كيفية الاستفادة القصوى من التحليل الجماعي

لا ملفات تعريف الارتباط لك.

مع بيانات الجهات الخارجية التي تسير في طريق طائر الدودو ، يبحث المسوقون الرقميون عن طرق للاستغناء عن ملفات تعريف الارتباط. أطلق عليها اسم "حمية البيانات". لكن شيئًا ما يجب أن يحل محل تلك البتات والبايتات من حلاوة الطرف الثالث. إذا لم تتمكن من إسقاط ملف تعريف ارتباط ، فتتبع مجموعة.

يمكن اعتبار أي مجموعة من العملاء يتفاعلون مع موقع الويب الخاص بك كمجموعة ، بشرط أن تقوم بتتبع ما يفعلونه. هل هم فقط يذهبون إلى أبعد من الصفحة المقصودة؟ هل يملأون العربة ، لكنهم لا يفحصون؟ هل اشتروا شيئًا من قبل ، لكنهم لم يتسوقوا مؤخرًا؟

التمخض ، والانخفاض ، والقيمة الدائمة للعميل - يمكن تتبع كل ذلك كأفواج. لكن يجب على البائع عبر الإنترنت معرفة التدابير الأكثر صلة بأعمالهم لتحقيق أقصى استفادة من التحليل الجماعي.

(شريحة [مجموعة]): احصل عليها؟

تُستخدم "الشرائح" و "المجموعات النموذجية" أحيانًا بالتبادل ، ولكن قد يكون ذلك غير صحيح.

حددت Google المجموعة النموذجية بهذه الطريقة: المجموعة النموذجية هي مجموعة من المستخدمين الذين يتشاركون خاصية مشتركة. "على سبيل المثال ، ينتمي جميع المستخدمين الذين لديهم نفس تاريخ الاكتساب إلى نفس المجموعة النموذجية. يتيح لك تقرير التحليل الجماعي عزل سلوك المجموعة وتحليله ".

في المقابل ، يعني التقسيم تنظيم مجموعات من المستخدمين حول خصائص مشتركة ، مثل التركيبة السكانية أو الجغرافيا أو الشخصية أو القيمة. يمكنه أيضًا تجميع العملاء باستخدام أكثر من خاصية واحدة.

"المجموعة النموذجية هي شكل من أشكال المقطع. قال إريك سلون ، مدير الإستراتيجية في وكالة تسويق الأداء Thrive Digital ، "جميع المجموعات النموذجية عبارة عن شرائح ، ولكن ليست كل الشرائح عبارة عن مجموعات. يمكن فهم المجموعات النموذجية على أنها "شرائح تستند إلى الوقت" ، على سبيل المثال ، مجموعة من المستخدمين الذين يقومون بتسجيل الدخول إلى موقع ويب في وقت معين.

في بعض الأحيان يختلط المصطلحان بسبب الأداة التحليلية التي يستخدمها البائع أو المحلل ، كما أشار آدم جريكو ، مبشر المنتج لمنصة التحسين الرقمي Amplitude. قال إن المجموعة هي "مجموعة من المستخدمين المتشابهين على أساس الاهتمامات". وتابع غريكو أن التقسيم "يشبه المرشح". المقطع هو نشاط. الأفواج هم أناس. وقال إن "مجموعة تعتمد على حل الهوية".

مجرد تحديد مجموعة لا يكفي. سيضطر المحلل إلى مزيد من البحث لتحديد السبب والنتيجة. قال سلون: "إنها الطريقة الوحيدة لجعل التحليل الجماعي ذا مغزى". وقال إن أكبر مأزق هو مجرد افتراض أن "المجموعة التي تعتمد على الوقت هي التي تسببت في ما تنظر إليه".

طرح الأسئلة الصحيحة

الأمر الذي يؤدي إلى البيانات. هناك إجابة في مكان ما ، بشرط أن تسأل السؤال الصحيح للحصول عليها.

قال جريكو: "نقضي الوقت في استخدام البيانات لاكتشاف المجموعة ذات المغزى بالنسبة للأعمال". خذ على سبيل المثال مجموعة نموذجية محددة بالسلوك - العملاء يمرون بعملية متعددة الخطوات لإكمال المعاملة.

