Wprowadzanie informacji o produkcie do marketingu

Prawie dwa lata temu pisałem, że zespoły produktowe i marketingowe muszą zacieśnić współpracę związaną z analityką cyfrową. Zanim dołączyłem do Amplitude, widziałem wiele przypadków organizacji pracujących w silosach dla analityki cyfrowej. Zespoły produktowe i marketingowe stosowały różne wskaźniki sukcesu, a nawet różne produkty analityczne. W Amplitude mieliśmy wizję połączenia marketingu i analityki produktów, a dwa lata później widzimy dowody na to, że nasza wizja była słuszna.

Firma Amplitude uważała, że ​​zespoły produktowe i marketingowe powinny zacieśnić współpracę związaną z analizą, ponieważ dostrzegliśmy możliwości wzajemnego czerpania korzyści przez oba zespoły. W tym poście opiszę niektóre korzyści, jakie widzą klienci Amplitude dzięki naszemu połączeniu analiz produktowych i marketingowych. W szczególności opiszemy, w jaki sposób marketerzy mogą wykorzystać wiedzę o produkcie, aby ulepszyć swoje kampanie marketingowe dzięki danym z analizy produktu.

Zrozumienie konwersji w dół

Jako marketer wiem, jak trudne może być pokazanie wartości marketingu. Marketerzy ciężko pracują, aby znaleźć nowe i kreatywne sposoby przyciągania nowych klientów do kupowania produktów (B2C), przeglądania treści (Media) lub przekształcania ich w potencjalnych klientów (B2B). Wiele wskaźników, których marketerzy używają do uzasadnienia swoich wysiłków, ma charakter krótkoterminowy. Liczba unikalnych odwiedzających, odrzuceń, zamówień i potencjalnych klientów często to tylko zarys tego, co jest potrzebne.

Załóżmy na przykład, że pracujesz dla firmy zajmującej się oprogramowaniem B2B i prowadzisz kampanie podkreślające, które cechy sprawiają, że Twój produkt jest lepszy od konkurencji. Twoja kampania marketingowa może zawierać reklamy w płatnych wynikach wyszukiwania, reklamy displayowe i reklamy wideo, aby zachęcić użytkowników do skorzystania z bezpłatnej wersji próbnej Twojego oprogramowania. Możesz skorzystać z funkcji analizy marketingowej, aby zobaczyć, które części Twojej kampanii marketingowej przyciągają najwięcej użytkowników do Twoich zasobów cyfrowych. Wpewnymstopniu (ze względu na wady atrybucji wielodotykowej) można również zobaczyć, które elementy kampanii prowadzą do wypełniania formularzy kontaktowych przez użytkowników. Załóżmy jednak, że interakcja z bezpłatnym okresem próbnym oprogramowania i ostatecznym zakupem zajmie użytkownikom kilka tygodni lub miesięcy.

W tym scenariuszu dane analizy marketingowej mogą opierać swoje wnioski na danych tylko do momentu wypełnienia przez użytkownika formularza kontaktowego. Następnie zespół ds. produktu przechwytuje dane dotyczące korzystania z produktu w ramach bezpłatnej wersji próbnej, korzystając z funkcji analizy produktu. Jeśli dane dotyczące użytkowania produktu są wyciszone z danych analizy marketingowej w tym samym lub innym produkcie analitycznym, nie jest możliwe powiązanie użycia produktu z kampanią marketingową. Ale jeśli dane analityczne są połączone, najlepiej w tym samym produkcie analitycznym, możliwe jest dołączenie danych użytkowania bezpłatnej wersji próbnej do kampanii marketingowej, która napędzała bezpłatną wersję próbną.

Pierwszym sposobem, w jaki informacje o produkcie mogą pomóc w ulepszeniu kampanii marketingowych, jest raportowanie prawdziwego sukcesu na niższym szczeblu. Załóżmy, że dane produktu mogą pokazać, którzy potencjalni klienci kupili produkt po bezpłatnym okresie próbnym. W takim przypadku dane z analizy produktu mogą pokazać zespołowi marketingowemu, które kampanie doprowadziły do ​​sukcesu na niższym szczeblu, często powiązanego z przychodami. Zamiast opierać przyszłe decyzje dotyczące kampanii marketingowych na liczbie leadów lub MQL, decyzje mogą opierać się na faktycznej konwersji. Te dane mogą pomóc w wyjaśnieniu, które kampanie marketingowe działają, a które nie. Na przykład niektóre słowa kluczowe w płatnym wyszukiwaniu mogą generować wiele potencjalnych klientów, ale skutkują bardzo małą liczbą dalszych konwersji.

