- Маркетингові показники електронної пошти . В рамках маркетингу електронною поштою існує безліч різних типів кампаній, кожна з яких має власні показники та різні ролі у послідовності переходів. Але я вирішив розмістити маркетинг електронною поштою у фазі MOFU через велике значення, яке він має у провідних стратегіях виховання. Надсилаючи регулярні публікації до контактної бази, ми можемо перетворити потенційних клієнтів на кваліфікованих потенційних клієнтів для маркетингу та продажів і направляти їх на шлях до конверсії. Якщо цей процес не працює належним чином, можливо, пора поглянути на нашу стратегію сегментації.
Фаза БОФУ
Нарешті, ми маємо фазу, на якій користувач готовий купувати
- Вартість придбання : як тільки ми домоглися, щоб користувач став клієнтом, ми можемо знати, яка вартість. Для цього ми розділимо інвестиції в кампанію між кількістю отриманих клієнтів. Вартість за придбання є однією з найважливіших метрик для прибутковості нашого маркетингу, тому доцільно завжди бути в курсі ситуацій та шукати шляхи, щоб зробити її якомога нижчою.
- Зростання продажів : тут ми вимірюємо, чи досягли ми зоряної мети всіх брендів, тобто “продати більше”. Маючи хорошу стратегію аналізу даних, ми можемо бачити всю поїздку клієнта від першого контакту до продажу та знати, чи дійсно наші цифрові маркетингові кампанії сприяють збільшенню продажів. Дуже пов’язано з попередніми двома, це показник, повідомляє нам, чи вдалося нам повернути вкладений бюджет. Тут ми можемо знайти багато корисної інформації, що аналізує рентабельність інвестицій кожного каналу або навіть кожної реклами окремо, щоб побачити, які з них працювали краще, і перерозподілити наш бюджет на основі результатів.
- Значення терміну служби замовника : це показник, який дає нам зрозуміти, чи є залучення нових клієнтів «дорогим» чи «дешевим», оскільки він говорить нам про те, скільки в середньому ми заробимо для кожного клієнта. Щоб його розрахувати, нам потрібно знати середню суму покупки та кількість разів, коли користувач купує, будучи клієнтом бренду.
Як застосувати аналітику даних до вхідного маркетингу поетапно
У попередньому розділі ми бачили багато показників, які можуть бути корисними для вимірювання результатів нашого вхідного маркетингу, але нам не вистачає рамки, щоб застосовувати їх для покращення наших результатів. Отже, давайте розглянемо простий покроковий метод покращення наших кампаній за допомогою аналізу даних.
1) Визначте проблему
Перш за все, потрібно знати чого ви хочете досягти або яку проблему потрібно вирішити . Тільки тоді ви зможете дізнатись, які дані вам дійсно потрібні, і в якому контексті вам доведеться їх аналізувати. Якщо ви виміряєте неправильні дані або витлумачите їх неправильно, ви прийдете до неправильних висновків і відхилитесь від шляху, яким слід іти.
Тому запитайте себе, чого ви хочете досягти. Це може бути загальною проблемою, але вам потрібно мати можливість пов’язати його з певним KPI, таким як потенційні клієнти, продажі або коефіцієнт конверсії.
Наприклад: "Я думаю, що мій веб-сайт не дає результатів, які слід, і я хотів би отримати більше потенційних клієнтів".
2) Поставте цілі на основі даних
Тепер, коли вам зрозуміло проблему і що ви хочете досягти, вам потрібно конкретна та кількісно оцінна мета щоб визначити, отримуєте ви це чи ні. Цілі та порівняння (наприклад, середній коефіцієнт конверсії до потенційних клієнтів у вашому секторі або в попередніх кампаніях) дають контекст даним і допомагають нам їх інтерпретувати.
Ми можемо встановити цілі з похибкою, наприклад, позначити нам першу ціль, доступну за ціною, одну більш амбіційну і третю, що було б ідеальною ситуацією. Використовуючи ці цифри як довідкові, ми будемо знати, що і наскільки нам потрібно вдосконалити.
Наслідуючи приклад вище, ми можемо проаналізувати дані нашого. Таким чином, ми бачимо, що одна з них залучає багато трафіку, але коефіцієнт конверсії становить лише 1%. У порівнянні з рештою сайту ми бачимо, що найкраща цільова сторінка на нашому веб-сайті досягає 5% конверсій, тому ми вирішили зосередитись на поліпшенні співвідношення цієї конкретної цільової сторінки замість веб-трафіку загалом. На основі цих цифр ми можемо встановити мінімальну мету подвоєння коефіцієнта конверсії до 2% та ідеальну мету досягнення 6%.
3) Збір даних
У цій фазі точність є фундаментальним. Щоб дійти правильного висновку та застосувати відповідні заходи, наші інструменти аналізу даних повинні бути надійними та надавати нам дані у зручному для інтерпретації форматі.
Щоб це сталося, нам слід працювати рука об руку з комп’ютерним обладнанням, щоб переконатися, що ми встановили всі плагіни, пікселі, коди відстеження та інші інструменти. Нам також потрібно мати платформу аналітики (наприклад, Google Analytics), яка дозволяє аналізувати отримані нами дані.
4) Приймайте обґрунтовані рішення
Виходячи зі зібраної нами інформації, настав час почати внесення змін . Найефективніший спосіб роботи - формулювання гіпотез та проведення експериментів з використанням A / B або багатовимірні тести .
Наприклад, ми можемо думати, що цільова сторінка нашого прикладу перетворилася б краще, якби вона мала коротшу форму та пояснювальне відео продукту. Щоб перевірити, чи це правда, давайте перевіримо зміни по черзі за допомогою A / B тестів.
У першому тесті ми запускаємо версію посадки в укороченому вигляді, а в іншій підтримуємо оригінал, направляючи половину трафіку на кожну з них. Ми бачимо, що версії з найкоротшою формою вдається збільшити коефіцієнт конверсії до 2.5%, тому ми з цим залишаємось.
Далі ми протестували версію нової посадки з відео та іншу без відео. Ще раз ми бачимо, що нам вдалося, оскільки висадка в найкоротшій формі та з vi