By Cyberclick besteegje wy ús libben oan markearring it belang fan gegevensanalyse yn ynkommende marketing .
Wy leauwe dat it fûnemintele is om te kinne mjitten wat bart yn al ús kampanjes en dat dizze mjitting moat wêze efter de strategy en de besluten dy't wy fan it begjin meitsje. keapje YouTube-werjeften
Mar gegevens sammelje sûnder rym of reden is ek net nuttich. Hjoed kinne wy hast alles mjitte, mar dat betsjuttet net dat alles ús ynteresseart. Wy moatte foarkomme dat wy yn "ferlamming troch analyze" falle en rjochtsje op it krijen fan de wichtichste ynformaasje en tapasse op ús strategy.
Dêrom sille wy yn dit artikel sjen wêrom gegevensanalyse is wichtich yn ynkommende marketing , hokker metriken wy moatte analysearje en hoe it effektyf te dwaan. Wy begjinne!
Wêrom hawwe wy gegevensanalytika nedich yn ús ynkommende marketing?
- Om better foardiel te nimmen fan 'e ynvestearring , As wy de resultaten fan ús kampanjes sekuer mjitte, kinne wy witte wêr't jild wurdt útjûn en oft wy de ynvestearring weromhelje of net. Wy kinne ek fêststelle hokker de meast effektive aksjes binne en hokker net de muoite wurdich binne. Sa sille wy ús budzjet stadichoan oanpasse en mear en mear rendabel wêze.
- Om ús potensjele klanten echt te kennen , Yn 'e wrâld fan ynkommende marketing meitsje wy in protte kearen kampanjes basearre op in miks fan keaplju, goede praktiken, yntuysjes ... mar oant wy se begjinne, kinne wy net echt witte wat wurket en wat net. Mar wy kinne de reaksjes fan ús brûkers net sjen, en faaks is har feedback beheind ta in pear reaksjes. Dêrom is de manier om echt mei har te kommunisearjen, te witten wat se leuk fine en wat se net dogge, de gegevens oer har gedrach te analysearjen.
- Om ús kampanjes kontinu te ferbetterjen , De trochgeande ferbettering en learen (mei har oerienkommende doasis flaters!) Is ien fan 'e maksimale om ynkommende marketing te befoarderjen. Troch kontroleare eksperiminten en metryske analyse kinne wy sjen hokker taktyk it bêste by elk doel wurket en ús kampanjes oanpasse om se op te nimmen.
- Om flaters te detektearjen , Hoewol wy de bêste praktiken folgje by it meitsjen fan ús webside en oare online marketingmaterialen, binne d'r altyd dingen dy't ús ûntkomme: in wat optimisearre foarm, in fideo dy't tiid nimt om te laden, in knop dy't net goed wurket fan mobyl ... As wy begjinne gegevensanalyze, komt it faak foar dat wy dúdlik sjogge dat in pagina net sa goed wurket as dat moat. Fanôf dêr kinne wy analysearje wat der bart en de flater korrigearje dy't de resultaten negatyf beynfloedet.
- Om te kommunisearjen mei kliïnten, bosses en kollega's , Regelmjittige gegevensanalyserapporten hawwe is in heul weardefol ark om te rapportearjen wat der bart yn ús kampanjes. Sadwaande sil it foar ús folle makliker wêze om de kliïnt út te lizzen wêr't it budzjet eins foar is, mei de baas de folgjende stappen te besluten om te folgjen of om kommentaar te jaan oan 'e kollega's fan oare ôfdielingen wat wy fan har nedich binne.
De ynkommende marketingmetriken dy't jo moatte mjitte
Sa't jo witte binne ynkommende marketingkampanjes normaal ferdield yn trije fazen: TOFU as top fan 'e trachter, MOFU as midden fan' e trachter en BOFU as ûnderkant fan 'e trachter. Elk fan har hat in searje oanbelangjende metriken dy't ús sille helpe wat der bart. Litte wy sjen hokker de wichtichste binne yn elke etappe.
TOFU faze
Yn 'e faze is de brûker yn' e iere stadia fan it proses: hy hat krekt erkend dat hy in ferlet hat en plannen om oplossingen te sykjen.
