すべての目標到達プロセスのデータを1つのシートにまとめる

公開: 2020-12-03

多くの若いSaaSスタートアップのように、マーケティングと販売のデータに不足はありませんでしたが、理解するのは簡単ではありませんでした。 情報はそこにありましたが、あちこちに散らばっていました。

一部のデータはGoogleAnalyticsで見つかりましたが、他のデータはBigQueryとProfitWellに保存されていました。 この取り決めにより、ユーザーコンバージョンに関する基本的な質問にすばやく回答したり、トラフィックレートとMRRについてコメントしたりすることが困難になりました。 すべてがクリックし始めたのは、データを視覚化するためのカスタムダッシュボードの作成を開始するまではありませんでした。

この記事では、さまざまなソースからのデータをまとめて、より良い意思決定を行うのに役立つカスタムマーケティングおよびセールスファネルで視覚化する方法を共有します。

目標到達プロセスの定義

マーケティングファネルを作成するには、いくつかのアプローチがあります。 従来の目標到達プロセスは、線形目標到達プロセスとも呼ばれ、ユーザーが製品に慣れながら通常実行する一連の段階を構成します。

顧客の意思決定プロセスは非常に複雑であるため、多くのマーケティングスペシャリストは、このタイプの目標到達プロセスは不十分であると考え、複数の代替アクションを組み合わせた「竜巻」または「3D」目標到達プロセスをサポートして発言し、ユーザーの理解を深めます。旅。

フィリップコトラーのマーケティングファネルを基盤として使用しました。

マーケティングファネルの5つのA。
（画像ソース）

このモデルは、認識、アピール、質問、行動、支持の5つのAで構成されています。

  • 意識。 あなたの顧客があなたの製品やサービスに気付く段階。
  • 訴える。 潜在的な顧客があなたのマーケティングとブランディングにさらにさらされる段階。
  • 聞く。 顧客がより多くの情報を積極的に調査している段階。 この段階では、社会的証明が行われ、証言が重要な役割を果たします。
  • 活動。 顧客が購入する段階。
  • 提唱する。 顧客がブランドロイヤルティを確立する段階。 彼らは定期的に購入するか、あなたの製品/サービスを使い続けます。 彼らはまた肯定的なレビューを残し、彼らの社交界にあなたを推薦します。

カスタムマーケティングおよび販売ファネルの構築

Coupler.ioでの最近の目標の1つは、製品の採用プロセス全体で発生する可能性のある「バケットリーク」を特定して排除することでした。 ターゲットオーディエンスが私たちの提供物に十分に興味を持っているかどうかを確認したかったのです。

  1. それを試してみてください。
  2. これを使って。
  3. それを支払う。

最初は、意識、アピール、質問の各段階を別々に測定したかったのです。

しかし、人が製品について知る方法はたくさんあります。有料の広告が表示される場合があります。 グーグルで質問をしてブログ投稿にたどり着く。 またはソーシャルメディアで誰かの言及に出くわします。 さらに、潜在的なユーザーの一部は、残りをスキップして、質問またはアピールの目標到達プロセスの段階から始めることができます。

このすべての情報を追跡し、すべてのユーザーを正しい第1段階に割り当てるのにどれくらいの時間がかかるかを見て、私たちはWebサイトにアクセスする訪問者の数に集中することにしました。

Awareness、Appeal、Askを個別に測定する代わりに、Awarenessステージですべてのマーケティング獲得の取り組みを組み合わせ、Actにサインアップの形でのコンバージョンを説明させました。

ただし、Advocateステージは、製品の使用状況と販売に関する情報を含むアクティベーション、保持、トライアル、および有料の各フェーズに分割されています。 他のSaaS製品と同様に、ツールを評価している間、一部のユーザーは離れてから戻る傾向があるため、パイプラインには、再アクティブ化されたアカウントの数を追跡することを目的とした再アクティブ化ステージが含まれています。

以下にその例を示します。

マーケティングデータの例。
注：マーケティングおよびセールスファネルの作成に使用するすべての情報は匿名化されているため、識別可能な情報は常にデータから削除されます。

目標到達プロセスがどのように見えるかを事前に定義するために時間を投資することで、視覚化プロセス中の時間と将来の頭痛の種を節約できます。

Coupler.ioでの設定方法は次のとおりです。

気づきの段階

認知段階には、特定の月内にWebサイト、ブログ、およびマーケットプレイスのリストにアクセスする新規ユーザーが含まれ、重複する訪問者を削除します。

このセグメントに焦点を当てることで、製品とそのマーケティング、サポート、およびその他の活動が新規訪問者をどれだけうまく変換しているかを確認できます。 そのため、目標到達プロセスで一意のユーザーを2回カウントしません。 それらが戻って将来再アクティブ化する場合、それらは再アクティブ化フェーズの一部になります。