I odwrotnie, mogą istnieć kampanie marketingowe, które nie wyglądają dobrze na podstawie liczby leadów, ale przynoszą znaczną konwersję. Posiadanie danych o konwersjach typu downstream eliminuje wiele domysłów i pozwala zespołom marketingowym przesunąć cenne budżety reklamowe na kampanie generujące przychody. Oczywiście zakłada to, że możesz dokładnie powiązać kampanię marketingową z leadem, co staje się coraz trudniejsze w dzisiejszym świecie bez plików cookie i zorientowanym na prywatność! Ale zakładając, że możesz pokonać tę przeszkodę, wykorzystanie danych z analizy produktu do przeglądania dalszych konwersji jest jednym ze sposobów, w jaki produkt i marketing mogą odnieść korzyści ze współpracy.

Zrozumienie użycia funkcji produktu/aplikacji

Następnym sposobem, w jaki informacje o produkcie mogą pomóc w kampaniach marketingowych, jest cyfrowe wykorzystanie funkcji produktu. Zespoły produktowe spędzają dużo czasu na zrozumieniu interakcji użytkowników z różnymi funkcjami produktów. W środowisku B2B może to oznaczać analizę używanych funkcji oprogramowania. W ustawieniach B2C może to oznaczać analizę, jakich filtrów używają użytkownicy do filtrowania produktów w witrynie eCommerce. Niezależnie od konkretnych funkcji lub modelu biznesowego zrozumienie tego, co interesuje użytkowników z perspektywy produktu, może być pomocne dla zespołu marketingowego. Spójrzmy na to na kilku przykładach.

Kontynuując nasz poprzedni przykład oprogramowania B2B, zespół produktu ma wgląd w funkcje produktu używane podczas bezpłatnych wersji próbnych. Może współpracować z marketingiem, aby określić, czy wykorzystanie funkcji w bezpłatnej wersji próbnej różni się w zależności od kampanii marketingowej, z której pochodzi użytkownik. Jeśli marketerzy dowiedzą się, że użytkownicy z kampanii A najczęściej korzystają z funkcji A, B i C podczas bezpłatnego okresu próbnego, mogą wykorzystać te informacje w przyszłych kampaniach marketingowych, aby podkreślić te funkcje. Załóżmy na przykład, że użytkownicy pochodzący z płatnego wyszukiwania hasła „narzędzia do zarządzania bazą danych” wchodzą na bezpłatny okres próbny i korzystają przede wszystkim z funkcji wyszukiwania produktu. Ten scenariusz może stanowić okazję do udostępnienia większej ilości informacji o funkcji wyszukiwania w przyszłych reklamach. Być może pod tytułem reklamy w płatnym wyszukiwaniu zespół marketingowy dodaje: „Doświadcz najlepszej funkcji wyszukiwania spośród wszystkich produktów do zarządzania bazami danych!” Ten rodzaj reklamy opartej na danych może pomóc zwiększyć współczynniki konwersji i zwrot z nakładów na reklamę (ROAS).

W kontekście B2C załóżmy, że sprzedawca internetowy używa danych analizy produktów, aby ustalić, że wielu nowych klientów pochodzących z kampanii marketingowych używa funkcji filtra nawigacji po lewej stronie, aby zawęzić listę produktów. W szczególności użytkownicy często korzystają z filtrów rozmiarów i ocen, aby znaleźć produkty. Ta informacja mówi sprzedawcy, że nowicjusze chcą mieć możliwość szybkiego filtrowania produktów według tych podstawowych atrybutów. Następnie możesz udostępnić tę wiedzę zespołowi marketingowemu i dodać ją do przyszłych kampanii marketingowych. Na przykład w nowych kampaniach mogą być używane wyrażenia takie jak „Znajdź najlepsze produkty XYZ według rozmiaru lub oceny klientów…”. Reklamy wideo mogą też podkreślać, jak łatwo jest znaleźć produkty za pomocą określonych filtrów, z których korzysta wielu potencjalnych klientów. To tylko kilka prostych przykładów wykorzystania informacji o wykorzystaniu funkcji z analiz produktów do ulepszania przyszłych kampanii marketingowych.

Zrozumienie porzucenia

Jako marketerowi często trudno jest śledzić aktywność tych, których pozyskujesz, poza ich początkowymi interakcjami. Na przykład marketer może wiedzieć, że przyciągnął nowego klienta do witryny ze sprzedażą detaliczną, ale co, jeśli ten użytkownik kupi produkt podczas tej sesji, a trzydzieści dni później kupi znacznie więcej produktów? W zależności od stopnia zaawansowania śledzenia analiz marketingowych, udowodnienie, że kampania marketingowa wygenerowała zakupy na niższym szczeblu, może być trudne. W przykładzie B2B marketer może wiedzieć, że skierował nowego użytkownika do bezpłatnego okresu próbnego, ale może nie wiedzieć, że ten sam użytkownik zrezygnował z bezpłatnego okresu próbnego po kilku dniach.

