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10 ANÁLISIS DE DATOS TOP ERRORES DE MEDADORES DIGITALES HACEN

Los informes y el análisis de datos incluyen inevitablemente un monto significativo de nuestro tiempo como comercializadores digitales.

Sin embargo, incluso los vendedores experimentados pueden tropezar y hacer algunos errores comunes al ver los datos y tomar decisiones.

Debe mantenerse en cuenta los errores que pueden resultar en la búsqueda de los datos incorrectos, alcanzando las conclusiones incorrectas, o dejando la puerta abierta por interpretaciones defectuosas de un cliente o jefe.

En este artículo, usted Aprenderon 10 comunes Errores Los vendedores de marketing digitales realizan al analizar los datos:

no mirando un horario estadísticamente significativo. No se factura en la estacionalidad. Sobre el impacto de la actividad sin conexión. No contabiliza el compromiso de múltiples canales. Informando sobre números sin conclusiones. Focusando en los kpis incorrectos. Mantequilla de decisiOns basadas en datos defectuosos. No se incorpora datos de backend. Visualizando datos mal. ASUMINACIÓN que puede medir todo.

1. Sin mirar un plazo estadísticamente significativo

Short Timeframe.

Short Timeframe.

Long Timeframe.

Long Timeframe.

Muchos Las empresas ven reflib y fluyen en volumen de plomo a lo largo de una semana o mes, y mirar los datos por unos pocos días generalmente no produce un reflejo preciso de la ROI a largo plazo.

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Si su El objetivo es generar un promedio de 100 clientes potenciales calificados al mes, podría lograr ese objetivo al recibir 10 clientes potenciales una semana y 30 clientes potenciales para cada una de las siguientes tres semanas.

Muy pocas empresas verán el mismo número. de clientes potenciales que vienen cada día o semana.

Si fueras a JUDGE proyectó el rendimiento, solo se basa en la primera semana, puede asumir que el volumen de plomo es anormalmente bajo. Sin embargo, la cuenta aún llegó a la meta de 100 clientes potenciales / mes con las próximas semanas en volumen.

Muchos propietarios de negocios y CMOS están (comprensiblemente) vinculados a los números y monitoreando los resultados diarios / semanales.

Los vendedores deben ayudar a proporcionar al contexto más amplio para minimizar los temores alrededor de los números que están disminuyendo durante el día en que las ventas están activadas durante el mes.

2. No factoring en la estacionalidad

Otra parte de considerar los plazos es mantener en mente los factores de estacionalidad.

Un negocio de comercio electrónico probablemente verá su período de ventas más grande alrededor del viernes negro, mientras que un negocio B2B puede ver la ventaja El volumen se desploma alrededor de las vacaciones.

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Los datos de los últimos años pueden ser útiles para factorizarse en qué meses tienden a tener el volumen más alto y más bajo. Debe tener en cuenta los datos directamente de Google Analytics y Platformas AD, así como ya que los datos generales de ventas de backend / plomo.

3. Ignorando el impacto de la actividad fuera de línea

Desafortunadamente, probablemente estamos familiarizados con

“eventos sin precedentes” que puedan afectar a las empresas

a nivel mundial. Los gráficos para la gran mayoría de las empresas no siguen los patrones “normales” al mirar hacia atrás al 2020.

Fuera de los eventos de 2020, muchas compañías ven su negocio de reflujo y flujo en función de los factores externos.

Un negocio de HVAC probablemente verá que las consultas se recojan cuando las tendencias del tiempo hacia el calor o el frío extremo, por ejemplo. Un negocio de saas puede serE Un upítulo en interés cuando su mayor competidor plantea los precios.

Mantenga las pestañas en cualquier noticia y eventos que puedan indicar el potencial de mayor interés comercial o consultas reducidas.

Lamentablemente, un negocio puede También encuentra la prensa negativa, que puede afectar negativamente la probabilidad general de las personas que desean comprar.

Una marca que realiza una publicidad tradicional también debe buscar el impacto en la actividad de búsqueda de marca y las métricas de plomo en general al ejecutar un anuncio de TV. La publicidad fuera de línea a menudo puede afectar a los usuarios a pasar a sus dispositivos para participar más lejos con una marca.

