Что такое маркетинговая аналитика? Справочная информация, инструменты и показатели

Основные выводы

• Маркетинговая аналитика — это процесс цифрового отслеживания и анализа поведения клиентов и влияния маркетинговых усилий.
• Существует три типа данных: первая сторона, вторая сторона и третья сторона. Они помогают найти различную информацию о клиентах.
• Аналитика может быть описательной, диагностической, прогнозирующей или предписывающей, в зависимости от того, оцениваете ли вы прошлые, настоящие или потенциальные будущие действия.
• Маркетинговая аналитика приносит пользу вашей компании, помогая вам принимать решения на основе данных, предоставляя вам обратную связь в режиме реального времени и сообщая о ваших успехах за пределами маркетинговой команды.
• Вы используете маркетинговую аналитику на своем веб-сайте, в своем цифровом присутствии, в социальных сетях и в конкурентном анализе.
• Основные проблемы в маркетинговой аналитике — это получение высококачественных данных, управление большими объемами данных, интеграция данных из разных каналов и определение того, какие действия следует предпринять на основе ваших идей.
• Ваше программное обеспечение для маркетинговой аналитики должно легко управлять данными и четко сообщать результаты с помощью визуализации данных и настраиваемых отчетов и информационных панелей.
• Чтобы проанализировать свои маркетинговые данные, вам нужно установить цели, выбрать показатели для отслеживания, сегментировать аудиторию, установить базовый уровень и, наконец, собрать данные и запустить тесты. Ваши идеи маркетинговой аналитики должны привести к конкретным действиям, которые повлияют на ваши бизнес-цели.

Что такое маркетинговая аналитика?

Маркетинговая аналитика — это то, как компания в цифровом виде отслеживает и анализирует влияние своих маркетинговых усилий. Маркетинговая аналитика использует программное обеспечение, которое собирает данные о поведении пользователей и извлекает шаблоны, которые позволяют маркетинговым командам получить представление об их клиентской базе. С помощью этих данных маркетологи могут оптимизировать свой маркетинговый подход, чтобы увеличить конверсию и доход для достижения бизнес-целей.

Вы можете использовать маркетинговую аналитику, чтобы понять, насколько хорошо работают текущие маркетинговые усилия, и решить, что вы можете сделать, чтобы улучшить свой подход. Маркетинговая аналитика — это лишь часть цифровой оптимизации вашего бизнеса, которая дает вашим командам доступ к высококачественным цифровым данным в режиме реального времени, чтобы они могли быстро и уверенно принимать обоснованные решения.

Маркетинговая аналитика собирает данные

Ядром маркетинговой аналитики являются данные, которые вы собираете, чтобы затем управлять своими маркетинговыми усилиями. Вы можете собирать три типа данных.

• Собственные данные : данные, которые ваша компания собирает непосредственно от ваших клиентов. Это может быть самый полезный тип данных, потому что вы контролируете его, и он более полный и конкретный. Это также имеет прямое и конкретное отношение к вашему продукту, потому что оно происходит от взаимодействия клиентов с вашими собственными каналами, такими как интерфейс вашего продукта, веб-сайт, формы регистрации или отдел продаж. Маркетологи должны будут сотрудничать с продуктовыми командами, чтобы получить полные данные для всего жизненного цикла вашего клиента.
• Сторонние данные: информация, полученная от доверенного партнера. Хорошим примером могут быть данные, собранные из Google Ads. Вы не собирали ее напрямую, но знаете ее источник, и эта информация имеет прямое отношение к вашему бизнесу.
• Сторонние данные : данные, приобретенные из источника, не имеющего прямого отношения к клиентам. Компании специализируются на сборе, объединении и продаже информации из множества источников в Интернете. Его основное преимущество — масштаб. Эти данные дают вам огромную базу для использования и дают вам гораздо более широкое представление о рынке и ваших целевых клиентах. Вы должны быть осторожны с конфиденциальностью при работе со сторонними данными.

Маркетинговая аналитика черпает информацию из данных

С помощью маркетинговой аналитики вы собираете информацию, а затем используете ее для получения информации, которая помогает вашей компании принимать бизнес-решения. Оценивая свою маркетинговую аналитику, вы будете смотреть на всю жизнь вашей маркетинговой стратегии. Аналитику можно разделить на четыре типа. Все четыре варианта полезны, но вам следует выбирать, на чем сосредоточиться, исходя из того, что вы измеряете и какую информацию вы пытаетесь получить.

