Aducerea informațiilor despre produse în marketing

În urmă cu aproape doi ani, am scris că echipele de produse și de marketing trebuie să-și sporească colaborarea legată de analiza digitală. Înainte de a mă alătura Amplitude, am văzut multe cazuri de organizații care lucrau în siloz pentru analiză digitală. Echipele de produse și de marketing au folosit diferite valori pentru succes sau chiar diferite produse de analiză. La Amplitude, am avut o viziune că marketingul și analiza produselor vor converge, iar doi ani mai târziu, vedem dovezi că viziunea noastră a fost corectă.

Amplitude credea că echipele de produse și de marketing ar trebui să sporească colaborarea legată de analiză, deoarece am văzut oportunități ca ambele echipe să beneficieze una de cealaltă. În această postare, voi sublinia câteva dintre beneficiile pe care clienții Amplitude le văd prin combinația noastră de analiză de produs și marketing. Mai exact, vom sublinia modul în care agenții de marketing pot folosi informații despre produse pentru a-și îmbunătăți campaniile de marketing prin intermediul datelor de analiză a produselor.

Înțelegerea conversiei în aval

În calitate de marketer, știu cât de dificil poate fi să demonstrezi valoarea marketingului. Specialiștii în marketing muncesc din greu pentru a găsi modalități noi și creative de a atrage noi clienți să cumpere produse (B2C), să vizualizeze conținut (Media) sau să se transforme în clienți potențiali (B2B). Multe dintre valorile pe care marketerii le folosesc pentru a-și justifica eforturile sunt pe termen scurt. Numărul de vizitatori unici, respingeri, comenzi și clienți potențiali adesea doar zgârie suprafața a ceea ce este necesar.

De exemplu, să presupunem că lucrați pentru o companie de software B2B și aveți campanii care evidențiază care caracteristici vă fac produsul mai bun decât concurenții. Campania dvs. de marketing poate include anunțuri de căutare plătite, anunțuri grafice și anunțuri video pentru a determina utilizatorii să intre într-o versiune de încercare gratuită a produsului dvs. software. Puteți utiliza funcționalitatea de analiză de marketing pentru a vedea ce părți ale campaniei dvs. de marketing aduc cei mai mulți utilizatori la proprietățile dvs. digitale. Într-o anumitămăsură (din cauza defectelor atribuirii multi-touch), puteți vedea și ce elemente ale campaniei determină utilizatorii să completeze formulare de clienți potențiali. Dar să presupunem că utilizatorilor le ia câteva săptămâni sau luni pentru a se implica cu versiunea de încercare gratuită a software-ului și, în cele din urmă, pentru a cumpăra.

În acest scenariu, datele de analiză de marketing își pot baza concluziile doar pe date până în momentul în care un utilizator completează un formular de client potențial. După aceea, echipa de produs captează date de utilizare gratuită a produsului de probă folosind funcționalitatea de analiză a produsului. Dacă datele de utilizare a produsului sunt separate de datele de analiză de marketing din același produs de analiză sau dintr-un alt produs de analiză, este imposibil să se conecteze utilizarea produsului la campania de marketing. Dar dacă datele de analiză sunt conectate, în mod ideal, în același produs de analiză, este posibil să se alăture datele de utilizare a probei gratuite campaniei de marketing care a condus proba gratuită.

Primul mod în care informațiile despre produse pot ajuta la îmbunătățirea campaniilor de marketing este prin raportarea succesului real în aval. Să presupunem că datele despre produse pot arăta ce clienți potențiali au achiziționat produsul după proba gratuită. În acest caz, datele de analiză a produselor pot arăta echipei de marketing care campanii au condus la succesul în aval, adesea legate de venituri. În loc să se bazeze deciziile viitoare ale campaniilor de marketing pe numărul de clienți potențiali sau MQL-uri, deciziile se pot baza pe conversia reală. Aceste date pot ajuta la clarificarea campaniilor de marketing care funcționează și care nu. De exemplu, unele cuvinte cheie de căutare plătită pot genera o mulțime de clienți potențiali, dar pot duce la foarte puține conversii în aval.