- : elke ynkommende marketingstrategy is basearre op it krijen fan brûkers om ús webside te besykjen. Mar it rau oantal besiken is mar in diel fan it ferhaal. Om it webferkear echt te begripen, moatte wy it oantal sesjes, de unike brûkers, de pagina werjeften, de doer fan 'e sesjes, it stuiteren analysearje ... Dit alles sil ús helpe om te begripen hoe't besikers har gedrage op ús webside en as wy moatte wat maatregels nimme om de kwaliteit fan de besites te ferbetterjen.yn sosjale netwurken : hoewol it net maklik is om beliedsmetriken yn sosjale netwurken te keppeljen oan bedriuwsresultaten, dat betsjuttet net dat wy se út it each moatte ferlieze. Sosjale media is in geweldich kanaal om ús ynhâld te fersprieden en nije brûkers oan te lûken, en har sûnensstatus wurdt metten troch yndrukken, klikken en reaksjes fan brûkers.
- Ynbound links : dit is in oare "sekundêre" metrik, mar wichtich om de resultaten fan ús SEO yn Inbound Marketing te evaluearjen. De ynkommende keppelings lûke net allinich besikers dy't dêrop klikke, mar binne as in fertrouwensstim fan oare websides dy't ús helpt ús organyske posysjonearring yn Google te ferbetterjen.
- Konverzje fan ferkear nei leads : as in brûker ús gegevens efterlit, wurdt it in lieding en giet troch nei de folgjende stadia fan 'e konverteringstrechter. Eins koene wy sizze dat it haaddoel fan 'e websides binnen in ynkommende marketingstrategy is om leads te generearjen. Mar net alle leads binne itselde: wy moatte ûnderskiede tusken leads dy't wy kinne wegerje, dyjingen dy't kwalifisearre binne foar marketing en dyjingen dy't kwalifisearre binne foar ferkeap.
Fase MOFU
Hjir beskôget de brûker ferskate manieren om har need op te lossen, wêrûnder ús merk.
- Kwaliteit en konverzje ferhâldingen fan 'e leaden : hjir sille wy yn detail studearje wat it oanpart is fan elk type leads en, fral, hoe't se fan de iene steat nei de oare fuortgeane. Dat is hoefolle fan 'e brûkers dy't ús har gegevens litte, in kwalifisearre kontakt wurde foar marketing en hoefolle fan dizze tagelyk kwalifisearre kontakten wurde, sadat it ferkeapteam mei har begjint te wurkjen. Sa sille wy stap foar stap foarút gean yn 'e konverteringstrechter oant wy de brûkers ree hawwe om te keapjen.
- E-postmarketingmetriken , Binnen e-postmarketing binne d'r in soad ferskillende soarten kampanjes, elk mei syn eigen metriken en mei ferskillende rollen binnen de konverteartrechter. Mar ik ha besletten e-postmarketing te pleatsen yn 'e MOFU-faze fanwegen it grutte belang dat it hat yn' e liedende nurturingstrategyen. Troch reguliere publikaasjes nei de kontaktbasis te stjoeren, kinne wy de leads feroarje yn kwalifisearre leads foar marketing en ferkeap en liede se op it paad nei bekearing. As dit proses net wurket sa't it moat, is it miskien tiid om efkes nei ús segmintaasjestrategy te sjen.
BOFU faze
Uteinlik hawwe wy de faze, wêryn de brûker ree is om te keapjen
- Akwisysjekosten : as wy ienris de brûker krije om klant te wurden, kinne wy witte wat de kosten west hawwe. Om dit te dwaan, sille wy de ynvestearring yn 'e kampanje ferdiele oer it oantal ferkochte kliïnten. De kosten per oanwinst is ien fan 'e meast wichtige metriken foar de profitabiliteit fan ús marketing, dus it is oan te rieden om altyd bewust te wêzen en manieren te sykjen om it sa leech mooglik te meitsjen.
- Ferkeap tanimme : hjir mjitte wy as wy it stjerdoel fan alle merken hawwe berikt, dat is "mear ferkeapje". Mei in goede gegevensanalystrategy kinne wy de heule reis fan 'e kliïnt sjen fan it earste kontakt nei de ferkeap en wite as ús digitale marketingkampanjes echt bydrage oan it ferheegjen fan ferkeap .: heul keppele oan' e foarige twa, dit is de metrik dy't fertelt ús as wy it ynvesteare budzjet slagge binne te herstellen. Hjir kinne wy in soad nuttige ynformaasje fine dy't de ROI fan elk kanaal of sels fan elke advertinsje apart analysearje, om te sjen hokker better wurken en ús budzjet opnij ferdiele op basis fan 'e resultaten.
- Wearde fan 'e libbensdoer fan' e klant : dit is de metrik wêrmei't wy witte as nije kliïnten "djoer" of "goedkeap" binne, om't it ús fertelt hoefolle wy gemiddeld sille fertsjinje foar elke kliïnt. Om it te berekkenjen, moatte wy it gemiddelde bedrach fan in oankeap kenne en it oantal kearen dat de brûker keapet as klant fan it merk.