قال غريكو: "أنت بحاجة إلى البيانات الصحيحة لبناء المجموعة الصحيحة". لا داعي للقلق بشأن تتبع الأشخاص الذين يضيفون عناصر إلى سلة التسوق. "فقط لأنك تستطيع تتبع شيء ما لا يعني أنه يجب عليك ذلك." أضاف. "عدد قليل جدًا من الشركات يبدأ بالنهاية." وأشار إلى أنه إذا بدأت بإدراج المجموعات ذات الصلة التي تريد تتبعها ، وعملت بشكل عكسي ، فمن المرجح أن تكون ناجحًا.

بالنسبة إلى سلون ، تعتبر المجموعة جزءًا لا يتجزأ من تحليل السبب الجذري. "[عندما] تلاحظ تغير مؤشرات الأداء الرئيسية ، فإنك تنظر إلى جميع العوامل المختلفة التي تسببت في التغيير." وأكد مرة أخرى أن الارتباط ليس سببية ، لكنك تستمر في البحث في الدورات وتطرح أسئلة بديهية أو منطقية ، وتجد البيانات التي تجيب على السؤال.

"ابدأ بفوج. معرفة ما إذا كان يعتمد على الوقت ". قال سلون. بقعة الانسحاب من فترة إلى أخرى. تضمين الزوار الجدد مع إنزال كبار السن. انظر إلى القيمة الاسمية لجميع السلوكيات والأحداث ، خلال الفترة الأولية ، ثم إلى 30 و 60 و 90 يومًا. "المجموعة هي الخطوة الأولى في القضاء على بعض الضوضاء" ، كما قال ، بينما يحاول المحلل قياس تجربة العميل مع موقع الويب.

عرضت جريكو مسارات أخرى. يستخدم أحد الأساليب البيانات لعزل مجموعات من المستخدمين المحددين بحيث يمكن مقارنة المجموعات. أطلق على هذا اسم "الفوج المستمر". على سبيل المثال ، تتبع عدد المتسوقين عبر الإنترنت لمدة سبعة أيام. سيدخل المستخدمون الجدد بشكل طبيعي في هذه المجموعة النموذجية بينما يخرج الآخرون منها بعد الوقت المحدد. أولئك الذين يشترون يتم احتسابهم بينما أولئك الذين لا يشترون يتم احتسابهم على أنهم نقاط انسحاب.

ثم حدد جريكو "المجموعة التنبؤية". أحد الأمثلة هو النظر في عدد المتسوقين الذين يزورون موقع الويب لإجراء عملية شراء أخرى. قد تكون هناك مجموعة من المرجح أن تشتري شيئًا ما الأسبوع المقبل بنسبة 90٪ ؛ مجموعة أخرى من المحتمل أن تقوم 80-90٪ بعملية شراء ، بينما من المحتمل أن تحصل مجموعة أخرى بنسبة 70-80٪ على عنصر ما. يمكن للمسوق استخدام هذه البيانات لتقديم خصومات لكل مجموعة ، وزيادة الخصم فقط لإغراء المتسوقين في المجموعة التالية الذين تقل احتمالية شرائهم لشيء ما. وأوضح قائلاً: "إنك تستخدم المجموعة النموذجية جنبًا إلى جنب مع التسويق والترويج لحمل الأشخاص على التحويل".

الاستفادة القصوى من البيانات

التحليل الجماعي هو نهج يتطلب من المسوقين تغيير طريقة تفكيرهم لتحقيق أقصى استفادة من بياناتهم. لدى خبرائنا نفس نقطة البداية ، لكنهم يتابعون أهدافهم وفقًا لخطوط مختلفة.

لاستخدام التحليل الجماعي ، "ابدأ بالسؤال". قال سلون. "اربط مرة أخرى بنتائج الأعمال التي يمكن الإجابة عليها ... افهم أين وكيف يمكنك التعمق ... تأكد من أن مؤشرات الأداء الرئيسية مفيدة." وأضاف تأكد من أن البيانات التي تقوم بتحليلها تعكس الواقع. وحذر من أن البيانات يمكن أن تنحرف إذا كان نفس المتسوق عبر الإنترنت يدخل إلى نفس موقع الويب باستخدام أجهزة مختلفة في أوقات مختلفة.

صاغ Greco التحليل الجماعي باعتباره ضرورة تنافسية. وأشار إلى أنه في مجال التجارة الإلكترونية ، فإن كل متسوق عبر الإنترنت هو مجرد "نقرة أو تمرير سريع". يقع العبء على جهة التسويق "لمعرفة كيف يخسرون الأشخاص ويعيدونهم". كلما تم حل المشكلات وحلها بشكل أسرع ، زاد احتمال نجاح موقع الويب على الإنترنت.