Digital Analytics แบบง่าย: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น

สัญชาตญาณไม่สามารถแทนที่ข้อมูลได้ ดังที่ Dr. Eric Bonabeau กล่าวว่า “ยิ่งคุณต้องชั่งน้ำหนักข้อมูลและความท้าทายที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน คุณก็ยิ่งต้องพึ่งพาสัญชาตญาณน้อยลง และยิ่งใช้เหตุผลและการวิเคราะห์มากขึ้น”

ด้วย การวิเคราะห์ดิจิทัล คุณจะสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดที่จำเป็นสำหรับการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยไม่ต้องใช้ความรู้สึกเพียงอย่างเดียว

ในคู่มือนี้ คุณจะได้เรียนรู้ว่าการวิเคราะห์ดิจิทัลมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร และจะใช้ข้อมูลนี้เพื่อสื่อสารกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้อย่างไร คุณยังจะได้ค้นพบเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลและการฝึกอบรมการวิเคราะห์ดิจิทัลที่สมบูรณ์แบบที่สุดเพื่อช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้าของคุณได้ดียิ่งขึ้น

การวิเคราะห์ดิจิทัลคืออะไร และคุณจะได้อะไรจากมัน

การวิเคราะห์ดิจิทัลคือกระบวนการ วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจและการตลาด ซึ่งเกี่ยวข้องกับการรวบรวมและวัดผลข้อมูลจากการโต้ตอบกับเว็บไซต์ ร้านค้าอีคอมเมิร์ซ ช่องทางโซเชียลมีเดีย และแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ของคุณ เพื่อตัดสินใจโดยพิจารณาจากผู้ชมหรือพฤติกรรมของผู้ใช้

เมื่อ MicroStrategy ถามนักการตลาดว่าการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยองค์กรได้อย่างไร คำตอบครอบคลุมทุกแง่มุมของธุรกิจ:

สำหรับองค์กรที่ยอมรับการใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์ ชุดของผลประโยชน์ทั่วไปได้กลายมาเป็นแรงจูงใจในการลงทุนของพวกเขาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพและผลผลิต การตัดสินใจที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น และประสิทธิภาพทางการเงินที่ดีขึ้น

เมื่อนึกถึงเป้าหมายที่ใหญ่กว่าของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล 46% กล่าวว่าพวกเขาสามารถระบุและสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่และแหล่งรายได้ และ 45% ขององค์กรกำลังใช้ข้อมูลและการวิเคราะห์เพื่อพัฒนารูปแบบธุรกิจใหม่

ยิ่งคุณรู้จักลูกค้าและตลาดมากเท่าไหร่ คุณก็ยิ่งสามารถดำเนินธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น

การวิเคราะห์ดิจิทัลช่วยขับเคลื่อนการเติบโตโดยใช้ สิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต และ สิ่งที่เกิดขึ้นในปัจจุบัน เพื่อปรับปรุง สิ่งที่เกิดขึ้นในอนาคต

ทำสิ่งนี้ในสามประเภทหลัก

1. การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

จุดมุ่งหมายของการวิเคราะห์เชิงพรรณนาคือการตอบคำถาม: เกิดอะไรขึ้น ทำสิ่งนี้โดยใช้ข้อมูลปัจจุบันและประวัติเพื่อระบุแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่คุณสามารถใช้เพื่อกำหนดรูปแบบแคมเปญการตลาด

ตัวอย่างเช่น ช่องทางใดนำการเข้าชมหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณมากที่สุด เมื่อใช้การวิเคราะห์เชิงพรรณนา คุณสามารถวิเคราะห์จำนวนผู้เข้าชมจากแต่ละช่องทางได้ ลงลึกเพื่อเปรียบเทียบข้อมูลการเข้าชมกับข้อมูลย้อนหลังจากช่องทางเดียวกัน และพิจารณาว่าช่องทางใดประสบความสำเร็จมากที่สุดและช่องทางใดต้องปรับปรุง

ตัวอย่างเช่น คุณอาจเรียนรู้ว่าการเข้าชมจากโซเชียลมีเดียเพิ่มขึ้น 30% ในไตรมาสที่ 2 แต่การเข้าชมจากการ ค้นหา ในช่วงเวลาเดียวกันลดลง

