นำข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์มาสู่การตลาด

เกือบสองปีที่แล้ว ฉันเขียนว่าทีมผลิตภัณฑ์และการตลาดจำเป็นต้องเพิ่มการทำงานร่วมกันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดิจิทัล ก่อนเข้าร่วม Amplitude ฉันเคยเห็นหลายกรณีขององค์กรที่ทำงานในไซโลสำหรับการวิเคราะห์ดิจิทัล ทีมผลิตภัณฑ์และการตลาดใช้เมตริกที่แตกต่างกันเพื่อความสำเร็จ หรือแม้แต่ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ที่แตกต่างกัน ที่ Amplitude เรามีวิสัยทัศน์ว่าการตลาดและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์จะมาบรรจบกัน และอีกสองปีต่อมา เราเห็นหลักฐานว่าวิสัยทัศน์ของเราถูกต้อง

Amplitude เชื่อว่าทีมผลิตภัณฑ์และการตลาดควรเพิ่มการทำงานร่วมกันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ เนื่องจากเราเห็นโอกาสที่ทั้งสองทีมจะได้ประโยชน์จากกันและกัน ในโพสต์นี้ ฉันจะสรุปประโยชน์บางอย่างที่ลูกค้า Amplitude เห็นผ่านการผสมผสานระหว่างการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์และการตลาด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราจะร่างวิธีที่นักการตลาดสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์เพื่อปรับปรุงแคมเปญการตลาดผ่านข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

ทำความเข้าใจการแปลงดาวน์สตรีม

ในฐานะนักการตลาด ฉันรู้ว่าการแสดงคุณค่าของการตลาดนั้นยากเพียงใด นักการตลาดทำงานอย่างหนักเพื่อหาวิธีใหม่และสร้างสรรค์เพื่อดึงดูดลูกค้าใหม่ให้ซื้อสินค้า (B2C) ดูเนื้อหา (สื่อ) หรือแปลงเป็นลีด (B2B) นักการตลาดตัวชี้วัดจำนวนมากใช้เพื่อพิสูจน์ว่าความพยายามของพวกเขาเป็นเพียงระยะสั้น จำนวนผู้เยี่ยมชม การตีกลับ คำสั่งซื้อ และลูกค้าเป้าหมายที่ไม่ซ้ำมักจะเป็นเพียงการขูดขีดสิ่งที่จำเป็นเท่านั้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณทำงานให้กับบริษัทซอฟต์แวร์ B2B และคุณมีแคมเปญที่เน้นคุณลักษณะที่ทำให้ผลิตภัณฑ์ของคุณดีกว่าคู่แข่ง แคมเปญการตลาดของคุณอาจรวมถึงโฆษณาบนการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย โฆษณาแบบดิสเพลย์ และโฆษณาแบบวิดีโอเพื่อให้ผู้ใช้เข้าสู่การทดลองใช้ผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์ของคุณฟรี คุณสามารถใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์การตลาดเพื่อดูว่าส่วนใดของแคมเปญการตลาดของคุณนำผู้ใช้มาสู่คุณสมบัติดิจิทัลของคุณมากที่สุด ในระดับหนึ่ง(เนื่องจากข้อบกพร่องในการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช) คุณยังสามารถดูว่าองค์ประกอบแคมเปญใดที่ทำให้ผู้ใช้กรอกแบบฟอร์มโอกาสในการขาย แต่สมมติว่าผู้ใช้ใช้เวลา 2-3 สัปดาห์หรือหลายเดือนในการทดลองใช้ซอฟต์แวร์ฟรีและซื้อในที่สุด

ในสถานการณ์สมมตินี้ ข้อมูลการวิเคราะห์ทางการตลาดสามารถอ้างอิงข้อสรุปได้จากข้อมูลจนถึงจุดที่ผู้ใช้กรอกแบบฟอร์มโอกาสในการขาย หลังจากนั้น ทีมผลิตภัณฑ์จะรวบรวมข้อมูลการใช้ผลิตภัณฑ์ทดลองใช้ฟรีโดยใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ หากข้อมูลการใช้ผลิตภัณฑ์ถูกแยกออกจากข้อมูลการวิเคราะห์ทางการตลาดในผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์เดียวกันหรือที่แตกต่างกัน คุณจะไม่สามารถเชื่อมต่อการใช้ผลิตภัณฑ์กับแคมเปญการตลาดได้ แต่ถ้าข้อมูลการวิเคราะห์เชื่อมต่อกัน ในทางอุดมคติแล้วในผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์เดียวกัน เป็นไปได้ที่จะรวมข้อมูลการใช้งานรุ่นทดลองใช้ฟรีเข้ากับแคมเปญการตลาดที่ทำให้เกิดการทดลองใช้ฟรี

