Cum să preziceți zonele de creștere și riscurile într-un plan de marketing bazat pe date

Am anunțat recent un nou produs — OWOX BI Insights — care este capabil să prezică realizarea obiectivelor de marketing pe baza datelor dvs., a datelor generale ale pieței și a învățării automate. Oferă agenților de marketing răspunsuri la întrebări importante:

• Vom îndeplini planul pentru vânzări, clienți potențiali și alți indicatori luna aceasta?
• Dacă nu schimbăm nimic, câte vânzări, clienți potențiali etc. vom obține până la sfârșitul anului?
• În ce canale, regiuni și segmente obiectivele nu sunt atinse și unde sunt domeniile cheie pentru creștere?
• Cum ne descurcăm față de piață? A scăzut piața sau pur și simplu mergem prost?

În acest articol, vă spunem de ce să construiți previziuni și cum să găsiți zone de creștere și riscuri pentru a fi cu un pas înaintea concurenților dvs.

Comandă-ți acum prognoza!

• Tehnologia și datele ne spun multe
• Apetitul vine cu atribuire
• De ce sarcini se ocupă un analist de marketing OWOX BI?
• Cum arată rapoartele OWOX BI?
• Buletine informative prin e-mail pentru factorii de decizie
• Implementare: de unde să începeți și cum să construiți previziuni
• Concluzii la care am ajuns în acest proces

Analiza de marketing joacă un rol important în afacerile moderne.

În 2018, ponderea medie a bugetului de marketing al unei companii cheltuită pentru tehnologii de marketing (29%) a depășit pentru prima dată ponderea cheltuită pentru persoanele care folosesc aceste tehnologii (24%).

Dacă prognoza de creștere a companiei nu este îndeplinită, majoritatea managerilor își vor demite în primul rând directorul de marketing. Prin urmare, CMO-urile ar trebui să fie foarte interesate să introducă tehnologii și să caute soluții mai bune.

Majoritatea CMO-urilor (78%) și-au crescut rentabilitatea investiției prin utilizarea analizei atunci când formează o strategie de marketing.

Iată o scurtă poveste despre cum a început totul în urmă cu câțiva ani și cum am ajuns să realizăm că clienții noștri aveau nevoie de previziuni și perspective.

OWOX BI: Doriți să configuram Google Analytics?
Client: Sigur, dar nu putem vedea rentabilitatea investiției în Google Analytics pentru campaniile noastre de marketing pe Facebook și Yandex.Direct și nu putem compara eficacitatea acestora.
OWOX BI: Iată importul automat de date. Doar adăugați acces la serviciile dvs. de publicitate și toate datele vor fi importate automat în Google Analytics. Veți obține rentabilitatea investiției pentru toate campaniile publicitare.
Client: Grozav, dar datele din Google Analytics nu se potrivesc cu cele din CRM-ul nostru. Conducerea noastră consideră datele din CRM și nu putem reprocesa datele Google Analytics pentru a ne asigura că sunt corecte. De asemenea, nu putem combina aceste date cu datele interne în mod retroactiv, mai ales fără importarea timpului de interogare.
OWOX BI: Bine, iată toate datele dvs. din Google BigQuery. L-am colectat de la Google Analytics, serviciile de publicitate, urmărirea apelurilor și aplicațiile mobile. Acum îl puteți combina cu datele din CRM și puteți crea orice rapoarte.
Client: Minunat! Dar trebuie să găsim campanii subestimate în toate acestea. Utilizarea unei interogări SQL simplă nu ajută, deoarece utilizatorii fac un număr de clicuri de-a lungul căii către o achiziție. Trebuie să atribuim cumva valoarea tuturor acestor pași, ceea ce înseamnă că trebuie să angajăm dezvoltatori.
OWOX BI: De acord. Ce zici de atribuirea bazată pe pâlnie ML și rapoartele gata făcute? Trebuie doar să specificați acești pași și veți vedea campanii subevaluate.
Client: Puteți identifica zonele noastre de creștere în toate aceste date? Spune doar unde ar trebui să căutăm pentru a îndeplini planul de vânzări.
OWOX BI: Aaaaaa... Hai să discutăm ce așteptări de la analistul tău de marketing.

