A mobil marketing adatok elemzése egyszerűvé vált

A mobil marketing kampány adatainak elemzése összetett folyamat. Egy rossz szám az egész kampány félreértelmezéséhez vezet.

Ebben az összefüggésben számos kérdés merül fel:

• Hogyan lehet minőségi adatokat fogadni az elemzéshez
• Hogyan lehet az elemzési folyamatot a lehető legátláthatóbbá tenni
• Kampány- vagy alkalmazásproblémák megfelelő mérése a mutatókkal

Mi az a Marketing Analytics?

Általános értelemben az elemzés a tevékenységei eredményeként kapott visszajelzés. A visszajelzéseknek köszönhetően az ember racionális következtetéseket vonhat le viselkedéséről.

Az üzleti életben minden ugyanúgy működik: Visszajelzésre van szükség a korábbi cselekvések elemzéséhez, majd a stratégia kialakításához vagy megváltoztatásához. A visszajelzéshez először adatokat kell gyűjteni, amelyekből a marketing elemzés profitálhat.

Ezért a marketinganalitika megmutatja, hogy a megvásárolt stratégia és a közönség mennyire korrekt.

Számos megoldás létezik az adatelemzésre a mobilmarketingben. Mi itt (AQ) például leggyakrabban olyan nyomkövető platformokat használ, mint az AppsFlyer, a Adjust és a Google Analytics.

Adatelemzési alapelvek

Hogyan lehet elkerülni a buktatókat és helyesen elemezni az adatokat? Íme néhány irányelv:

• Relevancia kulcsfontosságú ahhoz, hogy megértsük, pontosan mit elemezünk. Például van-e értelme összehasonlítani azokat az országokat, amelyeket összehasonlítunk? Például az 1. szintű (pl. USA, Ausztrália) és a 3. szintű (pl. Kuba, Korea) forgalom eltérő, ezért a rájuk vonatkozó adatok jelentősen eltérhetnek.
• Szezonalitás a mobilmarketingben általános fogalom. Meg kell értenünk, hogy mely időszakokra hasonlítjuk össze az adatokat. Például a 2019 decemberére vonatkozó adatokat össze kell hasonlítani a 2020 azonos hónapjára vonatkozó adatokkal. A megközelítésnek azonosnak kell lennie egy adott hónap vagy akár egy hét folyamán: A hétvégéket például a hétvégékhez kell hasonlítani, mert a mobilalkalmazás tevékenysége hétvégén sokkal magasabb a felhasználók száma.
• Kontextus részben tartalmazza a szezonalitást és egyéb adatparamétereket, például az elemzett kampányok optimalizálási típusait. Ne hasonlítsa össze az alkalmazástelepítési kampány CPI-jét a ROAS optimalizálásával rendelkező kampány CPI-jével. Ezek a mutatók óriási mértékben változhatnak. Ez olyan lenne, mintha összehasonlítanánk az almát az avokádóval: Igen, mindkettő gyümölcs, mindkettő lehet zöld, de egyébként nagyon eltérő. Alapozza meg az elemzés alapját a termék végcélján, amikor kiválasztja az adatokat az elemzéshez.

Az elemzés megkezdése előtt jobb kitalálni, hogy mely adatokkal fog foglalkozni. Az eredetileg eltérő mutatók összehasonlítása vagy a rossz kulcsok kiválasztása félrevezető vagy egyszerűen haszontalan lehet.

Metrikák értelmezése

A mutató egy kvalitatív vagy kvantitatív mutató, amely a termék sikerének sajátosságait és szintjét tükrözi. Bármely marketingmutató csak szám, értelmezés nélkül nincs sok értelme. Semmi értelme az összes marketingmutató egyszerre történő elemzésének; mindegyiket meghatározott célokra kell figyelembe venni.

Osztjuk őket különböző csoportokba.

Termékmutatók

Napi, heti, havi aktív felhasználók (DAU, WAU, MAU); bevétel; retenciós ráta (RR); és a felfordulási arány (CR) … mind átfogó képet nyújtanak a helyzetről: Hány felhasználó van az alkalmazásban, hogyan tetszik nekik, mennyit fizetnek és hányan hagyják el az alkalmazást.