4. No contabilizando el compromiso de múltiples canales

Los vendedores pueden estar extremadamente vinculados a ver un canal en particular, ya sea que la búsqueda orgánica, la búsqueda de pagos,

Anuncio de FacebookVERTIRIBLE

, O Publicidad de LinkedIn – y obsesionamiento sobre cómo trabajar ese canal.

Checking Multi-Channel Funnels. Sin embargo, ningún canal funciona completamente en un silo, porque ningún usuario web utiliza estrictamente un solo canal.

Desafortunadamente, las plataformas de Analytics y AD que el valor predeterminado de la atribución de última hora a menudo exacerban este problema. Checking Multi-Channel Funnels.

Los vendedores se ven estrictamente en la fuente final y la campaña que condujo una ventaja, sin factorizar en que un usuario puede haber realizado un usuario. Búsqueda de marca, hizo clic en un anuncio de Facebook, y luego realizó una búsqueda de marca antes de que finalmente se convierte.

Para hacer un movimiento alejado de una puramente Mindset de última hora, preste atención a las conversiones asistidas y las rutas de conversión en la sección de embutidos multicanal de

Google Analytics

.

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Además, use la sección Atribución de los anuncios de Google para comparar diferentes modelos de atribución.

5. Centrándose en el KPI incorrecto Has reunido lo que considera el informe de marketing digital perfecto. Las conversiones y la tasa de conversión están arriba, y el costo / conversión está abajo. Sus campañas están aplastando las métricas de rendimiento.

Emocionado para compartir las noticias con su cliente, se inició sin aliento para hablar sobre el informe, mientras que su cliente toma su primer vistazo a los resultados.

antes Puede decir dos palabras, su cliente interrumpe con las preguntas: “¿Por qué nuestra tasa de rebote está arriba? ¿Por qué está abajo CTR? “

Antes de lo sabe, la conversación desciende lejos de las estadísticas de conversión positivas que esperaba colocar enfoque.

Los comercializadores digitales tienen la responsabilidad de centrarse en las

métricas

que se relacionan más directamente con la línea de fondo comercial, pero las métricas secundarias pueden distraer rápidamente de los objetivos finales de una campaña.

Ambos Su propio trabajo de optimización y en la presentación de informes a los clientes o jefes, asegúrese de colocar el enfoque primario en las métricas que más importan (marketing liderazos, ventas, etc.) sobre métricas de superficie como CTR, velocidad de rebote, CPC, etc.

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Mientras no debería ignorar las métricas como CTR cuando hay cambios rápidos, tampoco debe colocar el énfasis principal en la optimización de las métricas secundarias.

6. Informes sobre números sin conclusiones

Además de informar sobre los KPI de la derecha, debe comunicar por qué ha coronadoSen esos kpis y qué historia le dicen.

Si sus informes son solo tablas de números y gráficos sin ningún contexto, su cliente o jefe se deja para dibujar sus propias conclusiones.

Por ejemplo, En lugar de simplemente decir que las conversiones están arriba, señale que la campaña de venta de primavera que ha estado ejecutando durante las últimas dos semanas ha ayudado a aumentar la tasa de conversión en un 5%. Hable sobre lo que el anuncio creativo funcionó mejor.

Mostrar sus aprendizajes de la campaña puede acompañar a los comentarios sobre qué creativo y dirigido a la marca debe probar la próxima venta según lo que funcionó esta ronda.

si El rendimiento está abajo, habla de factores como la estacionalidad o los eventos fuera de línea que pueden ayudar a explicar la caída. Proporcionar contexto puede ayudar a aliviar la preocupación alrededor de una línea de gráficos de caída.

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7. Tomando decisiones basadas en datos defectuosos

Antes de iniciar cualquier análisis de datos, asegúrese de que su configuración de Google Analytics, seguimiento de conversión de plataforma AD y cualquier otra herramienta que esté referenciando estén configuradas y medir datos correctamente.

Puede terminar con las conversiones de recompensación si un píxel no está disparando correctamente en una página de agradecimiento. O bien, puede sobreportar los resultados si se configura una regla de conversión para la página incorrecta.