1. Arată unde sunt îndeplinite și neîmplinite obiectivele de marketing.
În cadrul unei întâlniri de la începutul fiecărei luni, managerul îl întreabă pe directorul de marketing: «De ce nu a fost îndeplinit?» Ce regiune sau canal de publicitate am avut? „ Și aude ca răspuns: „Nu știu încă. Am nevoie de câteva zile — voi vedea, mă întorc și spun.” Situație comună?

Am decis că este suficient - lăsați întregul proces să fie automatizat. Totul este simplu aici: luăm date retrospective, adică un fapt, și le comparăm cu cele planificate. Este important ca acest lucru să se facă automat pentru diferite segmente.

2. Arată cum vei îndeplini obiectivele anuale planificate dacă mergi mai departe în același ritm ca acum.
Dacă aflați dinainte că echipa de marketing nu se află într-o categorie sau regiune, vă puteți remedia rapid strategia de marketing și îmbunătăți rezultatele. Pentru ca clienții noștri să aibă o astfel de oportunitate, le luăm datele și construim un model de prognoză la orizont de până la un an. Aici prognoza este comparată cu planul.

3. Găsește zone de creștere și riscuri pentru luna următoare.
Pentru a face acest lucru, OWOX BI Insights compară automat obiectivele și prognoza de marketing la nivel de regiuni, canale, parametri și în cadrul zonelor de responsabilitate ale fiecărui factor de decizie din companie.

4. Ajută la răspunsul la întrebarea: „La asta nu lucrăm sau piața s-a diminuat?”.
Aceasta este întotdeauna o întrebare deschisă și relevantă în orice companie, deoarece nu este suficient să răspundă la propriile date. De exemplu, dacă planul este depășit, este interesant de știut: aceștia sunt marketeri — bine făcut sau s-a întâmplat ceva pe piață și toată lumea a fugit să cheltuiască bani. Sau, să zicem, obiectivele nu au fost îndeplinite cu 2%. Este acesta un rezultat bun sau rău pentru o echipă de marketing? Dacă piața a crescut, atunci este rău, iar dacă a scăzut cu 15%, atunci este bine.

Datele de piață sunt esențiale pentru a răspunde la aceste întrebări. De aceea, construim un model de învățare automată bazat pe date din zeci de mii de proiecte pentru a oferi previziuni mai bune decât ați putea realiza folosind doar propriile date istorice.

5. Creează rapoarte în serviciile obișnuite și convenabile pentru dvs.
Experiența noastră arată că atunci când vine vorba de un produs nou, majoritatea companiilor nu doresc să introducă un alt serviciu. S-ar putea să vă gândiți: „Am Excel (sau Google Sheets, Data Studio, Tableau, Power BI). Pot adăuga o prognoză acolo? » Desigur că poți, deoarece aproape orice serviciu de vizualizare poate obține date de la Google BigQuery, unde salvăm rezultatele calculelor.

Pentru început, să ne uităm la rapoartele finale. Apoi vă vom spune cum sunt făcute.

Primul și cel mai simplu lucru este să obțineți trei coloane pentru fiecare lună: Plan, Actual și Prognoză.

Realizarea planului este o chestiune simplă. Poate fi realizat de orice analist în Excel. Putem calcula și valorile reale, deoarece afacerea are aceste date. Sarcina noastră este să adăugăm o prognoză.

Notă: Raportul conține date pentru începutul lunii aprilie. După cum puteți vedea, avem o valoare reală mică (luna tocmai a început) și există un fel de prognoză pentru restul lunii aprilie. În consecință, pentru luna curentă, planul trebuie comparat cu suma valorilor reale și prognozate.

În graficul de mai sus, linia galbenă reprezintă obiectivele pe care clientul le-a stabilit, coloanele albastru închis sunt valorile efective care au fost deja îndeplinite, iar coloanele albastru deschis sunt prognoze.

Odată ce cunoaștem obiectivele, prognoza și valorile reale în contextul parametrilor necesari pentru luarea deciziilor, putem construi un tabel pivot clasic în Foi de calcul Google.