• Описательная аналитика: Измерьте прошлое. Получите представление о прошлых кампаниях о том, что сработало, а что нет. Собирайте долгосрочную информацию о ценности жизненного цикла клиента и окупаемости инвестиций.
• Диагностическая аналитика : почему произошло то или иное событие или результат? Углубитесь в свой анализ и найдите более конкретные данные, чтобы лучше понять, что они говорят о ваших прошлых маркетинговых усилиях.
• Предиктивная аналитика : Что может произойти в будущем? Эта форма аналитики пытается предсказать, как может работать потенциальная кампания, какие результаты может иметь конкретное действие или как может вести себя конкретная когорта. Это хороший способ оценить будущие кампании на основе прошлой эффективности.
• Предписывающая аналитика: рекомендует план действий на основе ваших прогнозов. Это самая сложная форма аналитики для выполнения, и для ее выполнения требуются надежные данные и опытные люди. Это также может иметь наибольшее влияние на бизнес, поскольку может помочь вам найти лучшие и более прибыльные маркетинговые подходы.

Важность маркетинговой аналитики

Маркетинговая аналитика важна, потому что она дает вам представление об эффективности ваших маркетинговых усилий на основе реальных данных. С помощью этой информации вы можете адаптировать свой маркетинговый подход для более эффективной поддержки ваших бизнес-целей.

Это гарантирует, что ваши решения подкреплены данными

Маркетинговая аналитика — это не только сбор данных; речь идет об анализе данных, чтобы выявить тенденции и получить более глубокое представление о поведении клиентов. Эти идеи помогают вашей команде принимать более эффективные стратегические решения. Демократизация данных — это создание культуры работы с данными в вашей команде. Если вашей команде будет удобнее работать с данными, ваши маркетинговые усилия будут более информативными и эффективными.

Это дает вам обратную связь в режиме реального времени о маркетинговых кампаниях

Маркетинговая аналитика поможет вашей команде скорректировать ваш маркетинговый подход, чтобы он был более эффективным, исходя из поведения клиентов. Если вы проводите кампанию по электронной почте и конверсия низкая, аналитика поможет вам понять, почему, определить проблему и улучшить ее. Например, высокий рейтинг кликов, но такой же высокий показатель отказов может свидетельствовать о том, что кампания по электронной почте была эффективной, но CTA на вашей целевой странице не был эффективным. С другой стороны, низкий рейтинг кликов показывает, что ваша кампания по электронной почте может использовать второй взгляд.

Это демонстрирует ценность ваших маркетинговых усилий

Маркетинговая аналитика также помогает маркетинговым командам сообщать о влиянии своих усилий и доказывать окупаемость инвестиций (ROI) их маркетинговой стратегии. Дайте руководству солидные цифры, подтверждающие подход вашей команды. Согласно недавнему исследованию McKinsey, 83% руководителей во всем мире считают маркетинг основным двигателем роста. Подтверждение ваших успехов данными покажет руководству, какой вклад в этот рост вносит маркетинговая команда.

Где используется маркетинговая аналитика?

Вы можете использовать маркетинговую аналитику по всем каналам, которые вы используете для общения с клиентами. Подход к аналитике будет разным, независимо от того, анализируете ли вы поведение через свой веб-сайт, кампании по электронной почте, стороннюю рекламу или социальные сети, но аналитическое программное обеспечение поможет вам собрать эту информацию и сделать выводы на ее основе.

Аналитика веб-маркетинга

Маркетинговая аналитика используется для понимания поведения посетителей на вашем веб-сайте и для оценки того, насколько эффективно ваш веб-сайт и обмен сообщениями привлекают и конвертируют клиентов. Ваш веб-сайт является одним из ваших основных маркетинговых активов и основным источником взаимодействия между вашей компанией и вашими клиентами, поэтому важно иметь полную информацию о влиянии вашего подхода на него.

Вот некоторые из основных показателей, на которые обращает внимание веб-аналитика:

• Просмотры страниц
• Время загрузки страницы
• Эффективность призывов к действию
• Время, проведенное на сайте
• Загрузки
• Географическое положение посетителей
• Вернувшиеся и новые посетители

Аналитика цифрового маркетинга

Аналитика цифрового маркетинга фокусируется на сопоставлении ваших более широких маркетинговых усилий по всем каналам, кроме вашего веб-сайта. Важно получить общую картину того, где находятся ваши клиенты и как работает ваша общая маркетинговая стратегия. Здесь может быть сложнее получить хорошие данные, потому что они поступают из нескольких источников, которые могут собирать данные по-разному.

