مقاييس الحركة: كيفية تحويل البيانات إلى دولارات

يهتم المسوقون المتمرسون بمقاييسهم ، ويركزون على تطوير فهم أفضل للإجراءات (مثل سطر موضوع جديد) تؤدي إلى النتائج المرجوة (مثل زيادة النقرات). ولكن إذا كنت تركز فقط على المقاييس التي تخبرك فقط بما حدث ، فأنت تعرض مستقبل برنامج التسويق الخاص بك للخطر . من المؤكد أن فهم ما حدث مهم ، ولكنه ليس بنفس أهمية اكتشاف السبب - السبب وراء النتائج.

وهنا يأتي دور " مقاييس الحركة ". تعتبر مقاييس الحركة اسمًا رائعًا للتشخيص - أو العوامل السببية وراء النتيجة. مقاييس الحركة هي ببساطة "سبب البيانات" التي تشرح النتيجة. إنهم "البطل الصغير" لعالم البيانات الذي يسمح لك بالمضي قدمًا نحو تكرار النجاح لأنك تعرف السبب وراء الأداء الأفضل.

لسوء الحظ ، لا يكتشف العديد من المسوقين أبدًا مقاييس الحركة لبرامجهم. إنهم ببساطة مشغولون جدًا في اتخاذ الإجراءات - أو لا يعرفون كيفية التشخيص. ولكن يمكنك توفير الكثير من الليالي المتأخرة من خلال معرفة المكان الذي تقضي فيه وقتك - وما هي الأنشطة التي تعد مضيعة للوقت. وهذه المعرفة هي أيضًا ميزة تنافسية لك ولشركتك - والتي تكاد تضمن النجاح على المدى الطويل.

ثلاثة أنواع من المقاييس: النشاط والنتائج والحركة

معظم المسوقين على دراية بنوعين من المقاييس: مقاييس النشاط ومقاييس النتائج. توفر لك مقاييس النشاط قائمة مرجعية لما قمت به . بالنسبة إلى جهات التسويق عبر البريد الإلكتروني ، قد يتضمن هذا "عرضًا قويًا تم تطويره" و "تنظيف القائمة قبل الإرسال". مقاييس النتائج هي نتائج تلك الأنشطة. في حالة التسويق عبر البريد الإلكتروني ، قد يكون هذا زيادة في عدد التحويلات أو ، على الجانب السلبي ، زيادة في معدل الارتداد. لكن المقاييس التي غالبًا ما يغفلها المسوقون هي تلك التي تحدث بين النشاط والنتائج ، مقاييس الحركة .

مقاييس الحركة تشرح لماذا وراء ماذا

تلك المقاييس البينية هي تلك التي نسميها مقاييس الحركة . مقاييس الحركة هي البيانات التي ستساعدك على فهم سبب حدوث نتيجة معينة - حتى تتمكن من تحديد الإجراءات التي يجب تكرارها وأيها يجب تجنبها. إنها المقاييس التي تحدد سبب زيادة التحويلات ، أو التفسير الكامن وراء معدلات الارتداد المرتفعة.

تكمن حيلة مقاييس الحركة في معرفة البيانات التي يجب جمعها ، والطريقة الأكثر فاعلية لجمعها وتحليلها ، وماذا تفعل بها بمجرد تحليلها. ثم يمكنك اتخاذ قرارات أفضل وأكثر قابلية للتنفيذ تؤدي إلى نتائج مفيدة.

مقاييس الحركة: "كيف"

إن البدء في مقاييس الحركة يشبه البدء في مقاييس الإجراء أو النتائج. أنت تتخذ نفس الخطوات الأولية: إنشاء بعض المعلمات ذات المعنى ، ثم تحديد المقاييس التي ستوضح لك ما إذا كانت حملاتك ناجحة أم لا. يجب عليك أيضًا مراجعة أحدث تقرير للوحة المعلومات يعرض مجموعة متنوعة من المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في وقت معين.