Există trei parametri în acest tabel: luna de raportare, grupul de canale (căutare organică, piață, e-mail etc.) și regiune. Aceasta este gruparea de bază cu care lucrează majoritatea companiilor. În continuare, arătăm valorile cheie care sunt necesare pentru a gestiona bugetul de marketing:

Din raport, vedem că căutarea plătită în Regiunea 1 va genera probabil mai puține venituri decât era planificat. De asemenea, vedem că canalul de e-mail poate rămâne în urma tranzacțiilor. Aceste informații vă permit să luați decizii înainte ca bugetul dvs. să fie cheltuit suboptim - și înainte ca zona de creștere să fie în trecut și să se piardă.

Și cel mai bun lucru este că avem o prognoză pentru viitor. Arată ce se va întâmpla dacă tendința actuală continuă.

Să ne uităm în detaliu la unele dintre elementele din acest tabel. Abaterea procentuală, care este evidențiată în roșu și verde, este calculată folosind o formulă simplă:

Preluăm faptul cu prognoza, asta vom primi cel mai probabil la sfârșitul acestei luni. Scădeți din aceasta obiectivele pentru segment și împărțiți rezultatul la planul pentru perioadă. Numărul rezultat răspunde la întrebarea în ce măsură un anumit segment se abate de la prognoză.

De exemplu, pentru tranzacțiile din aprilie, vedem o abatere de −4,8%:

Aceasta înseamnă că, în aprilie, suntem cu 4,8% în urmă planului de tranzacții. Dacă adunați valorile pentru toate canalele peste această cifră, totalul va fi -4,8%.

De ce ne uităm la asta? De ce nu ne uităm la abaterea relativă? De exemplu, să presupunem că avem un mic canal de recomandare. Conform planului, ar trebui să existe, să zicem, 50 de tranzacții. O diferență de chiar și 20 de tranzacții ne va da o abatere de 40%. Dar nu la asta trebuie să fii atent în primul rând, pentru că există canale mult mai mari. Și dacă un canal mai mare arată o abatere de 10%, va fi mult mai important pentru afacere. Culorile roșu și verde din tabel arată cât de important este ca afacerea să acorde atenție acestui segment.

În captura de ecran de mai jos, am extins datele pentru aprilie:

Aici vedem că datele pot fi descompuse în canale și regiuni. Putem selecta acele segmente pe care vrem să le privim mai întâi. Roșul este o zonă de risc, verdele este o zonă de creștere. Rata de conversie este marcată cu albastru, iar în partea de jos există un rezumat.

Acum vom prezenta cel mai important și mai interesant raport, care arată opt perioade de timp care sunt folosite pentru a compara prognoza cu obiectivele.

1. Acest an actual arată cifrele reale de la începutul anului până în momentul actual. Putem compara aceste valori cu obiectivele pentru a înțelege cât de bine le îndeplinim.
2. Last Month Actual arată datele reale pentru ultima lună. Am închis luna precedentă, așa că putem vedea cu ușurință în fiecare secțiune și segment dacă numerele reale coincid cu cele planificate.
3. Ultima săptămână reală arată datele reale pentru săptămâna trecută.
4. Prognoza acestei săptămâni arată prognoza pentru săptămâna curentă. Săptămâna a început și vedem ce ni se întâmplă. Acolo unde persoana responsabilă, de exemplu, de căutare plătită, acordă atenție chiar acum, pentru a obține un rezultat mai bun la sfârșitul săptămânii. Pentru a face acest lucru, trebuie doar să evitați riscurile (evidențiate cu roșu) și să implementați zone de creștere (evidențiate cu verde).
5. Prognoza săptămânii viitoare arată prognoza pentru săptămâna următoare.
6. Prognoza acestei luni arată prognoza pentru luna curentă.
7. Prognoza lunii următoare arată prognoza pentru luna următoare. Din experiența noastră, este mai bine să construim această prognoză numai pe baza dimensiunii primare. Adică, împărțirea acestuia la al doilea nivel (în cazul nostru, regiuni) nu mai este recomandabilă, deoarece există mult zgomot și o calitate slabă a prognozei.
8. Prognoza acestui an arată prognoza până la sfârșitul anului. Îl construim doar pentru metrica cheie, venitul. Experiența arată că estimarea distribuției traficului între regiuni și canale și alte segmente înainte de sfârșitul anului nu este un exercițiu fascinant și duce la erori mari și la pierderea încrederii în prognoze.
   

