Нужна ли data driven идеология молодым компаниям
Один из принципиальных качеств современного маркетинга – оптимизация поисковых машин либо SEO – дозволяет достигнуть высококачественных результатов, основываясь на анализе инфы. При всем этом бизнес может получить значимый приток клиентов, продвигая собственный веб-сайт по методологии data driven. В особенности это животрепещуще для компаний, лишь начинающих собственный путь.
О том, как это можно создать отлично, говорят представители Sape и CoMagic.
1-ые шаги
Итак, вы желаете сделать новейший веб-сайт и убеждены, что для вас получится привлечь на него достаточное количество трафика, так как вы предлагаете нужные продукты и услуги. Но для хоть какой компании основная трудность заключается в том, что этот трафик необходимо преобразовать.
Действует всепригодное правило: чем больше интересов и потребностей вы удовлетворите на веб-сайте, тем огромную аудиторию соберете. Нужно изучить соперников на предмет того, на какие странички они собирают трафик – это поможет расширить семантическое ядро.
К моменту общения с разрабом у вас уже обязано быть осознание, какой непосредственно веб-сайт хотелось бы получить. К примеру, если для вас нужен блог, а разраб не будет о этом предупрежден, внести такое изменение в архитектуру ресурса позже будет весьма трудно.
При всем этом сходу стоит сосредоточиться на том, чтоб создать обычный веб-сайт. Аспекты «нормальности» звучат мало размыто. Начать следует с того, каких целей вы желаете достигнуть и навечно ли совершенно планируется консульство вашего веб-сайта в сети. Может быть, вы просто желаете протестировать какую-либо идею – тогда довольно создать сайт-конструктор на базе Tilda. Но навряд ли таковой веб-сайт соберет много трафика – они имеют ряд ограничений и на физическом уровне не разрешают созодать определенные технические обновления. Быстрее, это будет собственного рода сайт-визитка.
Главные этапы планирования веб-сайта компании
Если вы планируете суровый проект, в каком будет биллинг, экосистема юзеров, регистрации и непростая иерархия, рекомендуется избрать фреймворк, поэтому что в дальнейшем будет легче отыскать разрабов, которые сумеют, не копаясь в древнем коде, поддерживать ваш продукт.
Так, при разработке интернет-магазинов используйте CMS. 80% веб-сайтов в мире изготовлены на WordPress, потому для обычных проектов расслабленно можно применять CMS, в том числе бесплатные. Есть некие опасности: чем проще и дешевле CMS, тем ужаснее сохранность. Такие веб-сайты нередко взламывают, за сиим нужно смотреть и вовремя пресекать действие взломщиков.
Следует проработать защиту от взломов и систему мониторинга. Эталоны в сервисах аналитики, сервера и актуально принципиальные метрики вашего веб-сайта и бизнеса тоже лучше продумывать заблаговременно.
Во всем этом весьма помогает data driven подход. Но необходимо решить себе, готова ли ваша компания к переходу на него и какие усилия вы можете для этого приложить.
Переход компании на data driven идеологию
Сначала принципиально понять, что схожий процесс – не из легких. Компания обязана обдумывать, что она готова к инвестициям: не постоянно в деньгах, а почаще в ресурсах. Нужно разъяснить сотрудникам, как все обязано работать, привить умение рассматривать и интерпретировать данные. При всем этом не постоянно приобретенные числа могут быть высококачественными, потому необходимо доверие к данным.
Дальше остается проработать самый принципиальный момент – как на основании получаемых данных будет выстраиваться процесс принятия решений.
Для работы по таковым принципам компании нужны:
- Инструменты сбора и анализа данных.
- Соответствующий уровень экспертизы.
- Квалифицированные сотрудники.
- Соответственная культура.
Необходимо осознавать, на каком шаге находится ваша компания исходя из убеждений культуры принятия решений. Есть теория шагов развития от Гугл. Самый крайний шаг – когда вы понимаете, что такое модели атрибуции, и сможете предвещать поведение ваших маркетинговых кампаний. Существует другая методология от Gartner, согласно которой все компании можно поделить на несколько категорий зависимо от того, на каком уровне осознанности и работы с данными она на текущий момент находится.
