Cyberclick में हम अपने जीवन पर प्रकाश डालते हैं इनबाउंड मार्केटिंग में डेटा एनालिटिक्स का महत्व .
हमारा मानना है कि हमारे सभी अभियानों में जो हो रहा है उसे मापने में सक्षम होना मौलिक है और यह माप शुरुआत से ही रणनीति और निर्णय के पीछे होनी चाहिए। YouTube दृश्य खरीदें
लेकिन तुकबंदी या कारण के बिना डेटा जमा करना उपयोगी नहीं है। आज हम लगभग सब कुछ माप सकते हैं, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि सब कुछ हमारे हित में है। हमें "विश्लेषण द्वारा पक्षाघात" में गिरने से बचना चाहिए और सबसे महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने और इसे अपनी रणनीति पर लागू करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
इसलिए, इस लेख में हम देखेंगे इनबाउंड मार्केटिंग में डेटा एनालिटिक्स क्यों महत्वपूर्ण है , क्या मेट्रिक्स हमें विश्लेषण करना चाहिए और इसे प्रभावी ढंग से कैसे करना चाहिए। हम शुरू करें!
हमें अपने इनबाउंड मार्केटिंग में डेटा एनालिटिक्स की आवश्यकता क्यों है?
- निवेश का बेहतर लाभ उठाने के लिए । यदि हम अपने अभियानों के परिणामों को सही ढंग से मापते हैं, तो हम यह जान सकते हैं कि पैसा कहाँ खर्च किया जा रहा है और हम निवेश की वसूली कर रहे हैं या नहीं। हम यह भी स्थापित कर सकते हैं कि कौन से सबसे प्रभावी कार्य हैं और जो सार्थक नहीं हैं। इस प्रकार, हम उत्तरोत्तर अपने बजट को समायोजित करेंगे और अधिक से अधिक लाभदायक होंगे।
- वास्तव में हमारे संभावित ग्राहकों को जानने के लिए । इनबाउंड मार्केटिंग की दुनिया में कई बार हम खरीदार लोगों, अच्छी प्रथाओं, अंतर्ज्ञानों के मिश्रण के आधार पर अभियान बनाते हैं ... लेकिन जब तक हम उन्हें शुरू नहीं करते, हम वास्तव में नहीं जान सकते कि क्या काम करता है और क्या नहीं। लेकिन हम अपने उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रियाओं को नहीं देख सकते हैं, और अक्सर उनकी प्रतिक्रिया कुछ टिप्पणियों तक सीमित होती है। इसलिए, उनके साथ वास्तव में संवाद करने का तरीका, यह जानने के लिए कि उन्हें क्या पसंद है और क्या नहीं, उनके व्यवहार के बारे में डेटा का विश्लेषण करना है।
- हमारे अभियानों में निरंतर सुधार लाने के लिए । निरंतर सुधार और सीखना (त्रुटियों की अपनी इसी खुराक के साथ!) आवक विपणन को आगे बढ़ाने के लिए अधिकतम में से एक है। नियंत्रित प्रयोगों और मीट्रिक विश्लेषण के माध्यम से, हम देख सकते हैं कि प्रत्येक लक्ष्य के साथ कौन सी रणनीति सबसे अच्छी तरह से काम करती है और उन्हें शामिल करने के लिए हमारे अभियानों को अनुकूल बना रही है।
- त्रुटियों का पता लगाने के लिए । यद्यपि हम अपनी वेबसाइट और अन्य ऑनलाइन मार्केटिंग सामग्री बनाते समय सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हैं, लेकिन हमेशा ऐसी चीजें होती हैं जो हमसे बचती हैं: थोड़ा अनुकूलित रूप, एक वीडियो जो लोड होने में समय लेता है, एक बटन जो मोबाइल से अच्छी तरह से काम नहीं करता है ... जब हम शुरू करते हैं डेटा एनालिटिक्स, अक्सर ऐसा होता है कि हम स्पष्ट रूप से देखते हैं कि एक पेज उतना अच्छा काम नहीं करता जितना कि उसे करना चाहिए। वहां से, हम विश्लेषण कर सकते हैं कि क्या हो रहा है और परिणामों को नकारात्मक रूप से प्रभावित करने वाली त्रुटि को ठीक करें।