Аналитика цифрового маркетинга может учитывать:

• Платная реклама
• Взаимодействие по электронной почте
• Контент-маркетинг
• Поисковый маркетинг (SEM) и поисковая оптимизация
• Лидогенерация
• Онлайн-продажи
• Офлайн-продажи
• Конкретная эффективность кампании
• Социальные сети

Аналитика в социальных сетях

Аналитика цифрового маркетинга включает в себя социальные сети, но это достаточно важный канал, чтобы сосредоточиться и на нем самом. Платформы социальных сетей часто имеют свои собственные встроенные формы аналитики, которые вам нужно будет объединить с вашими собственными данными. Аналитика социальных сетей может включать взаимодействие пользователей с вашими рекламными страницами и профилем, а также платную рекламу в социальных сетях.

Анализ конкурентов

Взгляд только на ваш собственный маркетинг не всегда дает вам полную картину — именно здесь вступает в действие анализ конкурентов. Анализируя источники трафика и клиентов ваших конкурентов, вы можете получить информацию о том, что ваша компания может захотеть включить в собственные маркетинговые усилия. Это также может показать, где стратегии ваших конкурентов могут положительно или отрицательно повлиять на вашу собственную производительность.

Препятствия анализа данных

Анализ маркетинговых данных может быть невероятно сложным. Поведение клиентов может быть неожиданным, данные могут ошеломить вас, и не все доступные инструменты помогут вам достичь нужных результатов. Это самые большие проблемы, с которыми сталкиваются маркетологи при анализе данных.

Получение качественных данных

Не все данные являются хорошими данными. Если вы неправильно или не полностью собираете данные, вы сделаете из них неверные выводы и примете неверные бизнес-решения. Может возникнуть проблема с обеспечением высокого качества ваших данных, когда вы извлекаете их из нескольких каналов. Вам необходимо установить системы, чтобы убедиться, что вы собираете согласованные и полные данные, которые сегментированы полезными способами.

Работа с большими объемами данных

В зависимости от размера вашего бизнеса и количества каналов, на которых он работает, вам может потребоваться управлять большими объемами данных. При таком объеме совершенно необходимо иметь качественное программное обеспечение, способное быстро и эффективно обрабатывать и сопоставлять все эти данные. В то время как человек может делать выводы из небольших наборов данных, для больших объемов данных требуется аналитическое программное обеспечение, которое может классифицировать и визуализировать их, чтобы их было легче понять.

Интеграция данных из нескольких источников

Когда вы собираете данные из многих каналов, вам нужно будет интегрировать эти данные в одно место. Это позволит вам сравнивать каналы и делать общие выводы о вашей аудитории и кампаниях. Интеграция данных может оказаться сложной задачей, если вы собираете их непоследовательными способами или у вас нет программного обеспечения, которое могло бы эффективно интегрировать данные из всех ваших инструментов и источников.

Знать, что делать с вашими данными

Еще одна проблема маркетинговой аналитики — сделать полезные выводы из вашей аналитики, когда они у вас есть, и выяснить, какие действия предпринять. Вы не просто измеряете ради измерения. Команда, у которой есть отличные данные, не добьется успеха, если они не смогут активно улучшать свой маркетинговый подход, используя эти данные. Для этого вам необходимо аналитическое программное обеспечение, которое поможет вашей команде извлекать полезную информацию из данных. Вам также нужна команда, которая достаточно обучена, чтобы принимать стратегические решения на основе ваших выводов.

Возможности программного обеспечения для маркетинговой аналитики

Выбирая правильные инструменты для маркетинговой аналитики, вы должны искать функции, которые помогут вам эффективно использовать ваши данные. Ищите следующие функции в потенциальном инструменте:

