Menggabungkan Semua Data Corong Anda menjadi Satu Lembar

Seperti banyak startup SaaS muda, kami tidak kekurangan data pemasaran dan penjualan, tetapi itu tidak mudah untuk dipahami. Informasinya ada di sana, tetapi tersebar di mana-mana.

Beberapa bagian dapat ditemukan di Google Analytics, sementara data lainnya disimpan di BigQuery dan ProfitWell. Pengaturan ini menyulitkan untuk memberikan jawaban cepat atas pertanyaan dasar tentang konversi pengguna atau mengomentari tingkat lalu lintas dan MRR. Baru setelah kami mulai membuat dasbor khusus untuk memvisualisasikan data kami, semuanya mulai diklik.

Dalam artikel ini, saya akan membagikan cara mengumpulkan data dari berbagai sumber dan memvisualisasikannya di saluran pemasaran dan penjualan khusus yang membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik.

Menentukan corong Anda

Ada beberapa pendekatan untuk membuat saluran pemasaran. Yang tradisional, juga disebut corong linier, merupakan urutan tahapan yang biasanya dilalui pengguna saat membiasakan diri dengan penawaran.

Karena kompleksitas proses pengambilan keputusan pelanggan yang tinggi, banyak pakar pemasaran menganggap jenis corong ini tidak cukup dan berbicara lebih banyak untuk mendukung corong "tornado" atau "3D" yang menggabungkan beberapa tindakan alternatif, berkontribusi pada pemahaman yang lebih baik tentang pengguna perjalanan.

Kami menggunakan Corong Pemasaran Philip Kotler sebagai fondasi kami.

Model ini terdiri dari lima A: Awareness, Appeal, Ask, Act, dan Advocate.

• Kesadaran. Tahap di mana pelanggan Anda menjadi sadar akan produk atau layanan Anda.
• Menarik. Tahap di mana pelanggan potensial lebih jauh terkena pemasaran dan branding Anda.
• Bertanya. Tahap di mana pelanggan Anda secara aktif mencari informasi lebih lanjut; selama tahap ini bukti sosial, dan testimonial memainkan peran penting.
• Bertindak. Tahap di mana pelanggan melakukan pembelian.
• Menganjurkan. Tahap di mana pelanggan Anda mengembangkan loyalitas merek. Mereka melakukan pembelian berulang atau tetap menggunakan produk/layanan Anda. Mereka juga meninggalkan ulasan positif dan merekomendasikan Anda ke lingkaran sosial mereka.

Membangun saluran pemasaran dan penjualan khusus Anda

Di Coupler.io, salah satu tujuan kami baru-baru ini adalah mengidentifikasi dan menghilangkan kemungkinan “kebocoran bucket” selama proses adopsi produk. Kami ingin melihat apakah audiens target cukup tertarik dengan penawaran kami untuk:

1. Cobalah.
2. Gunakan.
3. Bayar untuk itu.

Awalnya, kami ingin mengukur tahapan Awareness, Appeal, dan Ask secara terpisah.

Tetapi ada banyak cara agar seseorang mengetahui tentang suatu produk—mereka mungkin melihat iklan berbayar; Google pertanyaan dan mendarat di posting blog; atau menemukan sebutan seseorang di media sosial. Selain itu, beberapa pengguna potensial dapat memulai pada tahap corong Tanya atau Banding, melewatkan sisanya.

Melihat berapa banyak waktu yang kami perlukan untuk melacak semua informasi ini dan menetapkan setiap pengguna ke tahap pertama yang benar, kami memutuskan untuk berkonsentrasi pada jumlah pengunjung yang kami bawa ke situs web kami.

Alih-alih mengukur Awareness, Appeal, dan Ask secara terpisah, kami menggabungkan semua upaya akuisisi pemasaran di bawah tahap Awareness, meninggalkan Act untuk memperhitungkan konversi dalam bentuk pendaftaran.

