디지털 마케팅에서 실적이 저조한 채널을 식별하는 방법

웹 분석을 통해 채널 성과를 측정하는 것은 모든 디지털 마케팅 전략을 최적화하는 데 핵심적인 부분입니다. 데이터에 가까이 있으면 필요할 때 신속하게 적응할 수 있습니다.

때때로 발생하는 문제는 극단적인 변화의 산물로 인해 명백할 것입니다. 이러한 문제는 식별하기 쉽고 일반적으로 즉시 수정할 수 있습니다. 그러나 미묘한 변화는 어떻습니까?

오랜 기간 동안 발생하는 경향이나 항상 존재했지만 결코 알아차리지 못한 문제를 식별하는 방법은 무엇입니까? 도널드 럼스필드는 다음과 같은 유명한 말을 인용했습니다.

“ 알려진 것이 있다. 우리가 알고 있는 것이 있습니다. 우리는 또한 알려지지 않은 것이 있다는 것을 알고 있습니다. 즉, 우리가 모르는 것이 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 알려지지 않은 미지의 것들, 우리가 알지 못하는, 우리가 알지 못하는 것들도 있습니다. "

이 패러다임은 마케팅 성과에 대한 이해의 맥락에서도 잘 해석됩니다.

• '알려진 알려진 사항' – 원인을 식별할 수 있는 문제
• '알려진 미지수' – 측정되었지만 식별되지 않은 문제
• '알 수 없는 미지수' – 우리가 측정하지 않고 따라서 식별할 희망이 없는 문제.

문제와 비효율은 항상 발생합니다. 이에 대해 우리가 할 수 있는 일은 없습니다. 모든 것이 항상 완벽하게 작동할 것으로 현실적으로 기대할 수 있는 상황과 외부 영향이 제 역할을 하지 않는 상황을 기대하기에는 너무 많은 변수가 발생할 수 있습니다. 그리고 어떤 이유에서든 문제가 발생하면 비즈니스 비용이 발생합니다. 이를 막을 수는 없지만 가능한 한 가장 빠른 시간 내에 문제나 기회를 식별할 수 있는 위치에 있도록 인프라를 구축하는 것입니다. 이를 통해 위험을 최소화하고 기회를 극대화합니다.

개별 문제는 문제가 발생한 비즈니스의 인프라에 따라 위의 모델에서 매우 다르게 나타납니다. 인프라가 좋을수록 문제를 발견하고 해결하는 가장 좋은 방법을 알 가능성이 높아집니다. 예를 들어 '스팸성' 리드를 생성하는 제휴 캠페인으로 인해 품질이 좋지 않은 리드가 약간 증가할 수 있습니다. 중간 규모의 영업 인력을 보유한 한 회사에서는 아무도 지속적으로 평균 리드 품질을 측정하지 않기 때문에 품질이 나쁜 리드의 증가가 완전히 눈에 띄지 않을 수 있습니다.

다른 회사에서는 리드 품질의 변화를 관찰하고 이를 마케팅에 보고할 수 있지만 리드를 생성한 캠페인을 식별할 방법이 없으므로 이 지점에서 문제를 해결하는 방법에 대해 추측합니다.

마지막으로 통합 분석 및 CRM 솔루션과 소스 매체 및 캠페인 수준에서 평균 리드 품질을 보고하는 일일 대시보드가 ​​있는 회사가 있습니다. 여기에서 문제가 즉시 발견되고 이 문제가 발생한 이유에 대한 검토가 완료되면서 캠페인이 일시 중지되었습니다. 그런 다음 이 특정 문제가 다시 발생하지 않도록 완화되도록 조치를 취합니다.

이 비교적 간단하지만 놀랍도록 일반적인 예에서 올바른 데이터를 기록하고 효과적인 방식으로 검토함으로써 일상적으로 직면하는 위험을 최소화할 수 있는 방법을 알 수 있습니다. 기업은 때때로 분석에 대한 투자를 직접적인 수익 창출 솔루션이 아니기 때문에 비효율적인 채널로 볼 수 있습니다. 그런 다음 그들은 뒤돌아보고 나쁜 일이 일어나지 않았음을 확인하면서 자신의 결정이 정당하다고 느낍니다. 그러나 불행하게도 이 상황에서 문제는 단순히 인식할 수 있는 영역을 넘어 나타날 것입니다. 무지는 축복이지만 또한 상당한 대가를 치르기도 합니다.

