將產品洞察力帶入營銷

大約兩年前，我寫道，產品和營銷團隊需要加強與數字分析相關的協作。 在加入 Amplitude 之前，我見過許多組織在孤島中進行數字分析的案例。 產品和營銷團隊使用不同的成功指標甚至不同的分析產品。 在 Amplitude，我們的願景是營銷和產品分析會融合，兩年後，我們看到證據證明我們的願景是正確的。

Amplitude 認為產品和營銷團隊應該加強與分析相關的協作，因為我們看到了兩個團隊相互受益的機會。 在這篇文章中，我將概述 Amplitude 客戶通過我們的產品和營銷分析組合看到的一些好處。 具體來說，我們將概述營銷人員如何利用產品洞察力通過產品分析數據改進營銷活動。

了解下游轉化

作為一名營銷人員，我知道展示營銷價值有多麼困難。 營銷人員努力尋找新的創造性方法來吸引新客戶購買產品 (B2C)、查看內容 (媒體) 或轉化為潛在客戶 (B2B)。 營銷人員用來證明其努力合理性的許多指標都是短期的。 唯一身份訪問者、退回、訂單和潛在客戶的計數通常只觸及所需內容的表面。

例如，假設您在一家 B2B 軟件公司工作，並且您有一些活動強調哪些功能使您的產品比競爭對手更好。 您的營銷活動可能包括付費搜索廣告、展示廣告和視頻廣告，以吸引用戶免費試用您的軟件產品。 您可以使用營銷分析功能來查看營銷活動的哪些部分為您的數字資產帶來了最多的用戶。 在某種程度上（由於多點觸控歸因的缺陷），您還可以看到哪些活動元素導致用戶完成潛在客戶表單。 但是讓我們假設用戶需要幾週或幾個月的時間來參與您的軟件免費試用並最終購買。

在這種情況下，營銷分析數據只能根據數據得出結論，直到用戶完成潛在客戶表格為止。 之後，產品團隊使用產品分析功能獲取免費試用產品使用數據。 如果產品使用數據與相同或不同分析產品中的營銷分析數據隔離開來，則不可能將產品使用與營銷活動聯繫起來。 但是，如果分析數據相互關聯，最好是在同一分析產品中，則可以將免費試用使用數據加入到推動免費試用的營銷活動中。

產品洞察可以幫助改進營銷活動的第一種方式是報告真正的下游成功。 假設產品數據可以顯示哪些潛在客戶在免費試用後購買了該產品。 在這種情況下，產品分析數據可以向營銷團隊顯示哪些活動導致下游成功，通常與收入相關。 未來的營銷活動決策不是基於潛在客戶或 MQL 的數量，而是可以基於實際轉化。 這些數據可以幫助闡明哪些營銷活動有效，哪些無效。 例如，一些付費搜索關鍵字可能會帶來大量潛在客戶，但導致下游轉化的次數卻很少。

相反，可能有一些營銷活動根據線索數量看起來並不好，但轉化率很高。 擁有下游轉化數據可以消除很多猜測，並允許營銷團隊將寶貴的廣告預算轉移到產生收入的活動上。 當然，這是假設您可以準確地將營銷活動與線索聯繫起來，這在當今無 cookie 和以隱私為中心的世界中變得越來越困難！ 但假設您可以克服這個障礙，利用產品分析數據查看下游轉化是產品和營銷可以從協作中獲益的一種方式。

了解產品/應用功能的使用

產品洞察可以幫助營銷活動的另一種方式是通過數字產品功能的使用。 產品團隊花費大量時間了解用戶如何與各種產品功能進行交互。 在 B2B 環境中，這可能意味著分析使用了哪些軟件功能。 在 B2C 環境中，這可能意味著分析用戶使用哪些過濾器來過濾電子商務網站上的產品。 無論具體的功能或商業模式如何，從產品的角度了解用戶感興趣的內容對營銷團隊都是有幫助的。 讓我們通過幾個例子來看一下。

