Все течет, все меняется – в том числе в мире диджитал-маркетинга. Цифровая трансформация, явный тренд на омниканальность, изменение конфигурации соцсетей, общее изменение российского рынка за последние несколько лет сказываются на поведении потребителей и на результатах продвижения. Узнайте, какие метрики и почему важно отслеживать маркетологам и владельцам бизнеса именно сегодня.
Зачем нужна аналитика в маркетинге
Аналитика – обязательная часть маркетинга, она позволяет отследить эффективность любых мероприятий. Без данных можно долго вливать средства в каналы продвижения, которые приносят мало лидов или много низкокачественных лидов, вместо того, чтобы перераспределить бюджеты. Без аналитики трудно (да что там, невозможно) понять, куда вы движетесь и приближают ли ваши текущие действия вас к поставленной цели.
Подробнее о задачах, которые решает маркетинговая аналитика:
Определение показателей, по которым будет оцениваться работа. Это маячки-ориентиры, индивидуальные для каждого бизнеса и напрямую связанные с маркетинговой стратегией. Показатели должны быть измеримыми – например: стоимость перехода на сайт или лида, дочитки статьи или досмотра видео.
Оценка эффективности каналов продвижения. Аналитика помогает оценить эффективность как цифровых каналов маркетинга, так и каналов продвижения бизнеса в офлайне.
Оценка эффективности маркетинговых активностей. Конкурсы, марафоны, акции – все возможно оценить, если вы собираете статистику и занимаетесь ее анализом.
Оценка «веса» компании в сравнении с конкурентами. Аналитика поможет увидеть, как действуют конкуренты, сопоставить их действия с вашими, найти наиболее эффективные идеи и внедрить в собственную стратегию продвижения бизнеса. А значит – сделать компанию более весомой и конкурентоспособной.
Повышение скорости и качества решений. Оперируя данными, специалисты-маркетологи могут аргументировать свое мнение, обосновать действия и выстроить эффективное сотрудничество с топ-менеджментом компании и с другими отделами.
Составление рекомендаций по продвижению на основе данных прошлых периодов. Если анализ проводится постоянно и планомерно, у компании набираются данные за большой период времени – 3, 5, 7, 10 и более лет. Это позволяет оценивать эффективность разных каналов и мероприятий на большом горизонте и более рационально планировать продвижение в будущем.
Инструменты маркетинговой аналитики
Для сбора и анализа данных применяют несколько инструментов. Например:
Яндекс.Метрика. Система собирает качественные данные о том, откуда на сайт приходят пользователи – источники трафика, куда они уходят; показывает точки входа и выхода; а безумно интересный инструмент «Вебвизор» позволяет увидеть путь и все действия каждого посетителя сайта.
CRM-система. Фиксирует каждое касание с пользователем.
Коллтрекинг. Позволяет анализировать работу менеджеров, снижая или исключая человеческий фактор в его негативных проявлениях.
Анализ аудитории в социальных сетях. С помощью парсеров можно узнать максимум о собственной аудитории и создать похожие аудитории для показа таргетированной рекламы.
А/В-тестирование. Специфический метод исследования – показ похожей аудитории в одно время двух разных версий лендинга / рекламного объявления / интернет-магазина / поста, чтобы понять, какая версия лучше заходит.
Опросы, кастдевы. Опросы позволяют быстро собрать большую массу не слишком глубоких сведений; кастдевы, или глубинные интервью, помогают детально раскрыть потребности и ожидания потребителей, чтобы использовать эти знания в работе над продуктом и в маркетинговой стратегии.
Все инструменты в идеале должны быть сведены в систему сквозной аналитики – пул сервисов и баз данных, который показывает все моменты взаимодействия компании и клиента, с любыми мелкими шагами и отклонениями. Это позволяет сделать маркетинговую бизнес-аналитику максимально полной и информативной.
Что важно анализировать в этом году
Остановимся на том, какие моменты стали особенно актуальными для сегодняшней маркетинговой аналитики.
Анализ пути клиента, или Customer Journey
Это набор действий, которые клиент совершает от момента знакомства с компанией/продуктом до приобретения. Фиксация всех касаний и анализ пути клиента позволяют определить слабые места – когда клиент уходит, так и не совершив покупку. Это могут быть:
- грубость или недостаточная компетентность менеджера по продажам;
- скучный и непрогревающий контент в соцсетях;
- акции с псевдовыгодными предложениями в духе хита всех времен и народов «Купи квартиру – получи бейсболку» – а искушенные, вдумчиво считающие деньги потребители все это прекрасно видят и понимают.
Пример: интернет-магазин игрушек видит, что продажи падают. С помощью Яндекс.Метрики и «Вебвизора» выясняют, что каждый 4-й пользователь, положивший товар в корзину, так в нее и не переходит. Значит, задачи на этом этапе:
- выяснить, все ли корректно работает на сайте, понятно ли пользователям, как перейти в корзину и оформить заказ;
- проверить, хорошо ли попадает в ожидания и потребности клиентов описание товаров;
- убедиться, что на странице товара есть отзывы или другие социальные доказательства.
