У Cyberclick мы праводзім сваё жыццё, падкрэсліваючы значэнне аналітыкі дадзеных у уваходным маркетынгу .
Мы лічым, што гэта важна, каб можна было вымераць тое, што адбываецца ва ўсіх нашых кампаніях, і гэта вымярэнне павінна адставаць ад стратэгіі і рашэнняў, якія мы прымаем з самага пачатку. купіць від на YouTube
Але назапашванне дадзеных без рыфмы і прычын таксама не карысна. Сёння мы можам вымераць амаль усё, але гэта не значыць, што нас усё цікавіць. Мы павінны пазбягаць "паралічу шляхам аналізу" і сканцэнтравацца на атрыманні самай важнай інфармацыі і прымяненні яе да нашай стратэгіі.
Таму ў гэтым артыкуле мы ўбачым чаму аналітыка дадзеных важная пры ўваходным маркетынгу , якія паказчыкі мы павінны аналізаваць і як зрабіць гэта эфектыўна. Мы пачынаем!
Навошта нам патрэбна аналітыка дадзеных у нашым уваходным маркетынгу?
- Каб лепш скарыстацца інвестыцыямі . Калі мы дакладна вымяраем вынікі нашых кампаній, мы можам ведаць, куды трацяцца грошы і ці вяртаем мы інвестыцыі. Мы таксама можам вызначыць, якія найбольш эфектыўныя дзеянні, а якія не вартыя. Такім чынам, мы будзем паступова карэктаваць наш бюджэт і будзем станавіцца ўсё больш прыбытковымі.
- Каб сапраўды ведаць нашых патэнцыйных кліентаў . У свеце ўваходнага маркетынгу мы шмат разоў ствараем кампаніі, заснаваныя на спалучэнні пакупнікоў, добрых практык, інтуіцыі ... але пакуль мы іх не пачнем, мы не можам ведаць, што працуе, а што не. Але мы не бачым рэакцыі нашых карыстальнікаў, і часта іх водгукі абмяжоўваюцца некалькімі каментарыямі. Такім чынам, спосаб па-сапраўднаму мець зносіны з імі, ведаць, што ім падабаецца, а што не, - гэта аналізаваць дадзеныя пра іх паводзіны.
- Каб пастаянна ўдасканальваць нашы кампаніі . Пастаяннае ўдасканаленне і навучанне (з адпаведнымі дозамі памылак!) - адна з максім для прасоўвання ўваходнага маркетынгу. З дапамогай кантраляваных эксперыментаў і метрычнага аналізу мы можам убачыць, якія тактыкі найбольш падыходзяць для кожнай мэты, і адаптаваць нашы кампаніі да іх уключэння.
- Для выяўлення памылак . Нягледзячы на тое, што мы прытрымліваемся лепшых практык пры стварэнні нашага сайта і іншых матэрыялаў для інтэрнэт-маркетынгу, заўсёды ёсць рэчы, якія нам не па сілах: злёгку аптымізаваная форма, відэа, якое патрабуецца час для загрузкі, кнопка, якая не працуе добра з мабільнага ... Калі мы пачынаем аналітыкі дадзеных, часта бывае, што мы відавочна бачым, што старонка працуе не так, як трэба. Адтуль мы можам прааналізаваць, што адбываецца, і выправіць памылку, якая негатыўна ўплывае на вынікі.
- Для зносін з кліентамі, начальнікамі і калегамі . Рэгулярныя справаздачы аналітыкі дадзеных - гэта вельмі каштоўны інструмент для паведамлення пра тое, што адбываецца ў нашых кампаніях. Такім чынам, нам будзе нашмат прасцей растлумачыць кліенту, для чаго на самой справе прызначаны бюджэт, вырашыць з начальнікам наступныя крокі альбо пракаментаваць калегам іншых аддзелаў, што нам ад іх трэба.
Уваходныя маркетынгавыя паказчыкі, якія трэба вымераць
Як вядома, маркетынгавыя кампаніі, якія ўваходзяць, звычайна дзеляцца на тры фазы: TOFU або верхняя частка варонкі, MOFU альбо сярэдняя варонкі і BOFU альбо ніжняя частка варонкі. Кожны з іх мае шэраг звязаных паказчыкаў, якія дапамогуць нам ведаць, што адбываецца. Давайце разбярэмся, якія з іх найбольш важныя на кожным этапе.
Фаза TOFU
На этапе карыстальнік знаходзіцца на ранняй стадыі працэсу: ён толькі што зразумеў, што мае патрэбу і плануе шукаць рашэнні.
