أهمية أدوات التحليل في عالم التسويق الرقمي - marketintag

أهمية أدوات التحليل في عالم التسويق الرقمي

ما هو رد فعلك عندما تسمع كلمات مثل تحليلات ، بيانات؟

  هل ستشعربالخوف؟ بالإحباط؟

هذا ما يين أهمية أدوات التحليل في التسويق الرقمي

لحسن الحظ ، لا يجب أن تكون البيانات (analytics) والتحليلات مخيفة. في الواقع ، يمكن أن يكون الأمر ممتعًا (أو مثيرًا للاهتمام على الأقل) إذا كنت تعرف كيفية تحويل كل هذه الأرقام والتقارير إلى معلومات قابلة للتنفيذ يمكنك استخدامها لتنمية عملك.

في هذا الفصل ، ستتعلم منهجية تسمح لك من  إجراء التحليلات والبيانات في عملك ، والمقاييس الأكثر أهمية ، واللغة التي ستستخدمها للتحدث عنها ، والفرق أو الأدوار التي يجب أن تكون مسؤولة عنها.

لكن أولاً ، لنتحدث عن سبب أهمية البيانات والتحليلات لنجاح الأعمال.

سبب هذه الأهمية

لا تعتبر البيانات مجرد تحصيل حاصل بل هي من لضرورة بمكان

التحدي الذي يواجهه معظم مستخدمي المواقع الالكترونية (web) هو كيفية تحويل الأرقام إلى قرارات ذات مغزى. الأرقام الثابتة ، في حد ذاتها ، لا معنى لها.

فلماذا تريد إجراء التحليلات؟

لفهم هكذا إجابة ، دعنا نراجع الأمثلة التالية:

نادي أوكلاند أ لألعاب القوى

تولى بيلي بين منصب المدير العام لفريق أوكلاند أ في عام 1997. هناك ، طبق التحليل الإحصائي (المعروف باسم قياس السابر) على اللاعبين ، مما أدى إلى تغيير جذري في طريقة تطورهم. 

بشكل أساسي ، جعلت البيانات قادرا على المنافسة مع أندية أكبر بكثير أثناء العمل على ميزانية تبلغ ثلث الحجم.

Netflix

الاعتقاد الأساسي لـNetflix هو أن التخصيص يكسب ولاء العملاء ، وهو الاعتقاد الذي يضع البيانات في مركز إستراتيجية بالنسبة للشركة.

عندما كانوا لا يزالون شركة لتأجير أقراص DVD ، استثمر Netflix بكثافة في تقنية استخراج البيانات لتطوير خوارزمية توصية الفيلم ، مما أدى إلى استخدام البيانات لتوفير تجربة رائعة تعجب المستخدم. وقد نجحت. أدى توقع التوصيات إلى زيادة 50٪ من حركة المرور الخاصة بهم.

بعد اعتماد نموذج التدفق ، استمر نهج البيانات أولاً ، وجعلها واحدة من أفضل خدمات بث الفيديو عند الطلب المتوفرة.

واليوم ، يمنحهم العميل نظرة ثاقبة يحتاجون إليها لإنشاء محتوى أصلي ناجح بشكل كبير .

لم يكن أي من هذا ممكناً بدون البيانات.

التحدي ، بالطبع ، يكمن في أساليبك. كيف تنتقل من جدول البيانات إلى القرارات الإستراتيجية التي تنمي عملك؟ لنلقي نظرة.

طرق تحليلات واستراتيجية البيانات

لإتقان التحليلات والبيانات ، تحتاج إلى إتقان 3 مبادئ توجيهية:

  • تخصيص موظف بالبيانات. هذا هو أساس تحليل البيانات. يجب أن تساعدك كل قطعة من البيانات التي تجمعها
  • في الإجابة عن الأسئلة واتخاذ قرارات ذكية.
  • استخدم اختبار الفرضيات لتحويل الأسئلة إلى استراتيجيات. هذا ما يجعل البيانات ذات مغزى.
  • إنها عملية تحويل البيانات الأولية إلى قرارات تجارية.
  • تطبيق السياق لحساب الغير قابل للقياس. بعض الأشياء يصعب قياسها.
  • في هذه الحالة ، تحتاج إلى وضع البيانات في سياقها.