การวิเคราะห์เชิงพรรณนายังสามารถใช้เพื่อ ระบุแนวโน้มในพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อวัดความต้องการ

Netflix เป็นตัวอย่างที่ดีในเรื่องนี้ ด้วยการรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการรับชมของผู้ใช้ Netflix สามารถระบุได้ว่าเนื้อหาใดได้รับความนิยมสูงสุด:

จากนั้นข้อมูลนี้จะใช้ในการผลิตรายการทีวีและภาพยนตร์มากขึ้นในธีมเดียวกัน เพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลเพื่อ คาดการณ์แนวโน้มและสถานการณ์ในอนาคต บนแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ดิจิทัล ทำได้ผ่านแมชชีนเลิร์นนิง

หากคุณเคยใช้ Amazon หรือร้านค้าที่ให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ คุณจะเคยเห็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการทำงาน ด้วยการวิเคราะห์การเรียกดูและประวัติการซื้อของผู้ซื้อ Amazon จะทำการคาดเดาอย่างมีความรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่บุคคลนั้นจะชอบ:

สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าได้ การวิจัยจาก Salesforce แสดงให้เห็นว่าลูกค้ากว่าครึ่งคาดหวังว่าบริษัทต่างๆ จะปรับข้อเสนอให้เหมาะกับแต่ละบุคคลอยู่เสมอ (การค้นพบนี้เพิ่มขึ้นตั้งแต่ปี 2019)

ด้วยการคาดคะเนตามสิ่งที่ผู้ซื้อต้องการ Amazon ทำให้การซื้อของง่ายขึ้น (ผู้คนไม่ต้องไปค้นหาสินค้า) ทำให้พวกเขาสามารถขายได้มากขึ้น

3. การวิเคราะห์เชิงกำหนด

การวิเคราะห์เชิงกำหนดใช้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อ กำหนดสิ่งที่ต้องทำต่อไป เช่นเดียวกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ข้อแตกต่างคือ เมื่อการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ให้ข้อมูลดิบแก่คุณสำหรับการตัดสินใจที่มีข้อมูลเพียงพอ การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะให้ ตัวเลือกที่มีข้อมูลสำรองแก่คุณ ซึ่งคุณสามารถชั่งน้ำหนักเปรียบเทียบกัน ได้

อัลกอริทึมใช้คำสั่ง "if" และ "else" เพื่อกรองข้อมูลและให้คำแนะนำ ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลเปิดเผยว่า 40% ของการโทรขายไม่แปลง อัลกอริทึมอาจแนะนำการฝึกอบรมเพิ่มเติมสำหรับตัวแทนขาย

Sprint ผู้ให้บริการมือถือ (ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ T-Mobile) เป็นกรณีศึกษาที่ยอดเยี่ยมสำหรับประสิทธิภาพของการวิเคราะห์ประเภทนี้ บริษัทเคยมีอัตราการเปลี่ยนใจสูงสุดในตลาดและคะแนนโปรโมเตอร์สุทธิ (NPS) ต่ำที่สุด ด้วยการเปลี่ยนจากข้อมูลการวิเคราะห์ด้วยตนเองเป็นการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ Sprint สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้ได้อย่างรวดเร็วเพื่อระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะเลิกใช้งานและระบุข้อเสนอการรักษาลูกค้า

จากนั้นจึงใช้อัลกอริทึมที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อให้คำแนะนำส่วนบุคคลเชิงรุก (เช่น Amazon) มอบข้อเสนอที่น่าสนใจแก่ลูกค้าเมื่อพวกเขามีความเสี่ยงที่จะลาออกมากที่สุด สิ่งนี้นำไปสู่การเลิกใช้งานลดลง 10% และ NPS เพิ่มขึ้น 40%

โมเดลการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เชิงคาดการณ์ และเชิงกำหนดที่รวมกันจะให้ข้อมูลที่จำเป็นแก่คุณเพื่อ มอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นในทุกขั้นตอนของการ เดินทางของลูกค้า

