Apa itu Analisis Pemasaran? Latar Belakang, Alat, & Metrik

takeaways kunci

• Analisis pemasaran adalah proses pelacakan dan analisis digital perilaku pelanggan dan dampak dari upaya pemasaran.
• Ada tiga jenis data: pihak pertama, pihak kedua, dan pihak ketiga. Mereka membantu menemukan berbagai informasi tentang pelanggan.
• Analisis dapat bersifat deskriptif, diagnostik, prediktif, atau preskriptif, bergantung pada apakah Anda mengevaluasi tindakan di masa lalu, sekarang, atau potensial di masa mendatang.
• Analisis pemasaran menguntungkan perusahaan Anda dengan membantu Anda membuat keputusan yang didukung data, memberi Anda umpan balik waktu nyata, dan mengomunikasikan kesuksesan Anda di luar tim pemasaran.
• Anda menggunakan analitik pemasaran di situs web Anda, di seluruh keberadaan digital Anda, di media sosial, dan dalam analisis kompetitif.
• Tantangan utama dalam analitik pemasaran adalah mendapatkan data berkualitas tinggi, mengelola volume data yang besar, mengintegrasikan data dari saluran yang berbeda, dan menentukan tindakan apa yang harus diambil berdasarkan wawasan Anda.
• Perangkat lunak analitik pemasaran Anda harus mengelola data dengan mudah dan mengomunikasikan hasil dengan jelas melalui visualisasi data dan laporan serta dasbor yang dapat disesuaikan.
• Untuk menganalisis data pemasaran, Anda perlu menetapkan sasaran, memutuskan metrik yang akan dilacak, menyegmentasikan audiens Anda, menetapkan garis dasar, dan, terakhir, mengumpulkan data dan menjalankan pengujian. Wawasan analitik pemasaran Anda harus menghasilkan tindakan nyata yang memengaruhi sasaran bisnis Anda.

Apa itu analisis pemasaran?

Analisis pemasaran adalah bagaimana perusahaan melacak dan menganalisis secara digital dampak dari upaya pemasarannya. Analisis pemasaran menggunakan perangkat lunak yang mengumpulkan data tentang perilaku pengguna dan mengekstrak pola yang memberi tim pemasaran wawasan tentang basis pelanggan mereka. Dengan data ini, pemasar dapat mengoptimalkan pendekatan pemasaran mereka untuk meningkatkan konversi dan pendapatan untuk mencapai tujuan bisnis.

Anda dapat menggunakan analitik pemasaran untuk memahami seberapa baik upaya pemasaran saat ini bekerja dan memutuskan apa yang dapat Anda lakukan untuk meningkatkan pendekatan Anda. Analisis pemasaran hanyalah salah satu bagian dari pengoptimalan digital bisnis Anda, yang memberi tim Anda akses ke data digital berkualitas tinggi secara real time, sehingga mereka dapat membuat keputusan yang tepat dengan cepat dan percaya diri.

Analisis pemasaran mengumpulkan data

Inti dari analitik pemasaran adalah data yang Anda kumpulkan untuk kemudian mendorong upaya pemasaran Anda. Ada tiga jenis data yang bisa Anda kumpulkan.

• Data pihak pertama : Data yang dikumpulkan perusahaan Anda langsung dari pelanggan Anda. Ini bisa menjadi jenis data yang paling berguna karena Anda yang mengendalikannya, dan lebih lengkap dan spesifik. Ini juga secara langsung dan khusus relevan dengan produk Anda karena berasal dari interaksi pelanggan dengan saluran Anda sendiri, seperti antarmuka produk, situs web, formulir pendaftaran, atau tim penjualan Anda. Pemasaran perlu berkolaborasi dengan tim produk untuk mendapatkan data lengkap untuk seluruh siklus hidup pelanggan Anda.
• Data pihak kedua: Informasi yang dikumpulkan dari mitra tepercaya. Contoh yang baik adalah data yang dikumpulkan dari Google Ads. Anda tidak mengumpulkannya secara langsung, tetapi Anda mengetahui sumbernya, dan informasi tersebut secara langsung relevan dengan bisnis Anda.
• Data pihak ketiga : Data yang dibeli dari sumber yang tidak memiliki hubungan langsung dengan pelanggan. Perusahaan mengkhususkan diri dalam mengumpulkan, menggabungkan, dan menjual informasi dari berbagai sumber di seluruh web. Keuntungan utamanya adalah skala. Data ini memberi Anda dasar yang besar untuk menarik dan memberi Anda wawasan yang lebih luas tentang pasar dan target pelanggan Anda. Anda harus berhati-hati tentang privasi saat bekerja dengan data pihak ketiga.

