Kezdjük azzal, hogy miről is szól a Superweek.
Analitikáról, adatról, mérésről.
Felpezsdült a véred egyből gondolom… Ami e mellett nagyon fontos, hogy ezen az 5 napon a szakma olyan gurujai jönnek el átadni tudásukat és ötleteiket, akik már réges rég túl vannak azon a szinten, hogy táblázatokat gyártsanak, látogatókat számoljanak és rámutassanak a vásárlási folyamat gyenge pontjaira – adatokkal alátámasztva-.
Amit kaptunk, az egy sokkal szabadabb látásmód és feladatok, megoldások. Hogyan tudunk egy adott folyamatot máshogy mérni, vagy akár (amiről 
most is fogok írni) máshogy közvetíteni olyanok felé, akik nincsenek annyira jóban a számokkal, mint mi.
Indokolatlanul kiemelve, mert a többi előadó is fantasztikus volt, most a két Avinash Kaushik által tartott előadására térnék ki. Egyrészt mert rendkívül indpiráló témát hozott, másrészt a téma nagyon is élő és nálunk egyelőre akutt is.
A probléma, amit felhozott a Funnel használata. Mindent Funnel-eken keresztül tervezünk, mérünk, ami arra sarkall minket, hogy a cél az legyen: mindenki kerüljön egyre lejjebb a tölcsérben.
Mérj máshogy
#SeeThinkDoCare
Az egyik fő tétel, hogy ne célcsoportok szerint kezeld a felhasználókat, mert egyrészt a legjobb ‘buyer persona’ se tökéletes, plusz van egy vastag réteg, akik potenciális célcsoport lehetnének, mert szeretnének vásárolni, de nem célzol rájuk tartalmat.
Helyette inkább a SZÁNDÉK legyen a fő csoportosítási elv. Nem szeretne még vásárolni, már szeretne, már vásárol és megújítana? Ezek legyenek inkább a fő irányok.
See, Think, Do, Care
Ezek voltak azok a fő mutatók, amikre Avinash felhúzta a teljes előadását a szerdai nap. Ezek azok a pontok, amik meg kell, hogy határozzák a méréseid mélységét, elemeit, de még az utána következő céges akciókat is, amik ugye az általad biztosított adatokon (is) kell, hogy alapuljanak.
(Forrás: Avinash Kaushik )
See: “Largest adressable qualified audience” – Akit csak el tudsz érni érdemben.
Think: “Largest adressable qualified audience with weak commercial intent” – Akit csak el tudsz érni érdemben és kis mértékben még vásárlási hajlandósága is van.
Do: “Largest adressable qualified audience with strong commercial intent” – Akit csak el tudsz érni érdemben és nagy mértékben hajlandó vásárolni is.
Care: “Current cutomer. More than 1 transaction” – Meglévő ügyfeleid, akik min. 2 alkalommal már vásároltak nálad. – Itt kiemelve, hogy az 1 vásárlás miért nem számít annak: 1 vásárlás még lehet akár kényszer helyzet (nincs más), vagy csak egy impulzus vásárlás valamilyen akciód miatt, de nem feltétlenül célirányosan tőled akart vásárolni.
A see, think és do fázisok nagyban hasonlítanak a standard megközelítéshez, ahogy csoportosítjuk tervezés során a felhasználókat. Ami fontos kitétel volt, hogy ez egy mindent átfogó szemlélet kell, hogy legyen, nem csak adatfeldolgozási szegmentálás, hanem ezek a célok végig vezessék a tevékenységünket.
Az optimális munkafolyamatra az ő megközelítése az alábbi, amit végig kísért a #SeeThinkDoCare gondolat:
- Tartalom
- Marketing
- Visszamérés
Nem bontotta túl sok részre, ami emészthetőség szempontból tök jó, mégis átfogó volt a kép, amit felvázolt. Ez volt az egyik leginkább elgondolkodtató előadás, amin ott tudtam lenni a héten (sajnos csak 3 nap voltam kint).