วิธีแรกที่ข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์สามารถช่วยปรับปรุงแคมเปญการตลาดได้คือการรายงานความสำเร็จขั้นปลายที่แท้จริง สมมติว่าข้อมูลผลิตภัณฑ์สามารถแสดงว่าผู้มีโอกาสเป็นลูกค้ารายใดซื้อผลิตภัณฑ์หลังจากทดลองใช้ฟรี ในกรณีดังกล่าว ข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์สามารถแสดงให้ทีมการตลาดเห็นว่าแคมเปญใดที่นำไปสู่ความสำเร็จขั้นปลาย ซึ่งมักจะเชื่อมโยงกับรายได้ แทนที่จะใช้การตัดสินใจแคมเปญการตลาดในอนาคตจากจำนวนลีดหรือ MQL การตัดสินใจอาจขึ้นอยู่กับคอนเวอร์ชั่นจริง ข้อมูลนี้สามารถช่วยชี้แจงว่าแคมเปญการตลาดใดได้ผลและแคมเปญใดไม่ได้ผล ตัวอย่างเช่น คำค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายบางคำอาจกระตุ้นให้เกิดโอกาสในการขายจำนวนมาก แต่ส่งผลให้เกิด Conversion ขั้นปลายน้อยมาก

ในทางกลับกัน อาจมีแคมเปญการตลาดบางแคมเปญที่ดูไม่ดีเมื่อพิจารณาจากจำนวนลูกค้าเป้าหมาย แต่ทำให้เกิด Conversion อย่างมาก การมีข้อมูล Conversion ดาวน์สตรีมช่วยขจัดการคาดเดาจำนวนมาก และช่วยให้ทีมการตลาดเปลี่ยนงบประมาณการโฆษณาอันมีค่าไปยังแคมเปญที่สร้างรายได้ แน่นอนว่านี่ถือว่าคุณสามารถเชื่อมต่อแคมเปญการตลาดกับลูกค้าเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ซึ่งกลายเป็นเรื่องยากขึ้นเรื่อยๆ ในโลกที่ไม่มีคุกกี้และความเป็นส่วนตัวเป็นศูนย์กลางในปัจจุบัน! แต่สมมติว่าคุณสามารถก้าวข้ามอุปสรรคนั้นได้ การใช้ประโยชน์จากข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อดูคอนเวอร์ชั่นดาวน์สตรีมเป็นวิธีหนึ่งที่ผลิตภัณฑ์และการตลาดจะได้ประโยชน์จากการทำงานร่วมกัน

ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้คุณสมบัติของผลิตภัณฑ์/แอพ

วิธีต่อไปที่ข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์สามารถช่วยแคมเปญการตลาดได้คือการใช้คุณสมบัติผลิตภัณฑ์ดิจิทัล ทีมผลิตภัณฑ์ใช้เวลามากมายในการทำความเข้าใจวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับฟีเจอร์ต่างๆ ของผลิตภัณฑ์ ในการตั้งค่าแบบ B2B นี่อาจหมายถึงการวิเคราะห์คุณลักษณะของซอฟต์แวร์ที่ใช้ ในการตั้งค่า B2C อาจหมายถึงการวิเคราะห์ตัวกรองที่ผู้ใช้ใช้ในการกรองผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ โดยไม่คำนึงถึงคุณลักษณะเฉพาะหรือรูปแบบธุรกิจ การทำความเข้าใจสิ่งที่ผู้ใช้สนใจจากมุมมองของผลิตภัณฑ์จะเป็นประโยชน์กับทีมการตลาด ลองดูตัวอย่างนี้