Analisis pemasaran menarik wawasan dari data

Dengan analisis pemasaran, Anda mengumpulkan informasi dan kemudian menggunakannya untuk menarik wawasan yang membantu perusahaan Anda membuat keputusan bisnis. Saat mengevaluasi analitik pemasaran Anda, Anda akan melihat masa pakai penuh dari strategi pemasaran Anda. Analytics dapat diurutkan menjadi empat jenis. Keempatnya berguna, tetapi Anda harus memilih di mana harus fokus berdasarkan apa yang Anda ukur dan wawasan apa yang ingin Anda peroleh.

• Analitik deskriptif: Mengukur masa lalu. Dapatkan wawasan dari kampanye sebelumnya tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak. Kumpulkan informasi jangka panjang tentang nilai umur pelanggan dan laba atas investasi.
• Analitik diagnostik : Mengapa hal tertentu terjadi atau memiliki hasil tertentu? Selidiki lebih dalam analisis Anda dan cari data yang lebih spesifik untuk memahami apa yang dikatakan tentang upaya pemasaran Anda sebelumnya secara lebih menyeluruh.
• Analisis prediktif : Apa yang mungkin terjadi di masa depan? Bentuk analitik ini mencoba memprediksi bagaimana kinerja kampanye potensial, hasil apa yang mungkin dimiliki tindakan tertentu, atau bagaimana perilaku kelompok tertentu. Ini adalah cara yang baik untuk mengevaluasi kampanye mendatang berdasarkan kinerja sebelumnya.
• Analitik preskriptif: Merekomendasikan tindakan berdasarkan prediksi Anda. Ini adalah bentuk analitik yang paling kompleks untuk dilakukan dan membutuhkan data yang solid dan orang yang berpengalaman untuk melakukannya. Ini juga merupakan salah satu yang dapat memiliki dampak bisnis terbesar karena dapat membantu Anda menemukan pendekatan pemasaran yang lebih baik dan lebih menguntungkan.

Pentingnya analisis pemasaran

Analisis pemasaran penting karena memberi Anda wawasan tentang kinerja upaya pemasaran Anda berdasarkan data nyata. Dengan informasi ini, Anda dapat menyesuaikan pendekatan pemasaran Anda untuk mendukung tujuan bisnis Anda secara lebih efektif.

Ini memastikan keputusan Anda didukung oleh data

Analisis pemasaran bukan hanya tentang mengumpulkan data; ini tentang menganalisis data untuk menarik tren dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam tentang perilaku pelanggan. Wawasan tersebut membantu tim Anda membuat keputusan strategis yang lebih baik. Demokratisasi data adalah tentang membangun budaya kelancaran data di seluruh tim Anda. Jika tim Anda dapat bekerja dengan data dengan lebih nyaman, upaya pemasaran Anda akan lebih terinformasi dan lebih efektif.

Ini memberi Anda umpan balik waktu nyata tentang kampanye pemasaran

Analisis pemasaran akan membantu tim Anda mengubah pendekatan pemasaran Anda menjadi lebih efektif segera berdasarkan perilaku pelanggan. Jika Anda menjalankan kampanye email dan konversinya rendah, analitik akan membantu Anda memahami alasannya, mengidentifikasi masalahnya, dan memperbaikinya. Misalnya, rasio klik-tayang yang tinggi tetapi rasio pentalan yang sama tinggi mungkin menunjukkan bahwa kampanye email efektif, tetapi CTA pada halaman arahan Anda tidak efektif. Sebagai alternatif, rasio klik-tayang yang rendah menunjukkan kampanye email Anda dapat menggunakan tampilan kedua.

