Привет, 1. Вы не смотрите мультиканальную аналитику и не видите модель атрибуции (первый, последний, промежуточный источники - это не то). То, что вы видите, это лишь её фрагменты. Модель атрибуции вам покажет каналы на разных стадиях воронки, когда пользователь холодный или уже горячий, сколько времени в среднем между точками касаний в каждой стадии воронки и что это за каналы, сколько времени всего на цикл атрибуции. Не только каналы, но и контент в этих каналах. Что влияет. Пока не сформулированы чётко гипотезы, эксперимент не начался, вы не сможете точно установить зависимости, когда будете анализировать данные измерений. 2. Конверсия должна анализироваться за цикл атрибуции в среднем, без анализа модели атрибуции, его не узнать (время от первого клика до заказа). И сравниваться с аналогичным периодом в прошлом, т.е. с самим собой. Конечно, стоит заглядывать в среднем по отрасли, но нужно учесть десятки факторов, которые влияют на качество ЦА и качество контента, поэтому т.к. стратегии сильно отличаются, сравнение со средними показателями по отрасли нужны лишь для любопытства. 3. Планирование стратегий начинается с гипотез о ЦА и с формирования портретов наиболее типичных представителей аудиторий и гипотезах о CJM, а у вас этот процесс начинается уже после того, как часть бюджета потрачена, в середине вашей схемы бизнес-процессов. 4. Почему-то ни слова про ремаркетинг. 5. Самые главные показатели - ROI и LTV, ни слова об этом.
Позвольте покритиковать, вы смешали уровни бизнес-процессов, оттого вся схема очень сумбурная и не цельная. Идите, как учил мистер Шерлок Холмс, "от общего к частному".
Уровень А. - Гипотезы о потребителях - Гипотезы о стратегиях контент-маркетинга - Гипотезы о каналах и метриках в разрезе каналов - Гипотезы о модели атрибуции и конверсионном пути пользователя - Гипотезы о ROI, LTV, требуемом бюджете - Гипотезы об инерции изменений
Уровень B. - Модель данных, позволяющая собирать информацию для проверки гипотез, настроена - Модель данных проверена (есть 2-3 разных источников сбора данных и погрешность менее 5%) - Структура данных, позволяющая систематизировать данные еженедельно - понедельно (когортный анализ) - Автоматизация процесса сбора аналитических данных (можно и вручную, но очень скрупулёзно, проверяя на ошибки, всегда в один и тот же день недели)
Уровень С. - план проведения экспериментов для проверки гипотез, А/B-тестирование гипотез - достаточность компетентной выборки (охвата ЦА в каждом канале) - достаточность расхождений результата измерений для подтверждения/опровержения гипотезы - повторный эксперимент спустя время для подтверждения и исключения случайных результатов - ограничение до 2-3 тестируемых одновременно факторов - поправка на сезонные факторы
Уровень D. - подробный CJM-план для каждого сегмента ЦА (основные портреты ЦА, которые приносят 80% маржи, а не выручки) - подробные стандарты (описание бизнес-процесса, как правило 2-5 страниц без воды и сразу с KPI для исполнителя) для каждого вида деятельности: разработка дизайна, видеопродакшн, фото, контент-маркетинг (вкл. форматы, периодику, ЦА, процесс поиска и генерации инфоповодов для контента, систему оценок рейтинга контента, каналы публикаций), SEO, SMM, eMail marketing, база знаний, управление результатами (контент) и др. стандарты бизнес-процессов менеджмента, вкл. вопросы KPI, оценки эффективности команды и мотивации (особенно важно, если применяется Scrum Agile и удалённые сотрудники - а это почти 100% сегодня, т.к. собрать в одной команде специалистов более 14 разных компетенций очень сложно, главное, что загрузить равномерно каждого невозможно - кого-то сильно, кого-то слабо). Без стандартов договориться о вопросах качества и соответствия требуемым целям и современным трендам - невозможно. Каждый будет делать в меру своего представления и предыдущего опыта. Лебедь, рак и щука. - вот теперь уже планирование задач по созданию контента, SEO, SEA, SMM, influencer marketing, video marketing для каждой стадии воронки и каждого канала для каждого портрета аудитории - и только сейчас планирование задач по улучшению
Привет,
1. Вы не смотрите мультиканальную аналитику и не видите модель атрибуции (первый, последний, промежуточный источники - это не то). То, что вы видите, это лишь её фрагменты. Модель атрибуции вам покажет каналы на разных стадиях воронки, когда пользователь холодный или уже горячий, сколько времени в среднем между точками касаний в каждой стадии воронки и что это за каналы, сколько времени всего на цикл атрибуции. Не только каналы, но и контент в этих каналах. Что влияет. Пока не сформулированы чётко гипотезы, эксперимент не начался, вы не сможете точно установить зависимости, когда будете анализировать данные измерений.