繼續我們之前的 B2B 軟件示例，產品團隊深入了解免費試用期間使用的產品功能。 它可以與營銷部門合作，以確定免費試用中的功能使用情況是否因吸引用戶的營銷活動而有所不同。 如果營銷人員了解到營銷活動 A 的用戶在免費試用中最常使用功能 A、B 和 C，他們可以在未來的營銷活動中使用此信息來突出這些功能。 例如，假設來自付費搜索詞“數據庫管理工具”的用戶進入免費試用並主要使用產品的搜索功能。 這種情況可能會提供一個機會，在未來的廣告中​​分享更多關於搜索功能的信息。 也許在付費搜索廣告標題下，營銷團隊補充說，“體驗所有數據庫管理產品的最佳搜索功能！ ” 這種以數據為依據的廣告有助於提高轉化率和廣告支出回報率 (ROAS)。

在 B2C 環境中，假設在線零售商使用產品分析數據來確定許多來自營銷活動的新客戶正在使用左側導航過濾器功能來縮小產品範圍。 具體來說，用戶經常使用尺碼和評級過濾器來查找產品。 此信息告訴零售商，該品牌的新用戶希望能夠根據這些核心屬性快速篩選其產品。 然後，您可以與營銷團隊分享這一見解，並將其添加到未來的營銷活動中。 例如，新的營銷活動可以使用諸如“按尺寸或客戶評級找到最好的 XYZ 產品…… ”之類的短語，或者視頻廣告可以強調使用許多潛在客戶傾向於使用的特定過濾器來查找產品是多麼容易。 這些只是使用來自產品分析的功能使用洞察力來改進未來營銷活動的幾個簡單示例。

了解遺棄

作為營銷人員，通常很難跟踪您獲得的那些人在他們最初的互動之外的活動。 例如，營銷人員可能知道他們將新客戶帶到了零售網站，但如果該訪問者在該會話中購買了產品，但三十天后又購買了更多產品怎麼辦？ 根據營銷分析跟踪的複雜程度，證明營銷活動產生下游購買可能具有挑戰性。 在 B2B 示例中，營銷人員可能知道他們促使新用戶進行免費試用，但可能不知道同一用戶在幾天后放棄了免費試用。

這兩個示例都涉及了解數字產品放棄。 許多產品分析實施鼓勵或強制用戶創建唯一標識符（通過身份驗證）以解決放棄的概念。 在 B2C 中，這可能涉及在零售網站上創建帳戶。 在 B2B 中，這可能涉及登錄以使用產品。 當您擁有經過身份驗證的帳戶時，您可以在不同的設備和會話中縫合用戶行為。 用戶拼接允許產品團隊和產品分析數據查看每個用戶隨時間返回網站或應用程序的頻率。

在前面的 B2C 示例中，產品團隊可以看到超出初始購買的購買。 來自同一用戶的所有購買都與採購該用戶的原始營銷活動相關聯。 這種關聯使產品團隊能夠看到用戶的生命週期價值，並與營銷部門合作將這些價值分配給營銷活動。 反過來，生命週期價值有助於營銷人員更準確地了解廣告支出回報率。 產品團隊還可以與營銷部門合作，確定哪些已知客戶在過去x週內沒有返回網站。 營銷人員可以使用此信息來觸發再營銷活動，以重新吸引已經休眠的客戶。

在前面的 B2B 示例中，產品團隊可以確定哪些免費試用用戶已停止參與免費試用。 您可以使用休眠的免費試用用戶隊列來提醒用戶他們在為時已晚之前探索產品的時間有限。 或者，營銷人員可以與產品團隊合作，根據免費試用用戶已經採取和未採取的免費試用步驟，將他們分成不同的群組。 這種類型的隊列可以為營銷提供一種將特定用例定位到免費預告片的方法。 例如，假設五十個免費試用用戶運行了一份報告但沒有將其發送給任何人。 在這種情況下，產品團隊可以與營銷人員合作，向這些用戶發送個性化電子郵件，並就如何採取下一步行動以及與同事共享報告進行培訓。