จากตัวอย่างซอฟต์แวร์ B2B ก่อนหน้านี้ ทีมผลิตภัณฑ์มีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ที่ใช้ในช่วงทดลองใช้ฟรี สามารถทำงานร่วมกับฝ่ายการตลาดเพื่อตรวจสอบว่าการใช้คุณลักษณะในการทดลองใช้ฟรีแตกต่างกันตามแคมเปญการตลาดที่จัดหาผู้ใช้หรือไม่ หากนักการตลาดทราบว่าผู้ใช้จากแคมเปญ A มักจะใช้คุณลักษณะ A, B และ C มากที่สุดในการทดลองใช้ฟรี พวกเขาสามารถใช้ข้อมูลนี้ในแคมเปญการตลาดในอนาคตเพื่อเน้นคุณลักษณะเหล่านั้นได้ ตัวอย่างเช่น สมมติว่าผู้ใช้ที่มาจากข้อความค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย "เครื่องมือจัดการฐานข้อมูล" เข้าสู่การทดลองใช้ฟรีและใช้คุณลักษณะการค้นหาของผลิตภัณฑ์เป็นหลัก สถานการณ์นี้อาจนำเสนอโอกาสในการแบ่งปันข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคุณลักษณะการค้นหาในโฆษณาในอนาคต บางทีภายใต้ชื่อโฆษณาการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย ทีมการตลาดกล่าวเสริมว่า "สัมผัสประสบการณ์การค้นหาที่ดีที่สุดของผลิตภัณฑ์การจัดการฐานข้อมูลทั้งหมด!” การโฆษณาแบบให้ข้อมูลนี้สามารถช่วยเพิ่มอัตราการแปลงและผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS)

ในบริบท B2C สมมติว่าผู้ค้าปลีกออนไลน์ใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อระบุว่าลูกค้าใหม่จำนวนมากที่มาจากแคมเปญการตลาดกำลังใช้คุณลักษณะตัวกรองการนำทางด้านซ้ายเพื่อจำกัดผลิตภัณฑ์ให้แคบลง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้มักจะมีส่วนร่วมกับตัวกรองขนาดและการให้คะแนนเพื่อค้นหาผลิตภัณฑ์ ข้อมูลนี้บอกผู้ค้าปลีกว่าผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้แบรนด์ต้องการความสามารถในการกรองผลิตภัณฑ์ตามคุณลักษณะหลักเหล่านี้อย่างรวดเร็ว จากนั้น คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกนี้กับทีมการตลาด และเพิ่มลงในแคมเปญการตลาดในอนาคต ตัวอย่างเช่น แคมเปญใหม่สามารถใช้วลีอย่างเช่น “ค้นหาผลิตภัณฑ์ XYZ ที่ดีที่สุดตามขนาดหรือการให้คะแนนของลูกค้า…” หรือโฆษณาวิดีโอสามารถเน้นว่าการค้นหาผลิตภัณฑ์โดยใช้ตัวกรองเฉพาะที่ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าจำนวนมากมักจะใช้นั้นง่ายเพียงใด นี่เป็นเพียงตัวอย่างง่ายๆ บางประการของการใช้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้ฟีเจอร์จากการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อปรับปรุงแคมเปญการตลาดในอนาคต

ทำความเข้าใจกับการละทิ้ง

ในฐานะนักการตลาด มักจะเป็นเรื่องยากที่จะติดตามกิจกรรมของผู้ที่คุณได้รับนอกเหนือจากการโต้ตอบครั้งแรกของพวกเขา ตัวอย่างเช่น นักการตลาดอาจรู้ว่าพวกเขาดึงดูดลูกค้าใหม่ไปยังเว็บไซต์ค้าปลีก แต่จะเกิดอะไรขึ้นหากผู้เข้าชมรายนั้นซื้อผลิตภัณฑ์ในเซสชันนั้นแต่กลับซื้อผลิตภัณฑ์อีกจำนวนมากในสามสิบวันต่อมา ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของการติดตามการวิเคราะห์การตลาด การพิสูจน์ว่าแคมเปญการตลาดสร้างการซื้อต่อเนื่องอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ในตัวอย่าง B2B นักการตลาดอาจรู้ว่าพวกเขากระตุ้นให้ผู้ใช้รายใหม่เข้าร่วมการทดลองใช้ฟรี แต่อาจไม่รู้ว่าผู้ใช้คนเดิมละทิ้งการทดลองใช้ฟรีหลังจากผ่านไปสองสามวัน