Ezek a mutatók azonban nem teszik lehetővé számunkra bizonyos marketing döntések meghozatalát vagy a termékváltozások hatásának mérését. Amikor egy alkalmazáson dolgozunk, a lényeg a térfogata, nem pedig a tömege.

Az élettartam értéke (LTV), az egy felhasználónkénti átlagos bevétel (ARPU), az ügyfélszerzési költség (CAC) és a befektetés megtérülése (ROI) azok a mutatók, amelyek meghatározzák a termék pénzügyi sikerét és annak értékét a felhasználó számára.

Marketing mérőszámok

Költség per mill /ezer (CPM), telepítésenkénti költség (CPI), átkattintási arány (CTR), telepítési arány (IR), elkötelezettségi ráta (ER), műveletenkénti költség (CPA), konverziós ráta (CR) és a hirdetési kiadások megtérülése (ROAS) a fő mérőszámok a marketingesek számára.

A CTR, az IR és a CR különösen fontos. Ezek lehetővé teszik számunkra, hogy következtetéseket vonjunk le a termékkel kapcsolatos munkánk hatékonyságáról, és megmutassuk a megszerzett forgalom minőségét.

Az Analytics rendszerezése

A teljesítmény-kampány elemzésének megkezdésénél kiemelten fontos meghatározni a célját: Mit akar pontosan megoldani ezzel a konkrét elemzéssel?

Miután meghatározták a célt, itt az ideje stratégiázni és összegyűjteni az összes szükséges adatot. Tapasztalataink alapján olyan szabályokat határoztunk meg, amelyek lehetővé teszik számunkra az átlátható és jó minőségű elemzések megszervezését:

Referenciaértékek

Ezek azok a mutatók, amelyekkel a termék már rendelkezett, amíg velünk kezdtek dolgozni. Ezek lehetővé teszik számunkra, hogy megtudjuk, milyen jól teljesít kampányunk a múlthoz képest.

Teljes információ

Ahhoz, hogy az elemzés objektív legyen, meg kell adnia az összes részletet az adatok összképében: Mely forgalmi forrásokból vesszük figyelembe a mutatókat? Mely országok? Az optimalizálás típusai? Forgalom mennyisége?

Óriási különbség van, akár a TikTok, akár a Google Ads mutatóit vesszük figyelembe; függetlenül attól, hogy az USA-ból vagy Indiából érkezik-e forgalom; a kampányt telepítésekre vagy konverziókra optimalizálták-e; hogy 100 felhasználótól vagy 1 milliótól gyűjtünk-e adatokat.

Adatok megfelelősége

Tegyük fel, hogy egy termékcsapat számos mérőszámot biztosít számunkra: IR, CPI, CR és CPA. Most négy mutatónk van, de ezeknek nincs sok jelentőségünk számunkra, amíg nem értjük, hogy mely forgalmi forrásokból származnak.

Például a Facebook, a TikTok, a Snapchat és a Google Ads mindegyikének megvannak a maga sajátosságai, ezért ha Facebook-kampányt indítunk, akkor figyelembe kell vennünk az adott forgalmi forrás referenciaértékeit. Ugyanez van az országokkal is: Helytelen lenne a világméretű adatokat referenciaértéknek tekinteni, ha amerikai kampányt indítanánk.

A jól megválasztott adatok fontossága

A marketinganalitika jó minőségű, releváns adatokkal indul. Nagyon sok múlik az összegyűjtött információk teljességén és megbízhatóságán: a jelentésekben szereplő KPI-k, a kampány további irányításának döntése, valamint a projekt végső összege. A rossz adatkezelés az idő és a pénz vesztésének első oka – mind az ügyfél, mind a marketing ügynökség számára.

Nem biztos abban, hogy melyik marketingstratégia felel meg az Ön számára? Azt akarja, hogy a termék növekedni kezdjen? .