لا ينبغي أن تكون التحليلات والبيانات مرهقة. لكن من السهل أن تشعر بهذه الطريقة عندما يكون هناك الكثير من المصادر للاستفادة منها ، كل منها ينسق البيانات بشكل مختلف ، بل وأحيانًا يعطي أرقامًا مختلفة لنفس المقياس.

أين تضع انتباهك؟ كيف تقارن بين البيانات من مصادر مختلفة؟

10 ادوات تساعدك في تحليل مواقع الويب لمنافسيك

المبدأ رقم 1: يجب وضع موظف مختص في ذلك

واحدة من أسهل الطرق لفهم البيانات هي التفكير في مسار التسويق الإلكتروني.

هذا هو المفهوم التأسيسي الذي يجعل من السهل تصور اكتساب العملاء في التسويق الالكتروني. يعمل تسويق علامتك التجارية على خلق الوعي وجذب زوار جدد إلى موقع الويب الخاص بك. سيكون بعض هؤلاء العملاء المتوقعين الجدد مهتمين بدرجة كافية لتقييم عملك ومنتجاتك ، وستستمر نسبة منهم ليصبحوا عملاء.

بالنسبة للمبيعات ، يعد هذا نموذجًا جيدًا ، لكننا بحاجة إلى تعديل مسار التحويل للعمل أيضًا مع التحليلات والبيانات.

هذا النموذج عبارة عن مخطط انسيابي لمقاييس قمع لا يقوم فقط بتعيين مراحل رحلة العميل ، بل يسرد أيضًا المقاييس التي يجب قياسها في كل مرحلة.

مع هذا النهج ، نستخدم نفس المراحل الثلاث من مسار التحويل ولكن

  1. الجزء الأعلى من مسار التحويل ، هو مرحلة الوعي
  2.   منتصف مسار التحويل ، هو مرحلة التقييم
  3.  الجزء السفلي من مسار التحويل ، هو مرحلة التحويل

لكننا لا نريد التوقف عند هذا الحد. نحتاج أيضًا إلى قياس ما يحدث بعد أن يصبح شخص ما عميلاً.

لذلك نضيف مرحلة أخرى: مرحلة ما بعد التحويل ، والتي تركز على كيفية تحويل العملاء إلى عملاء متكررين ، ومشتركين مدى الحياة ، ودعاة لعملك.

هذه هي الطريقة التي تفرض علينا ان نضع مختص بهذه العملية. أنت لا تنظر إلى جميع بياناتك مرة واحدة. تقوم بتعيين مقاييس مختلفة لكل مرحلة من مراحل القمع.

بدلاً من قياس صحة عملك فقط من خلال أرقامها النهائية ، يمكنك قياس صحتها في كل مرحلة – تحديد التسريبات في مسار التحويل الخاص بك ، وإيجاد طرق إستراتيجية لتوصيلها ، وتسهيل عملية التحويل.

للبدء ، دعنا نحدد مقاييس مسار التحويل التي تحتاجها لكل مرحلة من مراحل رحلة عملائك.

تصنيف البيانات حسب مرحلة مسار التحويل

مسار التحويل funnel

TOFU (أعلى مسار التحويل)

هدفك في هذه المرحلة؟ الزوار الجدد.

السؤال الرئيسي عند اختيار المقاييس لهذه المرحلة هو: هل يمنحني هذا المقياس نظرة ثاقبة للزوار الجدد؟

مثال جيد لمقياس TOFU: توجيه زوار جدد.