ولكن بعد ذلك تأخذ عملية التحليل الخاصة بك خطوة إلى الأمام لاكتشاف الأسباب التي تجعل برامجك التسويقية تعمل بشكل جيد أو تعمل بشكل سيء. كيف؟ بسؤال "لماذا" ، "لماذا" ، "لماذا" حتى تجد الجواب. أنت تشكل الفرضيات - ثم اختبرها حتى تجد الدليل.

اطرح الأسئلة وصياغة الفرضيات واختبارها وكررها

غالبًا ما نسمع تشبيهًا بتقشير طبقات البصل. مثل الكثير من طبقات البصل المختلفة ، فإن عملية التسويق متعددة الطبقات بالمثل. يدرك المسوقون الأذكياء أن الاستمرار في تقشير طبقات النتيجة هو جزء من عملية التسويق - يسألون باستمرار "لماذا؟" في كل مرحلة من مراحل العملية.

تخيل أنك حصلت على انخفاض كبير في التحويلات في حملة تسويق بريد إلكتروني معينة. تذكر ما تعلمته عن مقاييس الحركة ، واستخدم هذا الحدث كمحفز لبدء تقشير الطبقات - اسأل "لماذا" حتى تتمكن من تكوين سلسلة من الفرضيات التي تحتاج إلى إجابات. فكر في السبب الذي كان من الممكن أن يتسبب في هذا الانخفاض في التحويلات - هل أجريت تغييرًا على العرض أو التصميم أو الوقت من اليوم الذي تم إرسال الرسالة فيه؟ هل كان معدل الارتداد الخاص بك أعلى ، أم أنك قمت بتسليم الرسالة إلى قائمة جديدة تمامًا؟

بعد الخروج بفرضيات ، اختبرها. إذا افترضت أن قائمتك لم تكن نظيفة - تحقق من معدلات الارتداد لديك لاختبار ما إذا كانت هذه الفرضية صحيحة أم لا. إذا كانت فرضيتك هي أن محتوى البريد الإلكتروني لم يكن ذا صلة بالجمهور - اختبره من خلال إلقاء نظرة فاحصة على معدلات النقر للفتح الخاصة بك. عندما تبدأ في وضع الفرضيات واختبار الإجابات على كل سؤال من الأسئلة التي حددتها ، ستستبعد ببطء ولكن بثبات الفرضيات التي لا تعمل حتى تكتشف الفرضية الناجحة - وبعد ذلك ستحصل على إجابتك.

حفر في الشذوذ

هناك طريقة أخرى يتعامل بها المسوقون مع السؤال عن السبب وهي تحديد الانحرافات وإلقاء نظرة فاحصة. الشذوذ في هذه الحالة هو التغيير المفاجئ في النتائج الذي يبرز حقًا. إذا لاحظت تغيرًا مفاجئًا في رقم كان ثابتًا على مر العصور ، أو فجأة رأيت بياناتك تفعل شيئًا غير متوقع تمامًا ، فهذه هي علامتك لاستكشاف أعمق قليلاً. من خلال تحديد هذه الحالات الشاذة واستكشافها ، ستتمكن من قطع مسار المطاردة بسرعة أكبر.

على سبيل المثال ، تخيل أنك تنظر في تقارير تسليم البريد الإلكتروني القياسية الخاصة بك ولاحظ تغييرًا كبيرًا في معدل ارتداد البريد الإلكتروني الخاص بك. توقف - حان الوقت للقيام ببعض التحقيق! عند إجراء مزيد من الفحص ، تدرك أن أحد مزودي خدمة الإنترنت يرفض أي رسائل بريد إلكتروني يتم إرسالها بكميات كبيرة تتجاوز حجمًا معينًا. في هذه الحالة ، تدرك أن حل المشكلة يتعلق ببساطة بتشغيل بريدك الإلكتروني من خلال محلل المحتوى ، ثم تعيين رسائل البريد الإلكتروني لإرسالها على فترات زمنية محددة بدلاً من إرسالها كلها مرة واحدة. كلا الإجراءين البسيطين سيعيدان معدل التسليم إلى طبيعته وسيؤديان إلى اختفاء البيانات الشاذة أيضًا.