În schimb, pot exista unele campanii de marketing care să nu arate bine pe baza numărului de clienți potențiali, dar care convertesc semnificativ. Deținerea de date de conversie în aval elimină o mare parte din presupunerile și permite echipelor de marketing să transfere bugete prețioase de publicitate către campaniile care produc venituri. Desigur, acest lucru presupune că puteți conecta cu precizie campania de marketing la lead, ceea ce devine din ce în ce mai dificil în lumea de astăzi fără cookie-uri și centrată pe confidențialitate! Dar presupunând că puteți depăși acest obstacol, valorificarea datelor de analiză a produselor pentru a vedea conversiile din aval este o modalitate prin care produsul și marketingul pot beneficia de colaborare.

Înțelegerea utilizării caracteristicilor produsului/aplicației

Următorul mod în care informațiile despre produse pot ajuta campaniile de marketing este prin utilizarea caracteristicilor produselor digitale. Echipele de produse petrec mult timp înțelegând modul în care utilizatorii interacționează cu diferite caracteristici ale produsului. Într-o setare B2B, aceasta poate însemna analiza care sunt caracteristicile software utilizate. Într-o setare B2C, ar putea însemna să analizați ce filtre folosesc utilizatorii pentru a filtra produsele pe un site de comerț electronic. Indiferent de caracteristicile specifice sau modelul de afaceri, înțelegerea a ceea ce este de interes pentru utilizatori din perspectiva produsului poate fi utilă echipei de marketing. Să ne uităm la asta prin câteva exemple.

Continuând exemplul nostru anterior de software B2B, echipa de produs are informații despre caracteristicile produsului utilizate în timpul încercărilor gratuite. Ar putea funcționa împreună cu marketingul pentru a determina dacă utilizarea caracteristicilor din versiunea de încercare gratuită diferă în funcție de campania de marketing de la care a provenit utilizatorul. Dacă specialiștii în marketing învață că utilizatorii din campania A tind să folosească cel mai mult caracteristicile A, B și C în perioada de încercare gratuită, ei pot folosi aceste informații în viitoarele campanii de marketing pentru a evidenția acele caracteristici. De exemplu, să presupunem că utilizatorii care provin de la termenul de căutare plătită „instrumente de gestionare a bazelor de date” intră în perioada de încercare gratuită și folosesc în primul rând funcția de căutare a produsului. Acest scenariu poate prezenta o oportunitate de a partaja mai multe informații despre funcția de căutare în reclamele viitoare. Poate sub titlul anunțului de căutare plătită, echipa de marketing adaugă: „Experimentați cea mai bună funcție de căutare dintre toate produsele de gestionare a bazelor de date!” Acest tip de publicitate bazată pe date poate ajuta la creșterea ratelor de conversie și a rentabilității cheltuielilor publicitare (ROAS).

Într-un context B2C, să presupunem că un comerciant online folosește datele de analiză a produselor pentru a determina că mulți clienți mai noi care provin din campanii de marketing folosesc funcția de filtru de navigare din stânga pentru a restrânge produsele. Mai exact, utilizatorii interacționează adesea cu filtrele de dimensionare și evaluare pentru a găsi produse. Această informație îi spune retailerului că cei noi la brand doresc capacitatea de a-și filtra rapid produsele după aceste atribute de bază. Puteți apoi să împărtășiți această perspectivă cu echipa de marketing și să le adăugați la viitoarele campanii de marketing. De exemplu, noile campanii pot folosi expresii precum „Găsiți cele mai bune produse XYZ după mărime sau evaluarea clienților...” Sau anunțurile video pot evidenția cât de ușor este să găsiți produse folosind filtrele specifice pe care mulți potențiali tind să le folosească. Acestea sunt doar câteva exemple simple de utilizare a informațiilor despre utilizarea funcțiilor din analiza produselor pentru a îmbunătăți viitoarele campanii de marketing.

Înțelegerea abandonului

Ca agent de marketing, este adesea dificil să urmăriți activitatea celor pe care îi dobândiți dincolo de interacțiunile lor inițiale. De exemplu, un agent de marketing poate ști că a condus un nou client către un site web de vânzare cu amănuntul, dar ce se întâmplă dacă acel vizitator achiziționează un produs în acea sesiune, dar apoi achiziționează multe alte produse treizeci de zile mai târziu? În funcție de gradul de sofisticare al urmăririi analizelor de marketing, demonstrarea faptului că campania de marketing a generat achiziții în aval poate fi o provocare. Într-un exemplu B2B, un agent de marketing poate ști că a condus un utilizator nou într-o perioadă de încercare gratuită, dar poate să nu știe că același utilizator a abandonat perioada de încercare gratuită după câteva zile.

