Kaip matėme pirmame skyriuje, yra daugybė duomenų, kurie gali būti skirtingų rūšių ir atkeliauja iš įvairių šaltinių. Bet kokie svarbiausi duomenys mums, startuoliams? Jei atsakėte „Klientų“, esate visiškai teisus, nes be klientų mūsų įmonės nebūtų sėkmingos. Šiame modulyje pamatysime ir suprasime skirtingus klientų duomenų analitikos tipus bei įvairias jų suteikiamas įžvalgas.

Analitika gali būti dviejų rūšių – kiekybinė ir kokybinė. Ar prisimenate penkis didžiųjų duomenų parametrus? Įvairovė čia vaidina pagrindinį vaidmenį!

• Kiekybinė analitika apima objektyvių duomenų (angl. hard data) stebėjimą, faktinius skaičius, įprastai yra statistinė ir struktūrizuota. Šie duomenys įspės apie problemas, pavyzdžiui, informuos apie sumažėjusį vartotojų kiekį.
• Kita vertus, kokybinė analitika atkreipia dėmesį į subjektyvias savybes ir nuomones. Ji pateiks problemų, kurios buvo nustatytos atliekant kiekybinę analitiką, priežastis. Kokybiniai duomenys nėra statistiniai ir paprastai yra nestruktūrizuoti arba pusiau struktūrizuoti. Grįžtant prie pavyzdžių, kokybinė analitika gali mums pranešti, kad klientų sumažėjimą sukėlė painus produkto naudojimo būdas.

Kliento duomenų tipai

Startuoliai gali naudoti įvairius su klientais susijusius duomenis, kad atliktų klientų duomenų analitiką, kuri šiandien daugiausia gaunama ne iš tradicinių, o didžiųjų duomenų. Šiame modulyje mes apžvelgsime 5 pagrindinius klientų duomenų tipus, kad sužinotume, kaip juos gali naudoti skirtingų pramonės šakų startuoliai.

Šaltinis: https://www.freepik.es/vector-gratis/personas-gestion-relaciones-comerciales-pie-alrededor-datos-documentos-estadistica-servidor-portatil-crm-texto_11249912.htm#page=1&query=crm&position=22

Reklamos (skelbimų) duomenys

Pradėkime nuo pirmojo tipo kliento duomenų. Ar Jums pažįstami skelbimai? Jei ne, tikriausiai matėte juos „Google“ paieškos rezultatuose. Skelbimai paprastai pateikiami pirmose pozicijose. Tokių skelbimų duomenys naudoja automatizuotas ir mechaniškai dirbančias sistemas, kad automatizuotų ir racionalizuotų informacijos pateikimą mūsų klientams. Kitaip tariant, skelbimų duomenys atsižvelgia į visus jūsų turimus duomenis apie klientų elgseną ir juos pritaiko dar reikšmingesnei sąveikai.

Tinklalapio srauto duomenys

Interneto svetainės srautas nurodo, kiek interneto vartotojų plūsta į mūsų įmonės svetainę. Jis matuojamas apsilankymais ir, kaip vėliau sužinosite, „sesijomis” (kitaip dar vadinamais seansais). Paprastai tinklalapio srautas naudojamas, norint įvertinti, kaip efektyviai įmonės svetainė pritraukia auditoriją.

Elektroninės komercijos duomenys

1. komercijos duomenys reiškia informaciją iš visų mūsų internetinę parduotuvę įtakojančių sričių. Mes galime naudoti šią informaciją, kad suprastume klientų elgesio tendencijas bei pokyčius. Tikslinės auditorijos supratimas padeda priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, kurie leidžia padidinti pardavimus internetu. Pavyzdžiui, klientas gali apsilankyti daugelyje tinklalapių, kad įsigytų norimą aukštos kokybės firminį produktą už geriausią kainą. Visi šie kliento atlikti veiksmai sukaups didelį ir vertingą duomenų kiekį, kurį galėsime panaudoti.

Klientų valdymo sistemos (angl. trump. CRM) duomenys

CRM duomenys – tai duomenų apimtis, kuriuos įmonė gali gauti iš savo klientų, svetainės ar socialinės žiniasklaidos vartotojų, matydami jų pirkimus, lankomas vietas ir duomenis, paliekamus atliekant įvairius veiksmus. Nors ir skamba panašiai į e. komercijos duomenis, bet CRM taip pat apima informaciją apie patiktukus ar pasidalijimus. Analizuodami šiuos duomenis galime sukurti efektyvesnę strategiją, skirtą pritraukti klientus mūsų internetinėse platformose.