- ग्राहकों, मालिकों और सहयोगियों के साथ संवाद करने के लिए । हमारे अभियानों में क्या हो रहा है, इसकी रिपोर्ट करने के लिए नियमित डेटा एनालिटिक्स रिपोर्ट एक बहुत ही मूल्यवान उपकरण है। इस प्रकार, हमारे लिए क्लाइंट को यह समझाना बहुत आसान हो जाएगा कि बजट वास्तव में क्या है, बॉस के साथ तय करने के लिए अगले चरणों का पालन करने के लिए या अन्य विभागों के सहयोगियों से टिप्पणी करने के लिए कि हमें उनसे क्या चाहिए।
भीतर का विपणन मेट्रिक्स आपको मापने की आवश्यकता है
जैसा कि आप जानते हैं, इनबाउंड मार्केटिंग अभियान आमतौर पर तीन चरणों में विभाजित होते हैं: TOFU या फ़नल के ऊपर, MOFU या फ़नल के मध्य और BOFU या फ़नल के नीचे। उनमें से प्रत्येक में संबंधित मैट्रिक्स की एक श्रृंखला है जो हमें यह जानने में मदद करेगी कि क्या हो रहा है। आइए देखें कि प्रत्येक चरण में सबसे महत्वपूर्ण कौन से हैं।
TOFU चरण
चरण में, उपयोगकर्ता प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में है: उसने अभी पहचाना है कि उसके पास समाधान खोजने की आवश्यकता है और योजना है।
- : कोई भी इनबाउंड मार्केटिंग रणनीति हमारी वेबसाइट पर जाने के लिए उपयोगकर्ताओं को प्राप्त करने पर आधारित है। लेकिन यात्राओं की कच्ची संख्या कहानी का केवल एक हिस्सा है। वेब ट्रैफ़िक को वास्तव में समझने के लिए, हमें सत्रों की संख्या, अद्वितीय उपयोगकर्ताओं, पृष्ठ दृश्य, सत्रों की अवधि, उछाल का विश्लेषण करना होगा… यह सब हमें यह समझने में मदद करेगा कि आगंतुक हमारी वेबसाइट पर कैसे व्यवहार करते हैं और यदि हमें करना चाहिए यात्राओं की गुणवत्ता में सुधार के लिए कुछ उपाय करें।सामाजिक नेटवर्क में : हालाँकि सामाजिक नेटवर्क में सगाई के मेट्रिक्स को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ना आसान नहीं है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हमें उनकी दृष्टि खोनी होगी। सोशल मीडिया हमारी सामग्री को वितरित करने और नए उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए एक शानदार चैनल है, और उनकी स्वास्थ्य स्थिति को इंप्रेशन, क्लिक और उपयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं के माध्यम से मापा जाता है।
- भीतर का लिंक : यह एक और "माध्यमिक" मीट्रिक है, लेकिन इनबाउंड मार्केटिंग में हमारे एसईओ के परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए महत्वपूर्ण है। आने वाले लिंक न केवल उन आगंतुकों को आकर्षित करते हैं जो उन पर क्लिक करते हैं, बल्कि अन्य वेबसाइटों से विश्वास के एक वोट की तरह हैं जो हमें Google में हमारी जैविक स्थिति को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।
- ट्रैफिक का नेतृत्व करने के लिए रूपांतरण : जब कोई उपयोगकर्ता हमें अपना डेटा छोड़ता है, तो यह रूपांतरण फ़नल के अगले चरणों में लीड और एडवांस बन जाता है। वास्तव में, हम कह सकते हैं कि इनबाउंड मार्केटिंग रणनीति के भीतर वेबसाइटों का मुख्य उद्देश्य लीड उत्पन्न करना है। लेकिन सभी लीड एक जैसे नहीं होते हैं: हमें उन लीड्स में अंतर करना होगा जिन्हें हम त्याग सकते हैं, जो मार्केटिंग के लिए योग्य हैं और जो बिक्री के लिए योग्य हैं।
चरण एमओएफयू
यहां उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकता को हल करने के लिए विभिन्न तरीकों पर विचार कर रहा है, जिनमें से हमारा ब्रांड है।
- लीड्स की गुणवत्ता और रूपांतरण अनुपात : यहां हम विस्तार से अध्ययन करेंगे कि प्रत्येक प्रकार के लीड का अनुपात क्या है और सबसे ऊपर, वे एक राज्य से दूसरे में कैसे प्रगति कर रहे हैं। यही है, कितने उपयोगकर्ता जो हमें अपना डेटा छोड़ते हैं, वे विपणन के लिए एक योग्य संपर्क बन जाते हैं और इनमें से कितने एक ही समय में योग्य संपर्क बन जाते हैं ताकि बिक्री टीम उनके साथ काम करना शुरू कर दे। इस प्रकार, हम रूपांतरण फ़नल में चरण-दर-चरण प्रगति करेंगे जब तक कि हमारे पास उपयोगकर्ता खरीदने के लिए तैयार न हों।
