Cyberclickis veedame oma elu esiletoomisega andmeanalüütika tähtsus sissetulevas turunduses .
Usume, et on ülioluline mõõta kõigis meie kampaaniates toimuvat ja see mõõtmine peaks olema strateegia ja otsuste taga, mida me algusest peale teeme. osta YouTube'i vaateid
Kuid ka andmete kogumine ilma riimi või põhjuseta pole kasulik. Täna saame mõõta peaaegu kõike, kuid see ei tähenda, et kõik meid huvitaks. Me peame vältima analüüsi tõttu halvatusse sattumist ja keskenduma kõige olulisema teabe hankimisele ja selle rakendamisele oma strateegias.
Seetõttu näeme selles artiklis miks on andmeanalüütika sissetulevas turunduses oluline , milliseid mõõdikuid peaksime analüüsima ja kuidas seda tõhusalt teha. Me alustame!
Miks vajame sissetulevas turunduses andmeanalüütikat?
- Investeeringu paremaks ärakasutamiseks . Kui me mõõdame oma kampaaniate tulemusi täpselt, võime teada, kuhu raha kulutatakse ja kas me taastame investeeringu või mitte. Samuti saame kindlaks teha, millised on kõige tõhusamad tegevused ja millised pole seda väärt. Seega kohandame oma eelarvet järk-järgult ja oleme üha kasumlikumad.
- Meie potentsiaalsete klientide tõeline tundmine . Sissetuleva turunduse maailmas loome mitu korda kampaaniaid, mis põhinevad ostjainimeste, heade tavade, intuitsioonide segul ... kuid enne nende käivitamist ei saa me tegelikult teada, mis töötab ja mis mitte. Kuid me ei näe oma kasutajate reaktsioone ja sageli piirdub nende tagasiside mõne kommentaariga. Seetõttu on viis nendega reaalselt suhelda, teada, mis neile meeldib ja mis mitte, analüüsida nende käitumise andmeid.
- Meie kampaaniate pidevaks täiustamiseks . Pidev täiustamine ja õppimine (koos vastava annuse vigadega!) On üks sissetuleva turunduse edendamise maksimumidest. Kontrollitud katsete ja meetrilise analüüsi abil näeme, milline taktika sobib iga sihtmärgiga kõige paremini, ja kohandame oma kampaaniaid nende kaasamiseks.
- Vigade tuvastamiseks . Kuigi järgime oma veebisaidi ja muude veebiturunduse materjalide loomisel parimaid tavasid, on alati asju, mis meid põgenevad: veidi optimeeritud vorm, video, mille laadimine võtab aega, nupp, mis mobiiltelefonilt hästi ei toimi ... Kui alustame andmeanalüütika, juhtub sageli, et näeme selgelt, et leht ei tööta nii hästi kui peaks. Sealt edasi saame analüüsida toimuvat ja parandada viga, mis tulemusi negatiivselt mõjutab.
- Suhelda klientide, ülemuste ja kolleegidega . Regulaarsete andmeanalüüsi aruannete olemasolu on väga väärtuslik vahend meie kampaaniates toimuva kajastamiseks. Seega on meil palju lihtsam kliendile selgitada, milleks eelarve tegelikult on mõeldud, otsustada koos ülemusega järgmised sammud, mida järgida, või kommenteerida teiste osakondade kolleegidele, mida me neilt vajame.
Sissetulev turundusmõõdik, mida peate mõõtma
Nagu teate, on sissetulevad turunduskampaaniad tavaliselt jagatud kolme faasi: TOFU ehk lehtritipp, MOFU ehk lehtriku keskosa ja BOFU ehk lehtripõhi. Igal neist on rida seotud mõõdikuid, mis aitavad meil toimuvat teada saada. Vaatame, millised on igas etapis kõige olulisemad.
TOFU faas
Selles etapis on kasutaja protsessi algusjärgus: ta tunnistas just, et tal on vajadus ja plaanib lahendusi otsida.
