Marketing-analitika: hogyan mérd, mit hoz valójában a marketinged

Gyors kvíz

Melyik mérési mód illik hozzád a marketingedhez?

1. kérdés, összesen 425%

Mit szeretnél először tudni?

Hányan látogatnak, és honnanMelyik csatorna hoz eladásokatHoznak-e ügyfeleket a Google és a ChatGPT

A marketing-analitika olyan kérdésekre válaszol, amelyekre egyetlen eszköz sem tud: melyik csatorna hoz olyan vásárlókat, akik visszatérnek, mibe kerül egy érdeklődő, ha minden érintkezési pontot számolunk, és melyik tartalom segít az eladásban. Célja, hogy támogassa a költségvetési és tartalmi döntéseket.

Milyen típusú marketing-analitika létezik?

Néhány csapat negyedik szintet is használ, a preskriptív analitikát, amely konkrét lépéseket javasol (költségvetés áthelyezése az A csatornából a B csatornába). Ez azon alapul, hogy a másik három szint megbízható.

Mely adatokból és eszközökből áll a marketing-analitika rendszere?

Gyűjtés

• Web- és alkalmazás-analitika: Google Analytics vagy alternatíva, jól meghatározott kulcseseményekkel.
• Keresési adatok: Google Search Console és Bing Webmaster Tools az organikus kereséshez.
• Hirdetési platformok: Google Ads, Meta, LinkedIn, TikTok, konverziókövetéssel.
• CRM és értékesítés: érdeklődők, lehetőségek, bevétel, az ügyfél életciklus-értéke.
• E-mail és közösségi média: megnyitások, kattintások, interakciók, követők.

Tárolás

Ahogy nő az adatmennyiség, a csapatok először táblázatban, később adattárházban (BigQuery, Snowflake és hasonlók) központosítják az adatokat, olyan összekötőkkel, amelyek minden forrást naponta szinkronizálnak. A GA4 ingyenes exportot kínál a BigQuery-be, ami megszünteti az elemzés mintavételezési és kvótakorlátait.

Megjelenítés

A Data Studio (korábbi nevén Looker Studio), a Power BI, a Tableau vagy egy jelentéskészítő eszköz irányítópultjai az adatokat néhány oldalnyi, minden csapat számára olvasható jelentéssé alakítják. A legjobb webanalitikai eszközökről szóló összehasonlításunk a gyűjtési oldalt tárgyalja.

Mely mutatókat érdemes csatornánként követni?

A csatornák fölött két üzleti mutató köti össze a marketinget a pénzüggyel: az ügyfélszerzési költség (CAC) és az ügyfél életciklus-értéke (LTV). Ha az LTV és a CAC aránya jóval 1 felett van, a szerzés megtérül. Az ingyenes LTV és CAC arány kalkulátorunk elvégzi a számolást. Ezután a konverziós arány optimalizálásával növelhető a vásárlóvá váló látogatók aránya.

Hogyan működik a marketing-attribúció?

Az attribúció a konverzió érdemét az azt megelőző érintkezési pontok között osztja szét. A fő modellek:

• Utolsó kattintás: a teljes érdem a konverzió előtti utolsó csatornáé. Egyszerű, de alulértékeli a keresletet teremtő csatornákat, mint a tartalom és a közösségi média.
• Első kattintás: a teljes érdem az első érintkezési ponté. Hasznos annak látására, mi indítja el az utat.
• Szabályalapú többérintkezéses modellek (lineáris, időcsillapításos, pozícióalapú): az érdemet egy rögzített szabály osztja szét.
• Adatvezérelt: az érdemet egy statisztikai modell rendeli hozzá a tényleges utakból. Ez az alapértelmezett modell a Google Analytics 4-ben, amely az utolsó kattintást is kínálja; a Google 2023-ban kivezette a szabályalapú modelleket a GA4-ből. A Google attribúcióról szóló útmutatóját a Google Analytics-ben érdemes elolvasni.

Az attribúció csak a követett kattintásokat látja. A nagyobb képhez a csapatok marketing-mix modellezést is használnak, például a Meridiant, a Google nyílt forráskódú modelljét, amely összesített adatokból, idő múlva becsli meg az egyes csatornák hatását, valamint inkrementalitási teszteket, amelyek összehasonlítják a kampánynak kitett csoportot a ki nem tettel.