ทั้งสองตัวอย่างเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจการละทิ้งผลิตภัณฑ์ดิจิทัล การใช้งานการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์จำนวนมากสนับสนุนหรือบังคับให้ผู้ใช้สร้างตัวระบุเฉพาะ (ผ่านการรับรองความถูกต้อง) เพื่อจัดการกับแนวคิดของการละทิ้ง ใน B2C สิ่งนี้อาจเกี่ยวข้องกับการสร้างบัญชีบนเว็บไซต์ค้าปลีก ใน B2B อาจเกี่ยวข้องกับการเข้าสู่ระบบเพื่อใช้ผลิตภัณฑ์ จากนั้นคุณสามารถเชื่อมโยงพฤติกรรมของผู้ใช้ในอุปกรณ์และเซสชันต่างๆ เมื่อคุณมีบัญชีที่รับรองความถูกต้อง การต่อผู้ใช้ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์และข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์สามารถดูความถี่ที่ผู้ใช้แต่ละคนกลับมาที่เว็บไซต์หรือแอปเมื่อเวลาผ่านไป

ในตัวอย่าง B2C ก่อนหน้านี้ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถดูการซื้อที่นอกเหนือจากการซื้อครั้งแรกได้ การซื้อทั้งหมดจากผู้ใช้รายเดียวกันจะเชื่อมโยงกับแคมเปญการตลาดดั้งเดิมที่จัดหาผู้ใช้รายนั้น การเชื่อมโยงนี้ช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์เห็นมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผู้ใช้ และทำงานร่วมกับฝ่ายการตลาดเพื่อกำหนดมูลค่าเหล่านี้ให้กับแคมเปญการตลาด ในทางกลับกัน มูลค่าตลอดอายุการใช้งานช่วยให้การตลาดระบุมุมมองผลตอบแทนจากค่าโฆษณาที่แม่นยำยิ่งขึ้น ทีมผลิตภัณฑ์ยังสามารถทำงานร่วมกับฝ่ายการตลาดเพื่อระบุลูกค้าที่รู้จักซึ่งไม่ได้กลับมาที่เว็บไซต์ในช่วงxสัปดาห์ที่ผ่านมา ฝ่ายการตลาดสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อกระตุ้นแคมเปญรีมาร์เก็ตติ้งเพื่อดึงดูดลูกค้าที่ไม่มีความเคลื่อนไหวให้กลับมาอีกครั้ง

ในตัวอย่าง B2B ก่อนหน้านี้ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถระบุได้ว่าผู้ใช้ทดลองใช้ฟรีรายใดหยุดมีส่วนร่วมกับการทดลองใช้ฟรี คุณสามารถใช้กลุ่มผู้ใช้ทดลองใช้ฟรีที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อเตือนผู้ใช้ว่าพวกเขามีเวลาจำกัดในการสำรวจผลิตภัณฑ์ก่อนที่จะสายเกินไป หรือฝ่ายการตลาดสามารถทำงานร่วมกับทีมผลิตภัณฑ์เพื่อจัดกลุ่มผู้ใช้ทดลองใช้ฟรีในกลุ่มตามขั้นตอนการทดลองใช้ฟรีที่พวกเขามีและยังไม่ได้ดำเนินการ กลุ่มประชากรตามรุ่นประเภทนี้สามารถให้วิธีการทางการตลาดในการกำหนดเป้าหมายกรณีการใช้งานเฉพาะไปยังตัวอย่างฟรี ตัวอย่างเช่น สมมติว่าผู้ใช้ทดลองใช้ฟรี 50 รายเรียกใช้รายงานแต่ไม่ได้ส่งให้ใครเลย ในกรณีดังกล่าว ทีมผลิตภัณฑ์สามารถทำงานร่วมกับฝ่ายการตลาดเพื่อส่งอีเมลส่วนบุคคลไปยังผู้ใช้เหล่านั้นพร้อมการฝึกอบรมเกี่ยวกับขั้นตอนต่อไปและแบ่งปันรายงานกับเพื่อนร่วมงาน