將營銷和產品團隊與數據相結合的另一個好處是按營銷活動或渠道查看長期產品使用情況。 營銷人員善於觀察用戶何時立即退出他們的營銷活動，或者他們是否會在接下來的 30 或 90 天內返回。 但 90 天后，大多數組織依賴產品分析數據來分析用戶保留率。 對長期保留分析的需求是產品分析工具提供許多不同的用戶保留報告和可視化而營銷分析產品提供的很少的原因。

合併營銷和產品分析數據後，您可以使用標準產品分析留存報告按營銷渠道或活動查看用戶留存率：

無論背景如何，讓產品團隊與營銷人員分享其與使用和放棄相關的見解，為兩個團隊提供了一種受益的方式。

了解哪些活動吸引了正確/錯誤的用戶

雖然營銷人員希望認為他們可以通過營銷活動針對特定的用戶受眾，但這在現實中很難做到。 您可以在人口較年輕的熱門網站上投放廣告，以瞄準年輕人。 您可以使用 Facebook 和 Instagram 等社交網絡以高粒度定位廣告。 但是，無論您將營銷活動的重點放在合適的受眾身上有多好，都會有人點擊適合您的產品/服務的活動和不適合您的活動。 定位準確性的證明是當用戶在您獲得他們後執行您希望他們執行的操作時。

營銷人員擅長建立潛在客戶群體，而產品團隊擅長建立實際客戶群體。 產品團隊使用產品分析功能來確定哪些用戶正在執行所需的任務或旅程。 這些群組可以很簡單，也可以很複雜，視情況而定。 例如，產品團隊可能確定其音樂流媒體服務的理想客戶檔案 (ICP) 是每周至少聽五首歌曲並且每三個月至少建立一個播放列表的用戶。

無論標準如何，產品團隊都可以使用產品分析工具來創建理想用戶群，反之，不理想的用戶群。 您可以使用這些同類群組來確定哪些營銷活動或渠道吸引了正確的人和錯誤的人。 一些營銷活動可能會帶來許多新客戶，但不是正確類型的客戶。 讓我們看一個例子。 假設營銷團隊將錢花在付費搜索、SEO 資源和一些較小的社區/活動上。 當訪問者進入獲取渠道時，您可以在 Amplitude 等數字分析產品中捕獲他們的來源。 收購後，產品團隊建立了群組，以識別他們的“高級”用戶和非“高級”用戶。 然後，營銷和產品團隊查看這些逆向群組中的每一個的營銷獲取渠道：

從這個角度來看，一些營銷來源（SEO、產品俱樂部論壇和產品世界會議）可能比非高級用戶吸引更多高級用戶。 一些活動最少的營銷來源，如產品俱樂部論壇和產品世界會議，其高級用戶所佔比例是其兩倍多。 儘管與付費搜索相比，這兩個來源在數量上相形見絀，但相對而言，它們產生了更多的高級用戶。 如果這些來源比付費搜索更受關注，會發生什麼？ 對這些活動進行更多投資可能是一項值得進行的實驗，以了解市場營銷是否錯誤分配了預算。

如您所見，將產品使用數據和同類群組與營銷活動聯繫起來的好處是它可以闡明改進的機會。 營銷和產品數據的結合是產品團隊可以幫助告知和改進營銷活動的一種方式。 但這些好處取決於兩個團隊使用相同的數字分析平台或以其他方式加入用戶數據。

概括

傳統上，營銷和產品團隊在孤島中工作。 市場營銷負責獲取客戶，而產品團隊負責吸引並留住客戶。 但是，產品團隊可以通過多種方式與營銷團隊協作，並通過產品分析和數據幫助他們實現目標。 產品團隊通常對營銷團隊沒有的長期用戶行為有洞察力。 這方面的一些例子包括：

• 了解下游轉化
• 了解產品/應用功能的使用
• 了解遺棄
• 了解哪些活動吸引了正確/錯誤的用戶

這些只是產品洞察力如何幫助改善營銷活動以及營銷和產品團隊為何應加強與數字分析相關的協作的幾個示例。