Kako s spletno analitiko pridete do prodajnih ciljev?
Dobrih rezultatov ni brez pravih strateških odločitev, teh pa brez ustreznih podatkov, ki jih dobimo z analitiko. Ali povedano drugače: s spletno analitiko in marketinško avtomatizacijo digitalni marketing podpira poslovne cilje in zagotavlja rast podjetij.
Analitika je dolgo veljala za sveti gral digitalizacije. Tudi v marketingu – predvsem z razmahom digitalnega marketinga in spletne analitike. Žal pa mnoga podjetja do danes niso znala premostiti vrzeli med obljubljeno in ustvarjeno dodano vrednostjo, ki naj bi jo v podjetja prinesla analitika. Številna podjetja namreč še vedno uporabljajo statična poročila, ki izzvenijo v roku nekaj dni, saj podatki niso več ažurni.
To verjetno dobro veste tudi sami, zato vas sledeče ne bo presenetilo: kar 88 % anketirancev raziskave Harvard Business Review je v letu 2020 za analizo podatkov še vedno uporabljalo podatkovne tabele. Le tretjina jih je bila (zelo) zadovoljnih s podatkovnim orodjem v podjetju, manj kot četrtina pa jih je menila, da njihovo podjetje dobro izkorišča razpoložljive podatke. Žal takšne raziskave za Slovenijo nismo našli, lahko pa si predstavljate stanje pri nas, v primerjavi z ameriškimi podjetji.
Brez dobrih podatkov ni razvoja
Raziskava Harvard Business Review Analytic Services iz leta 2020 prinaša tudi dober vpogled v stanje uporabe in visoka pričakovanja podjetij glede uporabe podatkovne analitike. 89 % anketirancev pravi, da so podatki ključni za inovacijsko strategijo njihovega podjetja in s tem posredno za ustvarjanje konkurenčne prednosti na trgu.
Mnogo podjetij iz raziskave poroča o boljši operativni učinkovitosti in tudi o boljši izkušnji kupcev na račun uporabe analitike, hkrati pa mnoga podjetja ne znajo izkoristiti razpoložljivih podatkov, da bi prišla do novih poslovnih modelov ali dodatnih virov prihodkov.
Predvsem boleče je spoznanje, da veliko podjetij meni, da nimajo na voljo dovolj kvalitetnih podatkov; če pa jih imajo, jih zaposleni ne znajo izkoristiti. 16 % podjetij meni, da njihovi zaposleni nimajo dovolj potrebnega znanja, da bi lahko obstoječe podatke dobro izkoristili.
Vodstvo mora razumeti, živeti in spodbujati analitično kulturo v podjetju
Vzrok za slabo izkoriščanje priložnosti analitike je pogosto tudi vodstveni kader. Če vodilni ne razumejo delovanja, predvsem pa prednosti, ki jih prinaša analitika, bodo podjetja pogosto analitično podhranjena, kar pa lahko resno ogrozi razvoj in tudi dolgoročno doseganje zastavljenih poslovnih načrtov.
Naslednji problem je, da, četudi podjetje dovolj vlaga v analitiko, podatki niso dostopni dovolj zaposlenim na več različnih organizacijskih nivojih.
Kaj pomeni »imeti prave podatke« in kaj naj bi analiza teh podatkov prinesla?
Na kalifornijski univerzi Berkeley pravijo, da so šla podjetja skozi razvojni cikel podatkovne analitike, ki ima tri faze. Na začetku so podjetja s pomočjo različnih tehnologij pridobivala in zbirala podatke. Nato so zbrane podatke prenašala v velike podatkovne baze, kjer je bilo iskanje težavno, še težja pa je bila sinteza podatkov. V zadnjem času podjetja najemajo podatkovne znanstvenike, ki pa v veliko primerih postanejo organizacijski otok znotraj podjetij, s pomanjkljivim prenosom zbranih podatkov v proces odločanja in procese poslovnih inovacij.
