8 Μύθοι που υπάρχουν για τα Analytics
DM1. Πρέπει να έχετε μαθηματικό υπόβαθρο για να χρησιμοποιήσετε analytics
Αυτό μπορεί να ισχύει σε ένα σημείο, αλλά τώρα υπάρχουν περισσότερες ευκαιρίες από ποτέ για άτομα που δεν έχουν μαθηματικό υπόβαθρο να μάθουν για τα analytics. Πρώτον, υπάρχουν πλέον περισσότερα εργαλεία που καθιστούν εύκολη την εύρεση των δεδομένων σας. Δεύτερον, υπάρχουν επίσης πολλοί πόροι για να μάθετε analytics. Μπορείτε να εγγραφείτε σε blogs ή ακόμη και να λάβετε δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα που θα σας διδάξουν για τις σημαντικές τάσεις που πρέπει να αναζητήσετε στα δεδομένα σας και πώς να βελτιώσετε τις μετρήσεις σας. Κανένα από αυτά δεν απαιτεί την κατανόηση του λογισμού ή τη δυνατότητα κωδικοποίησης.
2. Τα Analytics χρειάζονται πάντα πολύ χρόνο για να μετρηθούν
Πολλοί έμποροι ανησυχούν ότι τα analytics θα απαιτήσουν πολύ χρόνο – δεν θα έχουν κανένα περιθώριο να κάνουν πραγματική δουλειά! Αλλά αυτό δεν συμβαίνει πάντα. Μόλις καταλάβετε ποια metrics πρέπει να υπολογίζετε τακτικά και πώς να τα παρακολουθείτε στο λογισμικό σας, συνήθως είναι πολύ γρήγορος ο υπολογισμός. Θα ξέρετε ακριβώς πού να κοιτάξετε και πώς να κάνετε αλλαγές στο μάρκετινγκ βάσει αυτών. Αυτά τα αναλυτικά στοιχεία δεν χρειάζονται απαραίτητα πολλά για να δουλέψουν. Σίγουρα, όταν προσπαθείτε να απαντήσετε σε μια νέα ερώτηση ή να λύσετε ένα διαφορετικό πρόβλημα, θα διαπιστώσετε ότι η ανάλυση των δεδομένων σας μπορεί να διαρκέσει περισσότερο. Ωστόσο, μπορεί να εκπλαγείτε που δεν διαρκεί όσο νομίζατε.
3. Το Analytics δεν θα σας πει κάτι που δεν γνωρίζετε ήδη
Ακριβώς επειδή πιστεύετε ότι γνωρίζετε πώς θα αποδειχθεί μια καμπάνια δεν σημαίνει ότι θα αποδειχθεί πραγματικά έτσι. Κάθε φορά που εκτελείτε μια καμπάνια, θα πρέπει να αναλύετε τον τύπο του περιεχομένου και των καναλιών που έχουν καλή απόδοση. Τα αποτελέσματα που έχετε μπορεί να μην είναι ποτέ τα ίδια. Τα ποσοστά μετατροπής σας στο μάρκετινγκ ηλεκτρονικού ταχυδρομείου θα είναι διαφορετικά από τα social media, τα οποία θα είναι διαφορετικά από την οργανική αναζήτηση. Και αυτές οι μετρήσεις ενδέχεται να διαφέρουν από καμπάνια σε καμπάνια. Ο μόνος τρόπος για να είστε σίγουροι για τα αποτελέσματα της καμπάνιας σας είναι να καθίσετε πραγματικά και να τα μετρήσετε.
4. Η εταιρεία σας δεν είναι αρκετά μεγάλη ώστε να χρειάζεται αναλύσεις
Από τη στιγμή που γράφεται το πρώτο σας περιεχόμενο, θα πρέπει να σκεφτείτε πώς θα το αναλύσετε. Εάν δεν σκέφτεστε για ανάλυση από την αρχή, ενδέχεται να χάσετε ευκαιρίες για να προσελκύσετε κοινό στο περιεχόμενό σας. Για παράδειγμα, εάν θέλετε να παρακολουθείτε πόσες φορές κάποιος κάνει κλικ σε έναν σύνδεσμο κειμένου στην ανάρτηση σας, πρέπει να σκεφτείτε να προσθέσετε παρακολούθηση από εκεί από την αρχή. Ή αν θέλετε να παρακολουθείτε ποιο κανάλι προσελκύει τη μεγαλύτερη επισκεψιμότητα στην ανάρτηση σας, πρέπει να προσθέσετε πληροφορίες παρακολούθησης στον σύνδεσμο που μοιράζεστε σε διαφορετικά δίκτυα.
Επίσης, εάν είστε μέλος μιας εταιρείας που μόλις ξεκινά, θα χρειαστεί να βασιστείτε σε μετρήσεις για να καταλάβετε πώς να αναπτυχθείτε – και να μάθετε εάν πραγματικά μεγαλώνετε. Βεβαιωθείτε ότι η εταιρεία σας παρακολουθεί τα ποσοστά μετατροπών από πελάτη σε πελάτη. Αυτό θα σας βοηθήσει να καταλάβετε εάν υπάρχει μια περιοχή της διοχέτευσης που δεν λειτουργεί και θα σας βοηθήσει να αποφασίσετε σε τι πρέπει να εστιάσετε. Παρακολουθήστε επίσης αυτές τις μετρήσεις βάσει καναλιού (social media, email κ.λπ.). Αυτό θα σας βοηθήσει να καταλάβετε ποια διαφημιστικά κανάλια λειτουργούν πραγματικά για εσάς.