- : любая ўваходная маркетынгавая стратэгія заснавана на прыцягненні карыстальнікаў да нашага сайта. Але колькасць наведванняў - толькі частка гісторыі. Каб сапраўды зразумець вэб-трафік, нам трэба прааналізаваць колькасць сеансаў, унікальных карыстальнікаў, прагляды старонак, працягласць сеансаў, адмову ... Усё гэта дапаможа нам зразумець, як паводзяць сябе наведвальнікі на нашым сайце, і калі мы павінны прыняць меры для паляпшэння якасці наведванняў.у сацыяльных сетках : хоць прывязаць паказчыкі ўдзелу ў сацыяльных сетках з бізнес-вынікамі няпроста, гэта не значыць, што мы павінны іх выпусціць з поля зроку. Сацыяльныя сеткі - выдатны канал для распаўсюджвання нашага кантэнту і прыцягнення новых карыстальнікаў, а стан іх здароўя вымяраецца па ўражаннях, кліках і рэакцыях карыстальнікаў.
- Якія ўваходзяць спасылкі : гэта яшчэ адзін "другасны" паказчык, але важны для ацэнкі вынікаў нашага SEO у галіне ўваходнага маркетынгу. Уваходныя спасылкі не толькі прыцягваюць наведвальнікаў, якія націскаюць на іх, але і падобныя на вотум даверу з іншых сайтаў, які дапамагае нам палепшыць наша звычайнае пазіцыянаванне ў Google.
- Пераўтварэнне трафіку ў вядучыя : калі карыстальнік пакідае нам свае дадзеныя, ён становіцца вядучым і пераходзіць да наступных этапаў варонкі пераўтварэння. На самай справе, мы маглі б сказаць, што асноўная мэта вэб-сайтаў у рамках уваходнай маркетынгавай стратэгіі - генераваць патэнцыяльных кліентаў. Але не ўсе патэнцыйныя кліенты аднолькавыя: мы павінны адрозніваць патэнцыйных кліентаў, якіх мы можам адмовіцца, ад тых, якія маюць права на маркетынг, і ад тых, хто мае права на продаж.
Фаза МФУ
Тут карыстальнік разглядае розныя спосабы вырашэння сваёй патрэбы, сярод якіх і наш брэнд.
- Каэфіцыент якасці і канверсіі адвядзенняў : тут мы падрабязна вывучым, якая доля кожнага тыпу патэнцыйных кліентаў і, перш за ўсё, як яны прасоўваюцца ад аднаго стану да іншага. Гэта значыць, колькі карыстальнікаў, якія пакідаюць нам свае дадзеныя, становяцца кваліфікаванымі кантактамі па маркетынгу і колькі з іх адначасова становяцца кваліфікаванымі кантактамі, каб каманда продажаў пачала з імі працаваць. Такім чынам, мы будзем паступова прасоўвацца ў варонцы пераўтварэння, пакуль карыстальнікі не будуць гатовыя да пакупкі.
- Паказчыкі маркетынгу электроннай пошты . У рамках электроннага маркетынгу існуе мноства розных тыпаў кампаній, кожная з якіх мае свае паказчыкі і розныя ролі ў варонцы канверсіі. Але я вырашыў размясціць маркетынг па электроннай пошце на этапе MOFU з-за вялікага значэння, якое ён мае ў вядучых стратэгіях выхавання. Адпраўляючы рэгулярныя публікацыі на кантактную базу, мы можам ператварыць патэнцыйных кліентаў у кваліфікаваных кліентаў для маркетынгу і продажаў і накіроўваць іх на шлях да канверсіі. Калі гэты працэс працуе не так, як трэба, магчыма, пара зірнуць на нашу стратэгію сегментацыі.
Фаза BOFU
Нарэшце, у нас ёсць этап, на якім карыстальнік гатовы да пакупкі
- Кошт набыцця : як толькі мы заклікаем карыстальніка стаць кліентам, мы можам даведацца, якая была кошт. Для гэтага мы падзелім інвестыцыі ў кампанію на колькасць атрыманых кліентаў. Кошт за набыццё - адна з найбольш важных паказчыкаў прыбытковасці нашага маркетынгу, таму пажадана заўсёды быць у курсе і шукаць спосабы зрабіць яго як мага больш нізкім.
- Павелічэнне продажаў : тут мы вымяраем, ці дасягнулі мы зорнай мэты ўсіх брэндаў, гэта значыць "прадаць больш". З добрай стратэгіяй аналізу дадзеных мы можам бачыць усю паездку кліента ад першага кантакту да продажу і ведаць, ці сапраўды нашы лічбавыя маркетынгавыя кампаніі спрыяюць павелічэнню продажаў .: вельмі звязана з папярэднімі двума, гэта метрыка, якая кажа нам, ці ўдалося нам вярнуць укладзены бюджэт. Тут мы можам знайсці шмат карыснай інфармацыі, якая аналізуе рэнтабельнасць інвестыцый кожнага канала ці нават кожнай рэкламы асобна, каб даведацца, якія з іх працуюць лепш, і пераразмеркаваць наш бюджэт на аснове вынікаў.
- Значэнне жыцця кліента : гэта паказчык, які дазваляе нам ведаць, калі набыццё новых кліентаў з'яўляецца "дарагім" ці "танным", паколькі ён кажа нам, колькі мы будзем зарабляць у сярэднім для кожнага кліента. Каб вылічыць яго, нам трэба ведаць сярэднюю суму пакупкі і колькасць разоў, якія карыстальнік купляе, будучы кліентам брэнда.