Чтобы максимально достоверно отслеживать путь клиента, мотивируйте посетителей сайта авторизоваться перед совершением любых действий. В этом случае каждому можно назначить индивидуальный идентификатор и все действия использовать для формирования кросс-девайсного профиля пользователя. Проще говоря, так вы не потеряете и не «задублируете» одного и того же пользователя, который зашел сегодня с десктопа, а завтра – с мобильного гаджета.
Аналитика мультиканального продвижения, или Multitouch Attribution
Это – определение вклада каждого рекламного канала в привлечение и конвертацию клиента. Очень редко клиент взаимодействует с брендом только в одном канале, чаще путь его извилист.
Пример: человек увидел рекламу товара в поиске Яндекса – перешел на сайт, посмотрел, ничего не купил, но подписался на рассылку. Затем увидел таргетированную рекламу ВКонтакте, перешел в канал компании в Дзене, почитал несколько прогревающих статей. А потом получил письмо с предложением скидки, перешел по ссылке и товар купил. Если не вести аналитику мультиканального продвижения, можно сделать вывод: работает только email-рассылка, весь бюджет нужно тратить на нее. На самом деле сама по себе рассылка, скорее всего, не подвела бы пользователя к покупке.
Анализ местоположения клиентов или геоданных
Маркетинговая аналитика геоданных – сегодня это прежде всего геотаргетинг на тех людей, которые посещали точки продаж бизнеса в офлайне. Такие люди уже лояльны к бренду, и стоимость их удержания и мотивации к повторным покупкам будет существенно ниже, чем стоимость привлечения и прогрева новых клиентов. В сложной ситуации, в которой оказался сейчас локальный бизнес, это важно.
Также геоданные можно использовать при настройке таргетированной рекламы в социальных сетях, в том числе брать геоданные аудитории конкурентов, чтобы показывать им рекламу.
Дополнительные возможности маркетинговой аналитики геотаргетинга – изучение поведения пользователей. Например, если интересные бизнесу жители Москвы приходят в магазины преимущественно с 12 до 14 часов дня, значит, рекламу ваших торговых точек им важно показывать накануне вечером и рано утром, чтобы успеть перехватить аудиторию.
Анализ восприятия компании, или Социальная аналитика в маркетинге
Речь идет о том, как потребители воспринимают бренд – какие отзывы публикуют на отзовиках, что пишут в соцсетях и на форумах.
Анализ такой информации помогает, во-первых, управлять репутацией бренда, во-вторых, дорабатывать и корректировать маркетинговую стратегию – если это необходимо. Для отслеживания используют сервисы мониторинга упоминаний бренда.
Анализ мобильного маркетинга
Вариант анализа, который позволяет увидеть, зафиксировать и изучить поведение пользователей в мобильной версии сайта или в приложении. Мобильный трафик неуклонно растет – и работать с ним есть смысл максимально прицельно. Например, выявляя баги мобильной версии сайта на смартфонах, айфонах, планшетах или повышая функциональность мобильных приложений. Собирать такие данные поможет специализированный софт...
Работа с тремя типами данными
Маркетинг – это слон, которого ощупывают люди с завязанными глазами. Кто-то утверждает, что слон похож на змею, а кто-то – что на большую тумбу. Маркетинговая аналитика помогает свести все данные воедино и понять, что слон выглядит, как слон – и никак иначе. Так происходит в случае, если в компании выстроена работа с данными – полными, достоверными, достаточными не только для анализа прошедших периодов, но и для прогнозирования будущих. Работать важно с тремя типами данных:
- Первичные данные. Компания собирает самостоятельно с помощью доступных ей инструментов. Считаются наиболее достоверными, всегда максимально детализированы.
- Партнерские данные. Это данные, которые приобретаются у партнеров компании, например, у мобильных операторов. Помогают, например, точнее определить дни и время активности аудитории.
- Данные из третьих рук. Здесь подразумеваются большие массивы данных и результаты исследований, например, от компаний-агрегаторов данных. Ценность их в том, что можно получить данные по сегментам аудитории, с которыми бизнес еще не работал, но предполагает это делать.
Чем большим количеством данных оперирует бизнес – тем лучше для цифрового маркетинга и аналитики. Всю информацию можно использовать для автоматизации маркетинга, а главное – для принятия управленческих и стратегических решений.
Еще интересное про маркетинг и аналитику:
- 82 сервиса для маркетинга, которые точно работают в этом году
- Большая инструкция по отслеживанию конверсий в соцсетях
- Что меняется в SMM и SEO в настоящем году
Делаем выводы
Маркетинговая аналитика нашего времени – это бизнес-инструмент, который позволяет так точно учесть запросы пользователя, что в итоге продукт будет максимально отвечать его ожиданиям.
Аналитика в маркетинге дает также возможность кастомизации маркетинговых посылов и персонализации предложений – ведь массовые продажи всего и всем сегодня точно ушли в прошлое.
Будущее, которое рождается в том числе при помощи маркетинговой бизнес-аналитики, за персонализированными экосистемами, тонко настроенными на конкретного покупателя. Такие системы должны соответствовать глобальной цели анализа данных в маркетинге – привлечению наибольшего количества качественных лидов при оптимизации бюджета.