2. Конверсия должна анализироваться за цикл атрибуции в среднем, без анализа модели атрибуции, его не узнать (время от первого клика до заказа). И сравниваться с аналогичным периодом в прошлом, т.е. с самим собой. Конечно, стоит заглядывать в среднем по отрасли, но нужно учесть десятки факторов, которые влияют на качество ЦА и качество контента, поэтому т.к. стратегии сильно отличаются, сравнение со средними показателями по отрасли нужны лишь для любопытства.
3. Планирование стратегий начинается с гипотез о ЦА и с формирования портретов наиболее типичных представителей аудиторий и гипотезах о CJM, а у вас этот процесс начинается уже после того, как часть бюджета потрачена, в середине вашей схемы бизнес-процессов.
4. Почему-то ни слова про ремаркетинг.
5. Самые главные показатели - ROI и LTV, ни слова об этом.
Позвольте покритиковать, вы смешали уровни бизнес-процессов, оттого вся схема очень сумбурная и не цельная. Идите, как учил мистер Шерлок Холмс, "от общего к частному".
Уровень А.
- Гипотезы о потребителях
- Гипотезы о стратегиях контент-маркетинга
- Гипотезы о каналах и метриках в разрезе каналов
- Гипотезы о модели атрибуции и конверсионном пути пользователя
- Гипотезы о ROI, LTV, требуемом бюджете
- Гипотезы об инерции изменений
Уровень B.
- Модель данных, позволяющая собирать информацию для проверки гипотез, настроена
- Модель данных проверена (есть 2-3 разных источников сбора данных и погрешность менее 5%)
- Структура данных, позволяющая систематизировать данные еженедельно - понедельно (когортный анализ)
- Автоматизация процесса сбора аналитических данных (можно и вручную, но очень скрупулёзно, проверяя на ошибки, всегда в один и тот же день недели)
Уровень С.
- план проведения экспериментов для проверки гипотез, А/B-тестирование гипотез
- достаточность компетентной выборки (охвата ЦА в каждом канале)
- достаточность расхождений результата измерений для подтверждения/опровержения гипотезы
- повторный эксперимент спустя время для подтверждения и исключения случайных результатов
- ограничение до 2-3 тестируемых одновременно факторов
- поправка на сезонные факторы
Уровень D.
- подробный CJM-план для каждого сегмента ЦА (основные портреты ЦА, которые приносят 80% маржи, а не выручки)
- подробные стандарты (описание бизнес-процесса, как правило 2-5 страниц без воды и сразу с KPI для исполнителя) для каждого вида деятельности: разработка дизайна, видеопродакшн, фото, контент-маркетинг (вкл. форматы, периодику, ЦА, процесс поиска и генерации инфоповодов для контента, систему оценок рейтинга контента, каналы публикаций), SEO, SMM, eMail marketing, база знаний, управление результатами (контент) и др. стандарты бизнес-процессов менеджмента, вкл. вопросы KPI, оценки эффективности команды и мотивации (особенно важно, если применяется Scrum Agile и удалённые сотрудники - а это почти 100% сегодня, т.к. собрать в одной команде специалистов более 14 разных компетенций очень сложно, главное, что загрузить равномерно каждого невозможно - кого-то сильно, кого-то слабо). Без стандартов договориться о вопросах качества и соответствия требуемым целям и современным трендам - невозможно. Каждый будет делать в меру своего представления и предыдущего опыта. Лебедь, рак и щука.
- вот теперь уже планирование задач по созданию контента, SEO, SEA, SMM, influencer marketing, video marketing для каждой стадии воронки и каждого канала для каждого портрета аудитории
- и только сейчас планирование задач по улучшению