- : mis tahes sissetulev turundusstrateegia põhineb kasutajate külastamisel meie veebisaidil. Kuid külastuste toores arv on ainult osa loost. Veebiliikluse tõeliseks mõistmiseks peame analüüsima seansside arvu, unikaalseid kasutajaid, lehevaatamisi, seansside kestust, põrgatamist ... Kõik see aitab meil mõista, kuidas külastajad meie veebisaidil käituvad ja kas me peame seda tegema võtma mingeid meetmeid külastuste kvaliteedi parandamiseks.suhtlusvõrgustikes : kuigi suhtlusvõrgustike seotuse mõõdikuid pole lihtne siduda äritulemustega, ei tähenda see, et me peame need silmist kaotama. Sotsiaalmeedia on suurepärane kanal meie sisu levitamiseks ja uute kasutajate ligimeelitamiseks ning nende tervislikku seisundit mõõdetakse näitamiste, klikkide ja kasutajate reaktsioonide kaudu.
- Sissetulev lingid : see on veel üks “sekundaarne” mõõdik, kuid oluline on meie SEO tulemuste hindamine sissetulevas turunduses. Sissetulevad lingid mitte ainult ei meelita külastajaid, kes neil klõpsavad, vaid on nagu teiste veebisaitide usaldushääletus, mis aitab meil oma orgaanilist positsiooni Google'is parandada.
- Liikluse teisendamine müügivihjeteks : kui kasutaja jätab meile oma andmed, saab see müügivihjeks ja liigub konversioonilehtrisse järgmistesse etappidesse. Tegelikult võiksime öelda, et sissetuleva turundusstrateegia raames on veebisaitide peamine eesmärk luua müügivihjeid. Kuid kõik müügivihjed ei ole ühesugused: peame eristama müügivihjeid, turundus- ja müügikõlblikke müügivihjeid.
Faasi MOFU
Siin kaalub kasutaja erinevaid võimalusi oma vajaduse lahendamiseks, mille hulgas on ka meie kaubamärk.
- Juhtmete kvaliteedi ja muundamise suhtarv : siin uurime üksikasjalikult, milline on igat tüüpi juhtmete osakaal ja ennekõike nende edenemine ühest olekust teise. See tähendab, kui paljud kasutajad, kes jätavad meile oma andmed, saavad kvalifitseeritud kontaktiks turunduse jaoks ja kui paljud neist saavad kvalifitseeritud kontaktideks korraga, nii et müügimeeskond hakkab nendega koostööd tegema. Seega liigume konversioonilehtris samm-sammult edasi, kuni kasutajad on ostmiseks valmis.
- E-posti turunduse mõõdikud . E-posti turunduses on palju erinevat tüüpi kampaaniaid, millel kõigil on oma mõõdikud ja konversioonilehtris erinevad rollid. Kuid olen otsustanud paigutada e-posti turunduse MOFU etappi, kuna sellel on suur tähtsus juhtivates hooldusstrateegiates. Regulaarsete väljaannete saatmisega kontaktbaasi saame muuta müügivihjed kvalifitseeritud müügivihjeks turunduse ja müügi jaoks ning suunata neid konversioonini jõudmise teele. Kui see protsess ei toimi nii, nagu peaks, võib-olla on aeg heita pilk meie segmenteerimisstrateegiale.
BOFU faas
Lõpuks on meil faas, kus kasutaja on valmis ostma
- Soetusmaksumus : kui oleme saanud kasutajast kliendi, saame teada, kui palju see on olnud. Selleks jagame kampaanias tehtud investeeringu saadud klientide arvu vahel. Soetusmaksumus on meie turunduse kasumlikkuse üks olulisemaid mõõdikuid, seetõttu on soovitatav olla alati teadlik ja otsida võimalusi selle võimalikult madalaks muutmiseks.
- Müügi kasv : siin mõõdame, kas oleme saavutanud kõigi kaubamärkide tähe-eesmärgi, see tähendab "rohkem müüa". Hea andmeanalüütika strateegiaga näeme kogu kliendi reisi alates esimesest kokkupuutest kuni müügini ja teame, kas meie digitaalse turunduse kampaaniad aitavad müüki tõepoolest suurendada: see on kahe eelmisega seotud, see on näitaja, mis ütleb meile, kas meil on õnnestunud investeeritud eelarve tagasi saada. Siit leiate palju kasulikku teavet, analüüsides iga kanali või isegi iga reklaami ROI-d, et näha, millised neist toimisid paremini, ja jaotada tulemuste põhjal meie eelarve ümber.