Hoe kinne jo gegevensanalytika stap foar stap tapasse op jo ynkommende marketing
Yn 'e foarige paragraaf hawwe wy in soad metriken sjoen dy't nuttich kinne wêze om de resultaten fan ús ynkommende marketing te mjitten, mar wy misse gjin kader wêryn se tapasse kinne om ús resultaten te ferbetterjen. Litte wy dus in ienfâldige stap-foar-stap-metoade sjen om ús kampanjes te ferbetterjen mei gegevensanalyse.
1) Define in probleem
As earste moatte jo witte wat jo wolle berikke of hokker probleem jo moatte oplosse , Pas dan kinne jo wite hokker gegevens jo wirklik nedich binne en yn hokker kontekst jo moatte analysearje. As jo de ferkearde gegevens mjitte of ferkeard ynterpretearje, sille jo komme ta ferkearde konklúzjes en ôfwike fan it te folgjen paad.
Freegje josels dêrom ôf wat jo wolle berikke. It kin in algemien probleem wêze, mar jo moatte it kinne keppele oan in spesifike KPI, lykas leads, ferkeap as de konversaasjetaryf.
Bygelyks: "Ik tink dat myn webside net de resultaten jouwt dy't it moat en ik wol der mear leads mei krije".
2) Stel doelen op basis fan gegevens
No't jo dúdlik binne oer it probleem en wat jo wolle berikke, hawwe jo a nedich konkrete en kwantifisearbere doelstelling om te bepalen as jo it krije of net. De doelstellingen en fergelikingen (bygelyks de gemiddelde konversearingssnelheid foar leads yn jo sektor as yn eardere kampanjes) jouwe kontekst oan de gegevens en helpe ús se te ynterpretearjen.
Wy kinne doelstellingen fêststelle binnen in flatermarge, bygelyks om ús in earste doel betelber te markearjen, ien ambisjeuzer en in tredde dat de ideale situaasje wêze soe. Mei dizze sifers as referinsje sille wy witte wat en hoefolle wy moatte ferbetterje.
Nei it boppesteande foarbyld kinne wy de gegevens fan ús analysearje. Sa sjogge wy dat ien fan har in soad ferkear lûkt, mar de konversaasjeferhâlding is mar 1%. As wy fergelykje mei de rest fan 'e side, sjogge wy dat de bêste lâningside op ús webside 5% konversaasjes berikt, dus besleaten wy te fokusjen op it ferbetterjen fan de ferhâlding fan dizze bepaalde lâningside ynstee fan webferkear yn' t algemien. Op basis fan dizze sifers kinne wy in minimale doelstelling fêststelle fan ferdûbeling fan 'e konversaasjeferhâlding nei 2% en in ideaal doel om 6% te berikken.
3) Gegevens sammelje
Yn dizze faze krektens is fûneminteel. Om de juste konklúzje te berikken en de passende maatregels te plak te bringen, moatte ús ark foar gegevensanalyze betrouber wêze en ús de gegevens jaan yn in maklik te ynterpretearjen formaat.
Om dit te barren, moatte wy hân yn hân wurkje mei de kompjûterapparatuer, om te soargjen dat wy alle plugins, piksels, trackingcodes en oare ark hawwe ynstalleare. Wy moatte ek in analytysk platfoarm hawwe (lykas Google Analytics) wêrmei't wy de gegevens kinne analysearje dy't wy krije.
4) Meitsje ynformeare besluten
Op grûn fan 'e ynformaasje dy't wy hawwe sammele, is de tiid kommen om te begjinnen feroarings meitsje , De meast effisjinte manier om te wurkjen is om hypotezen te formulearjen en eksperiminten te brûken mei A / B as multivariabele tests .
Wy kinne bygelyks tinke dat de lâningside fan ús foarbyld better soe konvertearje as it in koartere foarm hie en in ferklearjende fideo fan it produkt. Om te sjen as dit wier is, litte wy de feroaringen ien foar ien testen mei A / B-tests.
Yn 'e earste test lansearje wy in ferzje fan' e lâning mei de ferkoarte foarm en yn in oare behâlde wy it orizjineel, rjochtsje de helte fan it ferkear nei elk fan har. Wy sjogge dat de ferzje mei de koartste foarm it slagget om de konversaasjeferhâlding te ferheegjen nei 2.5%, sadat wy der mei oerbliuwe.
Folgjende testten wy in ferzje fan 'e nije lâning mei fideo en in oare sûnder fideo. Eartiids sjogge wy dat wy suksesfol wiene, sûnt de lâning mei de koartste foarm en mei vi