Oba te przykłady obejmują zrozumienie porzucania produktów cyfrowych. Wiele wdrożeń analityki produktów zachęca lub zmusza użytkowników do tworzenia unikalnego identyfikatora (poprzez uwierzytelnianie), aby rozwiązać problem porzucenia. W przypadku B2C może to wiązać się z założeniem konta na stronie detalicznej. W B2B może to wiązać się z logowaniem w celu korzystania z produktu. Następnie możesz łączyć zachowania użytkowników na różnych urządzeniach i sesjach, gdy masz uwierzytelnione konta. Łączenie użytkowników pozwala zespołom ds. produktów i analizom produktów zobaczyć, jak często każdy użytkownik powraca do witryny lub aplikacji w czasie.

W poprzednim przykładzie B2C zespół produktowy widzi zakupy wykraczające poza zakup początkowy. Wszystkie zakupy tego samego użytkownika są powiązane z pierwotną kampanią marketingową, z której pochodził użytkownik. To powiązanie pozwala zespołowi produktowemu zobaczyć wartość użytkownika w ciągu całego życia i współpracować z marketingiem, aby przypisać je do kampanii marketingowych. Z kolei wartość życiowa pomaga działowi marketingu dokładniej określić zwrot z wydatków na reklamę. Zespół ds. produktu może również współpracować z marketingiem, aby zidentyfikować znanych klientów, którzy nie wrócili na stronę internetową w ciągu ostatnichxtygodni. Marketing może wykorzystać te informacje do uruchomienia kampanii remarketingowych w celu ponownego zaangażowania klientów, którzy przeszli w stan uśpienia.

W poprzednim przykładzie B2B zespół produktu może określić, którzy użytkownicy bezpłatnej wersji próbnej przestali korzystać z bezpłatnej wersji próbnej. Możesz wykorzystać kohorty uśpionych użytkowników bezpłatnej wersji próbnej, aby przypomnieć im, że mają ograniczony czas na zapoznanie się z produktem, zanim będzie za późno. Marketing może też współpracować z zespołem produktowym w celu kohortowania użytkowników bezpłatnej wersji próbnej w kohorty na podstawie tego, jakie kroki bezpłatnej wersji próbnej wykonali, a których nie. Ten typ kohorty może zapewnić marketingowi sposób na kierowanie określonych przypadków użycia do bezpłatnych zwiastunów. Załóżmy na przykład, że pięćdziesięciu użytkowników bezpłatnej wersji próbnej sporządziło raport, ale nikomu go nie wysłało. W takim przypadku zespół produktowy może współpracować z marketingiem, aby wysłać spersonalizowaną wiadomość e-mail do tych użytkowników ze szkoleniem, jak zrobić następny krok i udostępnić raporty współpracownikom.

Kolejną korzyścią płynącą z łączenia zespołów i danych ds. marketingu i produktu jest przeglądanie długoterminowego wykorzystania produktu według kampanii marketingowej lub kanału. Marketerzy są dobrzy w dostrzeganiu, kiedy użytkownicy natychmiast rezygnują z ich kampanii lub czy wracają w ciągu następnych 30 lub 90 dni. Jednak po 90 dniach większość organizacji polega na danych z analizy produktu, aby przeanalizować utrzymanie użytkowników. Potrzeba długoterminowej analizy retencji jest powodem, dla którego narzędzia do analizy produktów oferują wiele różnych raportów i wizualizacji dotyczących retencji użytkowników, podczas gdy produkty do analizy marketingowej oferują bardzo niewiele.

Po połączeniu danych marketingowych i danych analitycznych produktu możesz użyć standardowych raportów dotyczących utrzymania danych analitycznych produktów, aby zobaczyć utrzymanie użytkowników według kanału marketingowego lub kampanii:

Niezależnie od kontekstu, gdy zespół produktowy dzieli się swoimi spostrzeżeniami dotyczącymi użytkowania i porzucania z działem marketingu, zapewnia korzyści obu zespołom.

Zrozumienie, które kampanie przyciągają właściwych/niewłaściwych użytkowników

Chociaż marketerzy chcieliby myśleć, że mogą kierować swoje kampanie marketingowe do określonych odbiorców użytkowników, w rzeczywistości jest to trudne. Możesz reklamować się w popularnej witrynie z młodszymi grupami demograficznymi, aby kierować reklamy do młodszych osób. Możesz korzystać z sieci społecznościowych, takich jak Facebook i Instagram, aby kierować reklamy na wysokim poziomie szczegółowości. Ale bez względu na to, jak dobry jesteś w koncentrowaniu kampanii marketingowych na właściwych odbiorcach, będziesz mieć ludzi, którzy klikają w Twoje kampanie, które są odpowiednie dla Twojego produktu / usługi, i te, które nie. Dowodem na trafność kierowania jest to, że użytkownicy wykonują działania, które chcesz, aby wykonali po ich pozyskaniu.

