Решения, основанные на данных. Методология

На мой взгляд, «решения, основанные на данных» — это просто еще один способ сказать «более разумные решения». Но какова методология управления данными, когда дело доходит до принятия решений о цифровом маркетинге?

Люди - это вид, который принимает решения на основе данных.Мы всегда были и всегда будем - это инстинктивно. Мы «закодированы», чтобы гарантировать, что мы учились на своих ошибках, что приводит нас к принятию лучших решений в будущем. Опыт является первым и наиболее естественным источником данных.

Исторических данных в настоящее время недостаточно, я недавно купил квартиру, которая требовала большого количества анализа данных (ну, поскольку это была значительная покупка и обязательство, мне нужно было убедиться, что я принимаю правильное решение, верно?) Затем мне пришлось покупать мебель, и, поскольку Я стремлюсь к долголетию, я искал качественные изделия! Поэтому я часами просматриваю онлайн, читаю обзоры, сравниваю цены, исследую качество и т.д. и т. п. - все это делают ваши клиенты точно так же.

Начинаем ли мы новый бизнес или продукт, развиваем веб-сайт или покупаем что-то онлайн - мы делаем выбор на основе данных. Потребители, маркетологи, владельцы бизнеса, креативщики, архитекторы, юристы - все должны работать с данными, чтобы максимально увеличить свои шансы на достижение удовлетворительного результата. Например, потребители проводят собственное исследование перед покупкой, во многом так же, как я (проверяя обзоры, исследуя продукт, ища акции и сбережения), в то время как люди, начинающие новый бизнес, будут исследовать рынок, проводить анализ продукта , испытания, исследования, эксперименты ... и так далее. Управляемые данными решения в области цифрового маркетинга как специалист по оптимизации конверсий, мой процесс с клиентами ничем не отличается. Мне нужны данные, чтобы убедиться, что изменения, которые я совершаю, мудры и сосредоточены на том, что важнее всего. Таким образом, хотя у меня могут быть интуитивные чувства, основанные на предыдущем тестировании с другими клиентами, я всегда прикрепляю цифры к своим рекомендациям (трафик, возможности, почему мы считаем, чем это поможет ) и поддерживаю их некоторыми дополнительными данными пользователя.

В Alfaboss.ru мы всегда рекомендуем начинать с аудита оптимизации (в основном компиляции исследований данных) с целью предоставления приоритетных (трафик / воздействие / усилие) и действенных рекомендаций, будь то прямая реализация или идеи тестирования.

Мы исследуем исторические данные с аналитических платформ, журналов чатов, электронных рассылок и любого другого контента, который показался вам наиболее эффективным. Затем мы запускаем сбор и анализ новых данных, включая анализ воронки, производительность продукта, поведение пользователя, профили пользователей, продолжительность и цели поездки пользователей, анализ конкурентов, отслеживание глаз, тестирование пользователей и т.д., Список можно продолжать бесконечно!

Все эти исследования будут указывать на проблемы, трения и возможности, которые больше всего влияют на путь клиента, и из них мы создаем решения, будь то прямая реализация или эксперименты.

Мои три золотых правила, когда дело доходит до формулирования моей гипотезы:

1. Будьте сосредоточены на KPI.

Поймите ключевые показатели эффективности вашего бизнеса и разбейте их на части, чтобы вы могли превратить их в цели, на которые вы можете реально повлиять. Например, вы не можете волшебным образом заставить деньги появляться на счете. Однако вы знаете, что вы можете максимизировать доход, улучшив свои продажи, ваш средний заказ ценность и уровень удержания. Примером того, как вы могли бы улучшить свою среднюю стоимость заказа, было бы создание комбинированного предложения - и у вас это есть, один из способов повлиять на доход.

Если ваши действия не наследуются непосредственно от KPI, с которым вы работаете, скорее всего, влияние будет не тем, на которое вы рассчитывали.

2. Управляемый данными

Если вы добавите номер к своим рекомендациям, вы всегда сможете сосредоточиться на наилучшей возможности. Следовательно, важно понимать объемы, на которые вы ориентируетесь, ожидаемое воздействие, тогда «где действовать» станет очень очевидным.

У вас может быть тысяча хороших идей о том, как улучшить KPI, но только данные могут помочь вам понять, на каком из них стоит сосредоточить свои усилия.

3. Решение проблем

И последнее, но не менее важное: убедитесь, что ваша работа решает проблемы или ориентирована на возможности. Сделайте это с помощью тщательного анализа данных. Изучите UX ваших клиентов, затем определите проблемы и трения, которые фактически повреждают их опыт (и, следовательно, ваши KPI). Затем вы увидите, где есть возможности, что даст вам что-то серьезное, с чем можно бороться.

Чтобы гарантировать правильный подход, используйте этот популярный синтаксис: «Я хочу реализовать <решение> ..., чтобы он работал против <трения / проблемы> ..., поскольку мы знаем… <данные>»

Это все, ребята! Надеемся, что это краткое руководство объясняет, почему и как использовать подход, основанный на данных, когда дело доходит до принятия решений о цифровом маркетинге. Я продолжу с другой статьей о различных доступных инструментах данных и анализа, а также о типах индикаторов, которые вы можете получить по каждому из них.

Буду рад видеть вас у себя.

С уважением www.alfaboss.ru

https://www.instagram.com/zigzagxxl