الزائرون الجدد المباشرون هو عدد الأشخاص الذين يكتبون عنوان URL لموقع الويب الخاص بك مباشرة في Google؟ يمكنه قياس فعالية الإعلان عبر الإنترنت وغير متصل:

  • إذا كنت تعرض إعلانات توعية ، فيجب أن ترى ارتفاعات كبيرة من الأشخاص الذين يحاولون معرفة المزيد عنك.
  • إذا كانت لديك لوحات إعلانية تتضمن عنوان URL الخاص بك ، فيجب أن ترى ارتفاعًا مفاجئًا في المناطق الجغرافية المحيطة بلوحة الإعلانات أثناء زيارتهم لموقعك.

MOFU (منتصف القمع)

هدفك في هذه المرحلة؟ تحويل الزوار الجدد إلى عملاء متوقعين.

منتصف مسار التحويل: سؤالك الإرشادي عند تحديد ما إذا كان المقياس مناسبًا لمنتصف مسار التحويل هو: هل يعطيني هذا المقياس نظرة ثاقبة حول مدى نجاحي في جذب الزائرين للالتزام معك؟

يمكن تعريف “الالتزام” على النحو التالي:

  • الأشخاص المشتركون.
  • الأشخاص الذين يملأون نموذج ويب.الذين يتابعونك
  • الأشخاص الموجودون في وسائل التواصل الاجتماعي

، يتعلق الأمر بالأشخاص الذين يمنحونك الإذن للوصول إليهم وتقديم قيمة أكبر.

مثال جيد على مقياس MOFU: نقرات الحث على الشراء.

إذا كان لديك منشور مدونة به لافتة لمعرفة المزيد عن أحد منتجاتك. تحتاج إلى معرفة عدد النقرات التي يحصل عليها هذا الشعار والنسبة المئوية للزوار الذين ينقرون على مدونتك حتى تتمكن من تقييم مدى نجاح المحتوى الخاص بك في تحويل الزوار إلى عملاء متوقعين.

BOFU (الجزء السفلي من مسار التحويل)

هو هدفك؟ تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء دائمين.

سؤالك الإرشادي عند اختيار المقاييس لهذه المرحلة: هل يمنحني هذا المقياس نظرة ثاقبة حول مدى جودة تحويل العملاء المحتملين إلى عملاء؟

هذه المرحلة مهمة بشكل خاص لأنه بمجرد أن يشتري شخص ما شيئًا منك – حتى لو كان شيئًا صغيرًا وغير مكلف – تزداد احتمالية شرائه مرة أخرى بمقدار 10 أضعاف ، ويزداد استعداده للاستثمار في العلاقة بشكل كبير.

مثال جيد لمقياس BOFU: نسبة التحويل.

BOFU Chart Metrics

كم عدد الأشخاص الذين نقروا أو اشتروا من اتصال العلامة التجارية؟ يخبرك هذا بالعروض الناجحة ونوع العروض التي يجب عليك تقديمها للعملاء الجدد.

استراتيجية التسويق الالكتوني (رحلة قيمة العميل )

الاحتفاظ وتحقيق الدخل (بعد التحويل)

هدفك في هذه المرحلة؟ رضا العملاء. أنت ترغب في زيادة العضوية ، وعائد الاستثمار لحركة المرور ، والاحتفاظ بها ، وقيمة عمر العميل.

السؤال الإرشادي عند النظر إلى مقاييس ما بعد التحويل: هل يمنحني هذا المقياس نظرة ثاقبة حول مدى رضا عملائنا؟

أنت تبحث عن مقاييس تصف النتائج الحقيقية من استخدام منتجك. شيء من هذا القبيل:

تمنحك مقاييس ما بعد البيع نظرة ثاقبة حول رضا العملاء.

هذه البيانات ليست في انتظارك على Google ، لذلك يصعب الحصول عليها ، ولكن العملاء الراضين عادة ما يكونون على استعداد لمشاركتها. 

