ここに私たちの足があり、いくつかの非IT専門分野-Digital Marketerに到達しました 。 このコースは、OTUSのマーケティング責任者であるVictoria Alexandrovaが教えており、今日はこの記事を共有しています。
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遅かれ早かれ、インターネットマーケティング担当者はプロモーションの予算を最適化するという問題に直面します。 予算を引き下げながら同じコンバージョン数を獲得するか、同じ予算でより多くのコンバージョンを獲得する必要があります。 そして時々両方。
この問題を解決する最良の結果は、通常、統合アプローチを提供します。
- チャネル内の広告キャンペーンを最適化する（オークションに関する場合はクリック単価を下げるか、たとえばターゲットオーディエンスのインプレッションを最小化するためにターゲティングを変更し、同じオーディエンスを購入する方が安くなります）。
- 非効率的な広告チャネルを無効にします（および/または、まだ容量を使い果たしていない場合は、効果的なチャネルの方向に予算を再配分します）。
今日は、コインの片方について話します-成果の低い広告チャネルを特定します。 ところで、この質問は、予算の最適化のコンテキストだけでなく関連しています。 新しい広告プラットフォームを検索してテストするとき、マーケティング担当者は同様の質問に直面します。テストプレースメントの結果に基づいて、新しいチャネルの効果を正しく評価する方法は？
低効率でチャネルを特定するのに複雑なことは何もないように思われます。統計を見て、CPCとCPAを見て、CPAが最も高いチャネルを選択して、オフにしました。 予算（必要な場合）は、CPAが最も低いチャネルに移されました。 できた しかし実際には、1つのチャネルを無効にすると、CPAの高い売上でわずかな売上を生成するだけで、他の（完全に異なる）チャネルでのコンバージョン数が著しく低下することがよくあります。 その理由は何ですか？ 分析データの欠如。 になる方法
始めに、製品とは何か、ユーザーが購入を決定する方法を理解しましょう。 実際、彼らの行動は、私たちを見つけてから購入と返品について決定するまで、これに大きく依存します。 次の4種類の製品を選びます。
- 単一消費の製品（決定は迅速に行われ、競合他社の調査は最小限です-来た、見た、買った）;
- 再利用可能な製品（「長く」選択、思慮深い決定）。
- 状況に応じた消費製品（ユーザーが特定の状況を入力した場合にのみ検索および使用されます）;
- 複雑な製品（以前のタイプの交差点にあります。これらは、意思決定サイクルが長い製品です。購入決定を行うためのトリガーは、ユーザーが陥る状況、優れた創造性、割引、またはおそらく「成熟した」製品の高品質に関するユーザーの意見）;
製品の種類を理解すると、分析方法を選択できます。 使い捨て製品の場合、返品、膨大な数のタッチ、属性の中で迷子になることは意味がありません。 サイトの広告チャネルからのユーザーの行動を調査する価値があります-コンバージョンのブロッカーはありますか？ 再利用可能な製品を扱っている場合、ユーザーの返品とライフサイクル、自分自身を思い出させる方法、ブーストがビジネスに干渉しています（レターの送信とリターゲティングは大丈夫ですか？） 状況に応じた消費の製品を使用している場合は、繰り返し治療を予測する可能性について考えてください。おそらく、ユーザーは定期的に製品を必要としています。 あなたが製品を時間通りに最初に提供する場合、購入の可能性は非常に高くなります。
複雑な製品の場合、特に、意思決定サイクルの長さと、購入意思決定サイクルにおけるチャネルのブラックボックスマーケティングミックスに注意を払う必要があります。
したがって、購入するユーザーが意思決定サイクルの長さを決定する方法。 簡単に言えば、次の時点を決定する必要があります。
- サイトへの最初の訪問。
- 登録
- 購入する;
- 繰り返し購入する。
これらのポイント間の日数を測定すると、購入決定（および再購入）を行うためのサイクルの長さを理解できます。 クライアントの「死ぬ」ポイントを意図的にマークしませんでした（サイトへのアクセスを停止しました）。 特定の確率で顧客をこのカテゴリに割り当てます。 決定サイクルの標準的な長さを理解する必要があります。 各製品には独自の特性があることを忘れないでください-登録が不要な場所、ほとんどの場合、最初の訪問と登録の瞬間が一致する場所など それにもかかわらず、これらの時点の定義は、顧客が購入する前にどれだけ長く考えるかを理解するのに役立ちます。
チャネル（グローバルにオーガニック/広告、および各広告プラットフォームのポイントごと）に応じて、決定サイクルの長さが大幅に異なる可能性があることを忘れないでください。 たとえば、検索コンテキスト広告は主に「高速」チャネルであり（ユーザーは商品を探しているのと同じくらい購入する準備ができている）、テーマポータル（テーマコミュニティ内）でのコンテンツプロモーションは主に「長い」チャネルであると考えられますユーザーは製品について読む準備はできていますが、購入する意欲はあまりありません）。 したがって、「長い」チャネルには、通常、無料（電子メール）または有料（リターゲティング、広告）の活動のための「ブースター」が必要です。 こんにちはマーケティングミックス:)さて、ブラックボックスマーケティングミックスを開いて、どのチャネルがユーザーの購入をどのように、いつ行うかに影響を与える準備ができていますか？ いいね！
次に、意思決定サイクルに関する利用可能なデータに基づいて、顧客とサイトの相互作用にソースの表示を加えて、全体像を把握します。ユーザーが考えた時間と購入のきっかけ。 クライアントの「成熟」に参加したチャンネルと参加しなかったチャンネル。
問題は解決されたようですが、データの分析に経験のあるマーケティング担当者は、各広告プラットフォームと各クライアントを分析すると、膨大な数のスライスがあると考えたでしょう。 そして、顧客が増えれば増えるほど、よりユニークなチェーンができます。つまり、データは異質であり、結論を導き出すことはできません。 しかし、何百人もの顧客がいるプロジェクトについてはどうでしょうか？ スライスを拡大するという1つの解決策しかありません。
実際にはどのように機能しますか？ 以下に手順を示します。
- 一定期間購入した顧客のリストを取得します。
- キーポイントの日付（たとえば、サイトへの最初の訪問と購入）を決定します。 ポイント間の日数の違いを考慮します。
- キーポイントの達成につながった移行のソースを特定します（たとえば、utmの最初の訪問とutmの購入）。
- 顧客が購入した金額を追加します（結局、チャネルは多くの売り上げを生み出しますが、同時に平均チェックが高くなっています）。
ここでは、3番目の時点とそのチャネルを追加できます。過去の期間を比較に追加できます。すべてはデータ量に依存します。 データが明確な分析に適さなくなるポイントまでドリルダウンできます。
結果のテーブルは、さまざまな仮説をテストするために分析できるだけでなく、一部のスライスをグラフィカルに表示することもできます。 たとえば、最初のタッチの各チャネルに対してバブルチャートを使用します。ここで、OX軸は終了チャネル、OU軸は決定時間、バブルサイズは購入金額です。
この表現により、チャネルを閉じる速度、チャネルが重複する方法、クライアントを少なくとも2回「購入」する必要がある場所を明確に理解できます。
ちなみに、目標に到達していない顧客に対して反対のことを行い、購入した顧客のカットオフと得られた結果がどのように異なるかを比較できます。
このような分析の存在により、パフォーマンスの低いチャネルを切断する際のエラーの可能性が最小限に抑えられます。
終わり
いつものように、私たちはここかオープンデーであなたのコメント、質問、提案を聞いてうれしいです。