Tinklalapio reklamuotojo balas (angl. Net Promoter Score – NPS)

Paskutiniai, bet ne mažiau svarbūs duomenys, susiję su CRM, yra tinklalapio reklamuotojo balas. Jie atskleidžia, kiek klientų nori rekomenduoti produktą ar paslaugą kitiems žmonėms. Tai yra vienas iš pagrindinių veiklos rodiklių (angl. KPI), kuriuos startuolis turėtų stebėt. Šie duomenys leidžia tiesiogiai pamatyti klientų pasitenkinimą ir lojalumą prekės ženklui.

Duomenų ciklas

 

Dabar žinote, kas yra klientų analitika ir kokias klientų duomenų rūšis galite gauti. Bet nuo ko pradėti? Geriausia strategija yra duomenų ciklo naudojimas. Tai yra populiarus būdas, padedantis maksimaliai išnaudoti informaciją, surinktą iš jūsų internetinių platformų klientų. Ši strategija padės pasirengti, atlikti veiksmus ir pranešti apie jūsų verslo sprendimus internete. Keturi pagrindiniai duomenų ciklo etapai yra šie: planavimas, darymas, patikrinimas ir veikimas.

Panagrinėkime duomenų ciklą. Įsivaizduokite, kad automobilių gamintojo įmonės rinkodaros komanda nori surengti skaitmeninę reklamos kampaniją, kad paskatintų žmones pirkti elektromobilius, o ne vidaus degimo varikliais varomus automobilius.

Planavimas

„Planavimo“ etape komanda nustatys kampanijos tikslą ir susidėlios jos įgyvendinimui skirtą reklamos planą. Komanda gali nuspręsti, kad per ateinančius du mėnesius jos tikslas yra padidinti elektromobilių pardavimą 18 proc., o tam įgyvendinti bus naudojama e. pašto ir socialinės žiniasklaidos rinkodara.

Darymas

Toliau – ciklo „darymas“ etapas. Jis prasideda tada, kai komanda parašo e. laiško turinį, sukuria socialinės žiniasklaidos strategiją ir pradeda kampaniją.

Tikrinimas

Praėjus mėnesiui, kai kampanija pasibaigė, komanda skaičiuoja, kiek žmonių atidarė e. laiškus. Tada įvertina, ar kampanija padarė poveikį klientų, perkančių elektromobilius, skaičiui. Jie pastebi, kad nors reklaminiais vaizdo įrašais socialiniuose tinkluose kampanija sukėlė didelį susidomėjimą, labai mažai kas spustelėjo ar atidarė išsiųstus e. laiškus. Šia įžvalga išryškėja poreikis pertvarkyti e. pašto metodą. Tai yra duomenų ciklo „tikrinimo“ etapas.

Veikimas

Galiausiai „veikimo“ etapas atskleidžia, kaip verslas gali pritaikyti atradimus būsimų kampanijų tobulinimui. Tokiu atveju, rinkodaros komanda galėtų nuspręsti pertvarkyti e. pašto strategiją. Tarkime, siekiant padidinti žmonių įsitraukimą, peržiūrėtų siunčiamą turinį arba pakeistų jį kitu metodu, tokiu kaip skelbimai / mokama paieška.

In order to turn this into an actionable insight, Martha now needs bring an action to that data research that will make a real effect in the NGO. For example, she could design a series of social media posts that provide easy instructions on how to become a member of the NGO so registered users can promote the NGO across their own social network.

Now that you have learnt how to produce actionable insights from data, think about how you can use your online data to help make the best decision for your start-up.

Duomenų įžvalgos

Dabar žinome, kad galime rinkti didžiuosius duomenis iš savo klientų ir taikyti analitiką, bet kaip ją interpretuoti? Būtent analitika suteikia įžvalgas. Įžvalga yra vertė, gaunama naudojant analitiką. Kitaip tariant, surinkti duomenis yra svarbūs, tačiau žinojimas, ką daryti su šia informacija, iš tikrųjų suteikia pridėtinės vertės mūsų startuoliui.