สำหรับลูกค้าในขั้นตอนการวิจัย คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อระบุว่าเนื้อหาใดช่วยให้ผู้ชมของคุณตอบคำถามตามการมีส่วนร่วมจากเนื้อหาก่อนหน้า

จากข้อความค้นหาที่ใช้ในการเข้าชมเว็บไซต์ของคุณ หน้าที่เยี่ยมชม และการสนทนาที่เกิดขึ้นบนโซเชียลมีเดีย คุณสามารถสร้างแม่เหล็กดึงดูดลูกค้าเป้าหมายที่ดึงดูดความต้องการของผู้ชมโดยตรงเพื่อโน้มน้าวใจลูกค้าในช่วงการพิจารณา

และจากพฤติกรรมที่มีอยู่ของลูกค้าและการโต้ตอบกับทีมบริการลูกค้าของคุณ คุณสามารถคาดการณ์ผลิตภัณฑ์ยอดนิยมและให้คำแนะนำการขายต่อยอดและการซื้อต่อเนื่องเพื่อเพิ่มการรักษาลูกค้า

กล่าวโดยสรุปคือ การวิเคราะห์ทางดิจิทัลจะหยุดคุณจากการพึ่งพาสัญชาตญาณในการก้าวให้ทัน

เมตริกการวิเคราะห์ดิจิทัลที่คุณต้องรู้

เมตริกคือการวัดทางสถิติที่ใช้กำหนดความสำเร็จของความพยายามทางการตลาดของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างคู่มือผู้ใช้ใหม่ คุณจะต้องการทราบว่ามีกี่คนที่อ่านคู่มือฉบับเต็มและคลิกปุ่มคำกระตุ้นการตัดสินใจ (CTA) เมตริกจะให้ข้อมูลนั้น

อย่างไรก็ตาม เมตริกบางรายการไม่มีประโยชน์ ตัวชี้วัดที่เรียกว่า "ความฟุ้งเฟ้อ" ทำให้คุณดูดี แต่ก็ไม่ได้ช่วยให้คุณเข้าใจประสิทธิภาพในแบบที่แจ้งกลยุทธ์ในอนาคตเสมอไป

ตัวอย่างเช่น บริษัทที่มีผู้ติดตามบนโซเชียลมีเดียขนาดใหญ่อาจดูเหมือนกำลังเติบโต แต่ผู้ติดตามเป็นตัวชี้วัดที่ไร้สาระ สิ่งสำคัญคือวิธีที่จำนวนผู้ติดตามส่งผลต่อการมีส่วนร่วม การแชร์ การรับรู้ถึงแบรนด์ที่เพิ่มขึ้น และการแปลง

ในการประเมินผลกระทบของแคมเปญการตลาด ค้นหาโอกาสใหม่ๆ ปรับปรุงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้า (CLV) คุณจะต้องมุ่งเน้นไปที่ เมตริก ที่นำไปใช้ได้จริง

ต่อไปนี้คือเมตริกที่ดำเนินการได้ที่สำคัญบางส่วนที่ต้องตรวจสอบ

• อัตราการแปลง. จำนวนการดำเนินการ (เช่น การขาย การลงทะเบียน หรือการดาวน์โหลด) เทียบกับจำนวนการเข้าชมทั้งหมด

อัตราการแปลงที่ดีชี้ไปที่ช่องทางที่ประสบความสำเร็จซึ่งสามารถวิเคราะห์และทำซ้ำได้ ในทางกลับกัน อัตราที่ไม่ดีเป็นสัญญาณว่าช่องทางบางส่วนของคุณใช้งานไม่ได้หรือใช้งานไม่ได้ เรียนรู้วิธีวัดอัตราการแปลงของคุณเพื่อคำนวณการเติบโตอย่างแม่นยำ

• อัตราการมีส่วนร่วม จำนวนการมีส่วนร่วมทั้งหมด (เช่น แสดงความคิดเห็น ชอบ คลิก และแชร์) สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ชมของคุณมีส่วนร่วมกับเนื้อหาของคุณมากเพียงใด