그렇다면 문제가 발생했을 때 눈에 띄지 않고 명확하게 나타나도록 눈을 뜨기 위해 무엇을 할 수 있습니까?

디지털 마케팅 전략을 위한 KPI 정의

당연하게 들릴지 모르지만 먼저 디지털 마케팅 전략을 측정하는 대상이 무엇인지 알아야 합니다. 이는 채널 및 캠페인마다 다르지만 지속적으로 전략을 효과적으로 관리하기 위해 이를 정의하는 것이 매우 중요합니다. 우리가 달성하려는 것이 무엇인지 알게 되면 전략을 개선하거나 성과가 저조한지 이해하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

브랜드 중심 소셜 미디어 캠페인의 경우 성공의 척도로 감정 분석 및 언급을 찾을 수 있습니다. 이는 궁극적으로 단기적으로는 CPC, 장기적으로는 ROAS와 같은 측정치를 살펴보는 B2B 리드 생성 중심의 PPC 캠페인과 크게 다를 것입니다.

측정해야 하는 것이 무엇인지 정확히 이해하는 것은 SMART 목표를 정의하면 훨씬 쉬워집니다.

핵심 측정항목이 무엇인지 알게 되면 채널/캠페인과 관련된 보고 전반에 걸쳐 통합되었는지 확인해야 합니다.

기술을 사용하여 성능 측정

당신이 사용하는 기술은 당신이 정의한 KPI를 측정하는 당신의 눈과 귀 역할을 합니다. 캠페인과 목표에 따라 필요한 기술이 크게 달라지며 올바른 플랫폼을 선택하는 것 자체로 비용이 많이 들 수 있으며 일부 제품은 연간 10만 파운드에 달합니다.

측정에 사용하는 플랫폼에 영향을 줄 수 있는 요소는 다음과 같습니다.

• 웹사이트 크기
• 청중의 규모
• 커뮤니케이션을 위한 기본 매체
• B2B 또는 B2C
• 부문 내 시청자 점유율 경쟁

비즈니스에 가장 큰 가치를 부여하는 매체를 이해하면 어떤 도구에 투자하고 싶은지 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다.

다음은 캠페인의 다양한 측면을 모니터링하기 위한 MVP 설정을 구성한다고 생각하는 몇 가지 지침입니다.

웹 추적 및 속성

Google Analytics – 당연한 선택이지만 이유가 있습니다. 무료 플랫폼은 비교적 큰 규모의 기업에도 적절한 솔루션 이상을 제공하는 방대한 분석 용량을 가지고 있습니다. 그러나 여기서 중요한 점은 더 많이 넣을수록 더 많이 나온다는 것입니다. 플랫폼을 최대한 활용하도록 구성하는 데 약간의 시간을 투자하는 것이 중요합니다. Google Analytics를 CRM에 연결하는 것과 같은 측면은 성과에 대한 이해를 크게 높일 수 있습니다.

여기에서 또 다른 이점은 기여 모델의 관점에서 볼 수 있습니다. 다른 플랫폼보다 훨씬 덜 포괄적이지만 트래픽에 적절한 추적 매개변수가 있는 한 다양한 캠페인이 사용자 여정의 다른 부분에 어떻게 영향을 미치는지 비교하고 대조할 수 있습니다. 예를 들어, 바우처 코드 캠페인은 마지막 클릭 관점에서 보기에 좋아 보일 수 있지만 새로운 고객에게 브랜드를 소개할 가능성은 훨씬 낮습니다. 다른 모델을 사용하고 균형을 맞추면 채널 간의 상호 작용을 잘 이해할 수 있습니다.

SEO 보고 및 측정

Search Console은 자연 순위에 대한 통찰력을 제공하는 또 다른 무료 Google 플랫폼입니다. 그러나 포괄적인 SEO 전략을 적절하게 계획하고 실행하려면 최적화해야 하는 대상에 대해 훨씬 더 세분화된 이해를 제공하고 틈새 시장에서 유기적 성과를 추적할 수 있도록 하는 유료 키워드 순위 제품으로 이를 보완해야 할 것입니다. 귀하의 비즈니스에도 중요합니다.