Поначалу вы собираете данные. Это 1-ый шаг, и основное – начать вручную выслеживать данные хотя бы в бесплатной системе аналитики, принимать потенциально главные решения по работе с рекламой на их базе.
Позже вы будете всегда наращивать процент решений, которые вы принимаете, основываясь на данных. Позже вы дойдете до безупречного момента, когда полностью все, что соединено с маркетингом, определяется по итогам работы с данными.
Любой из этих шагов сопровождается внедрением доп действий в компании: новейшие инструменты, идеологии и люди. Если на исходном шаге для вас не нужен аналитик, то на заключительном без отдельной команды, которая занимается конкретно принятием решений по данным маркетинга, не обойтись.
Чтоб начать выстраивать data driven культуру, нужно сходу создать аудит ситуации в маркетинге. Если вы начнете мыслить о этом через год-два, быть может уже поздно. Дело в том, что в среднем любая компания имеет около 5–10 каналов продаж, любой из которых работает по-разному. Контекстная реклама, прохладные реализации, маркетплейсы – все это маркетинг, при этом 10 годов назад большинства этих каналов не было. Потому разумеется, что их количество будет лишь возрастать.
Стоимость отдельного клиента и расходы на любой канал различаются. Клиент может узреть рекламу в контексте, позже в соцсетях, позже придти через прохладные реализации, а кто-то может пройти оборотный путь. Соответственно, необходимо повсевременно облагораживать и улучшить все пути, чтоб дойти до безупречной ситуации, когда вы тратите минимум бюджета, а получаете максимум лидов.
Инструменты анализа каналов вербования трафика
Принципиально также ответить на вопросец, какие бизнес метрики рассматривать. Для каждой компании они могут быть различными. Одни мониторят стоимость вербования клиента, остальные – LTV, другими словами как длительно клиент живет в компании, стоимость сделки, ROMI либо просто уровни звонков.
Нужно выслеживать динамику – есть ли рост характеристик. В 90% случаев обнаружатся затруднения, и вы будете решать, как достигнуть роста. Обусловьте проблемные зоны: к примеру, высочайшая стоимость клиента, не много каналов, маленький средний чек. Соответственно, это и есть те же данные, которые для вас нужно будет собирать.
Ряд вопросцев возникает на шаге составления плана. К примеру, вы поставили впереди себя задачку прирастить количество лидов. Ответьте на вопросец: какие инструменты будут употребляться для того, чтоб это проанализировать и просчитать. Необходимо встраивать различные системы в компанию. Опосля всех подсчетов предстоит решить, как конкретно расти.
Нужно составить план движения, ввести инструменты, обучить служащих с ними работать. Позже избрать главные метрики для анализа и сформировать в компании такую культуру, в какой конкретно эти характеристики будут основным ориентиром для всей команды, включая топ-менеджмент.
К примеру, если задачка – понизить стоимость вербования клиента, все внимание направляется на эту метрику, а все деяния на то, чтоб уменьшить ее характеристики. Опосля этого команда перебегает к последующей задачке. Таковой процесс именуется HADI-цикл.
Если реализовывать его в маркетинге, то поначалу необходимо получить новейших клиентов методом поиска других каналов. Опосля нахождения таковых каналов создаются догадки и возникает необходимость в системах аналитики. Если каналы отлично демонстрируют себя, можно инвестировать в их средства. Если результата нет, необходимы остальные каналы.
Это лишь один из инструментов управления маркетингом на базе данных. Также можно выслеживать конфигурации на веб-сайте. Разглядим ситуацию, при которой маркетинг генерирует много трафика, но он не конвертируется на веб-сайте. Спецы попеременно заносят конфигурации, запускают акции – все эти процессы необходимо выслеживать и рассматривать. На этом моменте и возникает культура работы с данными.
Если вы и ваша компания готовы к таковым изменениям и смене вида мышления, то, может быть, уже на данный момент настало самое подходящее время для перехода на data driven идеологию.