من خلال استكشاف الحالات الشاذة في بيانات المؤشر الخاصة بك ، فأنت تقوم بأمرين مفيدين للغاية: أولاً ، أنت تستخدم التشخيصات الحالية الخاصة بك إلى أقصى إمكاناتها ، مما يسمح لهم بمساعدتك في اكتشاف السبب وراء ماذا . ثانيًا ، أنت توفر الوقت والمال من خلال حل المشكلات بسرعة وتحسين النتائج - مثال واقعي لتحويل البيانات إلى دولارات.

مقاييس الحركة لشركات B2B

مفهوم مقاييس الحركة واضح جدًا للشركات التي تبيع عبر الإنترنت. ولكن ماذا عن شركات B2B التي تستخدم مواقع الويب الخاصة بها لتوليد عملاء متوقعين؟ لا يزال استخدام مقاييس الحركة منطقيًا سواء كنت تبيع مباشرة للمستهلكين أو تولد عملاء محتملين. هذا مثال:

تخيل أن شركتك التي تعمل بنظام B2B تبيع منتجات البرمجيات كخدمة (SaaS) عبر الإنترنت وتريد إنشاء عملاء محتملين مؤهلين للمبيعات. لاحظت أن جهود إنشاء قوائم العملاء المحتملين لا تقدم ببساطة عائد الاستثمار الذي توقعته. فرضيتك الأولية هي أنك بحاجة إلى إلغاء برنامج توليد العملاء المحتملين الحالي الخاص بك والبدء مرة أخرى من نقطة الصفر. بعد كل شيء ، إذا لم يكن عائد الاستثمار موجودًا ، فلماذا تستمر في السير على نفس المسار؟

ثم تتذكر ما تعلمته عن مقاييس الحركة وتقرر قضاء الوقت في اكتشاف سبب عدم أداء عائد الاستثمار. عند مزيد من البحث في البيانات الحالية ، تدرك أن حملات إنشاء قوائم العملاء المحتملين تقدم بالفعل الكثير من العملاء المحتملين الجدد ، وأن هؤلاء العملاء المحتملين يتحولون إلى عملاء جدد. لكن متوسط ​​عائدك لكل عميل جديد أقل بكثير مما هو مرغوب فيه. آها - الآن هذه مشكلة مختلفة تمامًا تحتاج إلى معالجة! عند إلقاء نظرة فاحصة على بياناتك ، تدرك أن الخصم العميق يبدو موجودًا لجميع الصفقات المغلقة.

بناءً على هذه المعلومات ، ترسم فرضية جديدة تمامًا. لا تحتاج إلى تجديد عملية إنشاء العملاء المحتملين بالكامل ، ولكنك تحتاج إلى اكتشاف طريقة لزيادة إيراداتك لكل عميل جديد. لا يتطلب هذا تجديدًا كاملاً للبرنامج ، بل يتطلب إضافة إلى برنامجك الحالي. والأهم من ذلك ، أنه يسمح لك بتحديد مجالات حملتك التي نجحت - في هذه الحالة جهود توليد العملاء المحتملين - وكذلك المجالات التي يمكن أن تستفيد من التحسين.

في السيناريو أعلاه ، كنت محظوظًا ، لأنه من الأسهل بكثير زيادة قيمة العميل الحالي بدلاً من تحويل عميل جديد تمامًا. من خلال إلقاء نظرة فاحصة على المشكلات ، وتقشير طبقات المشكلة مرة أخرى والوصول إلى جوهر ما كان يحدث بالفعل - انتهى بك الأمر بمسار عمل أسهل مما توقعت. وقمت للتو بزيادة فعاليتك لشركتك للتمهيد!

