ثلاث طرق يمكن أن توجهك بها البيانات بشكل خاطئ - وكيفية استخلاص رؤى أفضل

المسوقون الحديثون مهووسون بالبيانات - ولسبب وجيه. إنه يمنحنا التوجيه ويوجه استراتيجياتنا ، من بين العديد من الفوائد الأخرى. ولكن ليست كل البيانات مفيدة أو مفيدة بنفس القدر. يمكن أن تكون مجموعات البيانات الخاطئة ضارة لبرنامجك التسويقي تمامًا مثل عدم وجود أي منها.

من الضروري معرفة كيفية تحديد البيانات الصحيحة ، لذا فإن رؤيتك توجه بدقة عملية اتخاذ القرار. في هذه المقالة ، سأتناول ثلاث طرق يمكن أن يؤدي فيها إساءة استخدام البيانات إلى الإضرار بجهودنا التسويقية وكيف يمكن لمنهجية الاختبار الشاملة أن تساعد في استخلاص رؤى أفضل.

البيانات هي جوهر اتجاهات التسويق المهمة

انظر إلى الاتجاهات التي شغلت انتباه المسوقين على مدار السنوات الثلاث الماضية:

• 2021: ظهور ميزة حماية خصوصية البريد من Apple ، والتي حجبت بيانات نشاط المستخدم. أصيب المسوقون بالذعر من فكرة فقدان أسعار الفائدة المفتوحة.
• 2022: بيانات الجهات الصفرية والطرف الأول ، والتي أدرك الأشخاص فجأة أنهم بحاجة إلى تعويض الخسارة المعلقة لمعلومات ملفات تعريف الارتباط التابعة لجهات خارجية.
• 2023: ظهور ChatGPT ونماذج معالجة اللغة الطبيعية الأخرى التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي (بمعنى البيانات المدفوعة).

سواء كان الأمر يتعلق بفقدان الوصول إلى البيانات ، أو الحاجة إلى إيجاد مصادر جديدة للبيانات ، أو منحها القدرة على اتخاذ القرارات نيابةً عنا ، فإن البيانات هي في صميم هذه الاتجاهات.

البيانات لها تعريفات تكنولوجية وفلسفية. يمكن أن تكون معلومات يمكن لجهاز الكمبيوتر استخدامها للمعالجة أو ، كما تحدد Google ، "الأشياء المعروفة أو المفترضة كحقائق ، مما يجعل أساس الاستدلال أو الحساب" (التركيز لي).

هذا الجزء "أو المفترض" هو المكان الذي يمكن أن نخطئ فيه في البيانات. يقول الناس دائمًا ، "الأرقام لا تكذب". قد لا تكذب البيانات ، لكنها قد لا تعني أيضًا ما تعتقده.

حفر أعمق: لماذا نهتم بالتسويق القائم على البيانات

الجانب الجيد من البيانات

قد أخبرك بأشياء تعرفها بالفعل عن البيانات ، لكن اسمعني. نحن نعتمد على البيانات يوميًا ، سواء في الأمور الواضحة أو غير الواضحة (لاستعارة مصطلح من Rohit Bhargava).

بالنسبة إلى المسوقين عبر البريد الإلكتروني ، فإن الشيء الواضح يشمل البيانات التسويقية التي نستخدمها عند إنشاء الحملات وتنظيمها ، واختيار الجماهير ، وقياس النجاح واتخاذ الخطوات التالية. هذا هو السبب في أن التسويق عبر البريد الإلكتروني مفيد للغاية. إنه يولد بيانات يمكننا تطبيقها في جميع أنحاء المحيط البيئي التسويقي بأكمله.

ثم هناك القيمة غير الواضحة. يمكن لبيانات البريد الإلكتروني الخاصة بنا أن تبلغ قنوات التسويق الأخرى بل وتتعدى فريق التسويق لدعم خدمة العملاء والعمليات التجارية والمزيد في جميع أنحاء الشركة.

تمثل حملاتنا مصدرًا مستمرًا لأبحاث السوق. نظرًا لأن الأشخاص الذين نرسل إليهم بريدًا إلكترونيًا هم عملاؤنا المحتملين والحاليين ، فإننا نستفيد من قاعدة عملائنا ونتعقبها ونقيسها يوميًا.

علاوة على كل ذلك ، تجعل تكنولوجيا التسويق اليوم من السهل جمع البيانات. نجد البيانات في كل مكان ننتقل إليه - في برامج ESP ومنصات التشغيل الآلي وإدارة علاقات العملاء ومحركات التجارة الإلكترونية. الأرقام تحلق فوقنا بسرعة لدرجة أننا لا نستطيع اللحاق بهم جميعًا.