- ईमेल विपणन मैट्रिक्स । ईमेल मार्केटिंग के भीतर कई अलग-अलग प्रकार के अभियान होते हैं, जिनमें से प्रत्येक का अपना मैट्रिक्स होता है और रूपांतरण फ़नल के भीतर विभिन्न भूमिकाएँ होती हैं। लेकिन मैंने एमओएफयू चरण के भीतर ईमेल मार्केटिंग को जगह देने का फैसला किया है क्योंकि इसके लिए प्रमुख पोषण रणनीतियों में बहुत महत्व है। संपर्क आधार पर नियमित प्रकाशन भेजकर, हम विपणन और बिक्री के लिए योग्य लीड में बदलाव कर सकते हैं और उन्हें रूपांतरण के मार्ग पर निर्देशित कर सकते हैं। यदि यह प्रक्रिया उस तरह से काम नहीं करती है, जैसा कि शायद हमारी विभाजन रणनीति पर एक नज़र डालने का समय है।
BOFU चरण
अंत में, हमारे पास चरण है, जिसमें उपयोगकर्ता खरीदने के लिए तैयार है
- अधिग्रहण की लागत : एक बार जब हमें ग्राहक बनने के लिए उपयोगकर्ता मिल जाता है, तो हम जान सकते हैं कि लागत क्या है। ऐसा करने के लिए, हम अभियान में प्राप्त ग्राहकों की संख्या के बीच निवेश को विभाजित करेंगे। हमारे विपणन की लाभप्रदता के लिए प्रति अधिग्रहण लागत सबसे महत्वपूर्ण मैट्रिक्स में से एक है, इसलिए यह हमेशा सजग रहने और इसे यथासंभव कम करने के तरीकों की तलाश करना उचित है।
- बिक्री बढ़ना : यहां हम मापते हैं कि क्या हमने सभी ब्रांडों के स्टार लक्ष्य को प्राप्त कर लिया है, अर्थात "अधिक बिक्री करें"। एक अच्छी डेटा एनालिटिक्स रणनीति के साथ, हम ग्राहक की पूरी यात्रा को पहले संपर्क से बिक्री तक देख सकते हैं और यह जान सकते हैं कि क्या हमारे डिजिटल मार्केटिंग अभियान वास्तव में बिक्री बढ़ाने में योगदान दे रहे हैं: बहुत पिछले दो से जुड़ा हुआ है, यह मीट्रिक है हमें बताता है कि क्या हम निवेश किए गए बजट को पुनर्प्राप्त करने में कामयाब रहे हैं। यहां हम प्रत्येक चैनल या यहां तक कि प्रत्येक विज्ञापन के आरओआई का विश्लेषण करने वाली बहुत सी उपयोगी जानकारी पा सकते हैं, यह देखने के लिए कि किन लोगों ने बेहतर काम किया और परिणामों के आधार पर हमारे बजट का पुनर्वितरण किया।
- ग्राहक के जीवनकाल का मूल्य : यह मीट्रिक है जो हमें बताती है कि क्या नए ग्राहक प्राप्त करना "महंगा" या "सस्ता" है, क्योंकि यह बताता है कि हम प्रत्येक ग्राहक के लिए औसतन कितना कमाएंगे। इसकी गणना करने के लिए, हमें ब्रांड के ग्राहक होने के दौरान खरीदारी की औसत मात्रा और उपयोगकर्ता की संख्या को जानना होगा।
अपने इनबाउंड मार्केटिंग कदम से डेटा एनालिटिक्स कैसे लागू करें
पिछले अनुभाग में हमने बहुत सारे मैट्रिक्स देखे हैं जो हमारे इनबाउंड मार्केटिंग के परिणामों को मापने के लिए उपयोगी हो सकते हैं, लेकिन हमारे पास एक रूपरेखा की कमी है जिसमें उन्हें हमारे परिणामों को बेहतर बनाने के लिए लागू किया जा सके। तो, चलो डेटा विश्लेषण के साथ अपने अभियानों को बेहतर बनाने के लिए एक सरल चरण-दर-चरण विधि देखें।
1) एक समस्या को परिभाषित करें
सबसे पहले, आपको पता होना चाहिए आप क्या हासिल करना चाहते हैं या किस समस्या को हल करना चाहते हैं । तभी आप यह जान पाएंगे कि आपको वास्तव में किस डेटा की आवश्यकता है और आपको उन्हें किस संदर्भ में विश्लेषण करना है। यदि आप गलत डेटा को मापते हैं या गलत तरीके से व्याख्या करते हैं, तो आप गलत निष्कर्ष पर आएंगे और अनुसरण करने के लिए मार्ग से भटकेंगे।
