Pri Cyberclick-u preživimo svoje življenje pomen analitike podatkov pri vhodnem trženju .
Verjamemo, da je bistveno, da lahko merimo, kaj se dogaja v vseh naših kampanjah, in da bi moralo biti to merilo za strategijo in odločitvami, ki jih sprejemamo od začetka. kupite poglede na youtube
A tudi kopičenje podatkov brez rime ali razloga ni koristno. Danes lahko izmerimo skoraj vse, kar pa ne pomeni, da nas vse zanima. Izogniti se moramo »paralizi z analizo« in se osredotočiti na pridobivanje najpomembnejših informacij in njihovo uporabo v naši strategiji.
Zato bomo v tem članku videli zakaj je podatkovna analitika pomembna pri vhodnem trženju , katere metrike bi morali analizirati in kako to storiti učinkovito. Začnemo!
Zakaj pri vhodnem trženju potrebujemo analitiko podatkov?
- Da bi bolje izkoristili naložbo . Če natančno izmerimo rezultate naših kampanj, lahko vemo, kje se porablja denar in ali povrnemo naložbo ali ne. Ugotovimo lahko tudi, kateri so najučinkovitejši ukrepi in kateri se ne splačajo. Tako bomo postopoma prilagajali svoj proračun in bili vedno bolj donosni.
- Da resnično poznamo svoje potencialne stranke . V svetu vhodnega trženja velikokrat ustvarjamo kampanje, ki temeljijo na mešanici kupcev, dobrih praks, intuicije ... toda dokler jih ne začnemo, v resnici ne moremo vedeti, kaj deluje in kaj ne. Vendar ne vidimo odzivov naših uporabnikov in pogosto so njihove povratne informacije omejene na nekaj komentarjev. Zato je način, kako zares komunicirati z njimi, vedeti, kaj jim je všeč in kaj ne, analizirati podatke o njihovem vedenju.
- Nenehno izboljševati naše kampanje . Stalno izboljševanje in učenje (z ustreznim odmerkom napak!) Je ena od maksim za napredovanje vhodnega trženja. Z nadzorovanimi eksperimenti in metrično analizo lahko ugotovimo, katera taktika najbolje deluje z vsako tarčo, in prilagodimo naše kampanje, da jih vključimo.
- Za odkrivanje napak . Čeprav pri ustvarjanju našega spletnega mesta in drugih materialov za spletno trženje sledimo najboljšim praksam, nam vedno uidejo stvari: nekoliko optimizirana oblika, videoposnetek, ki traja nekaj časa, gumb, ki ne deluje dobro iz mobilnih naprav ... Ko začnemo podatkovne analitike, se pogosto zgodi, da jasno vidimo, da stran ne deluje tako dobro, kot bi morala. Od tam lahko analiziramo dogajanje in popravimo napako, ki negativno vpliva na rezultate.
- Za komunikacijo s strankami, šefom in sodelavci . Redno poročanje o analitiki podatkov je zelo dragoceno orodje za poročanje o dogajanju v naših kampanjah. Tako bomo veliko lažje naročniku razložili, za kaj je v resnici namenjen proračun, se s šefom odločiti o nadaljnjih korakih ali kolegom drugih oddelkov komentirati, kaj od njih potrebujemo.
Vhodne tržne meritve, ki jih morate meriti
Kot veste, so vhodne marketinške kampanje običajno razdeljene v tri faze: TOFU ali vrh lijaka, MOFU ali sredina lijaka in BOFU ali dno lijaka. Vsak od njih ima vrsto povezanih meritev, ki nam bodo pomagale vedeti, kaj se dogaja. Poglejmo, katere so najpomembnejše v posamezni fazi.
Faza TOFU
V fazi je uporabnik v zgodnjih fazah postopka: pravkar je spoznal, da ima potrebo in načrtuje iskanje rešitev.