لكن هذه وجهة نظري. لسنا بحاجة إلى كل الأرقام القادمة إلينا. نحتاج إلى معرفة ما هي الأرقام الصحيحة وما تعنيه - وهذا هو المكان الذي نخطئ فيه غالبًا.

حفر أعمق: لماذا نهتم بالتسويق عبر البريد الإلكتروني: دليل المسوق

"رؤى ، رؤى ، رؤى" ليست "بيانات ، بيانات ، بيانات"

كما قال صديقي العزيز تشاد إس. وايت ، مؤلف كتاب "قواعد التسويق عبر البريد الإلكتروني":

"أنت تتحدث عن" بيانات-بيانات-بيانات ". أنا لست من محبي البيانات. لا أحد يريد البيانات حقًا. ما يريدونه حقًا هو الرؤى والتحليلات هي كيفية العثور على الأفكار المختبئة في بياناتك.

ستوجهك البيانات إلى الخطأ كثيرًا. تحتاج إلى التأكد من أنك تجلب معرفتك بعملائك ، ومعرفتك بعملك ، وتحليل تلك البيانات للتخلص من كل الهراء وترك الأشياء الذهبية.

هناك الكثير من التضليل في البيانات. إذن ، رؤى ، رؤى ، رؤى. هذا ما نريده ".

- تشاد س. وايت خلال كلمة رئيسية في مؤتمر ANA-Email Evolution في واشنطن العاصمة.

يمكنك جمع كل البيانات التي تريدها ، ولكن يجب عليك أيضًا فرز البيانات الضرورية من الدخيلة ، ذات الصلة من غير ذات الصلة والحقيقية من المزيفة لمعرفة ما تعنيه حقًا.

نحن نجمع البيانات ليس لملء صوامع البيانات والبحيرات والمستودعات ولكن لاستخدامها لفهم عملائنا وقياس مدى جودة عمل برامجنا التسويقية. كل شيء آخر نقوم به كمسوقين يتوقف على تلك الجهود.

وبالتالي ، يمكن أن يكون الأمر ضارًا عندما نجمع بيانات سيئة أو نبحث عن معاني لا يتم تمكين البيانات من تقديمها لأنه ، كما يقول وايت ، يوجهنا إلى الخطأ. البيانات الخاطئة سيئة مثل عدم وجود بيانات - ربما أسوأ لأنها يمكن أن تمنحك إحساسًا زائفًا بالأمان والإنجاز.

إذا كنت تستخدم بيانات البريد الإلكتروني لإبلاغ فهم علامتك التجارية لجمهورك ودفع عملية اتخاذ القرار خارج قسم التسويق ، فتخيل الفوضى إذا بنيت أفكارك على تحليلات خاطئة.

عندما تسوء البيانات الجيدة: 3 سيناريوهات يجب الانتباه إليها

اسمحوا لي أن أصحح نفسي: البيانات لا تفسد. إن الطريقة التي نستخدمها بها ونفسرها هي التي تخلق المشاكل. عندما تسيء استخدام بياناتك - عمداً أو عن غير قصد - يمكنك أن تأخذ فريقك وحتى شركتك في مسار طويل وخاطئ. من السهل القيام بذلك ، خاصة إذا كنت تحاول تحسين برنامج البريد الإلكتروني الخاص بك عن طريق اختبار أجزاء مختلفة وليس فقط العمل على غريزة.

لا يمكنني إحصاء عدد المرات التي بدأ فيها العملاء بنوايا اختبار جيدة وانحرفوا عن المسار لأن الاختبارات تم إعدادها بشكل غير صحيح أو لأن الفريق توصل إلى استنتاجات خاطئة. فيما يلي ثلاثة سيناريوهات حيث يمكن للبيانات أن تقودك في اختبار A / B الخاطئ.

1. تحسين مقياس النجاح الخاطئ

يشتهر البريد الإلكتروني بكونه سهل القياس. في كثير من الأحيان ، لا يوضح المقياس الذي نختاره النجاح الحقيقي أو الفشل الحقيقي لحملاتنا. لكن دعونا لا نكون صعبين للغاية على البريد الإلكتروني. المسوقون في جميع القنوات ، من وسائل التواصل الاجتماعي إلى التسويق المؤثر ، يرتكبون نفس الخطأ.

معدل الفتح هو الجاني الواضح. يحل هذا المقياس مشكلة واحدة تصيب المسوقين الرقميين والتقليديين على حدٍ سواء - معرفة ما إذا كان شخص ما قد شاهد حملاتنا بالفعل أو مرر عبرها ، أو قلب الصفحة ، أو ألقى الكتالوج أو نهض لتناول وجبة خفيفة أثناء الإعلان التجاري. لا عجب أننا قفزنا على معدلات فتح كبيرة كمقياس للنجاح.