تصنيف البيانات حسب النوع

التحليل و البيانات

لقد قمنا للتو بمراجعة مقاييس TOFU و MOFU و BOFU ، وهي طريقة لتصنيف المقاييس حسب مراحل مسار التحويل. ولكن هناك طريقة أخرى لتصنيف المقاييس ، وذلك حسب نوع المعلومات التي تقدمها.

هناك نوعان من المقاييس:

المقاييس الرئيسية تحدد الصحة العامة. هذه المقاييس مثل مقياس حرارة لعملك. لكي يكون المقياس مفتاحًا ، يجب أن تكون قادرًا على إلقاء نظرة عليه ومعرفة ما إذا كان عملك يعمل بشكل جيد أم لا.

المقاييس التفصيلية تجيب على الأسئلة الكبيرة. هذه المقاييس أكثر دقة وتساعدك على فهم ما يحدث في مجالات معينة من عملك.

عادةً ما تستخدم كلا النوعين من المقاييس معًا ، وليس أحدهما أو الآخر. إذا أخبرتك المقاييس الأساسية أن الأمور تسير على ما يرام ، فأنت تستخدم مقاييس تفصيلية لمساعدتك على فهم السبب ، حتى تتمكن من تكرار نجاحك.

على سبيل المثال:

تحسين نسبة النقر إلى الظهور لإعلان بانر في الموقع

تعتبر فوق اعلان بنر متوسط ​​النسبة المئوية مقياسًا رئيسيًا. يخبرك ، عبر موقعك بالكامل ، بمدى احتمالية قيام الزائر بالنقر فوق لافتة إعلانية في إحدى مقالاتك.

لمساعدتنا في فهم سبب أن معدل النقر هو 3.25٪ وكيف يمكننا تحسين هذا الرقم ، نحتاج إلى مقياس تفصيلي: ما مدى احتمالية قيام الزائر بالنقر فوق إعلان بانر في مقال واحد محدد؟

منذ وقت ليس ببعيد ، فعلنا هذا لمدونة DM. بعد مراجعة جميع منشورات المدونة الخاصة بنا والبحث عن مقاييس محددة ، تمكنا من تحديد العوامل التي تؤثر على معدل النقر. بعد تطبيق النتائج التي توصلنا إليها ، قمنا بتحسين نسبة النقر إلى الظهور على إعلان البانر بحوالي 2٪ عبر المدونة.

تحسين حركة البحث

في هذا المثال ، المقياس الأساسي هو الزائرون الجدد: كم عدد الزائرين لأول مرة على موقع الويب الخاص بك؟

لمعرفة المزيد ، سيكون مقياس البحث هو “حصة البحث”: ما النسبة المئوية لحركة البحث التي يمتلكها أي شخص أو علامة تجارية؟

هنا ، يمكنك مقارنة مقدار حركة البحث التي تحصل عليها لكلمة رئيسية مع مقدار ما يحصل عليه منافسوك من نفس الكلمة الرئيسية. سيسمح لك ذلك بالعثور على مناطق يمكنك فيها التنافس مع شركات أكبر لأنك تمتلك الكلمة الرئيسية. بدلاً من ذلك ، سيخبرك بالكلمات الرئيسية التي تحتاج إلى بذل بعض الجهد فيها.

تحسين التجارة الإلكترونية

وفي هذا المثال ، المقياس الرئيسي هو متوسط ​​قيمة أمر الشراء. للتنقل لأسفل ، ستحتاج إلى إلقاء نظرة على الطلبات الفعلية.

تريد أن تعرف من أين يأتي الجزء الأكبر من الإيرادات من متوسط ​​قيمة أمر الشراء. قد يكشف هذا أنك بحاجة إلى تحريك الأشياء في مسار تحويل المبيعات الخاص بك أو أنك بحاجة إلى دفع عرض ترويجي على آخر لأن متوسط ​​قيمة الطلب أعلى بكثير.