この統計データはGoogleAnalyticsから取得し、毎日ダッシュボードにインポートします。

サインアップ段階

このステージの名前はそれ自体を物語っています。 アカウントにサインアップした、またはトライアルを開始したユーザーの数を表します。 定期的に受け取る申し込みの数を注意深く監視し、申し込みが異常に少ない場合は調整します。

アクティベーションステージ

私たちの場合、私たちの製品を試してみるユーザーは「アクティブ化された」と見なされます。 アクティベーションに関連するいくつかの特定のアクションを選択しました。

私たちの場合、潜在的な顧客は製品の使用を開始し、1〜3日の期間内に少なくとも24のデータインポートを実行する必要があります。 このデータとその他の使用状況分析データは、匿名化されたイベントとしてGoogleBigQueryデータベースに記録されます。

保持段階

保持は、何人の人々が私たちの製品を定期的に使用し続け、ユーザーとして残っているかを示します。 この段階でボリュームを測定するために、頻繁な使用に対応する基準を設定します。

このステージの潜在的なメンバーは、いくつかのスケジュールされた統合ワークフローを持ち（つまり、データ更新の自動スケジュールを設定し）、それらを7日以上アクティブにしておく必要があります。

トライアルステージ

無料トライアルにサインアップした後、ユーザーは有料プランに移行するか、使用量を減らして無料プランを継続することができます。これは解約に影響します。

特定の期間にトライアルステータスのユーザーをカウントすることで、トライアルから有料への変換を計算するだけでなく、月末までにMRRを予測します。

有料ステージ

この段階は、選択した期間に受け取った有料サブスクリプションの量を指します。

再活性化段階

再アクティブ化フェーズは、アカウントを作成したが、前の期間に製品の使用を停止したユーザーで構成され、アクティブ化、保持、試用、または有料の各段階に沿ったアクションのいずれかを実行して、戻るか再アクティブ化します。

監視するその他の指標

上記の目標到達プロセスの段階に加えて、いくつかの追加の指標も監視します。

Churn rate example.

解約率により、有料ユーザーの満足度を見積もることができます。 （解約率を計算するための4つの異なる式を共有するProfitWellブログ投稿へのリンクです。）解約率が増加している場合は、保持戦略を再検討したり、顧客インタビューを実行したり、価格体系を再検討したりすることもできます。

SaaS製品として、毎月の収益ストリーム（MRR）を監視することが重要です。 また、月末までにMRRを予測するために使用する予想MRRと、予想MRRの成長についても確認します。

MRR成長チャート。

マーケティングまたはセールスファネルに必要な要素について説明したので、現在のデータソースを使用してそれを構築する方法を説明します。

マーケティングと販売の目標到達プロセスを視覚化する方法

この目標到達プロセスには、MRR、予想されるMRR、キャンセルされたサブスクリプション、解約率を伴う、認識、サインアップ、アクティベーション、保持、トライアル、有料、および再アクティベーションの各段階が含まれます。

各ステージのデータソースは次のとおりです。

  1. Awarenessステージには、GoogleAnalyticsからのデータが入力されます。
  2. BigQueryからの登録、アクティベーション、保持、トライアル、有料、および再アクティベーションのデータ。
  3. MRR、キャンセルされたサブスクリプションの数、解約率、およびProfitWellからのARPU（ユーザーあたりの平均月間収益）。

GoogleAnalyticsからGoogleスプレッドシートへの新規ユーザーデータのインポート

目標到達プロセスの[認知度]列に入力するには、最初にこのデータをGoogleアナリティクスからインポートします。

意識の列。
  1. Google Analyticsから新しいユーザーデータを取得するには、Google Workspace Marketplaceにアクセスして、GoogleAnalyticsアドオンをインストールします。
GoogleAnalyticsを検索します。
  1. 次に、Googleスプレッドシートを開き、[アドオン]メニューに移動して、[Googleアナリティクス]>[新しいレポートの作成]を選択します。
Googleアナリティクスはレポートを作成します。
  1. 新しいレポートのパラメータを設定します。 Googleアナリティクスのアカウント、ビュー、プロパティを指定し、ケースに関連する指標とディメンションを追加します。
レポートを作成します。
  1. アドオンは、「レポート構成」と呼ばれる別のシートを作成します。このシートには、デフォルトのパラメーターと前の手順で指定したパラメーターが含まれています。
  1. 次に、いくつかのデフォルトパラメータを調整できます。 たとえば、開始日のデフォルト値「30daysAgo」をカスタム日付（2020-04-01）に置き換えてみましょう。
オプションを構成します。
  1. 次に、[アドオン]メニューに移動し、[Google Analytics]を選択して、[レポートの実行]をクリックします。
  2. 以下は、GoogleAnalyticsから取得したレポートのスクリーンショットです。
新規ユーザーが報告します。
  1. [アドオン]に移動し、[Google Analytics]を選択してから、[レポートのスケジュール]を選択して、レポートの自動データ更新をスケジュールします。 1時間ごと、毎日、または毎月更新する頻度を設定できます。
レポートをスケジュールします。
  1. 最後に、[認識]列にGoogleアナリティクスのデータを入力します。
意識データレポート。