- : vsaka vhodna trženjska strategija temelji na pridobivanju uporabnikov, da obiščejo naše spletno mesto. Toda surovo število obiskov je le del zgodbe. Da bi zares razumeli spletni promet, moramo analizirati število sej, edinstvene uporabnike, oglede strani, trajanje sej, odbijanje ... Vse to nam bo pomagalo razumeti, kako se obiskovalci obnašajo na naši spletni strani in če moramo sprejeti nekaj ukrepov za izboljšanje kakovosti obiskov.na družbenih omrežjih : čeprav meritev zavzetosti v družabnih omrežjih ni enostavno povezati s poslovnimi rezultati, to ne pomeni, da jih moramo izgubiti izpred oči. Socialni mediji so odličen kanal za distribucijo naše vsebine in privabljanje novih uporabnikov, njihovo zdravstveno stanje pa se meri s prikazi, kliki in uporabniškimi reakcijami.
- Vhodne povezave : to je še ena "sekundarna" meritev, vendar pomembna za oceno rezultatov našega SEO v vhodnem trženju. Prihajajoče povezave ne privabljajo samo obiskovalcev, ki jih kliknejo, ampak so kot glasovanje o zaupnosti drugih spletnih mest, ki nam pomaga izboljšati naš organski položaj v Googlu.
- Pretvorba prometa v potencialne stranke : ko nam uporabnik pusti svoje podatke, postane potencialna stranka in napreduje v naslednje faze lijaka za pretvorbo. Pravzaprav bi lahko rekli, da je glavni cilj spletnih strani znotraj vhodne tržne strategije ustvarjanje potencialnih strank. Toda vsi potencialni kupci niso enaki: razlikovati moramo med potencialnimi kupci, ki jih lahko zavržemo, med tistimi, ki so usposobljeni za trženje, in tistimi, ki so usposobljeni za prodajo.
Fazni MOFU
Tu uporabnik razmišlja o različnih načinih, kako rešiti svoje potrebe, med katerimi je tudi naša blagovna znamka.
- Razmerje kakovosti in konverzije potencialnih strank : tukaj bomo podrobno preučili, kolikšen je delež posamezne vrste potencialnih strank in predvsem, kako napredujejo iz ene države v drugo. To pomeni, koliko uporabnikov, ki nam pustijo svoje podatke, postane kvalificirani kontakt za trženje in koliko teh postane kvalificiranih stikov hkrati, da prodajna ekipa začne z njimi sodelovati. Tako bomo korak za korakom napredovali v konverzijskem lijaku, dokler ne bomo imeli uporabnikov pripravljenih za nakup.
- Tržne meritve po e-pošti . Znotraj e-poštnega trženja obstaja veliko različnih vrst oglaševalskih akcij, vsaka s svojimi meritvami in z različnimi vlogami v toku konverzije. Toda odločil sem se, da trženje po e-pošti umestim v fazo MOFU, ker ima velik pomen pri vodilnih strategijah vzgoje. S pošiljanjem rednih publikacij kontaktni bazi lahko potencialne stranke spremenimo v kvalificirane potencialne stranke za trženje in prodajo ter jih usmerimo na pot do konverzije. Če ta postopek ne deluje, kot bi moral, je morda čas, da si ogledamo našo strategijo segmentacije.
Faza BOFU
Končno imamo še fazo, v kateri je uporabnik pripravljen na nakup
- Stroški nakupa : ko uporabnik postane stranka, lahko vemo, kakšni so bili stroški. V ta namen bomo naložbo v kampanjo razdelili na število pridobljenih strank. Cena na nakup je ena najpomembnejših meril za donosnost našega trženja, zato je priporočljivo, da se vedno zavedate in poiščete načine, kako ga čim nižji.
- Povečanje prodaje : tu merimo, ali smo dosegli zvezdniški cilj vseh blagovnih znamk, to je »prodaj več«. Z dobro strategijo analitike podatkov lahko vidimo celotno potovanje stranke od prvega stika do prodaje in vemo, ali naše digitalne marketinške kampanje resnično prispevajo k povečanju prodaje. nam pove, ali smo uspeli povrniti vloženi proračun. Tu lahko najdemo veliko koristnih informacij, ki analizirajo donosnost naložbe vsakega kanala ali celo vsakega oglasa posebej, da bi ugotovili, kateri so bolje delovali, in na podlagi rezultatov prerazporedili naš proračun.
- Vrednost življenjske dobe stranke : to je meritev, ki nam sporoča, ali je pridobivanje novih strank "drago" ali "poceni", saj nam pove, koliko bomo v povprečju zaslužili za vsako stranko. Da bi ga izračunali, moramo vedeti povprečni znesek nakupa in kolikokrat kupi uporabnik, medtem ko je kupec znamke.