Además, establecer un sistema para verificar regularmente que los datos fluyan correctamente. Por ejemplo, un desarrollador puede haber actualizado un sitio y dejar de lado los códigos de seguimiento en el proceso, o un cliente puede haber cambiado una URL de página sin notificarle.

Idealmente, asegúrese de que su cliente o equipo de desarrollo KnoWS para notificarle antes de que se despliegue los cambios.

8. No incorporar datos de backend

Trabajo con varios clientes B2B que tienen ciclos de ventas largos, que con frecuencia conllevan múltiples puntos de contacto antes de un acuerdo cerrado.

Mientras puedo ver el envío de formulario a los anuncios de Google, i No sé cómo progresaron las conversaciones entre el individuo y el equipo de ventas. Simplemente medir las conversiones iniciales no le dice la historia completa.

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El marcado adecuado de UTM y la atribución de fuentes en un CRM le permitirán medir cuán efectivamente conduce a través del proceso de ventas después de ingresar .

En última instancia, con la configuración correcta en su lugar, debería poder atribuir los ingresos a una campaña, palabra clave y AD.

Pie chart showing conversions. enEl final del comercio electrónico, revisa los datos de ventas de backend y compárelo en contra de lo que está rastreando en plataformas y análisis de anuncios.

Pie chart showing conversions. Puede identificar ventas o clientes recurrentes que pueden estar atados a las campañas que ha ejecutado, fuera de Lo que se rastrea directamente en las plataformas de anuncios.

9. Visualizar los datos Mal

Los gráficos y los gráficos pueden ayudar mucho a los conjuntos complejos de números tienen sentido. Sin embargo, un gráfico utilizado descuidadamente puede erróneamente los resultados.

Por ejemplo, consulte el siguiente gráfico circular que muestra las conversiones por mes:

Line chart of conversions.

Line chart of conversions.

Este formato no le dice mucho, además de poder ver que algunas piezas de la tarta son ligeramente más grandes que otras.

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Sin ni siquiera tener números a referencia, el gráfico circulares menos que ideal para representar cómo los datos han cambiado de mes a mes.

Por el contrario, consulte la tabla de líneas a continuación:

Esta tabla le permite ver los números aproximados para cada mes, además de poder rastrear el cambio a lo largo del tiempo. También puede identificar las posibles tendencias estacionales.

Cuando se utiliza un gráfico o tabla, piense en el formato que mejor cuenta la historia que está tratando de comunicarse en su informe.

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10 . Suponiendo que puede medir todo Sé que está leyendo un artículo sobre el análisis de datos porque quiere poder medir todo lo que pueda. Pero simplemente no siempre tendrá una atribución perfecta y no siempre puede determinar el ROI exacto de cada anuncio que ejecuta.

Ir bACK A TEMES DISCADOS ANTERIORES En esta publicación, ¿puede correlacionar perfectamente cuánto han impactado nuestros recientes eventos mundiales dramáticos?

No, aunque ciertamente puede sacar conclusiones y encontrar correlaciones basadas en datos.

Con restricciones continuas de los navegadores y sistemas operativos que afectan el seguimiento, ¿cada conversión se atribuirá con precisión a la fuente correcta? No.

Mientras debe hacer todo lo posible para configurar el seguimiento correctamente, también debe darse cuenta de que ninguna infraestructura de análisis va a representar el rendimiento de una manera 100% precisa.

Al hacer

Decisiones informadas por datos

, permiten que Nuance retroceda y vea la imagen más grande, incluida una revisión de los resultados generales de marketing a lo largo del ingenioH Aquellos atados a canales específicos.

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Comprometerse con un mejor análisis de datos

Ahora que ha revisado estos 10 errores comunes, piense a través de sus propios procesos de evaluación e informes sobre los datos.

¿Está buscando datos suficientemente importantes? ¿Está factorando en los eventos fuera de lo que se rastrea en sus plataformas de análisis y anuncios? ¿Está proporcionando suficiente contexto para sus informes ?


Tenga en cuenta estos errores potenciales al trabajar a través de tomar decisiones para sus campañas, así como al preparar informes. Como resultado, podrás construir mejores informes y tener conversaciones más efectivas con las partes interesadas sobre dónde ir a continuación después de revisar los resultados.

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