كما ترى ، هناك طريقتان يمكنك من خلالهما فهم مقاييسك.

  1. يمكنك تخصيصها لمرحلة معينة من مسار التحويل: TOFU أو MOFU أو BOFU.
  2. يمكنك استخدامها لقياس صحة المجالات المختلفة في عملك ومن ثم الإجابة على أسئلة أعمق حول كيف ولماذا.

بمجرد أن تفهم الصحة العامة لعملك وأين تعمل الأشياء (أو لا تعمل) ، يمكنك البدء في استخدام المقاييس لحل المشكلات.

التسويق بالمحتوى و اهميته لكل مسوق الكتروني

المبدأ رقم 2: استخدام المقاييس لحل المشكلات

يتم جمع البيانات على لوحة معلومات ، أليس كذلك؟ لكن على لوحة القيادة ، إنها بيانات خام. وظيفتك ، كمحلل بيانات ، هي تحويل البيانات الأولية إلى بيانات نشطة.

لذلك ، تستخدم عملية اتخاذ القرار التحليلي.

اتخاذ القرار بناءا على التحليلات

تعمل هذه العملية إلى حد كبير مثل الطريقة العلمية ، إلا أنها تعتمد على المقاييس.

في المنهج العلمي ، تبدأ بالأسئلة والفرضيات ، ثم تقوم بعمل تنبؤات حول ما يمكن أن يحدث إذا اختبرت فرضيات مختلفة.

إنه نفس الشيء مع البيانات والتحليلات. تقوم بمراجعة بياناتك وتبدأ في طرح أسئلة حولها. أنت تضع فرضيات حول ما يمكن أن يحدث إذا كان بإمكانك التأثير على أي من هذه الأرقام. ثم تضع اختبارًا لترى ما إذا كنت على حق.

ببساطة عن طريق مراجعة النتائج ، يمكنك أن ترى بوضوح ما يجب القيام به لتحسين عملك. لم يعد اتخاذ القرارات يتعلق بحدسك الداخلي ، بل يتعلق بما تخبرك به البيانات.

هذه هي النظرية على أي حال.

لكن من الناحية العملية ، غالبًا ما لا نعرف ما يكفي لمعرفة الأسئلة التي يجب أن نطرحها. في هذه المواقف ، غالبًا ما يكون من المفيد  الغوص في البيانات مرة أخرى.

مراجعة المقاييس الأساسية للحصول على الأسئلة

مقاييس و التحليلات

عندما لا تعرف ما يكفي لمعرفة ما يجب أن تطلبه ، ستمنحك مقاييسك غالبًا البصيرة التي تحتاجها.

الخطوة 1. ابدأ بمراجعة مقاييسك الرئيسية. حدد الأماكن التي يكون فيها أداؤك أفضل من المتوقع أو ربما يتجه نحو الأسفل. في كثير من الحالات ، سيكون هذا مصدر إلهام للأسئلة.

  • إن حركة مشاركة هذه المدونة هي ضعف معظم مشاركات المدونة الأخرى. ما الذي جعلها تعمل بشكل أفضل؟
  • نحصل على مشتركين جدد كل يوم ، لكن إجمالي اشتراكاتنا يظل كما هو. ماذا يحدث؟ أين نفقد المشتركين؟ لماذا ا؟
  • في كل مرة يكتب كاتب  تدوينة على مدونة ، يكون عدد الزيارات والمشاركات أعلى من المعتاد. ما الذي يجعل مشاركات مدونتها أفضل من منشورات أي شخص آخر؟

الخطوة الثانية: ضع فرضية حول ما يحدث. قم بعمل تنبؤات حول ما يحدث. بالنسبة لعدم الاتساق المضاف للعضو لدينا ، قمنا بثلاثة تخمينات: الإصدار

  • التجريبي 1 دولار هو عرض أفضل لأنه يحول المزيد من الزائرين لجميع مصادر حركة المرور.
  • يُعد معدل التجريب بدولار واحد أعلى من الأعضاء الذين يتقاضون رواتب كاملة ، مما يعني أنه لا يساهم في تحقيق هدفنا المتمثل في تنمية المختبر.
  • يستمر الأشخاص في إعادة تشغيل عرض الإصدار التجريبي 1 دولار بعد انتهاء وقتهم ، مما يؤدي إلى تضخيم نسب التحويل.