1. Tartalom:
Lényegében azt ecsetelte, hogy nem az a fontos, hogy minden csatornán mindig ott legyen az üzeneted és mindig mindenkinek ugyanazt mond.
Ha megvan az üzeneted, akkor azt mérd fel, hogy a fenti SeeThinkDoCare fázisban levők közül kinek akarod üzenni és az határozza meg a tartalom formáját.
2 példa:
- A mobil tökéletes felület a See és a Think fázisban, ahol még inkább információt gyűjtesz, ismerkedsz, még akár elhatározásra is jutsz egy vásárlással kapcsolatban (, de nem azon az eszközön veszed meg végül).
- Egy mobil alkalmazás pedig az egyik legjobb a Care fázisban, ahol a meglévő ügyfeleiddel tudod azonnal felvenni a kapcsolatot és számukra egyedi tartalmat biztosítani.
2. Marketing:
A különböző szinteken más-más eszköz lesz megfelelő, amin keresztül hatékonyan el tudod juttatni az üzenetedet a felhasználókhoz.
Vannak univerzálisak is, mint pl a Display, amin gyakorlatilag bármilyen tartalmat át tudsz adni, de egy keresőhirdetés már inább a See és a Think fázisban hatásos. Ez utóbbit én is meg tudom erősíteni saját tapasztalatokkal (nem mintha kellene…).
A marketing feladatoknál a tartalomnak már inkább a ‘Szándék’ szerint kell tudnia csoportosítania az üzenetet, s ehhez kell hangolni a használt csatornát, de akár csatornán belül is az átadott üzenetet. Erre példaként a Facebook került elő, ami a See és a Care fázisban szuper eszköz. Üzenettípustól függően:
- “Szórakoztass engem” – See fázis
- “Tájékoztass engem” – see fázis
- “Nyújts valami hasznosat” – Care fázis
Ezeknek az igényeknek eleget tenni pedig alapvető elvárás egy közösségi média csatorna felé.
Külön kiemelt még egy fontos tényezőt: nem elég a marketing fázisban egy tökéletesen összerakott hirdetési struktúra. Ha az üzeneteidet ‘Szándék’ szerint célozva készíted és a szerint juttatod is el a közönségednek, az önmagában csodás eredmény, de nem elég. Ha egy ilyen jól célzott üzenetre reagál a másik fél és megérkezik a teljesen üzleti ajánlat orientált weboldalra, akkor ott komolya törés lesz a látogatóban és elvérzik rajta a kampány. Ez szintén egy AdWords alapvetés a minőségi mutatókhoz kapcsolódóan, de úgy gondolom ebben a kontextusban helye volt a külön kiemelésnek, mert az ördög mindig az apró részletekben bújik meg.
3. Mérés:
Itt véleményem szerint a hagyományos mérési folyamatoktól kisebb mértékben tért el Avinash, így nem is eresztem én sem bő lére.
Ami fontos és kiemelendő, hogy ha már a tevékenységedet ‘szándék’ alapon állítod össze, akkor a mérésnél is azokhoz kell hangolnod a mérőszámokat, amik megítélik majd a kampány sikerességét. Más lesz a siker egy See fázisban, mint egy Do fázisban levő látogatódnál! Ez lehet, hogy többlet munkát eredményez a mérés elvégzésekor, mégis sokkal pontosabb lesz a kép, mert azt méred, amit kell, nem csak gyártod a táblázatokat, felesleges, olykor irreleváns adatokkal.
” Don’t focus on the numbers you have access. Focus to the number that’s important and relevant to your KPI’s”
See fázisban egy átkattintás, egy hírlevél feliratkozás, vagy akár egy like lehet már cél, míg Do esetén már makro konverziót kell nézni. Care fázisban pedig az oldalon belül található extrák igénybe vétele, vagy egy újabb vásárlás a cél.