Pažvelkime į pavyzdį:

Įsivaizduokite, kad turite e. prekybos svetainę:

• Duomenys gali parodyti, kad jūsų vartotojai praėjusį mėnesį atliko 5000 seansų.
• Analitika galėtų parodyti, kiek seansų vyko „Chrome“ naršyklėse Norvegijoje.
• Įžvalgos gali atskleisti, kad seansai „Chrome“ naršyklėse Norvegijoje 45 proc. rečiau baigėsi pirkimu.

Reguliari ir veikiamoji įžvalga

Paprasčiau tariant, reguliari įžvalga analizuoja, kodėl kažkas įvyko. Tokios įžvalgos yra labai svarbios, siekiant nustatyti veiksmus ir sutelkti dėmesį į pagrindinius startuolio tikslus.

Kita vertus, veikiamoji įžvalga nukelia šią analizę dar vienu žingsniu į priekį ir nustato, kokios veiklos imtis toliau, kad galėtumėte sėkmingai tobulėti.

Norėdami atskleisti savo veikiamąsias įžvalgas, pabandykite atlikti šiuos šešis veiksmus:

1. Apsibrėžkite tikslą: glaustai apibūdinkite, ką norite pasiekti savo kampanijoje.
2. Sukaupkite duomenis. Surinkite ir sutvarkykite statistiką ar informaciją, susijusią su jūsų tikslu.
3. Interpretuokite duomenis: analizuokite tendencijas ir stebėkite modelius, kad sužinotumėte, kaip tai paveikė jūsų tikslų įgyvendinimą.
4. Parenkite rekomendacijas: remiantis tuo, ką sužinojote iš savo duomenų analitikos, pateikite pagrįstus pasiūlymus, skirtus verslo praktikos gerinimui.
5. Imkitės veiksmų: įgyvendinkite savo rekomendacijas ir sukurkite veiksmų planą, kad patikrintumėte savo prielaidas.
6. Peržvelkite savo rezultatus: įvertinkite, ar jūsų veiksmai sukėlė norimą poveikį, ir pasižymėkite, kaip galite juos toliau optimizuoti, kad pagerintumėte rezultatus.

Pažvelkime į pavyzdį, kuriame nagrinėjama, kaip duomenys gali suteikti veikiamųjų įžvalgų.

Marta yra jūrinės aplinkosaugos NVO (nevyriausybinės organizacijos) bendruomenės vadovė. Organizacijai reikia naujų narių, tad ji užsibrėžė tikslą per ateinančius 6 mėnesius užregistruoti 500 naujų narių. Kadangi Martos tikslas yra narystės padidinimas, duomenys, kuriuos ji renka iš savo analitikos programinės įrangos, parodo, kiek žmonių užpildė registracijos formą ir kurį interneto informacijos perdavimo kanalą jie naudojo registruodamiesi. Taip pat kiek žmonių pasidalijo įrašais socialiniuose tinkluose.

Analitika atskleidė, jog socialinės žiniasklaidos kanalai yra pagrindinis registravimosi šaltinis, tad kitas Martos žingsnis – sužinoti, kurie socialinės žiniasklaidos pranešimai pritraukia daugiausia registracijų.

Analizuodama ir interpretuodama duomenis, Marta sužinojo, kad jau užsiregistravę nariai, kurie dalinasi NVO socialinės žiniasklaidos postais asmeninėse paskyrose, sugeneravo daugiausiai naujų registracijų.

Iš šių įprastų įžvalgų Martha daro išvadą, kad užsiregistravę nariai dalindamiesi NVO socialinės žiniasklaidos įrašais skatina registruotis daugiau žmonių.

Norėdama šią informaciją paversti veikiamąja įžvalga, Marta dabar turi ją pritaikyti praktiškai, kad įžvalga padarytų realų poveikį NVO. Pavyzdžiui, ji galėtų sukurti socialinių tinklų pranešimų seriją, kurioje pateiktų nesudėtingas instrukcijos, nurodančias, kaip tapti NVO nariu. Jų dėka registruoti vartotojai galėtų reklamuoti NVO savo asmeniniuose socialiniuose tinkluose.

Dabar, kai sužinojote, kaip duomenys gali suteikti veikiamąsias įžvalgas, pagalvokite kaip galėtumėte pritaikyti internetinius duomenis savo startuolyje, siekiant priimti geriausius sprendimus.