BigQueryからGoogleスプレッドシートへのユーザーアクティビティデータのインポート

認識段階がカバーされたので、次のステップは、BigQueryを使用して、サインアップ、アクティベーション、保持、トライアル、有料、および再アクティベーションの各セクションのデータを追加することです。

（これを行うには、Coupler.ioを使用しますが、BigQueryネイティブコネクタを使用することもできます。）

公式ドキュメントによると、この機能はEnterprisePlusまたはGSuite EnterpriseforEducationアカウントでのみサポートされています。 または、GoogleWorkspaceMarketplaceで他のソリューションを確認することもできます。

BigQueryデータ。

Coupler.ioをインストールした後、または別のソリューションを入手したら、GoogleプロジェクトIDを入力します。 GoogleプロジェクトIDを見つけるには：

  • GoogleCloudPlatformコンソールに移動します。
  • ページの左側でプロジェクトを選択します。
  • GoogleプロジェクトIDは、ダッシュボードの「プロジェクト情報」の部分で確認できます。
ProjectID。

次に、SQLクエリを入力してデータを確認し、要求された情報をGoogleスプレッドシートに返します。 （標準SQLのクエリ構文の詳細については、この情報を確認してください。）

次に、サービスアカウントを作成し、JSONキーファイルを生成します。 アクティビティダッシュボードの左側にある[IAMと管理]をクリックします。 「サービスアカウント」と「+サービスアカウントの作成」をクリックします。

サービスアカウント、GoogleCloudPlatform。

サービスアカウント名を入力します。 「作成」をクリックします。

サービスアカウントを作成します。

「BigQueryデータビューア」と「BigQueryジョブユーザー」の2つのロールを追加し、「続行」と「完了」を押します。

サービスアカウントの作成を続行します。

サービスアカウントのリストで、作成したばかりのアカウントを見つけて開きます。 下へスクロール。 「キー」セクションで、「キーの追加」と「新しいキーの作成」を押します。

キータイプには「JSON」を選択します。 「作成」をクリックします。

JSONファイル。

JSONファイルは自動的にコンピューターに保存されます。 JSONファイルを開き、[生データ]タブを開き、内容をコピーして、Coupler.io統合セットアップ（または使用しているツール）に貼り付けます。

生データ。

自動データ更新をスケジュールします。 手動インポートを実行して、初期データを初めてアップロードします。 （追加のヘルプについては、Google BigQueryからGoogleスプレッドシートにデータをインポートする方法の完全な手順を読むことができます。）

サンプルデータ。

ProfitWellからGoogleスプレッドシートへの財務データのインポート

最後のステップとして、財務データを処理します。

ProfitWellには非常に優れたAPIがあるため、そこからデータを簡単に取得できます。 今回は、Coupler.ioによるJSONインポーターを設定し、MRR EOM（月末までに予想されるMRR）の計算に使用されるMRRデータや、キャンセルされたサブスクリプションの数など、必要なデータを取得しました。解約率。

  1. MRRをプルするには、新しいJSONクライアントインポーターを作成します。
  2. JSONクエリ文字列の場合は、これを使用します。
  3. 次に、認証を行います。 トークンの値を使用してリクエストヘッダーを設定します。
アカウント設定。
  1. [APIキー/開発キット]タブに移動し、プライベートトークンをコピーします。
APIキー。
  1. URLクエリ文字列を「metrics：recurring_revenue」に設定します。
  2. インポーターを自動的に更新、保存、実行するようにデータを構成します。

これは、準備ができた統合がどのように見えるかです。 このロジックに従って、同様のアクションを実行して、キャンセルされたサブスクリプション、解約率、およびAPRUに関する情報を取得できます。

インポーター。

デフォルトでは、期間（月と年）とこの期間のMRR値が表示されます。

MRR値。

次に、このデータを使用して、MRR成長、MRR EOM、およびEOMMRR成長を計算します。

MRREOM。

したがって、MRREOMは次のようになります。

（まだ試用中）* ARPU *（有償試用）+現在の期間のMRR。

あなたがあなたのビジネスのどこにいるかにもよりますが、すべてのセクションが私のものと同じになるわけではありません。 このプロセスを1〜2回実行すると、各ステージを好みに合わせて簡単にカスタマイズできます。

結論

データの世界は大きいです。 あなたは簡単に道に迷うことができます。 ビジネスオーナーまたはマーケティングスペシャリストとして、マーケティングまたはセールスファネルの任意の段階を理解できると、より適切な決定を下し、ビジネスの健全性に関する最新のビューを提供するのに役立ちます。

じょうごを構築することは最初は恐ろしいかもしれませんが、それは貴重なスキルです。 最初のレポートを作成することから始めて、徐々に改善していきます。