ผู้ชมที่มีส่วนร่วมเป็นสัญญาณว่ากลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของคุณได้ผล การมีส่วนร่วมที่ไม่ดีส่งสัญญาณปัญหาเกี่ยวกับการกำหนดเป้าหมายหรือคุณภาพของเนื้อหา

• อัตราการคลิกผ่าน. อัตราส่วนของผู้ใช้ที่คลิกลิงก์ใดลิงก์หนึ่งเมื่อเทียบกับจำนวนผู้ใช้ทั้งหมดที่ดูเนื้อหา (เช่น เพจ อีเมล โฆษณา วิดีโอ ฯลฯ) นี่เป็นเมตริกที่สำคัญสำหรับการประเมินความเกี่ยวข้องของการตลาดของคุณ เรียนรู้ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้และข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัตราการคลิกผ่าน

• อัตราตีกลับ. เปอร์เซ็นต์ของผู้ที่ออกไปหลังจากเปิดดูหน้าเดียวเท่านั้น อัตราตีกลับสูงแสดงว่าเว็บไซต์ของคุณไม่เป็นไปตามความคาดหวังของผู้เข้าชม

ซึ่งอาจเป็นเนื้อหาหรือเกี่ยวข้องกับการออกแบบ UX หรืออาจเป็นผลมาจากปัญหาต่างๆ เช่น บั๊ก ลิงก์เสีย หรือการโหลดช้า เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ ใช้ และทำความเข้าใจกับอัตราตีกลับ

• การเข้าชมเว็บไซต์ จำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณในช่วงเวลาที่กำหนด การวัดปริมาณการเข้าชมจะช่วยให้คุณระบุได้ว่าแคมเปญใดได้ผลและแคมเปญใดไม่ได้ผล

• การเข้าชมตามแหล่งที่มา จำนวนผู้เยี่ยมชมจากที่ต่างๆ บนเว็บ (เช่น โดยตรง ผู้อ้างอิง ทั่วไป ชำระเงิน โซเชียล อีเมล ฯลฯ) เมื่อการเข้าชมเว็บไซต์บอกคุณว่าสิ่งใดเป็นที่นิยม การวัดแหล่งที่มาจะช่วยให้คุณระบุช่องทางที่ทำกำไรได้

คุณยังสามารถวิเคราะห์การเข้าชมตามอุปกรณ์เพื่อประเมินว่าผู้คนเข้าถึงเว็บไซต์ของคุณอย่างไร (เช่น โดยสมาร์ทโฟน แท็บเล็ต หรือเดสก์ท็อป)

• อัตราการออก เปอร์เซ็นต์ของการออกจากหน้าเว็บ เมื่ออัตราตีกลับวัดเซสชันการมีส่วนร่วมเพียงครั้งเดียว อัตราการออกคือเปอร์เซ็นต์ของการเข้าชมล่าสุดในเซสชัน

อัตราการออกที่สูงมักจะส่งสัญญาณถึงปัญหาในช่องทางการแปลงของคุณ เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างอัตราตีกลับและอัตราการออก และวิธีลดการออกจากไซต์

• เซสชัน ชุดของเหตุการณ์หรือการกระทำที่ผู้เข้าชมทำบนเว็บไซต์ของคุณ (เช่น การดูเพจ ดูวิดีโอ หรือคลิกที่ CTA เป็นต้น) เซสชันหนึ่งจะหมดอายุหลังจากไม่มีการใช้งานเป็นเวลา 30 นาที

ติดตามเซสชันเพื่อทำความเข้าใจว่าไซต์ของคุณน่าดึงดูดเพียงใด และคุณทำได้ดีเพียงใดในการดึงดูดผู้ใช้ รวมเซสชันกับ "ผู้ใช้" (ผู้เยี่ยมชมที่ไม่ซ้ำ) เพื่อทำความเข้าใจจำนวนผู้ที่เห็นและโต้ตอบกับเนื้อหาของคุณ

• การละทิ้งรถเข็น จำนวนผู้ซื้อสินค้าออนไลน์ที่เพิ่มสินค้าลงในรถเข็นแต่ไม่ได้ทำการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์