Ini menunjukkan nilai upaya pemasaran Anda

Analisis pemasaran juga membantu tim pemasaran mengomunikasikan dampak dari upaya mereka dan membuktikan laba atas investasi (ROI) dari strategi pemasaran mereka. Berikan kepemimpinan yang solid untuk mendukung pendekatan tim Anda. Dalam studi McKinsey baru-baru ini, 83% CEO secara global melihat pemasaran sebagai pendorong pertumbuhan utama. Mencadangkan kesuksesan Anda dengan data akan menunjukkan kepada kepemimpinan seberapa besar kontribusi tim pemasaran terhadap pertumbuhan itu.

Di mana analisis pemasaran digunakan?

Anda dapat menggunakan analitik pemasaran di semua saluran yang Anda gunakan untuk berkomunikasi dengan pelanggan. Pendekatan analitik akan bervariasi apakah Anda menganalisis perilaku melalui situs web, kampanye email, iklan pihak ketiga, atau media sosial Anda, tetapi perangkat lunak analitik akan membantu Anda mengumpulkan informasi itu dan menarik kesimpulan darinya.

Analisis pemasaran web

Analisis pemasaran digunakan untuk memahami perilaku pengunjung di situs web Anda dan untuk mengevaluasi seberapa efektif situs web dan pesan Anda dalam menangkap dan mengonversi pelanggan. Situs web Anda adalah salah satu aset pemasaran utama Anda dan sumber utama interaksi antara perusahaan Anda dan pelanggan Anda, jadi penting untuk memiliki informasi menyeluruh tentang dampak pendekatan Anda di sana.

Beberapa metrik utama yang dilihat oleh analisis web adalah:

• Tayangan halaman
• Waktu muat halaman
• Efektivitas ajakan bertindak
• Waktu yang dihabiskan di situs
• Unduhan
• Lokasi geografis pengunjung
• Kembali versus pengunjung baru

Analisis pemasaran digital

Analisis pemasaran digital berfokus pada menyusun upaya pemasaran Anda yang lebih luas di semua saluran di luar hanya situs web Anda. Penting untuk mendapatkan gambaran besar tentang di mana pelanggan Anda dijangkau dan bagaimana strategi pemasaran Anda secara keseluruhan bekerja. Akan lebih sulit untuk mendapatkan data yang baik di sini karena berasal dari berbagai sumber yang mungkin mengumpulkan data secara berbeda.

Analisis pemasaran digital mungkin melihat:

• Iklan berbayar
• Keterlibatan email
• Pemasaran konten
• Pemasaran mesin pencari (SEM) dan optimisasi mesin pencari
• Generasi pemimpin
• Penjualan online
• Penjualan offline
• Kinerja kampanye tertentu
• Media sosial

Analisis media sosial

Analisis pemasaran digital mencakup media sosial, tetapi ini adalah saluran yang cukup penting untuk fokus dengan sendirinya. Platform media sosial sering kali memiliki bentuk analitik bawaannya sendiri, yang perlu Anda gabungkan dengan data Anda sendiri. Analisis media sosial dapat mencakup interaksi pengguna dengan halaman dan profil promosi Anda, serta iklan berbayar di saluran sosial.

Analisis pesaing

Melihat pemasaran Anda sendiri tidak selalu memberi Anda gambaran lengkap—di sinilah analisis pesaing masuk. Dengan menganalisis dari mana lalu lintas dan pelanggan pesaing Anda berasal, Anda dapat memperoleh informasi tentang apa yang mungkin ingin dimasukkan oleh perusahaan Anda. upaya pemasarannya sendiri. Hal ini juga dapat mengungkapkan di mana strategi pesaing Anda mungkin secara positif atau negatif mempengaruhi kinerja Anda sendiri.