Hogyan hatnak az adatvédelmi szabályok a marketing-analitikára?

• Hozzájárulás: Európában a GDPR és az ePrivacy szabályai a legtöbb követő sütihez hozzájárulást írnak elő. Akiket nem mérünk, vagy csak modellezett adatokon keresztül láthatók, azok az elutasító látogatók.
• Böngészőkorlátozások: a Safari és a Firefox korlátozza a harmadik féltől származó sütiket, és lerövidíti néhány saját süti élettartamát.
• Jelveszteség mobilon: az alkalmazáskövetési engedélyek csökkentik a hirdetési platformok rendelkezésére álló adatokat.

A válasz az első féltől származó adatok (CRM, hírlevél, bejelentkezett felhasználók), a szerveroldali címkézés, a hozzájárulási mód ahol releváns, és annak elfogadása, hogy a jelentések inkább trendeket mutatnak, mint pontos végösszegeket.

Miért téved gyakran félre az AI-asszisztensekről érkező forgalom?

Amikor a ChatGPT, a Gemini, a Perplexity vagy a Copilot ajánl egy márkát, háromféle eset fordulhat elő. A felhasználó az idézett linkre kattint, és a látogatás az asszisztens domainjéről érkező ajánlóként jelenik meg, más ajánlók között elvesző módon, hacsak nem hozol létre külön csatornát. A felhasználó lemásolja a márka nevét és rákeres a Google-ben, és a látogatás organikus vagy márkás keresésként jelenik meg. Vagy a felhasználó közvetlenül beírja az URL-t, és a látogatás a közvetlen forgalomba kerül. Ezt a láthatatlan részt gyakran AI sötét forgalomnak nevezik.

A jobb mérés érdekében csoportosítsd az AI-ajánlókat egyedi csatornában, figyeld a márkás keresések trendjét a Search Console-ban, tegyél az űrlapokra egy „Honnan hallottál rólunk?” mezőt, és kövesd a márkád AI-válaszokban való megjelenését egy AI-láthatósági eszközzel.

Mely hibákat érdemes elkerülni?

• Hiúsági mutatók: követők, megjelenések vagy oldalmegtekintések, amelyeket semmi nem köt érdeklődőhöz vagy bevételhez.
• Következetlen követés: ugyanazt a konverziót máshogy számolja a GA4, a hirdetési platformok és a CRM.
• Csatornák megítélése kizárólag az utolsó kattintás alapján: a tartalom, a SEO és a közösségi média ilyenkor hasznavehetetlennek látszik, pedig sok utat ők indítanak el.
• Túl sok irányítópult: tucatnyi jelentés, amelyet senki nem olvas, a néhány döntést hozó helyett.
• Az adatminőség figyelmen kívül hagyása: a belső látogatások, a botok és a hibás címkék torzítanak minden következtetést.

Hogyan kezdj bele a marketing-analitikába?

1. Írd le az öt üzleti kérdést, amelyre minden hónapban választ akarsz kapni.
2. Határozd meg a kulcseseményeket, és gondoskodj róla, hogy minden csatorna ugyanúgy kövesse őket.
3. Használj egységes UTM-paramétereket minden kampányhivatkozáson.
4. Kösd össze a CRM-et, hogy a bevételt is lásd, ne csak az érdeklődőket.
5. Készíts egy irányítópultot közönségenként: vezetés, marketingcsapat, minden csatornagazda.
6. Havonta értékelj, minden meglátásból hozz egy döntést, és mérd a hatását.

A marketing-analitika akkor hasznos, ha minden csatornát bevételhez köt, ha elismeri, mit nem lát a követés, és ha minden hónapban döntéshez vezet. Az organikus és AI-csatornák növeléséhez, amelyeket az analitika gyakran alulértékel, a Sorank optimalizált cikkeket publikál autopilot módban, és nyomon követi, hányszor idézik a ChatGPT, a Claude és a Gemini a márkádat, 3 napos ingyenes próbaidőszakkal.