تلميح: لا تقبل فرضية واحدة فقط. من الأفضل أن تفكر في تفسيرات متعددة – من الناحية المثالية من 5 إلى 7 فرضيات – واختبارها جميعًا. وإلا فإنك تحد من قدرتك على معرفة ما يحدث.

كما ترى ، في معظم الحالات ، لا يوجد سبب واحد فقط للمشكلة التي تراها. قد تساهم عدة عوامل في النجاح أو الفشل الذي تريد فهمه. كلما زاد عدد الفرضيات لديك ، زادت فرصك في عزل جميع العوامل المعنية.

الخطوة 3. استخدم مقاييس التمرير لاختبار الفرضيات. لهذا ، ستستخدم بيانات أكثر تفصيلاً ودقة لمعرفة سبب المشكلة التي تحاول فهمها.

لا تتم مراجعة هذه البيانات عادةً على أساس يومي ، ولكنها موجودة ، وأنت تعرف مكان العثور عليها. إنها أيضًا البيانات التي تساعدك في الإجابة على هذه الأنواع من الأسئلة.

الخطوة 4. اتخذ إجراءً بناءً على النتائج التي توصلت إليها.

المبدأ رقم 3: تحديد سياق البيانات لتأخذ في الاعتبار ما هو مهم قياسه

لا يهم مدى جودة بياناتك ، وأحيانًا لا تخبرك بكل ما تحتاج إلى معرفته.

على سبيل المثال ، لنفترض أنك تراجع بياناتك وترى اتجاهًا. لماذا يتشكل هذا الاتجاه؟ ربما قمت بتشغيل حملة خلال تلك الفترة. ربما فعل منافسوك شيئًا فريدًا. أو ربما كانت لديك مشكلة تقنية أدت إلى تحريف البيانات.

إذا لم تضع هذه العوامل في الاعتبار عند تقييم بياناتك ، فمن المحتمل أن تقوم بافتراض بناءً على مجموعة خاطئة من البيانات. استنتاجك لن يكون صحيحا.

في هذه المواقف ، يساعدك السياق في حساب الفروق في بياناتك. وهناك 4 سياقات تحتاج إلى أخذها في الاعتبار.

سياق بناءا على التاريخ

ماذا يخبرك التاريخ أن تتوقعه؟ من خلال مراجعة البيانات من خلال عدسة تاريخية ، يمكنك فهم الاتجاهات والسلوك النموذجي بين عملائك.

على سبيل المثال ، في موقعنا، لاحظنا تراجع المبيعات في الصيف. باستمرار. كل صيف.

لذا بدلاً من القلق بشأن انخفاض الأرقام ، توصلنا إلى استراتيجيات لزيادة المبيعات في أواخر الربيع. نقوم أيضًا بتقليل الإنفاق الإعلاني في الصيف لأننا نعلم أن عائد الاستثمار لن يكون جيدًا.

سياق خارجي

ما هي التغييرات الخارجة عن سيطرتنا والتي أثرت على مقاييسنا؟ ربما دخل منافس جديد السوق. أو ربما تغيرت التكنولوجيا ، مما استلزم تغييرات كبيرة في طريقة قيامك بالأشياء.

فكر في تحديثات خوارزمية Google.

قد تكون العوامل الخارجية خارجة عن سيطرتك ، لكن عليك أن تضعها في اعتبارك عند تقييم الأداء.