Як прымяніць аналітыку дадзеных да ўступнага маркетынгу, крок за крокам
У папярэднім раздзеле мы бачылі шмат паказчыкаў, якія могуць быць карыснымі для вымярэння вынікаў нашага ўваходнага маркетынгу, але нам не хапае рамак, у якіх можна ўжываць іх для паляпшэння нашых вынікаў. Такім чынам, давайце паглядзім просты пакрокавы метад для паляпшэння нашых кампаній з дапамогай аналітыкі дадзеных.
1) Вызначце праблему
Перш за ўсё, вы павінны ведаць чаго вы хочаце дасягнуць альбо якую праблему трэба вырашыць . Толькі ў гэтым выпадку вы зможаце даведацца, якія дадзеныя вам сапраўды патрэбныя і ў якім кантэксце вы павінны іх прааналізаваць. Калі вы вымяраеце няправільныя дадзеныя альбо інтэрпрэтуеце іх няправільна, вы прыйдзеце да няправільных высноў і адхіліцеся ад шляху, якім трэба ісці.
Таму задайце сабе пытанне, чаго вы хочаце дасягнуць. Гэта можа быць агульнай праблемай, але вам трэба мець магчымасць звязаць яго з пэўным KPI, напрыклад, з патэнцыяльнымі кліентамі, продажамі або каэфіцыентам канверсіі.
Напрыклад: "Я думаю, што мой сайт не дае тых вынікаў, якія ён павінен, і я хацеў бы атрымаць вялікую колькасць кліентаў".
2) Пастаўце мэты на аснове дадзеных
Цяпер, калі вам зразумела праблема і што вы хочаце дасягнуць, вам трэба канкрэтна-колькасна мэта каб вызначыць, атрымліваеце вы яго ці не. Мэты і параўнанні (напрыклад, сярэдні каэфіцыент канверсіі для патэнцыйных кліентаў у вашым сектары альбо ў папярэдніх кампаніях) даюць кантэкст дадзеных і дапамагаюць нам іх інтэрпрэтаваць.
Мы можам вызначыць мэты з пэўнай хібнасцю, напрыклад, каб вызначыць нам першую мэта па даступнай цане, яшчэ адну амбіцыйную і трэцюю, якая была б ідэальнай сітуацыяй. Выкарыстоўваючы гэтыя лічбы ў якасці даведачных, мы даведаемся, што і наколькі нам трэба палепшыць.
Пераймаючы прыклад вышэй, мы можам прааналізаваць дадзеныя нашага. Такім чынам, мы бачым, што адзін з іх прыцягвае шмат трафіку, але каэфіцыент канверсіі складае ўсяго 1%. У параўнанні з астатняй часткай сайта мы бачым, што лепшая мэтавая старонка на нашым сайце дасягае 5% пераўтварэнняў, таму мы вырашылі засяродзіць увагу на паляпшэнні суадносін гэтай канкрэтнай мэтавай старонкі замест вэб-трафіку ў цэлым. Зыходзячы з гэтых лічбаў, мы можам усталяваць мінімальную мэту падваення каэфіцыента пераўтварэння да 2% і ідэальную мэту дасягнуць 6%.
3) Збор дадзеных
У гэтай фазе дакладнасць з'яўляецца асноватворным. Каб зрабіць правільны вывад і прыняць адпаведныя меры, нашы інструменты аналізу дадзеных павінны быць надзейнымі і даваць нам дадзеныя ў зручным для інтэрпрэтацыі фармаце.
Каб гэта адбылося, нам трэба працаваць поруч з камп'ютэрным абсталяваннем, каб пераканацца, што мы ўсталявалі ўсе ўбудовы, пікселі, коды адсочвання і іншыя інструменты. Мы таксама павінны мець аналітычную платформу (напрыклад, Google Analytics), якая дазваляе аналізаваць атрыманыя дадзеныя.
4) Прымайце абгрунтаваныя рашэнні
Зыходзячы з інфармацыі, якую мы сабралі, прыйшоў час пачаць унясенне змяненняў . Найбольш эфектыўны спосаб працы - гэта фармуляванне гіпотэз і правядзенне эксперыментаў A / B або шматмерныя тэсты .
Напрыклад, мы можам думаць, што мэтавая старонка нашага прыкладу пераўтваралася б лепш, калі б яна мела больш кароткую форму і тлумачальнае відэа прадукту. Каб даведацца, ці праўда гэта, давайце праверым змены па адным, выкарыстоўваючы A / B-тэсты.
У першым тэсце мы запускаем версію пасадкі ў скарочанай форме, а ў іншай падтрымліваем арыгінальную, накіроўваючы палову трафіку на кожную з іх. Мы бачым, што версіі з самай кароткай формай удаецца павялічыць каэфіцыент канверсіі да 2.5%, таму нам гэта застаецца.
Далей мы пратэставалі версію новай пасадкі з відэа і яшчэ адну без відэа. У чарговы раз мы бачым, што дамагліся поспеху, так як дэсант у самай кароткай форме і з vi