Az adatok elemzése a pályacsatorna -tölcsérből a felhasználói viselkedés megértésének, a marketingstratégiák optimalizálásának és az üzleti növekedés elősegítéseinek kulcsfontosságú szempontja. Mint pályacsatorna -beszállító, kiváltságom volt, hogy számos ügyféllel együtt dolgoztam, hogy megértsék az ezen tölcsér által generált adatokat. Ebben a blogbejegyzésben megosztom néhány betekintést arra, hogy miként lehet hatékonyan elemezni a tölcsér adatait.
A pályacsatorna alapjainak megértése
Mielőtt belemerülne az adatelemzésbe, elengedhetetlen, hogy egyértelműen megértsük, mi a pályacsatorna. A pályacsatorna az ügyfél utazásának vizuális ábrázolása, a kezdeti kapcsolattartási ponttól a végső átalakításig. Általában több szakaszból áll, mint például a tudatosság, az érdeklődés, a megfontolás és a vásárlás. Az egyes szakaszok az ügyfél döntéshozatali folyamatának egy lépését képviselik, és a tölcsér alakja azt jelzi, hogy kevesebb felhasználó halad előre az egyes következő szakaszokban.
Adatgyűjtés
A pályacsatorna adatainak elemzésének első lépése a megfelelő adatok gyűjtése. Ez magában foglalja a megfelelő nyomkövető mechanizmusok beállítását a felhasználói interakciók rögzítésére a tölcsér minden szakaszában. Számos eszköz áll rendelkezésre erre a célra, például a Google Analytics, a MixPanel és a Kissmetrics. Ezek az eszközök nyomon követhetik a mutatók széles skáláját, ideértve a látogatók számát, az átváltási arányokat, a visszafordulási arányokat és az egyes szakaszokban eltöltött időt.
Mint pályacsatorna -szállító, biztosítjuk, hogy ügyfeleinknek átfogó adatgyűjtési rendszere legyen. A pályafutóinkat úgy terveztük, hogy zökkenőmentesen integrálódjanak a népszerű elemzési eszközökbe, lehetővé téve az egyszerű adatkeresés és az elemzések használatát.
A kulcsfontosságú mutatók azonosítása
Az adatok összegyűjtése után a következő lépés az, hogy azonosítsák a vállalkozása számára legfontosabb kulcsfontosságú mutatókat. A különböző vállalkozások céljaiktól függően a különböző mutatókra összpontosíthatnak. Például egy e -kereskedelmi vállalkozás érdeklődhet olyan mutatókban, mint például a termékmegnézetek száma, hozzáadva - a kosárok aránya és a vásárlási konverziós arányok. Másrészt egy SaaS -társaság olyan mutatókra összpontosíthat, mint az ingyenes próbajelzés - UPS, próba - fizetett konverziós arányok és az ügyfelek forgásének aránya.
Néhány általános kulcsfontosságú mutató a pályacsatorna elemzésében a következők:
- Konverziós ráta: Ez a felhasználók százaléka, akik a kívánt akciót a tölcsér egy adott szakaszában végzik el. Például, ha 100 felhasználó lép be a megfontolási szakaszba, és 20 közülük vásárol, akkor a konverziós ráta a mérlegelésből a vásárlásig 20%.
- Visszapattanási ráta: A visszapattanási arány azt a felhasználó százalékát méri, akik egy adott szakaszban hagyják el a tölcsér további intézkedéseket. A magas visszapattanási arány egy adott szakaszban a tartalom, a felhasználói élmény vagy az üzenetküldés problémáját jelezheti.
- Eltöltött idő: Annak megértése, hogy a felhasználók mennyi időt töltenek az egyes szakaszokban, betekintést nyújthatnak az elkötelezettség szintjébe. Ha a felhasználók hosszú ideig egy adott szakaszban töltenek, ez azt jelentené, hogy érdekli őket, de a progresszió néhány akadályával szembesülnek.
Az adatok szegmentálása
Az adatok szegmentálása fontos lépés a pályacsatorna elemzésében. Ha az adatokat különböző szegmensekre osztja, mélyebben megértheti, hogy a különféle felhasználói csoportok hogyan viselkednek a tölcsérben. A szegmentálás különféle kritériumokon alapulhat, mint például a demográfia, a földrajzi hely, a marketing csatornák és a felhasználói viselkedés.
Például az adatait marketing csatornánként szegmentálhatja, hogy megnézze, mely csatornák vezetik a legtöbb konverziót. Ha úgy találja, hogy a közösségi médiából érkező felhasználók magasabb konverziós arányt mutatnak, mint az e -mail marketingből, akkor érdemes több forrást kiosztani a közösségi média marketingbe.
Az adatok megjelenítése
A TART CARMASTAD -adatok megjelenítése megkönnyítheti a megértést és az értelmezést. A tölcsér adatainak megjelenítésének számos módja van, beleértve a tölcsérdiagramokat, a sávdiagramokat és a vonaldiagramokat.