لكن معدلات الفتح الكبيرة هذه غالبًا لا تُترجم إلى المقاييس المهمة ، مثل إيرادات الحملة والطلبات وأحجام السلة وعمليات إعادة الشراء والأرقام الأخرى المتعلقة بالحملة. إذا كنت تستخدم سطر موضوع مثيرًا للفضول لتحسين معدل فتح أعلى ، فقد يفتح الكثير من الأشخاص هذا البريد الإلكتروني بدافع الفضول ثم لا يستمرون في النقر. لذلك تحصل على معدل فتح غير عادي ، لكن حملتك فشلت.

أصيب العديد من المسوقين بالذعر عندما أطلقت ميزة MPP من Apple في عام 2021 لأنها تخفي بيانات نشاط البريد الإلكتروني ، مثل الفتح والأوقات والمواقع. كانوا قلقين من أنهم سيفقدون مقياس أداء رئيسي. لقد كان تذكيرًا في الوقت المناسب لبقيتنا بأن معدل الفتح لا يتوافق دائمًا مع أهداف حملتنا.

ومع ذلك ، فإن حل MPP الذي اقترحه الكثيرون - للتركيز على معدل النقر - ليس سوى نصيحة أفضل قليلاً. تعد النقرات دليلًا ملموسًا على اهتمام العميل أكثر من النقرات المفتوحة. لكن يمكن التلاعب بها أيضًا ، ولا ترتبط دائمًا بالتحويلات.

2. تغيير الاتجاه على أساس الاختبار لمرة واحدة

يسير هذا الخطأ جنبًا إلى جنب مع تحسين مقياس النجاح الخاطئ. يحدث ذلك عند تشغيل اختبار A / B واحد على ميزة واحدة ، مثل سطر الموضوع ، أو الحث على اتخاذ إجراء ، أو العرض ، أو الصورة ، أو نسخة الجسم أو الوقت من اليوم.

من السهل القيام بهذه الاختبارات. تتيح لك العديد من أجهزة المرساب الكهروستاتيكي إعدادها ببضع نقرات فقط. قد تحصل حتى على نتائج تبدو واضحة ولا يمكن تعويضها.

"حصل سطر الموضوع أ على معدل فتح بنسبة 54٪ ومعدل نقر بنسبة 25٪. حصل سطر الموضوع "ب" على معدل فتح بنسبة 24٪ ومعدل نقر بنسبة 12٪. سطر الموضوع أ هو الفائز! لنقم بكل سطور الموضوع مثل سطر الموضوع أ من الآن فصاعدًا! "

يفترض هذا وجود حقيقتين لا توفرهما لك البيانات:

• حصل A على عدد فتح أكثر من B ، كما أنه تحول بشكل أفضل.
• سيستجيب جمهورك دائمًا بشكل أفضل لسطر الموضوع مثل أ.

يمنحك اختبار A / B واحد نتائج فقط لتلك الحملة ، في ذلك الوقت ، مع هذا الجمهور. لكن جمهورك يتغير باستمرار. قد لا يكون الأشخاص الذين فتحوا والنقر فوق ما يسمى بنسختك الفائزة هذه المرة هم الذين يشاهدون حملتك التالية. أو سيرون ذلك لكنهم لا يستجيبون بنفس الطريقة.

يمكن أن يؤدي تغيير نهج البريد الإلكتروني الخاص بك بناءً على اختبار واحد إلى كارثة. تحتاج إلى الاستمرار في اختبار واختبار المكونات المختلفة والتأكد من أن مقاييس نجاحك تعكس أهداف حملتك.

إذا كنت تريد أن يرى الأشخاص رسالتك ، فيمكن أن يعمل معدل الفتح أو النقر. ولكن إذا كنت تريد منهم الشراء أو التسجيل أو الترقية أو التنزيل أو إنشاء حساب أو القيام ببعض الإجراءات الأخرى المتعلقة بالأعمال ، فيجب عليك مواصلة الاختبار لمعرفة ما ينجح بمرور الوقت.

حفر أعمق: كيف يمكن للاختبار أن يمنح التسويق عبر البريد الإلكتروني دفعة للتحويلات

3. الاعتماد على الاختبارات الخاصة بدلاً من الأساليب العلمية

"Ad hoc" هو مصطلح خيالي لـ "guesswork". أنت بشكل أساسي ترمي الأشياء على الحائط لترى ما يعلق - اختبار مكون واحد بدلاً من اتباع نهج شامل قائم على الفرضية يأخذ في الاعتبار جميع جوانب الحملة.