웹사이트의 크기에 따라 사이트 크롤러를 고려해야 할 수도 있습니다. 대규모 사이트의 경우 Google이 사이트 구조를 인식하는 방식을 이해하기가 매우 어렵습니다. 이러한 도구 중 하나에 투자하면 아키텍처 관점에서 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

소셜 미디어 보고 및 측정

소셜 미디어에서 성과를 추적하는 가장 좋은 방법은 플랫폼 자체를 사용하여 유료 및 유기적 캠페인을 모두 추진하는 것입니다. 그러나 소셜 어트리뷰션과 다른 제3자 플랫폼과 크게 겹치는 경우가 많아 값비싼 어트리뷰션 솔루션에 투자하지 않고 채널의 가치를 정확하게 정의하기 어렵습니다. PPC와 Social이 같은 선두를 달리고 있다는 것을 알 수 있지만, 진정한 장점이 어디에 있는지 정의하는 것은 까다롭습니다.

잠재 고객의 광범위한 추세를 추적하는 것도 중요하므로 브랜드가 영향력 범위의 더 넓은 생태계에 어떻게 부합하는지 이해할 수 있습니다. Pulsar와 같은 플랫폼을 사용하면 경쟁업체와 자신을 비교하고 업계 내 감정 변화를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드에 대해 부정적인 논의가 진행 중인 경우 이를 신속하게 격리하고 이를 완화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

PPC 보고 및 측정

소셜과 유사하게, 성과를 추적하기 위해 사용하는 플랫폼에 따라 귀속 측면에서 유료 미디어 캠페인에 문제가 있을 수 있습니다. 그러나 일반적으로 광고 게재 플랫폼을 사용하는 것이 채널 자체의 추세를 살펴봄으로써 시간 경과에 따른 실적을 측정하는 가장 좋은 방법입니다.

디스플레이 및 비디오 보고 및 측정

디스플레이의 진정한 이점을 정확하게 측정하는 유일한 방법은 데이터 기반 모델을 사용하는 다중 채널 어트리뷰션 솔루션을 사용하는 것입니다. 이러한 솔루션은 얻을 수 있다면 훌륭하지만 비용이 많이 들고 이 솔루션이 없으면 약간의 소금으로 이점을 취해야 합니다.

빌보드와 인쇄 매체는 오랫동안 시각적 광고의 가치를 받아 왔으며 비교가 완전히 같지는 않지만 여전히 유사한 정신으로 작동하여 단기 및 장기적으로 고객의 마음에 브랜드를 강화합니다. 따라서 대부분의 경우 디스플레이의 KPI는 CPC 또는 CPM으로 제한되는 경우가 많습니다. 직접적인 클릭과 리드가 발생할 수 있지만 이것이 이 채널의 핵심은 아닙니다. 디스플레이의 정확한 이점을 정의하려고 할 수 있지만 경고합니다. 희미한 마음을 위한 것이 아닙니다!

대화할 데이터 얻기

종종 과소평가된 영역이지만 잘 시각화되고 전달된 데이터는 그 무게만큼 가치가 있습니다. 여기에는 미묘한 균형이 있습니다. 너무 많으면 압도되고 참여하지 않고 검토하고 성과를 주시하는 것은 힘든 작업이 됩니다. 너무 적으면 중요한 변경 사항을 놓칠 수 있습니다.

문제는 이 균형의 모습이 사람마다 다를 수 있다는 것입니다. 따라서 좋은 대시보드를 만드는 것은 정장을 입는 것과 비슷한 방식으로 생각해야 합니다. 일반적으로 모든 스레드가 어떻게 연결되는지에 대한 전문 지식과 지식을 갖춘 데이터를 수집하는 사람(재단사)과 해당 데이터의 성능을 검토할 책임이 있는 사람(고객)이 있습니다.

재단사가 고객의 크기와 선호도를 모른다면 최종 제품이 잘 맞지 않고 절대 입지 않을 것입니다. 따라서 모든 이해 관계자가 데이터를 보유한 사람과 긴밀하게 협력하여 대시보드 또는 보고서가 자신의 선호도에 잘 맞는지 확인하는 것이 중요합니다. 이것은 몇 차례의 피드백이 필요할 수 있지만 일단 당신에게 효과가 있는 것이 있으면 그 가치를 알게 될 것입니다.