Puteți vizualiza oricând tabelul în Foi de calcul Google. Cu toate acestea, factorii de decizie se așteaptă de obicei să primească un raport gata făcut și să spună: Uitați-vă aici. Se pare că avem o zonă de creștere.

Crearea acestui raport nu este o sarcină ușoară și este una la care încă lucrăm. Ne dorim ca clienții noștri să primească mesaje clare și semnificative scrise în limbaj uman, așa cum le-ar scrie un analist bun.

Sunt două probleme. Prima este o mulțime de nuanțe. A plânge lupul despre canalele directe neadministrate nu este foarte util. Ce ar trebui să faceți dacă Referral sau Direct au căzut? Trebuie să vă concentrați pe ceea ce puteți gestiona și, pentru aceasta, aveți nevoie de mai multe cunoștințe pentru program atunci când căutați informații.

A doua problemă este că la aceste e-mailuri se poate răspunde cu: „Dă-mi mai multe detalii.” Dar [email protected] nu a planificat niciodată să intre într-o conversație. Cu toate acestea, credem că comunicarea de la un serviciu analitic ar trebui să fie cât mai asemănătoare cu comunicarea cu un analist de marketing. Prin urmare, intenționăm să trimitem în viitor informații despre zonele de creștere și riscurile prin messenger.

La sfârșitul e-mailului, există un tabel interesant în care rezultatele pentru perioadele principale sunt evidențiate cu roșu și verde. Aceasta arată imediat dacă este necesar să deschideți Foi de calcul Google și să priviți detaliile pentru această perioadă.

Înainte de a începe să construiți prognoze, trebuie să răspundeți la câteva întrebări importante:

Ca rezultat al acestei implementări, veți obține un tabel ca acesta:

Prima coloană indică domeniul de responsabilitate. În exemplul nostru, există trei: marketing în general, campanii PPC plătite și SEO (organic).

A doua coloană este KPI-urile, care sunt utilizate pentru stabilirea obiectivelor și evaluarea performanței în fiecare dintre domeniile de responsabilitate. Pentru unii dintre acești indicatori, există un plan. Vă recomandăm să nu vă schimbați obiectivele existente atunci când decideți să vă asumați predicții. Este clar că în afaceri puteți îmbunătăți întotdeauna ceva și poate doriți să adăugați noi indicatori la rapoartele dvs. Dar nu poți face astfel de lucruri în mișcare. În primul rând, este mai bine să automatizezi ceea ce ai deja, apoi să adaugi noi valori.

În a treia și a patra coloană, marchem valorile pentru care există un plan și pentru care putem construi o prognoză.

În a cincea coloană, marchem valorile cantitative și calitative, deoarece acestea trebuie afișate diferit și trebuie tratate diferit.

A șasea coloană este criteriile de segmentare. În diferite domenii de responsabilitate, aceeași măsurătoare este segmentată după criterii diferite. De exemplu, sesiunile de marketing sunt mai interesante de segmentat după canal; SEO ar trebui să fie segmentat după motorul de căutare.

A șaptea coloană este dimensiunea secundară. Pot exista mai mult de două dimensiuni, dar în acest caz cerințele pentru volumul de date ar trebui să fie mai mari. Cu cât sunt mai mulți parametri de segmentare, cu atât sunt necesare mai multe date pentru prognozele semnificative statistic.

Ultima coloană este numărul de valori pentru un anumit parametru pe care doriți să-l vedeți în raport. De ce ai nevoie de asta? Dacă nu ați specificat o limită în funcție de regiune și dacă ați extins lista, de exemplu, ați avea nu cinci regiuni, ci cinci sute. Multe dintre ele ar fi prea mici și cel mai probabil nu ar fi informative. Vă recomandăm să adăugați limite, astfel încât întreaga etichetă să se potrivească cumva în Foi de calcul Google și să funcționeze cu ea.

Deci, ați creat un tabel ca acesta și ați colectat toate datele (planificate și reale) în Google BigQuery (sau în alt spațiu de stocare în cloud). Ce ar trebui să facem în continuare? Primul și cel mai ușor lucru de făcut este să contactați OWOX BI. Algoritmul nostru AI va analiza datele dvs., le va compara cu datele pieței, va face previziuni și va arăta unde sunt zonele dvs. de creștere și riscurile.