عندما تختبر بسرعة ، فإنك تنفتح على المشكلات التي يواجهها الأشخاص عندما يختبرون مكونًا واحدًا ثم يغيرون الاتجاه بناءً على تلك البيانات. مرة أخرى ، البيانات ليست خاطئة ، لكن الاستنتاجات التي تستخلصها بناءً على تلك البيانات قد تكون كذلك.

من المرجح أن يقدم الاختبار العلمي باستخدام فرضية بيانات ذات مغزى لأنه يمنحك إطارًا لاشتقاق رؤى عملية. مدة الاختبار هي أحد الأمثلة. في كثير من الأحيان ، يتم اتخاذ العديد من القرارات في وقت مبكر جدًا في اختبار A / B. لنفترض أن ميزة اختبار A / B لمنصة البريد الإلكتروني الخاصة بك تتيح لك إرسال الإصدار A إلى عينة واحدة من الجمهور مكونة من 10٪ من قائمتك والإصدار B إلى 10٪ أخرى من قائمتك ، وانتظر بضع ساعات وأرسل الفائز إلى المجموعة المتبقية 80٪.

قد تعطي هذه الطريقة نتائج مفيدة إذا قمت باختبار الفتحات أو النقرات. ولكن عندما تكون التحويلات هي ما يهم ، فإنها لا تعمل. يعتبر اختبار 50/50 أكثر ملاءمة لحساب النجاح بناءً على التحويل. يسمح لك بالانتظار من ثلاثة أيام إلى أسبوع قبل إعلان الفائز وبيان النتيجة.

لا تحدث المقاييس المفيدة مثل التحويلات دائمًا في أول ساعتين ، وقد يعني التحسين لهذه النتائج السريعة تحسين النتيجة الخاطئة. يمنحك اختبار 50/50 أيضًا حجمًا أكبر للعينة ، مما يجعل الاختبار أيضًا أكثر قوة.

يمنحك الجمع بين الأساليب العلمية ومنهجية الاختبار الشاملة فهمًا أوسع لجمهورك وما يحفزهم. اقرأ المزيد حول اختبار المشكلات ونهج الاختبار الشامل الخاص بي في هذا العمود MarTech ، "7 مشكلات شائعة تعرقل نجاح اختبار البريد الإلكتروني A / B / n."

هل تخبرك بياناتك بالقصة الصحيحة؟ جرب هذا الاختبار الحقيقي

غالبًا ما يكون العملاء الجدد متشككين عندما أشير (دبلوماسيًا ، بالطبع!) إلى أن أداء حملتهم أو اختبار البيانات لا يدعم الاستنتاجات التي استخلصوها منها. لماذا لا يكسب البريد الإلكتروني الأموال على الرغم من أنها تحصل على معدلات رائعة للفتح أو النقر؟

إذا كنت تتساءل عن نفس الشيء ، يمكن أن يكشف الاختبار الأساسي الذي أجريته عما يحدث عندما تستخدم المقاييس الخاطئة لإعلان النجاح أو الفشل.

أنشئ ثلاث قوائم:

• أفضل 10 حملات مع أعلى معدل فتح.
• أفضل 10 حملات مع أعلى معدل نقر.
• أفضل 10 حملات مع أعلى تحويلات أو أهداف حملة أخرى.

بافتراض أن حساب التحويل الخاص بك ليس مرتبطًا بمعدل الفتح ولكن بناءً على رسائل البريد الإلكتروني التي تم تسليمها ، يجب أن ترى القليل من التداخل بين المجموعات الثلاث للحملات. الآن ، انظر إلى الحملات في كل فئة. كيف تبدو حملاتك الأكثر تحويلًا مقارنةً بالحملات التي حصلت على أكبر عدد من الفتحات أو النقرات؟

هل استخدمت سطورًا أطول للموضوع تعمل مثل أدوات فرز البريد الوارد ، وتجذب العملاء الأكثر تحفيزًا؟ هل استخدم محتوى الرسالة نسخة أطول أو أقصر ، عبارات محددة أو عامة تحث المستخدم على اتخاذ إجراء؟ هل قام نوع واحد من الحملات ، مثل حملة البيع السريع ، بتحويل أفضل من حملة المجموعات الجديدة؟

عندما تدرس البيانات بهذه الطريقة ، مع وضع عينيك على النتائج المهمة بدلاً من البيانات التي يسهل جمعها ، ستتمكن من تحقيق هدف White المتمثل في "تحليل تلك البيانات للتخلص من كل الهراء وتترك مع أشياء هذا ذهب. "