Kako uporabiti analitiko podatkov za vhodno trženje korak za korakom
V prejšnjem poglavju smo videli veliko meritev, ki so lahko koristne za merjenje rezultatov našega vhodnega trženja, vendar nam manjka okvir, v katerem bi jih lahko uporabili za izboljšanje naših rezultatov. Poglejmo si torej preprosto, postopno metodo za izboljšanje oglaševalskih akcij s podatkovno analitiko.
1) Opredelite težavo
Najprej morate vedeti kaj želite doseči ali kakšen problem morate rešiti . Šele potem boste lahko vedeli, katere podatke v resnici potrebujete in v kakšnem kontekstu jih morate analizirati. Če merite napačne podatke ali si jih napačno razlagate, boste prišli do napačnih zaključkov in odstopili od poti, ki ji sledite.
Zato se vprašajte, kaj želite doseči. Morda je splošna težava, vendar jo morate znati povezati z določenim KPI, kot so potencialni kupci, prodaja ali stopnja konverzije.
Na primer: "Mislim, da moje spletno mesto ne daje rezultatov, kot bi moralo, in želim si, da bi z njim pridobili več potencialov".
2) Postavite cilje na podlagi podatkov
Zdaj, ko vam je jasno, kakšen je problem in kaj želite doseči, potrebujete naslednje konkreten in merljiv cilj da ugotovite, ali ga dobivate ali ne. Cilji in primerjave (na primer povprečno razmerje konverzije v potencialne stranke v vašem sektorju ali v prejšnjih kampanjah) dajejo kontekst podatkom in nam pomagajo pri njihovi interpretaciji.
Cilje lahko določimo z napakami, na primer, da nam na primer označimo prvi cilj, ki je cenovno ugoden, ambicioznejši in tretji, ki bi bil idealen položaj. Če uporabimo te številke kot referenco, bomo vedeli, kaj in koliko moramo izboljšati.
Po zgornjem primeru lahko analiziramo podatke našega. Tako vidimo, da eden od njih privablja veliko prometa, vendar je razmerje pretvorbe le 1%. V primerjavi s preostalim spletnim mestom vidimo, da najboljša ciljna stran na našem spletnem mestu doseže 5% konverzij, zato smo se odločili, da se namesto spletnega prometa na splošno osredotočimo na izboljšanje razmerja med to določeno ciljno stranjo. Na podlagi teh številk lahko določimo minimalni cilj podvojitve razmerja pretvorbe na 2% in idealen cilj doseči 6%.
3) Zbiranje podatkov
V tej fazi je dr. natančnost je bistvenega pomena. Da bi prišli do pravilnega zaključka in uvedli ustrezne ukrepe, morajo biti naša orodja za analizo podatkov zanesljiva in nam dajejo podatke v obliki, ki jo je mogoče enostavno razlagati.
Da bi se to zgodilo, moramo sodelovati z računalniško opremo in zagotoviti, da smo namestili vse vtičnike, slikovne pike, kode za sledenje in druga orodja. Prav tako moramo imeti analitično platformo (na primer Google Analytics), ki nam omogoča analizo podatkov, ki jih pridobimo.
4) Sprejemajte informirane odločitve
Na podlagi informacij, ki smo jih zbrali, je napočil čas za začetek spremembe . Najučinkovitejši način dela je oblikovanje hipotez in izvajanje eksperimentov A / B ali večnamenski preizkusi .
Na primer, lahko mislimo, da bi se ciljna stran našega primera bolje pretvorila, če bi imela krajšo obliko in obrazložitveni video o izdelku. Če želimo preveriti, ali je to res, preizkusimo spremembe eno za drugo z uporabo A / B testov.
V prvem preizkusu lansiramo različico pristanka v skrajšani obliki, v drugem pa ohranimo izvirnik, na katerega usmerimo polovico prometa. Vidimo, da različici z najkrajšo obliko uspe pretvorbeno razmerje povečati na 2.5%, zato nam ostane.
Nato smo preizkusili različico novega pristanka z videom in drugo brez videa. Še enkrat vidimo, da smo bili uspešni, saj je pristanek v najkrajši obliki in z vi