5. Πρέπει να κάνετε αναφορά για κάθε metric
Αν το θέλατε, θα μπορούσατε να ξοδέψετε το 100% του χρόνου σας, αναφέροντας κάθε διαθέσιμο metric. Υπάρχει μία ατελείωτη ποσότητα δεδομένων που μπορείτε να αναλύσετε. Ωστόσο, δεν είναι όλα σημαντικά για την εταιρεία σας. Έτσι, προτού εκτελέσετε μια ανάλυση δεδομένων, ορίστε στόχους και γράψτε τις ερωτήσεις που θέλετε να απαντηθούν από την ανάλυσή σας. Μην κάνετε αναφορά στα πάντα. Προσπαθήστε να μείνετε συγκεντρωμένοι.
6. Πρέπει να αναφέρετε μόνο επισκέψεις και δυνητικούς πελάτες
Για να κατανοήσετε καλύτερα πόσες επισκέψεις και δυνητικούς πελάτες λαμβάνετε στον ιστότοπό σας, υπάρχουν και άλλα metrics που είναι απαραίτητα για την παρακολούθηση. Αρχικά, πρέπει να αναφέρετε την επισκεψιμότητα και τους δυνητικούς πελάτες που λαμβάνετε από διαφορετικά κανάλια μάρκετινγκ. Αυτό σημαίνει κατανόηση του αριθμού των επισκέψεων και των δυνητικών πελατών που έχετε στον ιστότοπό σας, ως αποτέλεσμα οργανικής αναζήτησης, κοινωνικών μέσων, μάρκετινγκ μέσω ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και άλλων. Αυτό θα σας βοηθήσει να καταλάβετε πού να αφιερώσετε το χρόνο σας προωθώντας το περιεχόμενό σας.
Πρέπει επίσης να κατανοήσετε τα ποσοστά μετατροπής αυτών των διαφορετικών καναλιών. Για παράδειγμα, αν κοιτάξετε απλώς τη συνολική επισκεψιμότητα και τους δυνητικούς πελάτες του ιστότοπού σας, ενδέχεται να χάσετε την ευκαιρία να δείτε ότι το ποσοστό μετατροπών επισκέπτη-προς-δυνητικό πελάτη για μάρκετινγκ μέσω email είναι πραγματικά πολύ υψηλότερο από τα social media. Αυτό θα είναι μια καλή ένδειξη ότι πρέπει να προωθήσετε το περιεχόμενό σας μέσω email παρά από τα social media.
7. Τα δεδομένα από διαφορετικές πλατφόρμες λογισμικού θα πρέπει πάντα να είναι ίδια
Διαφορετικές πλατφόρμες λογισμικού έχουν διαφορετικούς ορισμούς για τις μετρήσεις τους. Επομένως, μην προσπαθήσετε να συγκρίνετε τα δεδομένα από διαφορετικές πλατφόρμες λογισμικού – αντί να συγκρίνετε τις τάσεις. Θα πρέπει να δείτε τις ίδιες γενικές αυξήσεις και μειώσεις στα δεδομένα σας που αντλούνται από διαφορετικές πλατφόρμες. Μην ανησυχείτε για το γεγονός ότι το ένα κομμάτι του λογισμικού λέει ότι έχετε 50 περισσότερες επισκέψεις από το άλλο. Εάν για κάποιο λόγο οι τάσεις στα δεδομένα σας δεν ταιριάζουν, ελέγξτε ξανά ότι η παρακολούθηση σας έχει ρυθμιστεί σωστά. Για παράδειγμα, εάν ο κώδικας παρακολούθησης για κάθε πλατφόρμα δεν υπάρχει σε όλες τις σελίδες σας, ενδέχεται να δείτε κάποιες μεγαλύτερες διαφορές. Επικοινωνήστε με τον πάροχο λογισμικού για να βεβαιωθείτε ότι έχετε ρυθμιστεί σωστά.
8. Η κατοχή δεδομένων έχει μεγαλύτερη σημασία από τη λήψη ενεργειών από τα δεδομένα σας
Η λήψη δεδομένων χάριν της κατοχής δεδομένων είναι άσκοπη. Απαιτείται χρόνος από το πρόγραμμά σας που θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία περιεχομένου, την εκτέλεση καμπανιών ή την ανάπτυξη στρατηγικής για το επόμενο έργο σας. Επομένως, μην αφήσετε τα δεδομένα σας να χαθούν. Όταν πραγματοποιείτε ανάλυση δεδομένων, σχεδιάστε να αναλάβετε δράση βάσει των όσων λένε τα δεδομένα. Εάν εκτελείτε μια ανάλυση σε μια καμπάνια που εκτελείτε και η ανάλυση δείχνει ότι η προσέγγισή σας δεν λειτουργεί, μην φοβάστε να κάνετε αλλαγές στη μέση της καμπάνιας σας. Το πιο σημαντικό μέρος οποιασδήποτε ανάλυσης δεδομένων είναι η ικανότητα να αντλείτε διορατικές πληροφορίες και να λαμβάνετε μέτρα βάσει των ευρημάτων σας. Καθώς αναλύετε τα δεδομένα σας, σκεφτείτε πώς μπορείτε να ενσωματώσετε τα ευρήματά σας στις τρέχουσες ή μελλοντικές καμπάνιες σας.