سياق داخلي

هل أجريت تغييرات على استراتيجيتك تؤثر على أدائك؟ هل أجريت تغييرات على موقعك أو أطلقت حملة؟

هذا أكثر من مراجعة ذاتية. فكر في التغييرات التي أجريتها داخليًا والتي ربما أثرت على أرقامك.

اتجاه السياق نفسه

هذا بكيفية سحب البيانات. هل تقارن الأرقام الأولية أو النسب المئوية؟ هل أرقامك مشوهة بالقيم الخاطئة؟ هل لديك بيانات لا معنى لها بسبب عامل داخلي أو خارجي؟

تساعدك هذه العوامل السياقية معًا في حساب الأشياء التي لا تُقاس ، والأشياء التي لا يمكنك توقعها أو شرحها في بياناتك. وهي تساعدك على تقييم صحة بياناتك.

جعل البيانات قابلة للتنفيذ

كما ترى ، يمكن أن تساعدك المبادئ الثلاثة للتحليلات والبيانات جيدة التنفيذ في تحويل الأرقام العشوائية إلى مهام قابلة للتنفيذ لعملك.

تحتاج إلى تعيين أدوار لبياناتك حتى تعرف مرحلة مسار التحويل التي تتعلق بها وما إذا كانت تساعدك في معرفة شيء ما (مقياس رئيسي) أو تعطيك معلومات للإجابة على سؤال (مقاييس البحث).

تحتاج أيضًا إلى استخدام البيانات لاتخاذ قرارات أكثر ذكاءً لعملك. استخدمها لاختبار أفكارك حول ما ينجح وما لا ينجح وكيف يمكنك تحسين النتائج. عندما تراجع الأرقام للإجابة على سؤال ، فأنت تعرف ما تحاول إثباته أو دحضه.

ثم أخيرًا ، تحتاج إلى وضع بياناتك في السياق من خلال تقييم العوامل التي قد تؤدي إلى زيادة الأرقام أو انخفاضها. من خلال ربط البيانات بالعالم الحقيقي ، ستكون الأرقام أكثر منطقية وسيكون من الأسهل استخدامها في عملك لدفع عجلة النمو.

استخدام تحليلات Lingo

هناك 5 مصطلحات يجب أن تفهمها للتحدث بذكاء عن التحليلات والبيانات.

اتخاذ القرار التحليلي

يشير هذا إلى الطريقة العلمية لعالم البيانات. إنها العملية التي ستستخدمها لتحديد الأسئلة التي يجب أن تطرحها وأفضل الطرق للإجابة عليها.

مجموعة أدوات التحليل

هذه هي الأدوات والقوالب والموارد التي ستستخدمها لتحويل المفاهيم والأفكار إلى بيانات وتقارير. ستساعدك مجموعة الأدوات الخاصة بك على طرح الأسئلة الصحيحة وتطوير عملية تجعل تحليل البيانات أسهل.

UTM علامة

يشير هذا إلى الرمز الذي يمكنك إلحاقه بعنوان URL لمنحك مزيدًا من المعلومات حول مصدر حركة المرور الخاصة بك.

انظر في مثال للموقع ديجيتال ماركيتر

في هذا المثال ، يظهر لك التظليل باللون الأصفر الفعلي الارتباط. كل شيء بعد ذلك هو معلمة UTM. هذه المعلومات الإضافية هي التي تساعدك على تتبع مصادر حركة المرور الخاصة بك.

  • يُبرز اللون الأخضر المصدر، الذي يخبرك بالجمهور أو موقع الإحالة (قائمة المنازل).
  • يُبرز اللون الوردي الوسيط الذي يخبرك بكيفية إحالة حركة المرور هذه (البريد الإلكتروني).
  • يُبرز اللون الأزرق المحتوى، وهو معرف الإعلان / المحتوى الخاص بك (البريد الإلكتروني لإطلاق شهادة البيانات 1).
  • يسلط الرمادي الضوء على حملتك، والتي تحدد الترويج أو الإستراتيجية التي أتت منها هذه الزيارات (شهادة البيانات 1-1-2016).

