Vă păcălesc KPI-urile de marketing mobil?

Data viitoare când te uiți la tabloul de bord de marketing, fă-ți timp pentru a te juca avocatul diavolului: KPI-urile tale de marketing vă pot conduce în direcția greșită. Motivul?

Metricurile reprezintă o formă de povestire. Înainte ca punctele de date pe care le măsurați să fie numere pe un ecran, acestea erau o colecție de momente, povești sau evenimente. Concepte importante de afaceri, cum ar fi retenția, pierderea, lipiciitatea, costul-pe-achiziție și valoarea pe viață sunt povești pe care analiștii de marketing și oamenii de știință le construiesc modalități de a le spune.

În spatele fiecărui punct de date se află un set de ipoteze și metodologii pentru calcularea valorilor pe care le urmăriți – și având în vedere că uneori există mai multe moduri acceptate de a măsura aceeași idee ( LTV, de exemplu ), probabil că faceți compromisuri matematice.

Drept urmare, KPI-urile dumneavoastră preferate vă pot păcăli sau vă pot comunica o poveste incompletă. Este important să înțelegeți secretele pe care le pot păstra valorile cheie de marketing . Iată cum:

Sapă în operaționalizare

Procesul de trecere de la obiectivul de afaceri (de exemplu, creșterea angajamentului clienților) la o măsură tangibilă și urmăribilă (de exemplu, numărul de utilizatori care revin într-o lună, sau numărul de sesiuni per utilizator care revin sau numărul de conversii per utilizator care revine, sau...) se numește operaționalizare . Primul pas este să vii cu o idee pe care vrei să o măsurați. Apoi, gândiți-vă la cum să cuantificați aceste idei, generând o listă de opțiuni. După ce aveți o listă de modalități potențiale de a vă măsura ideea, puteți evalua compromisurile (adică cât de fezabil din punct de vedere tehnic este să măsurați ceva și dacă acel număr este cea mai bună reprezentare a ceea ce încercați să capturați). După acest proces, care poate necesita unele teste și iterații pe parcurs, veți ajunge la modul sau modurile în care doriți să vă urmăriți valoarea.

Pentru un exemplu de operaționalizare non-marketing cu care probabil sunteți familiarizat, aruncați o privire la clasamentele US News și World Report Education, care măsoară „excelența academică”. Săpând în cifre, veți vedea că compania se uită la câteva dimensiuni diferite pentru a-și compila scorurile generale, inclusiv ratele de donații ale absolvenților, evaluările colegilor academici și multe altele. US News colectează aceste informații prin sondaje auto-raportate.

Pentru un exemplu de marketing despre cum arată acest proces, aruncați o privire la centrul de ajutor pentru Google Analytics, unde compania dezvăluie modul în care măsoară vizitele pe site-ul web, timpul petrecut pe site, vizitele de întoarcere și multe altele din perspectivă tehnică și analitică. Puteți vedea clar cum funcționează codul de urmărire Google Analytics pentru a traduce concepte abstracte în numere cuantificabile și apoi a genera numerele pe care le vedeți când vă conectați la tabloul de bord.

De obicei, în activitatea lor aglomerată de zi cu zi, specialiștii în marketing văd această valoare finală, nu ceea ce se întâmplă în culise. Dar este important să știți exact ce cuantificați, astfel încât să puteți evita să luați o viziune greșită bazată pe presupuneri sau concluzii incorecte.

Cunoașteți modurile în care datele pot fi înțelese greșit

Probabil ați învățat că atunci când lucrați cu un set de date, este important să vă verificați numerele. Dar încă nu ai terminat. Trebuie să examinezi cum au apărut numerele tale. Este posibil ca designul experimentului dvs. să aibă defecte.

În plus, chiar și presupunând că datele dvs. vă arată ceea ce credeți că sunt, este posibil să interpretați acele date incorect. Iată câțiva vinovați obișnuiți pe care trebuie să-l ai pe radar:

Prejudecăți : acest concept statistic reflectă o idee fundamentală a eșantionării - că grupurile pe care le analizați ar trebui să fie reprezentative pentru populația dvs. generală. Într-un context de marketing, părtinirile pot apărea din mai multe motive. De exemplu, persoanele din eșantionul dvs. ar putea împărtăși o trăsătură comună pe care nu încercați să o urmăriți sau să o includeți în analiza dvs. curentă. Iată un exemplu: ați putea ajunge să generalizați comportamentul de cumpărare pentru toți clienții dvs., chiar dacă aveți de fapt o proporție mai mare de indivizi mai bogați în eșantionul dvs. decât baza medie de clienți.

Elemente de confuzie: S-ar putea să fii fixat pe relația dintre două variabile, fără să realizezi că există o a treia variabilă ascunsă care conduce corelația. De exemplu, este posibil să observați că vânzările dvs. cresc în vacanțele de vară și să ajungeți la concluzia că sărbătorile sunt cele mai bune zile pentru achiziții, dar, în realitate, vânzările sunt influențate de faptul că este o zi fierbinte.

Erori logice: cel mai probabil, ați învățat despre acestea în școala primară sau liceală (s-au întors foarte mult să vă bântuie în cariera de analiză de marketing). Iată câteva dintre cele obișnuite care le-ar putea pune capul în analiza datelor dvs.:

• Eroare ecologică: tragerea de concluzii despre un individ pe baza unui grup.
• Eroare alb sau negru: Presupunând că două stări sunt singurele posibilități atunci când de fapt există mai multe opțiuni.
• Cauza percepută: A presupune că ceva provoacă un alt lucru, dar de fapt nu există o relație cauzală. Această eroare este legată de expresia „corelația nu este cauzalitate”, pe care poate ați auzit-o la cursurile de statistică sau știință în trecut.

Urmăriți discuția

Să joci avocatul diavolului este adesea mai ușor de spus decât de făcut: s-ar putea să te trezești că nu fii de acord cu grupul de conducere, petreci mai mult timp analizându-ți setul de date și agonisindu-te din cauza poveștilor nespuse de care ești îngrijorat că scapă prin fisuri. Este posibil să fiți sub presiune să obțineți numere pentru un raport trimestrial sau o campanie de PR sau puteți fi nerăbdător să efectuați un apel de judecată pe baza a ceea ce citiți în tabloul de bord de analiză.

Cu toate acestea, este important să vă susțineți și să vă asigurați că faceți o prognoză precisă, bazată pe complexitățile setului dvs. de date. În caz contrar, previziunile, proiecțiile și chiar măsurarea rezultatelor pot fi în afara bazei.

Pentru a începe, iată câteva valori care sunt adesea interpretate incorect.

Inainte sa pleci

Pe măsură ce exersați interpretarea și lucrul cu date, veți începe să înțelegeți cum vă pot păcăli valorile. Dacă faci o greșeală, învață din ea. Și nu uitați să vă mențineți echipa la curent – ​​pe măsură ce prioritățile companiei se schimbă, este foarte probabil ca și KPI-urile care sunt mai importante să se schimbe.