Hambatan dalam menganalisis data

Menganalisis data pemasaran bisa sangat menantang. Perilaku pelanggan bisa jadi tidak terduga, data bisa membuat Anda kewalahan, dan tidak semua alat yang tersedia akan membantu Anda mencapai hasil yang Anda butuhkan. Ini adalah tantangan terbesar yang dihadapi pemasar saat menganalisis data.

Mendapatkan data berkualitas tinggi

Tidak semua data adalah data yang baik. Jika Anda mengumpulkan data secara tidak benar atau tidak lengkap, Anda akan menarik kesimpulan yang salah darinya dan membuat keputusan bisnis yang salah. Ini bisa menjadi tantangan untuk memastikan data Anda berkualitas tinggi saat Anda menariknya dari beberapa saluran. Anda perlu menerapkan sistem untuk memastikan Anda mengumpulkan data yang konsisten dan lengkap yang tersegmentasi dengan cara yang bermanfaat.

Berurusan dengan data dalam jumlah besar

Bergantung pada ukuran bisnis Anda dan jumlah saluran yang beroperasi, Anda mungkin perlu mengelola data dalam jumlah besar. Pada volume ini, sangat penting untuk memiliki perangkat lunak berkualitas yang dapat memproses dan menyusun semua data itu dengan cepat dan efektif. Sementara seorang individu mungkin menarik kesimpulan dari kumpulan data kecil, volume data yang besar membutuhkan perangkat lunak analitik yang dapat mengkategorikan dan memvisualisasikannya agar lebih mudah dipahami.

Mengintegrasikan data dari berbagai sumber

Saat Anda mengumpulkan data dari banyak saluran, Anda perlu mengintegrasikan data itu ke satu tempat. Ini akan memungkinkan Anda untuk membandingkan saluran dan menarik kesimpulan menyeluruh tentang pemirsa dan kampanye Anda. Mengintegrasikan data dapat menjadi tantangan jika Anda mengumpulkannya dengan cara yang tidak konsisten atau tidak memiliki perangkat lunak yang dapat secara efektif menggabungkan data dari semua alat dan sumber Anda.

Mengetahui apa yang harus dilakukan dengan data Anda

Tantangan lain dari analitik pemasaran adalah menarik kesimpulan yang berguna dari analitik Anda begitu Anda memilikinya dan mencari tahu tindakan apa yang harus diambil. Anda tidak hanya mengukur demi mengukur. Sebuah tim yang memiliki data hebat tidak akan berhasil kecuali mereka dapat secara aktif meningkatkan pendekatan pemasaran mereka menggunakan data tersebut. Untuk melakukan ini, Anda memerlukan perangkat lunak analitik yang mendukung tim Anda dalam menarik wawasan yang berguna dari data. Anda juga membutuhkan tim yang cukup terlatih untuk membuat keputusan strategis berdasarkan temuan Anda.

Fitur perangkat lunak analisis pemasaran

Saat memilih alat yang tepat untuk analisis pemasaran Anda, Anda ingin mencari fitur yang akan membantu Anda menggunakan data Anda secara efektif. Cari fitur berikut di alat potensial:

• Pengumpulan data : Alat analisis pemasaran Anda perlu mengumpulkan data untuk Anda — baik langsung dari situs atau kampanye Anda atau dengan membuatnya mudah untuk diintegrasikan dengan atau mengunggah data dari sumber lain. Ini termasuk memiliki kemampuan teknis untuk mengimpor, memproses, dan mengelola data dalam jumlah besar dengan cepat.
• Penyatuan data: Anda akan memiliki data yang datang dari banyak sumber. Beberapa platform, seperti media sosial, mungkin memiliki pengumpulan datanya sendiri yang perlu Anda ekspor dan gabungkan dengan informasi Anda yang lain. Perangkat lunak analitik pemasaran Anda akan membantu Anda menyatukan semua data yang berbeda itu, sehingga Anda dapat menarik tren menyeluruh darinya.
• Integrasi: Dengan saluran digital yang sangat bervariasi di media sosial, situs web, aplikasi, dan perangkat seluler, perangkat lunak dengan integrasi yang efektif akan membantu Anda mengumpulkan data analisis pemasaran yang lebih luas dan lebih berguna. Menggunakan integrasi antara Adjust dan Amplitude, misalnya, akan membantu Anda menggunakan model atribusi untuk analitik Anda. Perangkat lunak Anda seharusnya tidak menjebak Anda dalam ekosistem tertutup; itu harus berinteraksi dengan semua alat yang digunakan bisnis Anda.
• Dasbor: Dasbor Anda adalah tempat Anda menerjemahkan data mentah, sehingga Anda dapat mengidentifikasi tren dan menarik kesimpulan darinya. Itu harus memiliki antarmuka yang mudah digunakan. Anda harus dapat menyesuaikannya untuk mendapatkan wawasan spesifik yang Anda butuhkan untuk bisnis, kampanye, atau fokus Anda saat ini.
• Pelaporan : Anda perlu membuat laporan untuk meringkas temuan untuk tim Anda sendiri dan untuk dipresentasikan kepada orang lain di organisasi Anda. Perangkat lunak Anda harus membuat laporan yang memungkinkan Anda mengomunikasikan hasil kepada pimpinan dan temuan kepada tim yang relevan di organisasi Anda. Bisnis yang berbeda memiliki kebutuhan dan area fokus yang berbeda, jadi Anda menginginkan perangkat lunak yang memungkinkan Anda menyesuaikan laporan dengan kebutuhan Anda alih-alih memiliki format yang kaku.
• Visualisasi dan bagan data: Perangkat lunak juga harus mendukung pembuatan visualisasi data yang jelas dalam format yang berbeda. Visualisasi data dan bagan memudahkan Anda memahami apa yang ditampilkan data dan mengomunikasikan temuan Anda. Perangkat lunak juga harus memungkinkan Anda mengunduh atau mengekspor bagan tersebut untuk digunakan di tempat lain.
• Segmentasi pelanggan: Perangkat lunak akan memungkinkan Anda untuk mengelompokkan basis pelanggan Anda untuk menarik kesimpulan tentang berbagai bagan, saluran, dan demografi.
• Wawasan waktu nyata: Perangkat lunak analitik harus memungkinkan Anda menganalisis perilaku pelanggan secara waktu nyata, bukan hanya memproses data masa lalu.
• Analisis dan pengoptimalan prediktif : Jika Anda merencanakan kampanye pemasaran di masa mendatang, perangkat lunak Anda dapat membantu Anda menjalankan analisis prediktif dan mengoptimalkan pendekatan Anda.

Langkah-langkah untuk menganalisis data pemasaran

Anda harus memiliki tujuan yang jelas dalam pikiran dan mengatur data Anda dengan baik untuk mendapatkan hasil yang berguna dari proses analisis pemasaran Anda. Meskipun perangkat lunak dapat melakukan banyak kerja keras, cara tim Anda mendekati data Anda dan menarik kesimpulan darinya akan membuat analisis pemasaran Anda berhasil.

1. Tetapkan tujuan untuk analitik pemasaran Anda

Tetapkan tujuan yang jelas saat Anda memulai proses analisis pemasaran. Informasi apa yang Anda perlukan untuk mendapatkan pelanggan atau kampanye pemasaran Anda? Wawasan apa yang Anda butuhkan untuk memandu kampanye mendatang? Sasaran Anda mungkin dimulai dengan masalah yang perlu dipecahkan atau pertanyaan tentang audiens atau kampanye pemasaran Anda yang perlu dijawab.

Pertanyaan harus dapat dijawab dengan data spesifik yang telah Anda kumpulkan. Tujuan harus dapat diukur untuk melacak kesuksesan. Fokuskan sasaran Anda pada elemen kampanye pemasaran yang dikendalikan dan dapat dipengaruhi oleh tim Anda.