Dacă doriți să construiți singur previziuni, există mai multe moduri în care puteți face acest lucru. Există mai multe moduri. Vă vom împărtăși cum să faceți acest lucru în Google Cloud, deoarece această platformă ne este cea mai familiară. În mod evident, puteți folosi alte instrumente în compania dvs.

Există trei moduri de bază de a crea prognoze în Google Cloud:

1. TensorFlow și CloudML sunt metodele cel mai des folosite de oamenii de știință în date, care nu sunt prea leneși să-și petreacă timpul personalizând modelele. Acestea sunt instrumente dificile, dar vă permit să obțineți rezultate bune.
2. BigQuery ML — Dacă nu ați lucrat niciodată cu învățarea automată, dar aveți deja date în Google BigQuery, vă recomandăm să începeți cu această metodă. Dacă aveți date din Google Analytics 360, puteți deja antrena un model, de exemplu pentru a calcula probabilitatea de conversie, de pierdere sau de orice alt parametru. Este foarte ușor să alegeți predictori, caracteristici și modele de testare. Aceasta este o modalitate inteligentă pentru un analist care este familiarizat cu SQL.
3. API-urile AutoML și CloudML sunt cele mai de bază modalități pentru dezvoltatori. Ele ușurează implementarea modelelor, compararea acestora și refacerea versiunilor. Acest lucru este ideal dacă sunteți dezvoltator și sarcina dvs. este să lansați modelul pe care l-ați construit în producție.

Acesta este un tabel mare cu date din care puteți calcula cu ușurință abaterea, conversia deoarece aveți toate componentele pentru aceasta și sunt grupate în trei blocuri: plan, real și prognoză.

1. Dacă vi se spune „Avem obiective de marketing”, în cel mai bun caz, aceasta înseamnă o foaie de calcul Excel pe care un analist o actualizează manual o dată pe săptămână.
2. Prognoza automată nu înlocuiește analiza - este doar o modalitate de a-și crește eficiența. Din experiența noastră, ajustările manuale sunt întotdeauna necesare. De exemplu, să spunem că în octombrie deschidem un mare magazin în Houston. Modelul de prognoză nu va ține niciodată cont de acest lucru, deoarece nu are aceste cunoștințe.
3. Calitatea prognozelor este îmbunătățită semnificativ dacă, pe lângă propriile date, utilizați și date de piață. Acesta este ceea ce face ca abordarea OWOX BI să facă prognoze să fie diferită din punct de vedere calitativ. Folosim date din zeci de mii de proiecte pentru a ne instrui modelul. Drept urmare, arată tendințele pieței mai precis. De exemplu, cunoaștem cota de piață a căutării organice și a căutării plătite pentru proiecte din aceeași nișă cu cea a clientului nostru și știm la ce duc aceste cifre. Îmbogățirea modelului cu aceste date vă permite să înțelegeți mai bine tendințele și să știți dacă vă descurcați bine sau dacă piața este în creștere.
4. Este necesar să se separe calculele de vizualizarea datelor. Când ați formulat așteptări pentru acuratețe și profunzime, puteți construi o prognoză și puteți calcula datele într-un timp strict alocat. În ceea ce privește vizualizarea datelor, aceasta este o sarcină nesfârșită și nu există limită pentru perfecțiune.
5. Pentru a obține previziuni de înaltă calitate, cu o granularitate de doi parametri, aveți nevoie de date de site-uri pentru 3 milioane de sesiuni pe lună. Este posibil să construiți o prognoză cu o sumă mai mică fără segmentare, dar întrebarea este de ce. Dacă vedeți, de exemplu, că obiectivele nu sunt realizate, puteți spune în ce segment nu funcționează? Ce regiuni? Cel mai probabil nu veți găsi răspunsul deoarece există puține date.

Dacă aveți date istorice de doi ani de la Google Analytics, trafic de la 3 milioane de sesiuni pe lună și doriți să vă îndepliniți obiectivele de marketing și să creșteți mai repede datorită informațiilor, scrieți-ne completând un formular pe site-ul nostru. Vom discuta detaliile cu dvs. și vă vom ajuta să construiți o prognoză.