ข้อดีอีกอย่างของการรวมทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์และข้อมูลคือการดูการใช้ผลิตภัณฑ์ในระยะยาวตามแคมเปญการตลาดหรือช่องทาง นักการตลาดมองเห็นได้ดีเมื่อผู้ใช้เด้งออกจากแคมเปญทันทีหรือหากพวกเขากลับมาในอีก 30 หรือ 90 วันข้างหน้า แต่หลังจากผ่านไป 90 วัน องค์กรส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อวิเคราะห์การรักษาผู้ใช้ ความจำเป็นในการวิเคราะห์การรักษาผู้ใช้ในระยะยาวคือสาเหตุที่เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์นำเสนอรายงานการรักษาผู้ใช้และการแสดงภาพที่แตกต่างกันจำนวนมาก ในขณะที่ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์การตลาดมีน้อยมาก

เมื่อรวมข้อมูลการตลาดและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์แล้ว คุณสามารถใช้รายงานการรักษาผู้ใช้ในการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์มาตรฐานเพื่อดูการรักษาผู้ใช้ตามช่องทางการตลาดหรือแคมเปญ:

โดยไม่คำนึงถึงบริบท การให้ทีมผลิตภัณฑ์แบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการใช้งานและการละทิ้งกับฝ่ายการตลาดจะช่วยให้ทั้งสองทีมได้รับประโยชน์

ทำความเข้าใจว่าแคมเปญใดขับเคลื่อนผู้ใช้ที่ถูก/ผิด

แม้ว่านักการตลาดจะคิดว่าพวกเขาสามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมายเฉพาะของผู้ใช้ผ่านแคมเปญการตลาดของตนได้ แต่ในความเป็นจริงกลับทำได้ยาก คุณอาจลงโฆษณาบนเว็บไซต์ยอดนิยมที่มีกลุ่มผู้เข้าชมอายุน้อยเพื่อกำหนดเป้าหมายไปยังผู้ที่อายุน้อยกว่า คุณสามารถใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก เช่น Facebook และ Instagram เพื่อกำหนดเป้าหมายโฆษณาในระดับความละเอียดระดับสูง แต่ไม่ว่าคุณจะมุ่งเน้นแคมเปญการตลาดไปยังกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมได้ดีเพียงใด คุณก็จะมีผู้ที่คลิกแคมเปญที่เหมาะกับผลิตภัณฑ์/บริการของคุณและคนที่ไม่เหมาะกับคุณ ข้อพิสูจน์ของความแม่นยำในการกำหนดเป้าหมายคือเมื่อผู้ใช้ดำเนินการตามที่คุณต้องการให้ดำเนินการหลังจากที่คุณได้รับ

แม้ว่านักการตลาดจะเก่งในการสร้างกลุ่มผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า แต่ทีมผลิตภัณฑ์ก็ยอดเยี่ยมในการสร้างกลุ่มของลูกค้าจริงทีมผลิตภัณฑ์ใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อระบุว่าผู้ใช้รายใดกำลังดำเนินการตามภารกิจหรือการเดินทางที่ต้องการ กลุ่มประชากรตามรุ่นเหล่านี้อาจเรียบง่ายหรือซับซ้อนก็ได้ ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ตัวอย่างเช่น ทีมผลิตภัณฑ์อาจพิจารณาว่าโปรไฟล์ลูกค้าในอุดมคติ (ICP) สำหรับบริการสตรีมเพลงคือผู้ใช้ที่ฟังเพลงอย่างน้อยห้าเพลงต่อสัปดาห์ และสร้างเพลย์ลิสต์อย่างน้อยหนึ่งรายการทุกๆ สามเดือน