- Kliendi eluea väärtus : see on näitaja, mis annab meile teada, kas uute klientide hankimine on "kallis" või "odav", kuna see ütleb meile, kui palju me iga kliendi eest keskmiselt teenime. Selle arvutamiseks peame teadma ostu keskmist summat ja seda, mitu korda kasutaja ostab, olles samal ajal brändi klient.
Andmeanalüütika rakendamine sissetulevale turundusele samm-sammult
Eelmises jaotises oleme näinud palju mõõdikuid, mis võivad olla kasulikud meie sissetuleva turunduse tulemuste mõõtmiseks, kuid meil puudub raamistik, kus neid tulemuste parandamiseks rakendada. Vaatame lihtsat samm-sammult meetodit oma kampaaniate täiustamiseks andmeanalüütika abil.
1) Määratlege probleem
Esiteks peate teadma mida soovite saavutada või milline probleem peate lahendama . Alles seejärel saate teada, milliseid andmeid tegelikult vajate ja millises kontekstis peate neid analüüsima. Kui mõõdate valesid andmeid või tõlgendate neid valesti, jõuate valedele järeldustele ja kaldute kõrvale teelt, mida mööda minna.
Seetõttu küsige endalt, mida soovite saavutada. See võib olla üldine probleem, kuid peate selle suutma linkida konkreetse KPI-ga, näiteks müügivihjete, müügi või konversioonimääraga.
Näiteks: "Ma arvan, et minu veebisait ei anna tulemusi, mida ta peaks, ja tahaksin sellega saada rohkem müügivihjeid".
2) Andmete põhjal eesmärkide seadmine
Nüüd, kui teil on probleemist ja sellest, mida soovite saavutada, selge, vajate a konkreetne ja mõõdetav eesmärk et teha kindlaks, kas saate seda või mitte. Eesmärgid ja võrdlused (näiteks teie sektori või eelmiste kampaaniate müügivihjete keskmine konversioonimäär) annavad andmetele konteksti ja aitavad neid tõlgendada.
Saame vea piires püstitada eesmärgid, näiteks tähistamaks meile esimest taskukohast eesmärki, ühte ambitsioonikamat ja kolmandat, mis oleks ideaalne olukord. Kasutades neid jooniseid viitena, teame, mida ja kui palju peame parandama.
Järgides ülaltoodud näidet, saame analüüsida oma andmeid. Seega näeme, et üks neist meelitab palju liiklust, kuid teisendussuhe on vaid 1%. Võrreldes ülejäänud saidiga näeme, et meie veebisaidi parim sihtleht saavutab 5% konversioonide arvu, seega otsustasime veebiliikluse asemel keskenduda just selle sihtlehe suhte parandamisele. Nendele arvudele tuginedes saame seada minimaalse eesmärgi kahekordistada ümberarvestussuhe 2% -ni ja ideaalne eesmärk jõuda 6% -ni.
3) Andmete kogumine
Selles faasis täpsus on põhiline. Õigele järeldusele jõudmiseks ja asjakohaste meetmete kehtestamiseks peavad meie andmeanalüütika tööriistad olema usaldusväärsed ja andma meile andmed hõlpsasti tõlgendatavas vormingus.
Selle juhtumiseks peame töötama käsikäes arvutivarustusega, veendumaks, et oleme installinud kõik pistikprogrammid, pikslid, jälgimiskoodid ja muud tööriistad. Meil peab olema ka analüüsiplatvorm (nagu Google Analytics), mis võimaldab meil analüüsida saadud andmeid.
4) Tehke teadlikke otsuseid
Kogutud teabe põhjal on kätte jõudnud aeg muudatuste tegemine . Kõige tõhusam viis töötamiseks on sõnastada hüpoteesid ja teha katseid A / B või mitme muutujaga testid .
Näiteks võime arvata, et meie näite sihtleht konverteeriks paremini, kui sellel oleks lühem vorm ja toote selgitav video. Selleks, et näha, kas see on tõsi, testime muudatusi ükshaaval A / B testide abil.
Esimeses testis käivitame maandumise versiooni lühendatud vormiga ja teises säilitame originaali, suunates poole liiklusest kummalegi. Näeme, et lühima vormiga versioon suudab teisendussuhet tõsta kuni 2.5%, nii et see jääb meile.
Järgmisena testisime uue maandumise versiooni videoga ja teist ilma videota. Taas näeme, et olime edukad, kuna maandumine oli lühima vormi ja vi-ga