Ambele exemple implică înțelegerea abandonului produselor digitale. Multe implementări de analiză a produselor încurajează sau obligă utilizatorii să creeze un identificator unic (prin autentificare) pentru a aborda conceptul de abandon. În B2C, aceasta poate implica crearea unui cont pe un site web de vânzare cu amănuntul. În B2B, aceasta poate implica autentificarea pentru a utiliza un produs. Puteți apoi să combinați comportamentul utilizatorului pe diferite dispozitive și sesiuni atunci când aveți conturi autentificate. Îmbinarea utilizatorilor permite echipelor de produse și datelor de analiză a produselor să vadă cât de des fiecare utilizator revine pe site-ul web sau pe aplicație de-a lungul timpului.

În exemplul precedent B2C, echipa de produs poate vedea achizițiile dincolo de achiziția inițială. Toate achizițiile de la același utilizator sunt asociate cu campania de marketing originală de la care a provenit utilizatorul. Această asociere permite echipei de produs să vadă valoarea de viață a utilizatorului și să lucreze cu marketingul pentru a le atribui campaniilor de marketing. Valoarea pe viață, la rândul său, ajută marketingul să identifice o imagine mai precisă a rentabilității cheltuielilor publicitare. Echipa de produs poate lucra și cu marketingul pentru a identifica clienții cunoscuți care nu s-au întors pe site-ul web în ultimelexsăptămâni. Marketingul poate folosi aceste informații pentru a declanșa campanii de remarketing pentru a re-atrage clienții care au inactiv.

În exemplul precedent B2B, echipa de produs poate identifica utilizatorii de încercare gratuită care au încetat să se implice cu versiunea de încercare gratuită. Puteți folosi cohorte de utilizatori de încercare gratuită inactiv pentru a le reaminti utilizatorilor că au un timp limitat pentru a explora produsul înainte de a fi prea târziu. Sau marketingul poate colabora cu echipa de produs pentru a grupa utilizatorii de încercare gratuită în cohorte în funcție de pașii de încercare gratuită pe care i-au făcut și nu i-au făcut. Acest tip de cohortă poate oferi marketingului o modalitate de a viza anumite cazuri de utilizare către trailere gratuite. De exemplu, să presupunem că cincizeci de utilizatori de încercare gratuită au executat un raport, dar nu l-au trimis nimănui. În acest caz, echipa de produs poate lucra cu marketing pentru a trimite un e-mail personalizat acelor utilizatori cu instruire despre cum să facă următorul pas și să partajeze rapoarte cu colegii.

Un alt beneficiu al combinării echipelor de marketing și de produse și a datelor este vizualizarea utilizării pe termen lung a produsului în funcție de campania de marketing sau canal. Specialiştii în marketing sunt buni să vadă când utilizatorii renunţă imediat la campaniile lor sau dacă revin în următoarele 30 sau 90 de zile. Dar, după 90 de zile, majoritatea organizațiilor se bazează pe datele de analiză a produselor pentru a analiza păstrarea utilizatorilor. Necesitatea analizei de reținere pe termen lung este motivul pentru care instrumentele de analiză a produselor oferă multe rapoarte și vizualizări diferite de reținere a utilizatorilor, în timp ce produsele de analiză de marketing oferă foarte puține.

Odată ce datele de marketing și de analiză a produselor sunt combinate, puteți utiliza rapoarte standard de reținere a analizelor de produs pentru a vedea reținerea utilizatorilor pe canal de marketing sau campanie:

Indiferent de context, faptul că echipa de produs își împărtășește cunoștințele legate de utilizare și abandon cu marketingul oferă o modalitate pentru ambele echipe de a beneficia.

