マーケティング レポートにおける一貫性の価値

オンライン マーケターは、分析ソフトウェアからのデータだけでなく、有益なデータも必要としています。 それは、ビジネスのオンライン マーケティング活動の全期間にわたって一貫したデータを持つことから始まります。 HawkeAI デジタル マーケティング インサイト ツールの中心は、一貫性のある有益なデータです。 アクションを実行するデータが一貫していることを確認する方法は次のとおりです (このソフトウェアを使用するかどうかに関係なく)。

一貫したマーケティング データの価値

オンライン マーケティングは現実の世界で行われます。 データは意思決定を促進し、それらの意思決定の有効性を評価するために使用されます。 使用されるデータよりもオンライン マーケティングの基礎となるものはほとんどありません。

したがって、十分な情報に基づいた意思決定と評価を行うには、一貫したマーケティング データが必要です。 基礎となるデータに矛盾があると、意思決定の情報が少なくなり、その結果、効果が低下する可能性があります。 ただし、使用しているデータが同じ情報を正確に捉えていないため、効果が低いことを必ずしも知っているとは限りません。

時間、部門、キャンペーン、戦術、および結果にわたって一貫したデータがあれば、何が機能し、何が機能していないかを正確に評価できます。 その後、マーケティング効果を最大化する情報に基づいた意思決定を行うことができます。

1 つの分析プラットフォームを使い続ける

一貫性は、使用する分析レポート製品から始まります。 特定の分析プログラムを使用するのではなく、選択した分析プログラムを一貫して使用する必要があります。

分析レポート製品を変更すると、以前の製品で収集されたすべてのデータが失われます。 これらの製品は、他の製品のデータと簡単に比較できません。

もちろん、簡単に比較できないと、分析プログラムの有用性が大幅に制限されます。 達成したい目標指標があることは間違いありませんが、最終的には、変更が結果にプラス、マイナス、または無視できる影響を与えているかどうかを示すのは比較です。

原則として、Web プラットフォームの Web パフォーマンス/売上を最も厳密に追跡する分析レポート製品を選択してください。 Shopify、Universal Analytics、およびその他の製品はすべて、実用的なデータを提供します. 実用的なものを見つけるために大量のデータをふるいにかける必要があるかもしれませんが、必要な情報はすべて入手できます。 これらのうち、最初に選択したものをそのまま使用してください。

1 つのアトリビューション モデルを維持する

デジタル マーケティング インサイト ツール内でアトリビューション モデルを変更すると、常に同じ比較の問題が発生します。 コンバージョンのアトリビューション (カウント) 方法を決定するパラメータを変更すると、本質的にアトリビューションの数が変更されます。

特定のコンバージョン (売上など) を追跡しているが、そのコンバージョンを構成する要素を再定義した場合、実際にはデジタル マーケティング インサイト ツールで同じことを追跡することはできません。

わかりやすい例として、試用メンバーシップを変更するメンバーシップ サイトを考えてみましょう。 トライアル メンバーシップが、メール アドレスのみを必要とするものから、最初は課金されていないにもかかわらずクレジット カードも必要とするものに切り替わったとします。 両方のサインアップがトライアル メンバーシップの変換として報告される場合がありますが、それらは同じではありません。 レポートは、サインアップを構成するものの根本的な変化を捉えていない場合があります。

内部報告方法だけでも同じことが起こります。 オンライン メンバーシップに起因するクリックは、いくつかの方法で重み付けされる可能性があります。ラスト クリック (最後のクリックを重み付けする)、ファースト クリック (最初のクリックを重み付けする)、線形 (すべてのクリックを均等に重み付けする)、位置ベース (最初と最後のクリックを重み付けする) ）または時間減衰（時間とともに徐々に重量を増やします）。 カスタマー ジャーニーが変わらない場合でも、レポート方法を切り替えると、データが大幅に混乱します。

アトリビューション モデルに何らかの変更を加えると、コンバージョンに影響を与える変数に関する一貫したデータが確実に得られなくなります。 再定義の前後のデータは根本的に異なります。

いくつかの優れた分析レポート製品には複数のアトリビューション モデル オプションがあり、いくつかのモデルには特定のアプリケーションに適した利点があります。 最も関連性の高いデータが得られるアトリビューション モデルを選択します。 最初に選択したモデルに固執するようにしてください.

KPI を慎重に選択して定義する

変更を加えることなく長期的な一貫性を維持するには、何を追跡するかについて十分な情報に基づいたインテリジェントな初期決定を行う必要があります。

目標の完了 (ウェブ パフォーマンスの場合) であるか、コンバージョン (広告のパフォーマンスの場合) であるかにかかわらず、使用する主要業績評価指標を慎重に検討してください。 マーケティング担当者が使用するさまざまな KPI について学習し、特定のアプリケーションで最適なデータを提供するのはどれかを考えてください。

将来、完了またはコンバージョンを変更することにした場合、再び一貫性が失われます。 データはうまく一致しません。また、データの背後にある変数をよく理解できません。

KPI を正確に比較する唯一の方法は、常に同じ完了数またはコンバージョン数を使用することです。これにより、PPC ベンチマーク データは変化しません。

(どの KPI を追跡すればよいかわからない場合、 Gartner は、トラフィック重視の KPI、コンバージョン重視の KPI、および収益重視の KPI を推奨しています。これらの各分野でいくつかの KPI を用意する必要があります。)

使用できる実用的なデータを取得する

これらのヒントは、データの一貫性を確保するのに役立ちますが、最も適切なデータが最初に表示されるとは限りません。 そのためには、HawkeAI デジタル マーケティング インサイト ツールをチェックしてください。

HawkeAI では、デジタル マーケティング インサイト ツールを開発して、複数の分析レポート製品 (Shopify、 Google Analytics 、Meta Analytics などを含む) からのデータを照合しました。 使用するレポート製品に関係なく、データの一貫性を保つことができます。

その後、当社のデジタル マーケティング インサイト ツールが、知っておく必要のある最も重要なデータを特定します。 最も有用なデータが表示されるので、どのような変更を加える必要があるかを特定し、すぐに行動を起こすことができます。

デジタル マーケティング インサイト ツールの詳細を知り、それがどのように役立つかを確認するには、 HawekAI の無料トライアルを開始してください。