ตรวจสอบและวัดการละทิ้งรถเข็นเมื่อใดก็ตามที่คุณทำการเปลี่ยนแปลงในไซต์ของคุณ ปัญหาต่างๆ เช่น การเปลี่ยนแปลงการออกแบบ ค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดคิด และกระบวนการชำระเงินของคุณอาจส่งผลต่อการแปลงทั้งหมด เรียนรู้วิธีลดการละทิ้งรถเข็น

• ราคาต่อคลิก (CPC) จำนวนเงินที่คุณจ่ายสำหรับการคลิกโฆษณา PPC แต่ละครั้ง ตรวจสอบ CPC เพื่อประเมิน ROI ของโฆษณา CPC สูงเป็นสัญญาณว่าโฆษณาของคุณไม่ได้ผล เรียนรู้วิธีแก้ไขข้อผิดพลาดของ Google Ads ที่ทำให้คุณเสียเงิน

• ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) ค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนลูกค้าเป้าหมายให้เป็นลูกค้า CAC เป็นสัญญาณของสุขภาพการขาย การตลาด และการบริการลูกค้าของคุณ

ยิ่งคุณใช้จ่ายน้อยลงในการหาลูกค้า ธุรกิจของคุณก็จะยิ่งมีกำไรมากขึ้นเท่านั้น อย่างไรก็ตาม ค่า CAC ที่สูงเป็นสัญญาณว่าผลิตภัณฑ์หรือแคมเปญการขายและการตลาดของคุณล้มเหลว เรียนรู้วิธีการคำนวณและรักษา CAC ที่ดี

ทุกเมตริกที่คุณติดตามควรได้รับการพิจารณาอย่างรอบคอบ อย่าใช้ข้อมูลตามมูลค่า ถามคำถามเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่สำคัญ เช่น คุณมีภาพรวมทั้งหมดหรือไม่ และจำเป็นต้องวัดอะไรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีความหมายมากขึ้น

วิธีใช้การวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงแคมเปญการตลาด

หากต้องการใช้การวิเคราะห์ทางดิจิทัลอย่างมีประสิทธิภาพ คุณต้องมีเป้าหมายที่มั่นคงซึ่งได้รับการสนับสนุนจากเมตริกที่เหมาะสม การเชื่อมโยงเชิงตรรกะระหว่างเหตุผลที่คุณวัดผลกับสิ่งที่คุณกำลังวัดจะช่วยให้คุณยึดมั่นในพันธกิจและใช้ซอฟต์แวร์ในทางที่ถูกต้อง

ใช้เหตุผลและอะไรเป็นรากฐานสำหรับกลยุทธ์การวิเคราะห์ดิจิทัลของคุณ

กำหนดภารกิจ เป้าหมาย และ KPI ของคุณ

นำเครื่องมือวิเคราะห์มารวมกันเพื่อวัดทุกแง่มุมของแคมเปญการตลาดของคุณ ช่วยให้คุณระบุได้ว่าแชแนลทำงานร่วมกันอย่างไร และผู้คนโต้ตอบกับความคิดริเริ่มต่างๆ ของคุณอย่างไร

แต่ที่ศูนย์กลางของมันคือเว็บไซต์ของคุณ สิ่งนี้ถือเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์การวิเคราะห์ดิจิทัลของคุณ ซึ่งคุณจะเพิ่มปริมาณการเข้าชมและรับประกันยอดขาย

กำหนดภารกิจสำหรับเว็บไซต์ของคุณ เหตุใดไซต์ของคุณจึงมีอยู่ มันออกแบบมาเพื่อทำอะไร? ภารกิจของคุณอาจเชื่อมโยงกับพันธกิจของแบรนด์โดยรวมของคุณ

ตัวอย่างเช่น ภารกิจของ Asana คือการ "ช่วยให้มนุษยชาติเติบโตโดยทำให้ทีมงานทั่วโลกสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย"

นี่คือเหตุผลที่เว็บไซต์ของ Asana มีอยู่ ไซต์หลักมีไว้สำหรับสอนผู้คนถึงวิธีทำงานอย่างมีประสิทธิผลมากขึ้นทั้งในและนอก Asana ในขณะที่แอปช่วยให้ผู้ใช้จัดการโครงการได้อย่างง่ายดาย