इसलिए, अपने आप से पूछें कि आप क्या हासिल करना चाहते हैं। यह एक सामान्य समस्या हो सकती है, लेकिन आपको इसे विशिष्ट KPI से जोड़ने में सक्षम होना चाहिए, जैसे लीड, बिक्री या रूपांतरण दर।
उदाहरण के लिए: "मुझे लगता है कि मेरी वेबसाइट को इसके परिणाम नहीं देने चाहिए और मैं इसके साथ और लीड प्राप्त करना चाहूंगा"।
2) डेटा के आधार पर लक्ष्य निर्धारित करें
अब जब आप समस्या के बारे में स्पष्ट हैं और आप क्या हासिल करना चाहते हैं, तो आपको इसकी आवश्यकता है ठोस और मात्रात्मक उद्देश्य यह निर्धारित करने के लिए कि आप इसे प्राप्त कर रहे हैं या नहीं। उद्देश्य और तुलना (उदाहरण के लिए, आपके क्षेत्र या पिछले अभियानों में लीड करने के लिए औसत रूपांतरण दर) डेटा को संदर्भ देते हैं और उनकी व्याख्या करने में मदद करते हैं।
हम त्रुटि के एक मार्जिन के भीतर उद्देश्यों को स्थापित कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, हमें एक पहला उद्देश्य सस्ती, एक और महत्वाकांक्षी और एक तीसरा है जो आदर्श स्थिति होगी। इन आंकड़ों को संदर्भ के रूप में उपयोग करते हुए, हम जानेंगे कि हमें क्या और कितना सुधार करने की आवश्यकता है।
ऊपर दिए गए उदाहरण के बाद, हम अपने डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं। इस प्रकार, हम देखते हैं कि उनमें से एक बहुत यातायात को आकर्षित करता है लेकिन रूपांतरण अनुपात केवल 1% है। जब बाकी साइट की तुलना में, हम देखते हैं कि हमारी वेबसाइट पर सबसे अच्छा लैंडिंग पृष्ठ 5% रूपांतरण प्राप्त करता है, इसलिए हमने सामान्य रूप से वेब ट्रैफ़िक के बजाय इस विशेष लैंडिंग पृष्ठ के अनुपात में सुधार करने पर ध्यान केंद्रित करने का निर्णय लिया। इन आंकड़ों के आधार पर, हम रूपांतरण अनुपात को 2% तक दोगुना करने और 6% तक पहुंचने का एक आदर्श लक्ष्य स्थापित कर सकते हैं।
3) डेटा एकत्र करें
इस चरण में, शुद्धता मौलिक है। सही निष्कर्ष तक पहुंचने के लिए और उचित उपाय करने के लिए, हमारे डेटा एनालिटिक्स टूल को विश्वसनीय होना चाहिए और हमें डेटा को एक आसान व्याख्या प्रारूप में देना होगा।
ऐसा होने के लिए, हमें कंप्यूटर उपकरणों के साथ हाथ से काम करना होगा, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमने सभी प्लगइन्स, पिक्सेल, ट्रैकिंग कोड और अन्य उपकरण स्थापित किए हैं। हमें एक विश्लेषिकी प्लेटफ़ॉर्म (जैसे Google Analytics) भी चाहिए जो हमें प्राप्त होने वाले डेटा का विश्लेषण करने की अनुमति देता है।
4) सूचित निर्णय लें
हमारे द्वारा एकत्रित की गई जानकारी के आधार पर, शुरू करने का समय आ गया है परिवर्तन बनाने । काम करने का सबसे कुशल तरीका है परिकल्पना तैयार करना और प्रयोग करके प्रयोग करना ए / बी या बहुक्रिया परीक्षण .
उदाहरण के लिए, हम सोच सकते हैं कि हमारे उदाहरण का लैंडिंग पृष्ठ बेहतर रूप में परिवर्तित हो जाएगा यदि उसका छोटा रूप और उत्पाद का व्याख्यात्मक वीडियो है। यह देखने के लिए कि क्या यह सच है, आइए A / B परीक्षणों का उपयोग करके एक-एक करके परिवर्तनों का परीक्षण करें।
पहले परीक्षण में, हम छोटे रूप के साथ लैंडिंग का एक संस्करण लॉन्च करते हैं और दूसरे में हम मूल को बनाए रखते हैं, जिनमें से प्रत्येक को यातायात का आधा हिस्सा देते हैं। हम देखते हैं कि सबसे छोटे फॉर्म वाला संस्करण रूपांतरण अनुपात को 2.5% तक बढ़ाने का प्रबंधन करता है, इसलिए हमें इसके साथ छोड़ दिया जाता है।
अगला, हमने वीडियो के साथ नए लैंडिंग का एक संस्करण और वीडियो के बिना एक और परीक्षण किया। एक बार फिर, हम देखते हैं कि हम सफल थे, क्योंकि सबसे छोटा रूप और लैंडिंग के साथ लैंडिंग