مقاييس الحركة للاحتفاظ بالعملاء واكتسابهم

بينما نلقي نظرة على مقاييس الحركة أثناء العمل ، دعنا نستكشف سيناريو آخر. هذه المرة أنت المسوق الرئيسي لمتاجر إلكتروني عبر الإنترنت يركز على الحفاظ على العملاء الحاليين واكتساب عملاء جدد. تخيل أنك أرسلت مؤخرًا حملة تسويق عبر البريد الإلكتروني إلى قائمة المشترين السابقين ولكنك لم تحقق سوى نتيجة متواضعة من حيث الإيرادات الدولارية التي تم تحقيقها. تفترض أولاً أن عرضك قد تم إيقافه أو أن قائمتك كانت تعاني من الإرهاق ، لكن الفحص السريع للمقاييس المقابلة يظهر أن أياً من هذين هو الحال. إذن ماذا يعطي؟ هل حملتك فشلت معتمدا؟

بالكاد. بعد إجراء مزيد من التحقيق ، تكتشف أن بعض الأشياء تحدث. أولاً ، حققت حملتك عبر البريد الإلكتروني معدل استجابة مرتفعًا بشكل لا يصدق بين هؤلاء المستلمين الذين تكون دورة شرائهم قصيرة - بعبارة أخرى ، كان الأشخاص الذين يميلون إلى الاستجابة بسرعة يتفاعلون بسرعة وإيجابية مع هذا العرض ، وأجروا عملية شراء. ومع ذلك ، تم سحب الأرقام الإجمالية الخاصة بك من قبل غالبية المستفيدين الذين لديهم دورات شراء أطول بكثير - الأمر ببساطة يستغرق وقتًا أطول لاتخاذ القرار.

ربما كان استنتاجك الأصلي هو أن حملتك التسويقية عبر البريد الإلكتروني لم تكن ببساطة ناجحة. ولكن من خلال التعمق في البيانات التشخيصية الموجودة في متناول يدك ، يمكنك التحقق من صحة الجزء الذي نجح في حملتك عبر البريد الإلكتروني ، ويمكنك تعديل الحملات المستقبلية لتغيير الجزء غير الناجح. في هذه الحالة ، يمكنك اختيار تكرار هذه الحملة نفسها ، ولكن تقسيم مستلمي البريد الإلكتروني إلى شرائح بناءً على طول متوسط ​​دورات الشراء الخاصة بهم.

يؤدي التركيز على مقاييس الحركة إلى اتخاذ قرارات وإجراءات واثقة

كخطوة أخيرة ، لا تتوقف عن تطبيق تحليلك فعليًا. هذا هو جزء الحركة في مقاييس الحركة. من خلال تسليح نفسك ببيانات واستنتاجات تشخيصية ذات مغزى حقيقي ، يمكنك الآن بثقة اتخاذ الإجراءات واتخاذ القرارات - مع إثبات الدعم! لقد جمعت معلومات قيمة حول ما نجح وما لم ينجح في الماضي - ولماذا. الآن يمكنك البدء في اختبار الخيارات الجديدة. من المحتمل أنك حددت عرضًا أو رسالة أو شريحة واحدة على الأقل تمثل نصيرًا واضحًا لشركتك. استخدم ذلك كمعيار لاختبار حملات التسويق المستقبلية على أساسه. وابدأ عملية التحليل من جديد - تأكد من أن مقاييس الحركة تظل جزءًا منها. ثم خذ لحظة لتهنئ نفسك على قياس ما يهم حقًا - ومعرفة كيفية تحديد مسار محسن تدريجيًا إلى الأمام. لن يستغرق الأمر وقتًا طويلاً قبل أن تصبح خبيرًا معتمدًا في مقاييس الحركة !