+ All Categories
Home > Marketing > Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Date post: 13-May-2015
Category:
Upload: pavel-jasek
View: 1,607 times
Download: 3 times
Share this document with a friend
Description:
Konference na Marketing Festivalu, 23. listopadu 2013
56
Pomezí webové analytiky a „těch opravdových“ dat Marketing Festival, 23. listopadu 2013 Pavel Jašek, Tipsport
Transcript
Page 1: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Pomezí webové analytiky a „těch opravdových“ dat

Marketing Festival, 23. listopadu 2013Pavel Jašek, Tipsport

Page 2: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Agenda

›Vyhodnocování marketingu pomocí zákaznických dat

›Výběr vhodných ukazatelů (OMTM)›Retence a dlouhodobá hodnota zákazníků (CLV)›Měření obchodně důležitých dat přes Universal Analytics

Page 3: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Online marketing by měl hýbat businessem.

Page 4: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Online marketing by měl hýbat businessem. A proto potřebuje mluvit jeho řečí.

Page 5: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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.

Page 6: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Případová studie T-Mobile

› Jediným prezentovaným cílem kampaně bylo předehnat Vodafone v počtu lajků na Facebooku

Page 7: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 8: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Lajky → Fáze 2 → Fáze 3?

Page 9: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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

Page 10: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Zajímavý klient se ptá po výsledcích pro byznys, ne po mikroukazatelích.

Page 11: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

„Rád bych se zaměřil na to, co nám může přinést změřitelný efekt“Klient z Brna

Page 13: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Pro vyhodnocování marketingu nestačí počty zobrazení, míry prokliku ani míry okamžitého opuštění…Parafráze článku Randa Fishkina

Page 14: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 15: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 16: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 17: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 18: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 19: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Ta opravdová byznys data.

Page 20: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Ta opravdová byznys data? Co má smysl sledovat?

Page 21: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 22: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

OMTM

Page 23: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

OMTMOne Metric that Matters

Page 24: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 25: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 26: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 27: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 28: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

ARPU – Average Revenue per UserARPDAU – Average Revenue

per Daily Active User

MRR – Monthly Recurring RevenuesMRR – Monthly Retention RateCAC – Customer Acquisition CostCPE – Cost per EngagementCLV – Customer Lifetime Value

Page 29: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

CLVDlouhodobá hodnota zákazníka

Page 30: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 31: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 32: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 33: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 34: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 35: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Podstata konceptu CLV

›Sledovat kumulovaný zisk zákazníka v čase›Odhadnout jeho přínos, pokud zůstane zákazníkem

Page 36: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 37: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat
Page 38: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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.

Page 39: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Zákazníci z Firmy.czvs.Zákazníci ze Zboží.czInspirace 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

Page 40: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

KohortyPhoto Credit: Flickr marechal jacques

Page 41: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Jaký je rozdíl mezi zákazníky

›Získanými přes Firmy.cz nebo Zboží.cz?

Page 42: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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?

Page 43: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Měření přes Universal AnalyticsUniversal Analytics umí k událostem a transakcím přidat vlastní dimenze a metrikyPárovat si neosobní informace o návštěvníkovi s interními klientskými údaji

Page 44: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Do vlastních dimenzí

›Počet nákupů›Měsíc prvního nákupu›VIP segment zákazníka

Page 45: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Jako vlastní metriky

›Označení nového zákazníka›Zisk

Phil Pearce - http://vetrovka.cz/phil-pearce-v-google-analytics-potrebuju-videt-zisk

Page 46: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

ga('set', {'dimension1': 8‚ // Počet objednávek zákazníka'dimension2': 'VIP'‚ // Vypočítaný status zákazníka'dimension3': '2013-11-23', // Datum prvního nákupu'metric1': 35 }); // Zisk z objednávkyga('ecommerce:addTransaction', {'id': '1235', // Identifikátor objednávky'revenue': '100', …}); // Tržba celé objednávkyga('ecommerce:addItem', {…});ga('ecommerce:send');

Page 48: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Využití v Google Analytics

Page 49: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Vlastní přehledy a dashboardy

›Sledovat data zásadní pro byznys.›Vykašlat se na návštěvy a míry opuštění.

Page 50: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Pokročilá segmentace návštěvníků

›Kdo nakupoval v lednu a únoru:› Jak se chovají VIP oproti novým zákazníkům?

Page 51: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

„10 % zákazníků dělá 80 % tržeb. Písnička, která se opakuje skoro na každém klientovi.“Vašek Jelen, Actum

Page 52: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Rekapitulace a první kroky

Page 53: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Rekapitulace

›Zkuste online marketing vyhodnocovat zákaznickými metrikami.

›Pro různé firmy a různé byznys modely slouží jiné metriky.

›Ze zisku marketér je živ.

Page 54: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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.

Page 55: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

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.

Page 56: Pomezí webové analytiky a "těch opravdových" dat

Veškeré podklady:jasek.info/festivalBudu rád, když si to vyzkoušíte a napíšete mi, jak se vám daří.


Recommended