여기에서 이상적인 시나리오는 포괄적인 대시보드 및 보고서 제품군을 통해 발생하는 모든 문제가 알려지지 않은 알려진 것으로 나타나게 되는 것입니다. 원인을 모르더라도 징후를 볼 수 있습니다. 그러나 포괄적인 mertech 스택을 사용하면 추가 분석 프로세스를 통해 이를 알려진 것으로 바꾸는 것이 간단해야 합니다.

데이터 소스 통합의 중요성

많은 기업이 직면한 일반적인 문제는 데이터 사일로(siloing)입니다. 프로세스 부족이나 누락된 기술로 인해 정보가 존재하지만 결국에는 분산되고 컨텍스트가 부족하게 됩니다.

온라인에서 제품을 판매한 다음 오프라인에서 구독 모델을 상향 판매하려는 경우 특정 채널과 관련된 고객의 실제 LTV를 어떻게 정확하게 계산할 수 있습니까? 어떤 종류의 통합 없이는 수익을 정확하게 측정할 수 없으며 향후 캠페인에 얼마나 투자할 수 있는지 알 수 없습니다.

결합할 수 있는 모든 데이터가 해당 상태에 있을 때 더 강력하다는 것은 보편적인 진리입니다. 데이터를 결합하면 더 많은 통찰력을 얻을 수 있을 뿐만 아니라 처리하기도 더 쉬워집니다. 때로는 통합이 가능한지조차 알기 어렵고 통합 능력도 예산과 소프트웨어에 달려 있습니다. 그러나 어느 정도의 통합은 항상 가능하며 가능한 경우 강력히 권장됩니다.

궁극적인 꿈은 단일 고객 뷰를 만드는 것이지만 실제로 많은 사람들을 위한 첫 번째 단계는 작지만 여전히 매우 효과적입니다.

권장되는 솔루션은 고객에 대한 정보가 포함된 데이터 소스를 매핑하여 시작하는 것입니다. 이는 이메일 플랫폼, CRM, 소셜 미디어 등과 같은 영역으로 구성될 수 있습니다. 데이터를 매핑한 후에는 모든 잠재적 연결을 조사하고 가장 많은 데이터를 가장 적은 연결과 결합하는 가장 좋은 방법이 무엇인지 평가할 수 있습니다.

벤치마킹 및 예측

비정상적인 것을 이해하려면 먼저 일반적인 것이 무엇인지 정의해야 합니다. 이를 염두에 두고 정상적인 추세가 어떻게 보이는지 이해하는 것이 중요합니다. 주요 지표는 항상 변동하므로 예상되는 행동의 경계 내부 또는 외부에 무엇이 있는지 정확히 찾아낼 수 있어야 합니다.

과거 데이터는 여기에서 핵심이며 잠재적인 추세를 예측하는 데 사용할 수 있는 많은 옵션이 있습니다. 특정 소프트웨어는 과거 추세를 기반으로 미래 행동을 예측할 수 있습니다. 여기서 한 가지 이점은 BigQuery와 같은 데이터베이스에 데이터를 저장하는 것입니다. 이렇게 하면 예측 모델링을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다.

예측할 수 없는 예기치 않은 행동이 항상 발생하지만, 최소한 기본 수준이 있으면 계절성과 같은 행동의 자연적 변동과 반대로 정상에서 벗어날 때 발견할 수 있습니다. 이를 통해 우리가 통제할 가능성이 가장 큰 경향에 대한 조사의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

더 스마트한 보고

본질적으로 여기에서 우리가 하고자 하는 요점은 보고 인프라가 좋을수록 일이 잘못되었을 때 비즈니스에서 손실되는 돈이 적다는 것입니다. 결함과 문제는 삶에서 항상 존재하며 우리는 항상 발생을 최소화하기 위해 노력해야 합니다. 그러나 동시에 현실적으로 예방할 수 없는 문제가 발생한다는 사실을 받아들여야 합니다.

강력한 보고 인프라를 통해 이러한 문제를 파악하고 신속하게 해결할 수 있으므로 시간이 지남에 따라 비즈니스 비용을 크게 최소화할 수 있습니다.

Semetrical은 디지털 채널의 성과를 측정하는 데 도움을 줄 수 있는 좋은 위치에 있으며 분석 팀은 성장을 극대화하기 위한 통찰력을 제공하는 데 최선을 다하고 있습니다.