V mojom predchádzajúcom článku som písala o tom, čo je data-driven marketing a analytická vyspelosť. Na záver som sa dotkla aj toho, ako sa k nej dopracovať. Postupov môže byť viacero. V tomto článku budem písať o tom, ako to robíme v DASE.

Ako sa píše v našom slogane: „We help you to make data-driven business decisions.“ Držíme sa pritom 5 princípov efektívnej analytiky.

1.Stratégia > Taktika

Pri tvorbe analytickej stratégie si odpovedáte na nasledovné otázky:

  • Máte stratégiu, ktorá sa zhoduje s celkovými cieľmi spoločnosti?
  • Je táto stratégia ušitá na mieru pre správanie používateľov, na dané kanály a média?

Keď máte určenú celkovú stratégiu firmy, na základe toho celkovú analytickú stratégiu, až potom môžete tvoriť menšie analytické projekty (taktiky). Tieto však vždy zapadajú do celkovej stratégie a nie je ich možné tvoriť bez nej. Išlo by totiž len o výstrely naprázdno. O efektivite by sa teda dalo hovoriť len ťažko.

2. Ľudia > Procesy  > Technológie

Ľudia sú dôležitejší ako procesy a tie sú zase dôležitejšie ako technológie. V ideálnom prípade však pracujú všetky tieto tri zložky spoločne. A to vtedy, keď máte správnych ľudí, ktorí vytvoria správne procesy a používajú pritom správne technológie.

Nastavenie efektívnej analytiky a data-driven kultúry si vyžaduje nielen strategicky a marketingovo, ale aj technicky zdatných ľudí v tíme. Základné znalosti Google Analytics, nebudú postačujúce. Musíte používať pokročilé nástroje a procesy.

3. Učenie > Výhra

Nie každé meranie, test či zmena prinesie pozitívny výsledok (výhru). Práve naopak. Častokrát musíte niečo dlho skúšať a testovať, kým dospejete k najlepšie fungujúcemu modelu.

Avšak len firma, ktorá sa dokáže adaptovať na nové myslenie rýchlo a efektívne, dokáže vytvoriť data-driven kultúru a zabezpečiť  nepretržité zlepšovanie. Preto je potrebné sa neustále učiť, zlepšovať, chybovať, brať si z toho ponaučenie a hýbať sa vpred.

4. Predpoveď > Spätná väzba

V už spomínanom článku o data-driven marketingu som vysvetľovala, že prvý a druhý stupeň analytickej vyspelosti (opis a diagnostika) sú o riešení minulosti. Tam sa aktuálne nachádza väčšina firiem. Historické dáta sú dôležité, avšak svet sa mení tak rýchlo, že je potrebné sústrediť sa na budúcnosť namiesto minulosti. Ak chcete byť robiť analytiku efektívne, musíte sa dostať na tretí a štvrtý stupeň vyspelosti.

5. Akcia > Insight

Až príliš veľa analytických projektov skončí tak, že sa niečo skonštatuje, spíšu sa cenné postrehy (insights) a tie zapadnú prachom. My sa držíme zásady, že akcia je viac ako len insight. Radšej analyzujte jednu vec a na jej základe konajte, ako by ste len zbierali dáta, s ktorými sa nič nestane.

5 princípov v praxi

Či už sa rozhodnete smerovať k data-driven kultúre sami alebo s agentúrou, odporúčame vám nasledovné kroky, ktoré v praxi odrážajú všetkých 5 princípov:

1. Strategické stretnutie a definovanie „learning projects“

Spoluprácu s novým klientom začíname spravidla dvoj až trojhodinovým workshopom. Jeho cieľom je definícia toho, čo je potrebné spraviť a ktorým smerom sa treba vybrať, aby sme dosiahli úspech.

Výsledkom je:

  • zoznam KPI’s,
  • vytvorenie plánu,
  • vyhodnotenie výkonnosti a
  • nastavenie budúcej stratégie.

Vďaka skúsenostiam vieme klientovi povedať, aké merania je potrebné nastaviť. Aké KPI’s si vieme určiť vzhľadom na jeho biznisové ciele a ako to budeme celé vyhodnocovať a posúvať sa ďalej.

Ak ste sa rozhodli riešiť analytiku interne, na tomto kroku sa nič nemení. Odporúčam ním začať, aj keď ste tím kolegov, ktorí sa poznáte už roky. Na stretnutí sú potrební zástupcovia marketingu, IT a manažmentu firmy.

Výsledkom je tiež zadefinovanie postupných krokov a taktík. U nás ich voláme „learning projects“. Sú to menšie projekty, ktoré zapadajú do celkovej stratégie. Ich výhoda je, že sa vďaka nim rýchlo a efektívne učíme a posúvame (ako vyzerá takýto projekt sa dočítate ďalej v článku).

2. Oprava a obohatenie dát

Za dva a pol roka fungovania DASE sme urobili analytický audit desiatkam firiem. Ešte ani raz sa nám nestalo, že by sme v účtoch nenašli jedinú chybu. Opäť by som odkázala na predchádzajúci článok, časť 1. Stupeň: Opis.

Ešte predtým, ako sa pustíte do akéhokoľvek merania či vyhodnocovania, by ste sa mali uistiť, že zbierate správne dáta správnym spôsobom. Ak neviete, kde začať, pozrite si článok o najčastejších chybách v Google Analytics účtoch alebo nás kontaktujte a my vám spravíme analytický audit zadarmo.

3. Vizualizácia dát

Dať prístup k dátam správnym ľuďom a v správnom čase je predpoklad pre data-driven kultúru. Dashboarding a vizualizácia dát dáva klientom a členom tímu pohľad na dôležité metriky v každej fáze marketingovej kampane. Na vizualizáciu dát používame Google Data Studio, o ktorom povedal viac kolega Mayo vo videoblogu.

4. Tréning zamestnancov

Veríme, že tréning marketingového a IT oddelenia je jednou z najdôležitejších aktivít na dosiahnutie dlhodobého úspechu. Analytika má totiž vplyv na všetky marketingové aktivity a na veľké množstvo manažérskych rozhodnutí. Či už si robíte analytiku interne alebo na to máte agentúru, mali by ste sa uistiť, že vaši kľúčoví zamestnanci jej rozumejú.

5. Údržba dát

Efektívna analytika nie je statický proces. Správanie používateľov, platformy a marketingové aktivity sa časom menia. Údržba zabezpečuje udržanie dát na kvalitatívnom štandarde.

 

Ako zadefinovať „learning project“

Ako bolo vyššie spomínané, ide o menšie taktické projekty, kde:

  • Vytvárame predpoklady a učíme sa.
  • Udržiavame projekty malé a posúvame sa vpred krok za krokom.

Praktický príklad:

Predpoklad:  Veríme, že ROI z digitálnej reklamy narastie o 5 %, ak znížime affiliate poplatok o 10 % a preinvestujeme tento budget do reklamy na sociálnych sieťach. Affiliate na našu stránku posiela viacej vracajúcich sa používateľov a my potrebujeme nových používateľov.

Akcia: Zmeniť budget.

Analýza: Meranie a analyzovanie stavu pred a po.

Poučenie: Ak sa zmeny potvrdia, aplikujú sa do praxe.

Ak pôjdete krok za krokom a neustále budete myslieť na 5 základných princípov, mali by ste byť o krok bližšie ku data-driven marketingu a firemnej kultúre. Avšak nezabúdajte, že akcia je vždy viac ako insight a ide o nekončiaci sa proces.