Namun, kami membagi tahap Advokat menjadi fase Aktivasi, Retensi, Uji Coba, dan Berbayar yang berisi informasi tentang penggunaan dan penjualan produk. Saat mengevaluasi alat kami, seperti produk SaaS lainnya, beberapa pengguna cenderung pergi dan kemudian kembali, jadi saluran kami menyertakan tahap Pengaktifan Ulang yang ditujukan untuk melacak jumlah akun yang diaktifkan kembali.

Berikut contoh tampilannya seperti di bawah ini:

Menginvestasikan waktu untuk menentukan seperti apa corong kami sebelumnya telah menyelamatkan kami—dan akan menghemat waktu Anda—dan sakit kepala di masa depan selama proses visualisasi.

Inilah cara kami mengatur semuanya di Coupler.io:

Tahap Kesadaran

Tahap Kesadaran kami mencakup pengguna baru yang mengunjungi situs web, blog, dan daftar pasar dalam bulan tertentu, menghapus pengunjung duplikat.

Berfokus pada segmen ini memungkinkan kita untuk melihat seberapa baik produk dan pemasaran, dukungan, dan aktivitas lainnya dalam mengubah pengunjung baru. Itulah mengapa kami tidak menghitung pengguna unik di corong dua kali. Jika mereka kembali dan mengaktifkan kembali di waktu mendatang, mereka menjadi bagian dari fase Reaktivasi.

Kami mengambil data statistik ini dari Google Analytics dan mengimpornya ke dasbor setiap hari.

Tahap Pendaftaran

Nama panggung ini berbicara sendiri. Ini mewakili jumlah pengguna yang mendaftar untuk akun atau memulai uji coba. Kami mengawasi dengan cermat berapa banyak pendaftaran yang kami terima secara teratur dan menyesuaikan jika pendaftaran sangat rendah.

Tahap aktivasi

Dalam kasus kami, pengguna, yang mencoba produk kami, dianggap "aktif". Kami telah memilih beberapa tindakan spesifik yang berhubungan dengan aktivasi.

Dalam kasus kami, calon pelanggan harus mulai menggunakan produk dan melakukan setidaknya 24 impor data dalam periode 1-3 hari. Kami mencatat ini dan data analisis penggunaan lainnya sebagai Peristiwa yang dianonimkan di database Google BigQuery.

Tahap Retensi

Retensi menunjukkan berapa banyak orang yang terus menggunakan produk kami secara teratur dan tetap sebagai pengguna. Untuk mengukur volume pada fase ini, kami menetapkan kriteria yang sesuai dengan frekuensi penggunaan.

Calon anggota tahap ini harus memiliki beberapa alur kerja integrasi terjadwal (yaitu menyiapkan jadwal otomatis untuk penyegaran data), dan membuatnya tetap aktif selama lebih dari tujuh hari.

Tahap Percobaan

Setelah mendaftar untuk uji coba gratis, pengguna dapat pindah ke paket berbayar atau mengurangi penggunaan dan tetap menggunakan paket gratis, yang memengaruhi churn.

Dengan menghitung pengguna dengan status uji coba dalam periode tertentu, kami tidak hanya menghitung konversi dari Uji Coba ke Berbayar tetapi juga memprediksi MRR pada akhir bulan.

Tahap Berbayar

Tahap ini mengacu pada jumlah langganan berbayar yang diterima dalam periode yang dipilih.

Tahap Reaktivasi

Fase Reaktivasi terdiri dari pengguna yang membuat akun tetapi berhenti menggunakan produk selama periode sebelumnya, kemudian kembali atau mengaktifkan kembali dengan melakukan tindakan apa pun yang sejalan dengan tahap Aktivasi, Retensi, Uji Coba, atau Berbayar.

Metrik lain untuk dipantau

Selain tahapan corong yang dijelaskan di atas, kami juga memantau beberapa metrik tambahan.

Churn Rate memungkinkan kami memperkirakan tingkat kepuasan pengguna berbayar kami. (Berikut ini tautan ke posting blog ProfitWell yang membagikan empat formula berbeda untuk menghitung churn.) Jika tingkat churn Anda meningkat, Anda dapat meninjau kembali strategi retensi Anda, melakukan wawancara pelanggan, atau bahkan meninjau kembali struktur harga Anda.