• Сбор данных . Ваши инструменты маркетинговой аналитики должны собирать данные для вас — либо непосредственно с вашего сайта или кампаний, либо путем упрощения интеграции или загрузки данных из других источников. Это включает наличие технических возможностей для быстрого импорта, обработки и управления большими объемами данных.
• Объединение данных: у вас будут данные, поступающие из многих источников. Некоторые платформы, такие как социальные сети, могут иметь собственный набор данных, которые вам нужно будет экспортировать и объединить с другой вашей информацией. Ваше программное обеспечение для маркетинговой аналитики должно помочь вам объединить все эти разрозненные данные, чтобы вы могли извлечь из них общие тенденции.
• Интеграция: поскольку цифровые каналы настолько разнообразны в социальных сетях, веб-сайтах, приложениях и мобильных устройствах, программное обеспечение с эффективной интеграцией поможет вам собирать более широкие и полезные данные маркетинговой аналитики. Например, интеграция между Adjust и Amplitude поможет вам использовать моделирование атрибуции для вашей аналитики. Ваше программное обеспечение не должно заманивать вас в ловушку закрытой экосистемы; он должен взаимодействовать со всеми инструментами, которые использует ваш бизнес.
• Информационные панели: на вашей информационной панели вы переводите необработанные данные, чтобы вы могли выявлять тенденции и делать на их основе выводы. Он должен иметь удобный интерфейс. Вы должны иметь возможность настроить его, чтобы получить конкретные сведения, необходимые для вашего бизнеса, кампании или текущего направления.
• Отчетность : вам нужно будет создавать отчеты, чтобы обобщать результаты для вашей собственной команды и представлять их другим в вашей организации. Ваше программное обеспечение должно создавать отчеты, которые позволят вам сообщать результаты руководству, а выводы — соответствующим командам вашей организации. Разные предприятия имеют разные потребности и области деятельности, поэтому вам нужно программное обеспечение, которое позволяет адаптировать отчеты к вашим потребностям, а не к жестким форматам.
• Визуализация данных и диаграммы. Программное обеспечение также должно поддерживать создание четких визуализаций данных в различных форматах. Визуализация данных и диаграммы облегчают вам понимание того, что показывают данные, и сообщают о ваших выводах. Программное обеспечение также должно позволять загружать или экспортировать эти диаграммы для использования в других местах.
• Сегментация клиентов: Программное обеспечение позволит вам сегментировать вашу клиентскую базу, чтобы делать выводы о различных графиках, каналах и демографии.
• Анализ в режиме реального времени: программное обеспечение для аналитики должно позволять вам анализировать поведение клиентов в режиме реального времени, а не просто обрабатывать прошлые данные.
• Прогнозная аналитика и оптимизация . Если вы планируете будущие маркетинговые кампании, ваше программное обеспечение может помочь вам в проведении прогнозного анализа и оптимизации вашего подхода.

Этапы анализа маркетинговых данных

Вы должны иметь в виду четкие цели и хорошо организовать свои данные, чтобы получить полезные результаты от процесса маркетинговой аналитики. Хотя программное обеспечение может выполнять большую часть работы, именно то, как ваша команда подходит к вашим данным и делает из них выводы, сделает вашу маркетинговую аналитику успешной.

1. Установите цели для своей маркетинговой аналитики

Установите четкие цели, когда вы начинаете процесс маркетинговой аналитики. Какую информацию вам нужно получить о ваших клиентах или маркетинговых кампаниях? Какая информация вам нужна для управления будущими кампаниями? Ваши цели могут начинаться с проблемы, которую необходимо решить, или с вопроса о вашей аудитории или маркетинговой кампании, на который нужно ответить.

На вопросы следует отвечать с помощью конкретных данных, которые вы собрали. Цели должны быть измеримыми, чтобы отслеживать успех. Сосредоточьте свои цели на элементах маркетинговых кампаний, которые ваша команда контролирует и на которые может влиять.

2. Выберите, какие показатели отслеживать

Хотя ваши данные могут быть обширными, ваша аналитика должна сосредоточиться на конкретных показателях, чтобы делать полезные выводы из ваших данных. Выберите показатели, которые вы будете постоянно отслеживать на протяжении всей кампании. Вы должны выбрать показатели, привязанные к конкретной бизнес-цели.

Некоторыми важными показателями могут быть:

• События : действия, предпринятые пользователями, которые важны для бизнеса. Это может быть что угодно: от кликов до добавления товара в корзину и времени просмотра определенных ресурсов.
• Генерация лидов : лид генерируется, когда клиент вводит свою контактную или личную информацию, демонстрируя интерес к продукту, который может превратиться в продажу.
• Конверсия: когда клиент достигает желаемой цели. Это может быть покупка продукта, регистрация учетной записи или подписка.

3. Настройте сегментацию аудитории

Вы хотите знать, что делают ваши клиенты, а также кто что делает. Настройте сегменты, которые имеют смысл для вашего бизнеса, и предоставят вам информацию о типах клиентов, на которых вы хотите ориентироваться. Вы можете сегментировать аудиторию по демографическим или поведенческим группам.

Демография может включать:

• Возрастная группа
• Пол
• Географическое положение
• Уровень образования
• Доход

Поведенческие сегменты могут включать:

• Время: время дня или дня недели, когда пользователь активен. Например, будние дни в рабочее время или выходные по вечерам могут иметь очень разные демографические характеристики, потребности или поведение.
• Действие: конкретное действие, в котором участвует пользователь. Например, читает ли посетитель ваш блог или совершает покупки в Интернете?
• Лояльность клиентов : является ли посетитель давним лояльным клиентом или любопытным новичком в бренде? Кампания, ориентированная на постоянных клиентов, будет сильно отличаться от кампании, нацеленной на совершенно новых. Это поможет иметь данные об этой конкретной группе.

