Už dlhšiu dobu pozorujeme, že rozhodovanie v akejkoľvek sfére závisí od dát, ktoré má daný subjekt v dispozícii. Platí to aj v marketingu? Rozhodne.
Analýza dát si svoje miesto našla aj v marketingu. Marketing si bez digitálneho marketingu ani nevieme predstaviť a digitálny svet je plný dát. Veď už len keď si pripravujete marketingovú stratégiu, potrebujete analýzu trhu. Keď robíte prieskum, potrebujete zanalyzovať, vyhodnotiť výsledky. Nehovoriac o tom, keď chcete preraziť v spomínanom digitálnom svete – analýza kľúčových slov, analýza správania sa návštevníkov vášho webu či analýza vašich reklamných kampaní vo vyhľadávačoch. S tým všetkým sa určite stretnete aj v roku 2019. Nepochybne k tomu pribudne aj pokročilejšia analytika a využitie predikcie pomocou umelej inteligencie či machine learningu (strojové učenie).
Výhody marketingovej analytiky
Prečo sa vôbec robí marketingová analytika? Sú dva dôvody. Zmerať výkonnosť marketingových aktivít a nájsť príležitosti pre zlepšenie. Biznis totiž musí rásť a firma musí napredovať.
Marketingová analytika skutočne ponúka prehľad výkonnosti v marketingu. Najdôležitejšou metrikou je ROI (Return On Investments), teda návratnosť investície.
Či tú námahu a peniaze, ktoré sme do marketingu vložili bolo efektívne využitie našich zdrojov. Ak sa nám pri tejto metrike nedarí, teda pomer výnosov voči investíciám je záporný, marketingovou analytikou vieme zistiť, kde je chyba. Akú je návštevnosť webu? Vedia o nás ľudia? Ak je návštevnosť nízka, treba zvýšiť povedomie. Máme vysokú návštevnosť ale nízku mieru konverzie pri nákupe cez e-shop? Treba zanalyzovať proces nákupu, nájsť miesto, kde ľudia odchádzajú a vylepšiť ho. Prípadne pripraviť kampaň s akciovou alebo darčekovou ponukou a podnietiť ľudí k nákupu.
Ďalšou veľmi veľkou výhodou marketingovej analytiky je porozumenie zákazníkom.
Čo chcú a ako to chcú sú najčastejšie otázky, ktoré si kladieme. Ak ponúkame produkt či službu, ktorú ľudia nepotrebujú, je nám to na nič. A možno by stačila iba malá úprava. A možno máme super produkt, len o ňom ľudia nevedia. Vtedy nám je to tiež na nič, ale našťastie jeden aj druhý problém vieme pomocou marketingovej analytiky vyriešiť.
Ako analyzovať dáta v marketingu?
Proces analytiky marketingových dát pozostáva z troch fáz:
- Zber kvalitných a relevantných dát.
- Samotná analýza dát prostredníctvom analytických nástrojov.
- Vizualizácia dát a interpretácia výsledkov.
V tejto časti článku sa chcem povenovať viac analytickým nástrojom avšak nedá mi nespomenúť, že na to, aby sme spravili dobrú analýzu, potrebujeme kvalitné, teda správne dáta. Na nesprávnosť dát treba myslieť pri manuálnom zadávaní dát, ale taktiež keď „ťaháme“ dáta z viacerých systémov a môžu nám vzniknúť konfliktné dáta či duplicity, ktoré skreslia celkový výsledok.
Analytické nástroje sú pri veľkom množstve dát nevyhnutné. Menšia firma si vystačí aj s free dostupnými nástrojmi ako je Google Analytics, Google Ads, Google Tag Manager a iné. Ak však chcete robiť pokročilejšiu analytiku a z dát vyťažiť maximum, odporúčam sa poobzerať aj po iných nástrojoch. Predpokladom k tomu, aby ste ich vôbec mohli použiť je najmä veľké množstvo dát. Potom už len závisí na tom, ktorú oblasť chcete analyzovať.
Chcete sa viac ponoriť do organickej návštevnosti vášho webu a SEO? Skúste napríklad Moz Pro, ktorý máte na 30 dní zdarma, čo vám umožňuje ho otestovať aj bez toho, aby ste ho hneď kupovali.
Zaujíma vás viac webová analytika? Čo takto skúsiť Hotjar, ktorý vám ponúka podrobnú analýzu toho, čo robia návštevníci vášho webu. Kam klikajú, kedy skrolujú, kde je to miesto, kde sa strácajú a nevedia kam majú kliknúť. Výsledkom tohto nástroja by mala byť webstránka alebo aplikácia, ktorá je jednoduchá na používanie a orientácia v nej je prirodzená a intuitívna.
V súčasnosti rastie dopyt aj po nástrojoch, ktorých cieľom je predikovať, teda predpovedať ako sa bude situácia vyvíjať. Na základe historických dát a ďalších premenných (súčasné rozhodnutia) sa vie predikovať aké výsledky sa dosiahnu v budúcnosti. V roku 2018 bodovali nástroje ako napríklad SAP Business Objects, IBM Predictive Analytics, ale aj BI softvér QlickView a mnoho iných. Už teraz sa tešíme čo nám analytika prinesie v roku 2019 🙂