عند إضافة معلمات UTM إلى الروابط الخاصة بك ، سيتم تمييز أي شخص ينقر على هذه الروابط ، ويمكنك تتبع هذه العلامات في Google Analytics.

يتيح لك ذلك معرفة المصادر والاتصالات التي تمنحك أفضل حركة مرور.

مؤشر الأداء الرئيسي (KPI)

KPI هي طريقة أخرى للإشارة إلى مقياس بشكل عام ، وعادة ما تستخدم للتحدث عن مقياس يعتقد شخص ما أنه يقود أعمالهم. KPI هي طريقة أخرى للحديث عن مقياس رئيسي.

لوحة القيادة

المعلومات لوحة المعلومات هي صفحة ويب تجمع المقاييس الخاصة بك من مصدر معين. من المحتمل أن يكون لديك لوحة تحكم لكل مصدر بيانات: Google Analytics ومزود خدمة البريد الإلكتروني ومنصات الوسائط الاجتماعية الخاصة بك والمزيد.

توفر معظم لوحات المعلومات أيضًا رسومًا بيانية تحول بياناتك إلى مرئيات ، مما يجعل من السهل معرفة مدى جودة أدائك.

تمنحك لوحات المعلومات فهمًا سريعًا لما ينجح.

يجب أن تكون لوحات المعلومات متاحة للجميع في الفريق. إنها تساعدك على فهم ما يجري في العمل بسهولة ، مما يساعد أعضاء الفريق على معرفة كيف يؤثر عملهم على نجاح عملك.

الأدوار: من يجب أن يكون على دراية بها؟

من يجب أن يمتلك بيانات عملك؟ في أي مكان في الشركة يعيش تحليل البيانات؟

تحليل البيانات

والتحليلات يجب أن يتحمل فريق التحليلات (أو الفرد) المسؤولية الأساسية عن جمع وفحص وتفسير بياناتك وتحليلاتك.

قد يكون للفرق الأكبر حجمًا أيضًا مدير تنفيذ البيانات ، والذي يجمع كل هذه المعلومات ويحولها إلى لوحة معلومات جميلة يسهل فهمها.

التسويق

يحتاج كل مسوق  إلى معرفة القليل عن التحليلات والبيانات. سواء كنت تدير حملات على Facebook ، أو تغرد 50 مرة في اليوم ، أو تنشر مقالات في مدونتك ، فأنت بحاجة إلى معرفة ما ينجح وما لا ينجح.

تحسين معدل التحويل (CRO)

يعتمد الأشخاص الذين يجرون اختبارات لتحسين التسويق بشكل كبير على البيانات لتطوير فرضياتهم وإعداد الاختبارات وقياس الأداء.

تلخيص

لا يجب أن يكون التحليلات مخيفًة أو مربكًة – حتى لو لم تكن شخصًا مرتبطًا بالأرقام. تحتاج ببساطة إلى عملية للتعامل مع الأرقام ، وهي طريقة لمعرفة أي منها سيساعدك على تحديد الفرص وأيها يجب تجاهله.

بمجرد الانتهاء من العملية الخاصة بك ، قد تجد أنك تستمتع بالتحليلات. ليس هناك شعور أفضل من معرفة أن خطتك التسويقية تعمل بلا شك – والمقاييس هي التي ستمنحك هذه الثقة.

نقترب من نهاية نظرة عامة على التسويق الرقمي. الدرس التالي (والأخير) هو تحسين معدل التحويل ، وهو عملية بسيطة لتحسين نتائجك التسويقية بمرور الوقت.

بصراحة ، يعد تحسين معدل التحويل ، أو CRO ، كما يطلق عليه غالبًا ، هو الصلصة السرية لاستراتيجية التسويق الرقمي الخاصة بك ، وستحب الطريقة التي تركز بها طاقتك على المهام الأكثر أهمية.