Podczas gdy marketerzy są świetni w budowaniu kohortpotencjalnychklientów, zespoły produktowe są świetne w budowaniu kohortrzeczywistychklientów. Zespoły produktowe korzystają z funkcji analizy produktów, aby określić, którzy użytkownicy wykonują pożądane zadania lub podróże. Te kohorty mogą być proste lub złożone, w zależności od sytuacji. Na przykład zespół produktowy może ustalić, że jego idealny profil klienta (ICP) dla usługi strumieniowego przesyłania muzyki to użytkownik, który słucha co najmniej pięciu utworów tygodniowo i tworzy co najmniej jedną playlistę co trzy miesiące.

Niezależnie od kryteriów, zespoły produktowe mogą korzystać z narzędzi do analizy produktów, aby tworzyć kohorty swoich idealnych użytkowników i odwrotnie, tych, którzy nie są idealni. Możesz użyć tych kohort, aby określić, które kampanie marketingowe lub kanały przyciągają właściwych, a które niewłaściwych ludzi. Niektóre kampanie marketingowe mogą przyciągnąć wielu nowych klientów, ale nie właściwych typów klientów. Spójrzmy na przykład. Załóżmy, że zespół marketingowy wydaje pieniądze na płatne wyszukiwanie, zasoby SEO i kilka mniejszych społeczności/wydarzeń. Kiedy odwiedzający wchodzą na ścieżkę pozyskiwania, rejestrujesz ich źródło w cyfrowym produkcie analitycznym, takim jak Amplitude. Po przejęciu zespół produktowy tworzy kohorty, które identyfikują swoich „zaawansowanych” użytkowników i tych, którzy nie są „zaawansowanymi” użytkownikami. Następnie zespół ds. marketingu i produktu przegląda marketingowe kanały pozyskiwania według każdej z tych odwrotnych kohort:

Patrząc przez ten pryzmat, niektóre źródła marketingowe (SEO, Product Club Forum i Product World Conference) mogą przyciągać więcej zaawansowanych użytkowników niż zwykłych użytkowników. Niektóre źródła marketingowe o najmniejszej aktywności, takie jak Product Club Forum i Product World Conference, mają ponad dwukrotnie wyższy odsetek zaawansowanych użytkowników. Mimo że te dwa źródła mają mniejszą objętość w porównaniu z płatnym wyszukiwaniem, generują relatywnie więcej zaawansowanych użytkowników. Co mogłoby się stać, gdyby te źródła były bardziej skoncentrowane niż płatne wyniki wyszukiwania? Większe inwestycje w te kampanie mogą być wartościowym eksperymentem mającym na celu sprawdzenie, czy marketing niewłaściwie alokuje swoje budżety.

Jak widać, korzyścią płynącą z połączenia danych o użytkowaniu produktu i kohort z działaniami marketingowymi jest to, że może to naświetlić możliwości ulepszeń. Połączenie danych marketingowych i danych o produkcie to sposób, w jaki zespoły produktowe mogą pomóc w informowaniu i ulepszaniu kampanii marketingowych. Korzyści te zależą jednak od tego, czy oba zespoły korzystają z tej samej cyfrowej platformy analitycznej lub innego sposobu łączenia danych użytkowników.

Streszczenie

Tradycyjnie zespoły marketingowe i produktowe pracowały w silosach. Marketing odpowiadał za pozyskiwanie klientów, a zespół produktowy angażował ich i zatrzymywał. Istnieje jednak wiele sposobów, w jakie zespoły produktowe mogą współpracować z zespołami marketingowymi i pomagać im w osiąganiu ich celów za pomocą analiz i danych dotyczących produktów. Zespoły produktowe często mają wgląd w długoterminowe zachowania użytkowników, czego nie mają zespoły marketingowe. Oto kilka przykładów:

• Zrozumienie konwersji w dół
• Zrozumienie użycia funkcji produktu/aplikacji
• Zrozumienie porzucenia
• Zrozumienie, które kampanie przyciągają właściwych/niewłaściwych użytkowników

To tylko kilka przykładów tego, jak informacje o produktach mogą pomóc w ulepszeniu kampanii marketingowych i dlaczego zespoły marketingowe i produktowe powinny zacieśniać współpracę związaną z analizą cyfrową.