โดยไม่คำนึงถึงเกณฑ์ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เพื่อสร้างกลุ่มผู้ใช้ในอุดมคติของพวกเขา และในทางกลับกัน กลุ่มที่ไม่เหมาะ คุณสามารถใช้กลุ่มประชากรตามรุ่นเหล่านี้เพื่อพิจารณาว่าแคมเปญหรือช่องทางการตลาดใดที่ดึงดูดผู้คนที่ถูกและผิด แคมเปญการตลาดบางรายการอาจดึงดูดลูกค้าใหม่จำนวนมาก แต่ไม่ใช่ลูกค้าประเภทที่เหมาะสม ลองดูตัวอย่าง สมมติว่าทีมการตลาดใช้เงินไปกับการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย ทรัพยากร SEO และชุมชน/กิจกรรมเล็กๆ สองสามแห่ง เมื่อผู้เยี่ยมชมเข้าสู่ช่องทางการหาลูกค้าใหม่ คุณจะบันทึกแหล่งที่มาของพวกเขาในผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ดิจิทัล เช่น Amplitude หลังจากการควบรวมกิจการ ทีมผลิตภัณฑ์จะสร้างกลุ่มประชากรตามรุ่นที่ระบุผู้ใช้ "ระดับสูง" และผู้ที่ไม่ใช่ผู้ใช้ "ระดับสูง" จากนั้นทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์จะดูช่องทางการได้มาซึ่งการตลาดโดยแต่ละกลุ่มที่ผกผันกันเหล่านี้:

เมื่อมองผ่านเลนส์นี้ แหล่งที่มาทางการตลาดบางแห่ง (SEO, Product Club Forum และ Product World Conference) อาจดึงดูดผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญมากกว่าผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญ แหล่งที่มาทางการตลาดบางแห่งที่มีจำนวนกิจกรรมน้อยที่สุด เช่น Product Club Forum และ Product World Conference มีผู้ใช้ระดับสูงมากกว่าสองเท่า แม้ว่าแหล่งที่มาทั้งสองนี้จะมีปริมาณน้อยเมื่อเทียบกับการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย แต่ก็สร้างผู้ใช้ที่มีอำนาจมากกว่าโดยเปรียบเทียบกัน จะเกิดอะไรขึ้นหากแหล่งที่มาเหล่านี้ได้รับความสนใจมากกว่าการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่าย การลงทุนเพิ่มเติมในแคมเปญเหล่านี้อาจเป็นการทดลองที่คุ้มค่าเพื่อดูว่าการตลาดจัดสรรงบประมาณผิดพลาดหรือไม่

อย่างที่คุณเห็น ประโยชน์ของการเชื่อมต่อข้อมูลการใช้ผลิตภัณฑ์และกลุ่มประชากรตามรุ่นกับกิจกรรมทางการตลาดคือสามารถชี้ให้เห็นถึงโอกาสในการปรับปรุง การผสมผสานระหว่างข้อมูลการตลาดและผลิตภัณฑ์เป็นวิธีที่ทีมผลิตภัณฑ์สามารถช่วยแจ้งข้อมูลและปรับปรุงแคมเปญการตลาดได้ แต่ประโยชน์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับทั้งสองทีมที่ใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ดิจิทัลเดียวกันหรือวิธีอื่นในการรวมข้อมูลผู้ใช้

สรุป

ตามธรรมเนียมแล้ว ทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์จะทำงานแบบแยกส่วน ฝ่ายการตลาดมีหน้าที่รับผิดชอบในการหาลูกค้า และทีมผลิตภัณฑ์มีส่วนร่วมและรักษาลูกค้าไว้ แต่มีหลายวิธีที่ทีมผลิตภัณฑ์สามารถทำงานร่วมกับทีมการตลาดและช่วยให้พวกเขาบรรลุเป้าหมายผ่านการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์และข้อมูล ทีมผลิตภัณฑ์มักจะมีข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ในระยะยาวซึ่งทีมการตลาดไม่มี ตัวอย่างของสิ่งนี้รวมถึง:

• ทำความเข้าใจการแปลงดาวน์สตรีม
• ทำความเข้าใจเกี่ยวกับการใช้คุณสมบัติของผลิตภัณฑ์/แอพ
• ทำความเข้าใจกับการละทิ้ง
• ทำความเข้าใจว่าแคมเปญใดขับเคลื่อนผู้ใช้ที่ถูก/ผิด

นี่เป็นเพียงตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ ของวิธีที่ข้อมูลเชิงลึกของผลิตภัณฑ์สามารถช่วยปรับปรุงแคมเปญการตลาด และเหตุใดทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์จึงควรเพิ่มการทำงานร่วมกันที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ดิจิทัล