2. Pilih metrik mana yang akan dilacak

Meskipun data Anda mungkin luas, analitik Anda perlu fokus pada metrik tertentu untuk menarik kesimpulan yang berguna dari data Anda. Pilih metrik yang akan Anda lacak secara konsisten selama masa kampanye Anda. Anda harus memilih metrik yang terkait dengan sasaran bisnis tertentu.

Beberapa metrik penting mungkin:

• Peristiwa : Tindakan yang diambil oleh pengguna yang penting bagi bisnis. Ini bisa berupa apa saja mulai dari klik hingga menambahkan item ke keranjang belanja mereka dan waktu melihat aset tertentu.
• Pembuatan prospek : Prospek dihasilkan ketika pelanggan memasukkan kontak atau informasi pribadi mereka, menunjukkan minat pada produk yang mungkin berubah menjadi penjualan.
• Konversi: Ketika pelanggan menyelesaikan tujuan yang Anda inginkan. Ini mungkin pembelian produk, pendaftaran akun, atau langganan.

3. Siapkan segmentasi audiens

Anda ingin tahu apa yang dilakukan pelanggan Anda, tetapi juga siapa yang melakukan apa. Siapkan segmen yang masuk akal untuk bisnis Anda dan berikan informasi tentang jenis pelanggan yang ingin Anda targetkan. Anda dapat menyegmentasikan audiens Anda berdasarkan demografi atau kelompok perilaku.

Demografi mungkin termasuk:

• Kelompok usia
• Jenis kelamin
• Letak geografis
• Tingkat Pendidikan
• Penghasilan

Segmen perilaku mungkin termasuk:

• Waktu: Waktu hari atau hari dalam seminggu pengguna aktif. Misalnya, hari kerja selama jam kerja atau malam akhir pekan mungkin memiliki demografi, kebutuhan, atau perilaku yang sangat berbeda.
• Aktivitas: Aktivitas spesifik yang diikuti pengguna. Misalnya, apakah pengunjung membaca blog Anda atau belanja online?
• Loyalitas pelanggan : Apakah pengunjung adalah pelanggan setia lama atau pendatang baru yang penasaran dengan merek? Kampanye yang menargetkan pelanggan tetap akan terlihat sangat berbeda dari kampanye yang menargetkan pelanggan baru. Ini akan membantu untuk memiliki data pada kelompok tertentu.

4. Tetapkan garis dasar untuk mengukur dan menargetkan angka

Tetapkan angka dasar Anda saat ini untuk melacak kinerja kampanye Anda. Tetapkan target untuk diri sendiri, sehingga Anda dapat mengukur keberhasilan upaya Anda. Segmentasikan tujuan Anda, tetapkan jumlah tujuan minimum, target, dan rentangkan. Dengan begitu, Anda tidak hanya lulus/gagal tetapi juga dapat bekerja menuju perbaikan terus-menerus.

5. Kumpulkan data dan jalankan tes

Setelah Anda menyiapkan struktur, Anda dapat mengumpulkan data. Ini mungkin terlihat seperti mengunduh data dari pihak kedua, melacak data secara pasif di situs web Anda, atau menjalankan pengujian khusus untuk menghasilkan informasi.

Tes yang berguna mungkin termasuk:

• Pengujian A/B : Lacak beberapa variasi halaman, fitur, atau pesan. Ini memberi tahu Anda lebih banyak tentang apa yang disukai pengguna Anda dan pendekatan apa yang lebih efektif. Apakah pendaftaran buletin Anda lebih efektif di bagian atas atau bawah halaman? Jenis email mana yang lebih efektif untuk membuat penerima mengklik ke halaman? Pesan ajakan bertindak mana yang menghasilkan lebih banyak konversi?
• Pengujian terpisah: Kurang terperinci dibandingkan pengujian A/B, pengujian terpisah membagi audiens Anda menjadi kelompok untuk menguji desain yang sepenuhnya berbeda.
• Data perilaku visual: Lacak pergerakan mouse pengguna di sekitar layar dan buat peta panas yang memberi Anda informasi tentang apa yang diminati pengguna dan perilaku mereka di situs Anda. Ini dapat memberi tahu Anda di mana pengguna mengklik dan apakah mereka benar-benar menggulir halaman ke bawah. Setelah Anda mengetahui area mana yang cenderung diperhatikan pengguna, Anda dapat menempatkan fitur yang Anda inginkan lebih fokus di sana. Pengujian ini bagus untuk meningkatkan antarmuka dan konversi.

6. Putuskan model apa yang akan digunakan untuk menganalisis data Anda

Pilih bagaimana Anda akan memodelkan analitik data pemasaran Anda untuk menarik kesimpulan yang berguna dari data Anda. Model yang berbeda akan menggunakan data yang berbeda dan memberi Anda wawasan yang berbeda tentang perilaku pelanggan. Ada tiga jenis utama pemodelan.

Pemodelan atribusi

Pendekatan ini membantu Anda memahami titik kontak online mana yang dapat dikaitkan dengan lalu lintas pemasaran Anda. Ini membantu tim pemasaran Anda memahami saluran mana yang paling sukses dalam mengarahkan lalu lintas dan penjualan. Ini adalah cara yang semakin umum untuk mendekati analitik pemasaran karena semakin banyak titik kontak digital muncul.

Dalam model atribusi, Anda menyiapkan aturan dalam perangkat lunak analisis pemasaran, seperti aturan "sentuhan terakhir", yang menentukan saluran mana yang mendapatkan kredit untuk sebuah konversi. Ini menggunakan berbagai teknik, seperti data cookie atau pemodelan statistik, untuk mencari tahu dari mana lalu lintas itu berasal.

Pemodelan jangkauan, biaya, kualitas (RCQ)

Pemodelan RCQ membagi poin kontak ke dalam jenis keterlibatan daripada menetapkan atribusi penuh ke satu saluran. Ini berguna ketika Anda memiliki data yang terbatas atau tidak lengkap. Ini memberikan semua titik sentuh unit pengukuran yang serupa, sehingga Anda dapat membandingkannya satu sama lain dengan lebih mudah.

Pemodelan bauran pemasaran (MMM)

Pendekatan paling canggih, pemodelan bauran pemasaran menautkan data analitik langsung ke pengeluaran menurut saluran. Ini adalah cara yang bagus untuk mengetahui apakah investasi pemasaran Anda terbayar dalam penjualan. Ini bisa lebih sulit dilakukan karena membutuhkan data berkualitas tinggi dalam jumlah besar untuk mendapatkan hasil yang efektif.

7. Terapkan strategi berdasarkan temuan Anda

Terakhir, Anda akan mengambil tindakan berdasarkan wawasan yang diperoleh dari analisis pemasaran Anda. Ini bisa berupa penyesuaian kampanye yang ada untuk meningkatkan metrik tertentu, atau bisa juga berupa perubahan besar dalam arah kampanye pemasaran Anda dalam jangka panjang. Tindakan yang mungkin Anda lakukan bisa sekecil menargetkan kata kunci tertentu atau sebesar meniru struktur kampanye yang sebelumnya berhasil.

Sumber daya tambahan

• McKinsey: Saatnya pemasaran adalah: Kemitraan C-suite untuk mewujudkan pertumbuhan
• Braze: Mengukur Kinerja Pemasaran 101
• Interkom: Kekuatan pemasaran berdasarkan data
• Slalom: Pemasaran tanpa analitik: Seperti mengemudi dengan mata tertutup
• Cabang: Cara Menyiapkan Pemasaran Seluler dan Tumpukan Pengukuran Berkinerja Tinggi
• Amplitudo: Panduan Pengoptimalan Digital
• Adam Greco: Analisis Pemasaran vs. Analisis Produk Bagian 1 dan Bagian 2