Înțelegerea campaniilor care conduc utilizatorii potriviți/nepotriviți

Deși specialiștii în marketing ar dori să creadă că pot viza anumite audiențe de utilizatori prin campaniile lor de marketing, acest lucru este dificil de realizat în realitate. Puteți face publicitate pe un site web popular cu un grup demografic mai tânăr pentru a viza persoanele mai tinere. Puteți folosi rețele sociale precum Facebook și Instagram pentru a viza reclamele la un nivel ridicat de granularitate. Dar oricât de bun ești în a-ți concentra campaniile de marketing pe publicul potrivit, vei avea oameni care dau clic pe campaniile tale potrivite pentru produsul/serviciul tău și pe cele care nu sunt. Dovada acurateții direcționării este atunci când utilizatorii efectuează acțiunile pe care doriți să le efectueze după ce le obțineți.

În timp ce specialiștii în marketing sunt grozavi în a construi cohorte de cliențipotențiali, echipele de produse sunt excelente în a construi cohorte de cliențireali. Echipele de produse folosesc funcționalitatea de analiză a produselor pentru a identifica utilizatorii care efectuează sarcinile sau călătoriile dorite. Aceste cohorte pot fi simple sau complexe, în funcție de situație. De exemplu, o echipă de produs poate determina că profilul său de client ideal (ICP) pentru un serviciu de streaming muzical este un utilizator care ascultă cel puțin cinci melodii pe săptămână și creează cel puțin o listă de redare la fiecare trei luni.

Indiferent de criterii, echipele de produse pot folosi instrumente de analiză a produselor pentru a crea cohorte de utilizatori ideali și, invers, cei care nu sunt ideali. Puteți folosi aceste cohorte pentru a determina care campanii sau canale de marketing atrag persoanele potrivite și cele greșite. Unele campanii de marketing pot aduce mulți clienți noi, dar nu și tipurile potrivite de clienți. Să ne uităm la un exemplu. Să presupunem că o echipă de marketing cheltuiește bani pe căutare plătită, resurse SEO și câteva comunități/evenimente mai mici. Când vizitatorii intră în pâlnia de achiziție, le captați sursa într-un produs de analiză digitală precum Amplitude. După achiziție, echipa de produs formează cohorte care își identifică utilizatorii „puterii” și cei care nu sunt utilizatorii „puterii”. Echipa de marketing și de produs vede apoi canalele de achiziție de marketing în funcție de fiecare dintre aceste cohorte inverse:

Când sunt privite prin această lentilă, unele surse de marketing (SEO, Product Club Forum și Product World Conference) pot atrage mai mulți utilizatori cu putere decât utilizatorii fără putere. Unele dintre sursele de marketing cu cea mai mică activitate, cum ar fi Forumul Clubului de Produse și Conferința Mondială a Produsului, sunt mai mult decât dublul procentajului lor de utilizatori cu putere. Chiar dacă aceste două surse sunt reduse ca volum în comparație cu Căutarea plătită, produc mai mulți utilizatori cu putere relativ. Ce s-ar putea întâmpla dacă aceste surse au primit mai multă atenție decât Căutarea plătită? Investirea mai mult în aceste campanii ar putea fi un experiment util pentru a vedea dacă marketingul își alocă greșit bugetele.

După cum puteți vedea, avantajul conectării datelor de utilizare a produselor și a cohortelor la activitatea de marketing este că poate lumina oportunități de îmbunătățire. Combinația de date de marketing și produse este o modalitate prin care echipele de produse pot ajuta la informarea și îmbunătățirea campaniilor de marketing. Dar aceste beneficii depind de ambele echipe care utilizează aceeași platformă de analiză digitală sau o altă modalitate de a se alătura datelor utilizatorilor.

rezumat

În mod tradițional, echipele de marketing și de produs au lucrat în siloz. Marketingul a fost responsabil pentru achiziționarea de clienți, iar echipa de produse ia implicat și reținut. Dar există multe moduri prin care echipele de produse pot colabora cu echipele de marketing și le pot ajuta să-și atingă obiectivele prin analize și date despre produse. Echipele de produse au adesea informații despre comportamentul utilizatorilor pe termen lung, pe care echipele de marketing nu le au. Câteva exemple în acest sens includ:

• Înțelegerea conversiei în aval
• Înțelegerea utilizării caracteristicilor produsului/aplicației
• Înțelegerea abandonului
• Înțelegerea campaniilor care conduc utilizatorii potriviți/nepotriviți

Acestea sunt doar câteva exemple despre modul în care informațiile despre produse pot ajuta la îmbunătățirea campaniilor de marketing și de ce echipele de marketing și de produs ar trebui să sporească colaborarea legată de analiza digitală.