Sebagai produk SaaS, sangat penting bagi kami untuk memantau aliran pendapatan bulanan (MRR). Kami juga meninjau ekspektasi MRR, yang kami gunakan untuk memperkirakan MRR pada akhir bulan, serta pertumbuhan MRR yang diharapkan.

Sekarang kami telah membahas bahan-bahan yang Anda butuhkan untuk saluran pemasaran atau penjualan Anda, berikut ini cara membuatnya menggunakan sumber data Anda saat ini.

Cara memvisualisasikan saluran pemasaran dan penjualan Anda

Untuk corong ini, kami akan menyertakan tahap Kesadaran, Pendaftaran, Aktivasi, Retensi, Uji Coba, Berbayar, dan Pengaktifan Ulang, disertai dengan MRR, MRR yang diharapkan, langganan yang dibatalkan, dan tingkat penghentian.

Sumber data untuk setiap tahapan adalah sebagai berikut:

1. Tahap Kesadaran akan diisi dengan data dari Google Analytics .
2. Data Pendaftaran, Aktivasi, Retensi, Uji Coba, Berbayar, dan Pengaktifan Ulang dari BigQuery .
3. MRR, jumlah langganan yang dibatalkan, tingkat churn, dan ARPU (Pendapatan Bulanan Rata-Rata Per Pengguna) dari ProfitWell.

Mengimpor data Pengguna Baru dari Google Analytics ke Google Spreadsheet

Untuk melengkapi kolom Kesadaran di corong Anda, pertama-tama impor data ini dari Google Analytics.

1. Untuk mengambil data pengguna baru dari Google Analytics, buka Google Workspace Marketplace dan instal add-on Google Analytics.

2. Selanjutnya, buka Google Sheet, masuk ke menu Add-ons, dan pilih Google Analytics > Create new report.

3. Siapkan parameter untuk laporan baru. Tentukan akun Google Analytics, Tampilan, dan Properti, serta tambahkan metrik dan dimensi yang relevan untuk kasus Anda.

4. Add-on akan membuat lembar terpisah yang disebut "Konfigurasi laporan", yang berisi parameter default dan yang telah Anda tentukan di langkah sebelumnya.

5. Selanjutnya, Anda dapat menyesuaikan beberapa parameter default. Misalnya, mari kita ganti nilai default “30daysAgo” untuk Tanggal Mulai dengan tanggal khusus (2020-04-01).

6. Selanjutnya, buka menu Add-on, pilih Google Analytics, dan klik "Jalankan laporan".
7. Di bawah ini adalah tangkapan layar dari laporan yang saya ambil dari Google Analytics.

8. Jadwalkan penyegaran data otomatis untuk laporan Anda dengan membuka Pengaya, memilih Google Analytics, lalu memilih "Jadwalkan Laporan". Anda dapat mengatur frekuensi untuk menyegarkan setiap jam, setiap hari, atau setiap bulan.

9. Terakhir, isi kolom Awareness dengan data dari Google Analytics.

Mengimpor data aktivitas pengguna dari BigQuery ke Google Spreadsheet

Setelah kita menyelesaikan tahap kesadaran, langkah selanjutnya adalah menambahkan data untuk bagian Pendaftaran, Aktivasi, Retensi, Uji Coba, Berbayar, dan Pengaktifan Ulang, menggunakan BigQuery.

(Untuk melakukannya, kami akan menggunakan Coupler.io, tetapi Anda juga dapat menggunakan konektor bawaan BigQuery.)

Menurut dokumentasi resmi, fungsi ini hanya didukung untuk akun Enterprise Plus atau G Suite Enterprise for Education. Atau, Anda dapat memeriksa Google Workspace Marketplace untuk solusi lainnya.

Setelah Anda menginstal Coupler.io atau memiliki solusi lain, Masukkan ID Proyek Google. Untuk menemukan ID Proyek Google Anda:

• Buka konsol Google Cloud Platform.
• Pilih proyek Anda di sisi kiri halaman.
• ID Proyek Google tersedia di bagian "Info proyek" di dasbor.

