Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

3,009 views

Published on

Konference na Marketing Festivalu, 23. listopadu 2013

Published in: Marketing
  • Be the first to comment

Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

  1. 1. Pomezí webové analytiky a „těch opravdových“ dat Marketing Festival, 23. listopadu 2013 Pavel Jašek, Tipsport
  2. 2. Agenda › Vyhodnocování marketingu pomocí zákaznických dat › Výběr vhodných ukazatelů (OMTM) › Retence a dlouhodobá hodnota zákazníků (CLV) › Měření obchodně důležitých dat přes Universal Analytics
  3. 3. Online marketing by měl hýbat businessem.
  4. 4. Online marketing by měl hýbat businessem. A proto potřebuje mluvit jeho řečí.
  5. 5. Vyhodnocovat ukazatele, které jsou zásadní pro život firmy. Pokud má být online marketing pro firmu důležitý, musí se soustředit na její rozvoj. Tedy z pohledu vyhodnocování na ukazatele, které jsou zásadní pro život firmy.
  6. 6. Případová studie T-Mobile › Jediným prezentovaným cílem kampaně bylo předehnat Vodafone v počtu lajků na Facebooku
  7. 7. Lajky → Fáze 2 → Fáze 3?
  8. 8. Z čeho je placen marketing › Málokdo je placen podle počtu získaných lajků › Je důležité se zaměřit na vztah marketingových aktivit a zisku, i když může být velmi nepřímý
  9. 9. Zajímavý klient se ptá po výsledcích pro byznys, ne po mikroukazatelích.
  10. 10. „Rád bych se zaměřil na to, co nám může přinést změřitelný efekt“ Klient z Brna
  11. 11. Článek: Rand Fishkin - Why Visitor Analytics Aren't Enough for Modern Marketers - Moz
  12. 12. Pro vyhodnocování marketingu nestačí počty zobrazení, míry prokliku ani míry okamžitého opuštění… Parafráze článku Randa Fishkina
  13. 13. Ta opravdová byznys data.
  14. 14. Ta opravdová byznys data? Co má smysl sledovat?
  15. 15. OMTM
  16. 16. OMTM One Metric that Matters
  17. 17. ARPU – Average Revenue per User ARPDAU – Average Revenue per Daily Active User MRR – Monthly Recurring Revenues MRR – Monthly Retention Rate CAC – Customer Acquisition Cost CPE – Cost per Engagement CLV – Customer Lifetime Value
  18. 18. CLV Dlouhodobá hodnota zákazníka
  19. 19. Podstata konceptu CLV › Sledovat kumulovaný zisk zákazníka v čase › Odhadnout jeho přínos, pokud zůstane zákazníkem
  20. 20. Pravděpodobnost věrnosti zákazníka může být důležitější než zisk z jeho prvního nákupu. Cílit na zákazníky, jejichž dlouhodobý přínos je vyšší než krátkodobá účinnost jedné konverze. Rozdělit CLV podle akvizičních kanálů. Řídit podle toho maximální cenu za konverzi.
  21. 21. Zákazníci z Firmy.cz vs. Zákazníci ze Zboží.cz Inspirace od Martina Pěničky z Tisknulevně: Vyplatí se více investovat do získání zákazníka přes Firmy.cz než ze Zboží.cz, protože ten z firemního katalogu si v příštím půl roce objedná vícekrát a za lepší hodnoty
  22. 22. Kohorty Photo Credit: Flickr marechal jacques
  23. 23. Jaký je rozdíl mezi zákazníky › Získanými přes Firmy.cz nebo Zboží.cz?
  24. 24. Jaký je rozdíl mezi zákazníky › Získanými přes Firmy.cz nebo Zboží.cz? › Získanými v lednu a únoru? › Novými a těmi věrnými, co u vás mají zákaznický účet již 10 let? › Kterým jsme ukázali beta verzi produktu?
  25. 25. Měření přes Universal Analytics Universal Analytics umí k událostem a transakcím přidat vlastní dimenze a metriky Párovat si neosobní informace o návštěvníkovi s interními klientskými údaji
  26. 26. Do vlastních dimenzí › Počet nákupů › Měsíc prvního nákupu › VIP segment zákazníka
  27. 27. Jako vlastní metriky › Označení nového zákazníka › Zisk Phil Pearce - http://vetrovka.cz/phil-pearce-vgoogle-analytics-potrebuju-videt-zisk
  28. 28. ga('set', { 'dimension1': 8‚ // Počet objednávek zákazníka 'dimension2': 'VIP'‚ // Vypočítaný status zákazníka 'dimension3': '2013-11-23', // Datum prvního nákupu 'metric1': 35 }); // Zisk z objednávky ga('ecommerce:addTransaction', { 'id': '1235', // Identifikátor objednávky 'revenue': '100', …}); // Tržba celé objednávky ga('ecommerce:addItem', {…}); ga('ecommerce:send');
  29. 29. Dokumentace k dimenzím a metrikám › https://developers.google.com/analytics/devgui des/collection/analyticsjs/custom-dims-mets
  30. 30. Využití v Google Analytics
  31. 31. Vlastní přehledy a dashboardy › Sledovat data zásadní pro byznys. › Vykašlat se na návštěvy a míry opuštění.
  32. 32. Pokročilá segmentace návštěvníků › Kdo nakupoval v lednu a únoru: › Jak se chovají VIP oproti novým zákazníkům?
  33. 33. „10 % zákazníků dělá 80 % tržeb. Písnička, která se opakuje skoro na každém klientovi.“ Vašek Jelen, Actum
  34. 34. Rekapitulace a první kroky
  35. 35. Rekapitulace › Zkuste online marketing vyhodnocovat zákaznickými metrikami. › Pro různé firmy a různé byznys modely slouží jiné metriky. › Ze zisku marketér je živ.
  36. 36. První kroky s CLV 1. Podívat se do Google Analytics, kolik zákazníků nakupuje pravidelně. 2. Spočítat si CLV. 3. Rozdělovat CLV podle kohort a jiných pohledů. 4. Revidovat, podle čeho řídíte výkonnostní kampaně. 5. Řídit podle CLV své kampaně.
  37. 37. Co s tématem OMTM 1. Zhodnotit, zda jsou současné sledované metriky navázány na cíle byznysu. 2. Propojit metriky k zákazníkům / účtům / registracím. 3. Dobrat se k podílu nových zákazníků a zisku.
  38. 38. Veškeré podklady: jasek.info/festival Budu rád, když si to vyzkoušíte a napíšete mi, jak se vám daří.

×