A tölcsérdiagram a leggyakoribb módszer a pályacsatorna ábrázolására. Ez megmutatja a felhasználók számát a tölcsér minden szakaszában, megkönnyítve, hogy a felhasználók hol esnek le. A sávdiagramok felhasználhatók a tölcsér különböző szegmenseinek vagy szakaszának teljesítményének összehasonlítására. A vonaldiagramok hasznosak az időbeli tendenciák megjelenítéséhez, például az átváltási arányok vagy a visszafordulási arányok változásaihoz.
Mint pályacsatorna -szállító, testreszabható megjelenítő eszközöket biztosítunk ügyfeleinknek, amelyek lehetővé teszik számukra, hogy részletes és betekintést nyújtsanak.
A DROP - OFF pontok elemzése
A pályacsatorna -elemzés egyik fő célja a Drop -OFF -pontok azonosítása, amelyek azok a szakaszok, amikor a felhasználók valószínűleg elhagyják a tölcséret. Ezeknek a csepp pontoknak a elemzésével lépéseket tehet a felhasználói élmény optimalizálása és az átváltási arányok növelése érdekében.
Számos oka van annak, hogy a felhasználók egy adott szakaszban kiléphetnek. Ennek oka lehet a rossz felhasználói felület, a zavaró navigáció, a releváns tartalom hiánya vagy a magas árak. Miután azonosította a Drop -OFF -pontokat, A/B tesztet végezhet a különböző megoldások tesztelésére, és megnézheti, melyik működik a legjobban.
Például, ha úgy találja, hogy a felhasználók a pénztár szakaszában elhagynak, akkor különféle pénztár folyamatokat tesztelhetnek, például egy - Page Checkout vagy egy multi -Step Fizetés. Különböző fizetési lehetőségeket is tesztelhet, vagy kedvezményeket kínálhat a felhasználók ösztönzésére a vásárlás befejezésére.
A tölcsérek összehasonlítása
Egy másik hasznos elemzési technika a különféle tölcsérek összehasonlítása. Ez magában foglalhatja a különféle marketing kampányok, különböző termékek vagy különböző vevői szegmensek teljesítményének összehasonlítását.
Összehasonlítva a foltok összehasonlításával, azonosíthatja a bevált gyakorlatokat és a fejlesztési területeket. Például, ha úgy találja, hogy az egyik marketing kampánynak sokkal magasabb a konverziós aránya, mint a másik, akkor elemezheti a sikeres kampány elemeit, például az üzenetküldés, a célzás és a hívás - cselekvéshez, és alkalmazhatja ezeket a tanulásokat más kampányokra.
Prediktív elemzés
A történelmi adatok elemzése mellett a prediktív elemzés hatékony eszköz lehet a pályacsatorna elemzésében. A prediktív elemzés statisztikai algoritmusokat és gépi tanulási technikákat használ a jövőbeli viselkedés előrejelzésére a múltbeli adatok alapján.
Például a prediktív elemzés segítségével előrejelzheti a konverziók számát a tölcsér egy adott szakaszában, a tölcsérbe belépő felhasználók száma és az előző szakaszokban való viselkedésük alapján. Ez segíthet abban, hogy megalapozottabb döntéseket hozzon az erőforrás -elosztásról és a marketing stratégiákról.
Következtetés
Az adatok elemzése a pályacsatorna -tölcsérből összetett, de jutalmazó folyamat. Azáltal, hogy megérti a pályafutók alapjait, a megfelelő adatok gyűjtését, a kulcsfontosságú mutatók azonosítását, az adatok szegmentálását, annak megjelenítését, a csepp pontok elemzését, a tölcsérek összehasonlítását és a prediktív elemzés felhasználásával értékes betekintést nyerhet a felhasználói viselkedésbe, és optimalizálhatja marketing stratégiáit.
Mint egy pályacsatorna -szállító, elkötelezettek vagyunk abban, hogy segítsünk ügyfeleinknek a legtöbbet kiaknázni a pályacsatorna -adatokból. Akár érdekelGumiabroncs,Mobil por eltávolító garat, vagyRögzített garat, Megvan a szakértelem és az eszközök, amelyek segítenek az adatok elemzésében és az üzleti növekedés ösztönzésében.
Ha érdekli, hogy többet megtudjon arról, hogy a pályafutáink hogyan hasznosak lehetnek vállalkozása számára, vagy szeretne megvitatni a potenciális vásárlást, arra ösztönözzük, hogy forduljon hozzánk. Szakértői csapatunk készen áll arra, hogy válaszoljon a kérdéseire, és veled dolgozzon az üzleti céljainak elérése érdekében.
Referenciák
- Mark Jeffery "Data - Vezérelt marketing: A 15. marketingben szereplő 15 mutató számára.
- "Lean Analytics: Használja az adatokat a jobb indításhoz gyorsabban" Alistair Croll és Benjamin Yoskovitz.
- A Google Analytics dokumentáció.