Veliko se pričakuje tudi od uporabe orodij umetne inteligence – ta, v kombinaciji z avtomatizacijo delovnih procesov, prinaša pomemben korak naprej. Dober primer je razvoj digitalnega marketinga. A orodij za marketinško avtomatizacijo uporablja dokaj malo podjetij v Sloveniji, med njimi pa je tudi veliko takšnih, ki nimajo dovolj znanja, da bi ta potencial polno udejanjila.
Tako se, tudi pri nas, vodje marketinških oddelkov pogosto opirajo na več različnih IT sistemov, da bi pridobili podatke o prodaji in prihodkih, pregledali podatke o strankah in pridobili podatke o uspešnosti marketinških aktivnosti. Ponavadi gre za sisteme, ki so bili zasnovani v različnih obdobjih in ki niso povezani oziroma niso kompatibilni. Marketing v podjetjih torej potrebuje čim več podatkov iz različnih podatkovnih virov, predvsem pa potrebuje podatke v realnem času.
Marketinška avtomatizacija dobro izkorišča spletno analitiko
Sistem, ki v tej točki nudi možnost integracije potrebnih podatkov, so različna orodja marketinške avtomatizacije.
Prav tako so ta dober primer tega, kako učinkovita je lahko uporaba analitike – predvsem spletne. Avtomatizacija digitalnega marketinga s pridom izkorišča povratne informacije, ki jih prek uporabe piškotkov pridobivamo o posamičnih spletnih obiskovalcih. Ti podatki nato pomagajo pri ustvarjanju ciljnih segmentov in izvedbi ciljanega digitalnega trženja. Po drugi strani pa avtomatizacija delovnih opravil prihrani veliko časa pri izvedbi in ves čas zbira podatke ter jih analizira.
Digitalni marketing prevzema primat osrednjega marketinškega področja
Marketinški oddelki, ki pri svojih kampanjah uporabljajo različne vire podatkov in napredno analitiko, dosegajo dvakrat višje trženjske prihodke kot ostala podjetja, ugotavlja raziskava McKinsey. Merljivost rezultatov in optimizacije, podatki v realnem času, različne možnosti avtomatizacije, uporaba orodij umetne inteligence in možnost prilagajanja poročil so dobri primeri, kako je možno uporabiti pridobljene podatke za izboljšanje marketinških in prodajnih procesov v podjetju.
Če se vam vse skupaj še vedno sliši precej teoretično, dovolite, da smo bolj konkretni. Za enega vodilnih slovenskih ponudnikov rezervnih avtodelov, pnevmatik, promocijskih oblačil in drugih kategorij artiklov smo s pomočjo off-site optimizacije za iskalnike (SEO) in prestrukturiranja Google Ads kampanj zvišali prodajo za 42,2 %.
Neprestano spremljanje rezultatov in nenehno optimiziranje
Kako smo prišli do teh številk? Postavitve kampanj smo se lotili z natančno segmentacijo oglasnih skupin po kategorijah, s testiranjem oglasov, prilagojenimi ponudbami za naprave in ure v dnevu, implementacijo skript za avtomatsko prilagajanje ponudb, razširitvami oglasov ter obsežnimi seznami negativnih besed. Pokazatelj uspešnosti Ads kampanj je ocena kakovosti ključnih besed. Več kot 60 % odstotkov jih ima najvišjo oceno 10.
Pri off-site optimizaciji smo, med drugim, spremljali aktivnosti konkurence in analizirali spremembe Googlovega algoritma ter z zakupom licence za strokovno orodje RankTrackr spremljali rezultate naših SEO aktivnosti.
Zaključek
Ta primer dobre praske pokaže, da so pravi podatki le pol uspeha. Gre predvsem za to, kaj boste s podatki storili oziroma kako jih boste uporabili.
Če pa spadate med tista podjetja, ki ne razpolagajo z ustreznimi analitičnimi ali kadrovskimi viri, naj vam bo v uteho, da obstajajo podjetja, kot je naše. Pri Madwise živimo in dihamo za nenehno optimiziranje digitalnih ekosistemov. Oddajte kratek obrazec za povpraševanje in preverite, kaj naredimo za vaš posel.