Selanjutnya, masukkan kueri SQL untuk meninjau data dan mengembalikan informasi yang diminta ke Google Spreadsheet. (Periksa informasi ini untuk mempelajari selengkapnya tentang sintaks Kueri dalam SQL Standar.)

Kemudian, buat akun layanan dan buat file Kunci JSON. Di sisi kiri dasbor aktivitas, klik “IAM & Admin.” Klik pada "Akun Layanan" dan "+ Buat akun layanan."

Ketik nama Akun Layanan. Klik "Buat."

Tambahkan dua peran, “BigQuery Data Viewer” dan “BigQuery Job User”, lalu tekan “Lanjutkan” dan “Selesai”.

Dalam daftar akun layanan, temukan yang baru saja Anda buat dan buka. Gulir ke bawah. Di bawah bagian "Kunci", tekan "Tambah kunci", dan "Buat kunci baru".

Untuk jenis Kunci, pilih "JSON." Klik "Buat."

File JSON Anda akan secara otomatis disimpan ke komputer Anda. Buka file JSON Anda, buka tab “Data mentah”, salin konten, dan tempelkan ke pengaturan integrasi Coupler.io (atau alat apa pun yang Anda gunakan).

Jadwalkan penyegaran data otomatis; jalankan impor manual untuk mengunggah data awal untuk pertama kalinya. (Untuk bantuan tambahan, Anda dapat membaca petunjuk lengkap tentang cara mengimpor data dari Google BigQuery ke Google Spreadsheet.)

Mengimpor data keuangan dari ProfitWell ke Google Spreadsheet

Untuk langkah terakhir, kami akan menangani data keuangan Anda.

ProfitWell memiliki API yang sangat bagus, jadi mudah untuk mendapatkan data darinya. Kali ini, kami juga menyiapkan importir JSON oleh Coupler.io dan mengambil data yang diperlukan, seperti data MRR yang digunakan untuk menghitung MRR EOM (Ekspektasi MRR pada Akhir Bulan), serta jumlah langganan yang dibatalkan dan tingkat churn.

1. Untuk menarik MRR, buat importir Klien JSON baru.
2. Untuk string kueri JSON, gunakan yang ini.
3. Kemudian, lakukan otentikasi; atur tajuk permintaan dengan nilai token Anda.

4. Buka tab API Keys/Dev Kit dan salin token pribadi Anda.

5. Setel string kueri URL ke “metrik: pendapatan_berulang”.
6. Konfigurasikan data Anda untuk memperbarui secara otomatis, menyimpan, dan menjalankan pengimpor.

Beginilah tampilan integrasi siap Anda. Mengikuti logika ini, Anda dapat melakukan tindakan serupa untuk menarik informasi tentang langganan yang dibatalkan, tingkat churn, dan APRU.

Secara default, Anda akan melihat periode (bulan dan tahun) dan nilai MRR dalam periode ini.

Kami kemudian akan menggunakan data ini untuk menghitung Pertumbuhan MRR, EOM MRR, dan Pertumbuhan MRR EOM.

Jadi MRR EOM sama dengan:

(Masih Trial) * ARPU * (Trial to Paid) + MRR untuk periode berjalan.

Tergantung di mana Anda berada dalam bisnis Anda, tidak setiap bagian akan sama dengan milik saya. Setelah Anda melakukan proses ini satu atau dua kali, Anda dapat dengan mudah menyesuaikan setiap tahapan sesuai keinginan Anda.

Kesimpulan

Dunia data itu besar. Anda dapat dengan mudah tersesat. Sebagai pemilik bisnis atau spesialis pemasaran, dapat memahami setiap tahap pemasaran atau saluran penjualan Anda dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dan memberikan pandangan terkini tentang kesehatan bisnis Anda.

Meskipun membangun corong Anda mungkin menakutkan pada awalnya, itu adalah keterampilan yang berharga. Mulailah dengan membuat laporan pertama Anda dan tingkatkan seiring berjalannya waktu.