4. Установите базовый уровень для измерения и целевые цифры

Установите текущие базовые показатели, чтобы отслеживать эффективность своих кампаний. Установите цели для себя, чтобы вы могли измерить успех своих усилий. Сегментируйте свои цели, устанавливая минимальные, целевые и дополнительные цели. Таким образом, вы не только пройдете/не пройдете, но и сможете работать над постоянным улучшением.

5. Собирайте данные и запускайте тесты

После того, как вы настроили структуры, вы можете собирать данные. Это может выглядеть как загрузка данных от третьих лиц, пассивное отслеживание данных на вашем веб-сайте или выполнение определенных тестов для получения информации.

Полезные тесты могут включать:

• A/B-тестирование : отслеживайте несколько вариантов страницы, функции или сообщения. Он расскажет вам больше о том, что предпочитают ваши пользователи и какие подходы более эффективны. Ваша подписка на рассылку более эффективна вверху или внизу страницы? Какой тип электронной почты более эффективен для того, чтобы получатели переходили на страницу? Какой призыв к действию приводит к большему количеству конверсий?
• Сплит-тестирование. Менее детализированное, чем A/B-тестирование, сплит-тестирование разделяет вашу аудиторию на когорты для тестирования совершенно разных дизайнов.
• Данные о визуальном поведении: отслеживайте движения мыши пользователя по экрану и создавайте тепловую карту, которая дает вам информацию о том, что интересует пользователя, и об их поведении на вашем сайте. Он может сказать вам, куда нажимают пользователи и действительно ли они прокручивают страницу вниз. Как только вы узнаете, на какие области пользователи с большей вероятностью обратят внимание, вы сможете поместить в них те функции, которым хотите уделить больше внимания. Это тестирование хорошо для улучшения интерфейсов и конверсии.

6. Решите, какую модель использовать для анализа ваших данных

Выберите, как вы будете моделировать аналитику маркетинговых данных, чтобы делать полезные выводы из ваших данных. Разные модели будут использовать разные данные и дадут вам разное представление о поведении клиентов. Существует три основных типа моделирования.

Моделирование атрибуции

Этот подход поможет вам понять, к каким точкам взаимодействия в Интернете можно отнести ваш маркетинговый трафик. Это поможет вашей маркетинговой команде понять, какие каналы наиболее успешны в привлечении трафика и продаж. Это становится все более распространенным подходом к маркетинговой аналитике, поскольку появляется все больше и больше цифровых точек соприкосновения.

При моделировании атрибуции вы устанавливаете правила в своем программном обеспечении для маркетинговой аналитики, такие как правила «последнего касания», которые определяют, какой канал получает ценность за конверсию. Он использует различные методы, такие как данные cookie или статистическое моделирование, чтобы выяснить, откуда исходит этот трафик.

Моделирование охвата, стоимости, качества (RCQ)

Моделирование RCQ разбивает точки взаимодействия на тип взаимодействия, а не назначает полную атрибуцию одному каналу. Это полезно, когда у вас есть ограниченные или неполные данные. Это дает всем точкам взаимодействия одинаковые единицы измерения, поэтому вы можете легче сравнивать их друг с другом.

Моделирование комплекса маркетинга (МММ)

Наиболее продвинутый подход, моделирование комплекса маркетинга, напрямую связывает аналитические данные с расходами по каналам. Это отличный способ выяснить, окупаются ли ваши маркетинговые инвестиции продажами. Это может быть сложнее сделать, потому что для получения эффективных результатов требуется большое количество высококачественных данных.

7. Реализуйте стратегии, основанные на ваших выводах

Наконец, вы будете действовать на основе информации, полученной в результате маркетинговой аналитики. Это может быть настройка существующей кампании для улучшения определенного показателя или масштабные изменения в направлении ваших маркетинговых кампаний в долгосрочной перспективе. Действия, которые вы можете предпринять, могут быть как небольшими, как таргетинг на определенное ключевое слово, так и крупными, такими как воспроизведение структуры ранее успешной кампании.

Дополнительные ресурсы

• McKinsey: момент для маркетинга настал: партнерство с высшим руководством для обеспечения роста
• Braze: измерение эффективности маркетинга 101
• Интерком: сила маркетинга на основе данных
• Слалом: Маркетинг без аналитики: Как ездить с закрытыми глазами
• Ветвь: Как настроить высокопроизводительный стек мобильного маркетинга и измерений
• Amplitude: руководство по цифровой оптимизации
• Адам Греко: маркетинговая аналитика и аналитика продукта, часть 1 и часть 2