Egy jól átgondolt stratégia mentén a mérés is sokkal izgalmasabb lesz!
Ne trendeket elemezz, hanem következtess!
“We are not Web Analyst but Data-driven Business Developer”
Ez volt a második napi előadásának a fő mondandója, amikor is arról beszélt, hogy miként is vizualizáld a megszerzett adatokat.
Onnan indult ki, hogy egy jó webanalitikus a cég lelke. Nála van minden adat, minden információ az online létük sikerességéről, hibáiról, mindenről. Viszont ezt a tudást át is kell adni valamilyen formában, s ehhez tudni kell, hogy mik a fontos számok, s a céges hierarchiában kinek mennyi információt kell átadni.
Ehhez kapcsolódótt Stéphan Hamel mondata is, amivel nagyon egyet tudok érteni:
“Analytics = context + data + creativity”
Ezen az előadáson lényegében egy korábbi posztját vázolta fel, frissített kiadásban, amiben segít a “Last mile problem” megoldásában.
Az alapelvek:
- Ne szívj kétszer, felejtsd el a tájékoztatók gyártását: ami neked, mint analitikusnak fontos, azt felviszed egy táblázatba, majd megmagyarázod és máris 20 oldalas prezentációnál jársz. Amit rajtad kívül nem fog senki megrteni, mikor kiküldöd.
- Csak a legszükségesebbet tartsd meg. Ami neked részletes és beszédes, az egy nem analitikusnak átláthatatlan adathalmaz lesz, még akkor is, ha teszel mellé egy szép grafikont is, 3 féle adattal és egy közös trend vonallal. Az alapelv az, hogy minél magasabb szintre kell eljuttatnod az anyagot, annál kevesebb adatot tartalmazzon.
- Szavak helyett inkább képek. Ha szöveges slide-okat teszel, akkor nem rád fognak figyelni, hanem olvassák a szöveget. Ha kell, akkor legyen rövid, lényegre törő és amíg nincs rá szükség, addig rejtd is el akár.
- Ne használj stock fotókat. Elveszik a rezentációd egyediségét.
- Nézz túl az egyértelműn, mert azt mindenki látja. Következtess olyan dolgokra is, amik megalapozottak az adatok alapján, de egyedi megoldások, kreatívak. Ez fogja megalapozni a szavahihetőségedet, ha adat elemzésről van szó.
- Ha mindenképp meg kell mutass egy vagonnyi adatot, akkor rejtsd el őket és fókuszálj mindig 1-2 fontosabb elemre és csak szakaszosan mutasd meg a többit.
Összegezve:
Mindenkit arra ösztönöz, hogy hagyja el a standard kereteket. Ne funnelben, hanem ügyfél fázisban gondolkodjon. Ne perszónát, hanem érdeklődést lásson és nézzen távolabb a száraz számoknál. Vigyen kreativitást az elemzésekbe, mert így lehet az analitika része majd egy nap nálunk is az üzleti tervezésnek!
Nagyon-nagyon inspiráló előadás volt.
Ehhez kapcsolódóan már posztolt is egyet a napokban, amit szerintem érdemes még elolvasni!
Nem feledve a többi előadót sem természetesen, akik a maguk módján mind ehhez a gondolathoz közelítettek, csak más-más aspektusból és mindegyik hihetetlenül jó előadás volt!
Összeszedtem nektek azokat a prezentációkat, amiket megosztottak online az előadók (és megtaláltam őket):
- Simo Ahava: Garbage in, garbage out: data quality in a TMS world
- Andrey Sukhovoj: Dynamic attribution modelling
- Zorin Radovancevic: Tracking travel intent with Google Analytics and GTM
- Andraz Stalec: Getting Actionable Insights From Tracking Users in Ecommerce
- Matt Gershoff: Predictive Analytics Broken Down
- Damion Brown: Government Websites: The Argyle Socks Of Web Analytics
(Ha te találtál még, akkor kérlek írd meg!)