ทำภารกิจของคุณให้สั้น กระชับ และเน้นที่คุณค่า คุณควรตอบไม่เกินสามบรรทัด:

• ความท้าทายที่เว็บไซต์ของคุณแก้ไข
• สิ่งที่ลูกค้าให้ความสำคัญ
• เว็บไซต์/บริษัทของคุณแตกต่างจากคู่แข่งอย่างไร

คิดว่ามันเหมือนสนามลิฟต์ ถ้าคุณมีเวลา 15 วินาทีในลิฟต์กับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า คุณจะขายเว็บไซต์ของคุณอย่างไร

หากช่วยได้ ให้ใช้สูตรพื้นฐานเช่นนี้โดย HelloDotNYC:

ที่ [ชื่อบริษัท] ภารกิจของเราคือช่วยให้ [ลูกค้าเป้าหมาย] ทำ / บรรลุ / เข้าถึง / กำจัด / ลด [ความสุข/ความเจ็บปวด] โดยมอบ [ผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์]

เมื่อคุณเข้าใจแล้วว่าเหตุใดไซต์ของคุณจึงมีอยู่ ให้กำหนดสิ่งที่คุณต้องการให้ผู้ใช้ทำบนไซต์และช่องทางการตลาดของคุณ

เป้าหมายต้องสามารถดำเนินการได้ เพื่อที่คุณจะสามารถติดตามความคืบหน้าและวัดผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงได้

ตัวอย่างเช่น เป้าหมายของคุณสำหรับการวิเคราะห์จะต้องไม่มีอิทธิพลต่อการสนทนาในอุตสาหกรรมของคุณ ที่ไม่สามารถติดตามได้ สิ่งที่คุณตั้งเป้าไว้คือเพิ่มการมีส่วนร่วมกับแบรนด์บน LinkedIn การมีส่วนร่วมนี้สามารถวัดได้จากการถูกใจ ความคิดเห็น การแชร์ และข้อความโดยตรง และจะระบุว่าคุณกำลังมีอิทธิพลต่อการสนทนา

ตั้งเป้าหมายของคุณให้ฉลาด: เฉพาะเจาะจง วัดผลได้ บรรลุได้ สมจริง และจำกัดเวลา

เป้าหมาย SMART จะให้เป้าหมายที่ชัดเจนและเป็นจริงได้

กำหนดตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI) เพื่อวัดประสิทธิภาพทางการตลาด

KPI จะเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่สามารถดำเนินการได้เพื่อ ผลักดันผลลัพธ์จากเป้าหมายของคุณ วิธีนี้เป็นวิธีที่สำคัญในการทำให้ทีมมีความสอดคล้องกันและดูแลด้านการตลาดเพื่อให้ธุรกิจดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้อง

กำหนด KPI ที่เกี่ยวข้องกับเป้าหมายของคุณ ตัวอย่างเช่น หากเป้าหมายของคุณคือการเพิ่มยอดขาย 30% ในปีนี้ KPI ของคุณอาจรวมเมตริกต่างๆ เช่น การได้มาซึ่งลูกค้า อัตรา Conversion และอัตราการเปลี่ยนใจ

เมตริกสนับสนุน KPI เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของความคืบหน้าของทีมไปสู่เป้าหมาย การระบุให้ชัดเจนจะช่วยให้คุณตัดสินใจได้ว่าควรติดตามเมตริกใด

การทำความเข้าใจ KPI และข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์จะช่วยให้คุณจำกัดขอบเขตของเครื่องมือวิเคราะห์ที่จะรวมไว้ในกลุ่มการตลาดของคุณ

สิ่งที่ต้องมองหาในผลิตภัณฑ์วิเคราะห์ดิจิทัล

การวิเคราะห์ดิจิทัลเป็นเรื่องใหญ่และมีหลายแง่มุมเช่นเดียวกับการตลาดดิจิทัล มีเครื่องมือหลายร้อยรายการที่จะช่วยคุณวัดทุกปฏิสัมพันธ์ที่ผู้คนมีกับธุรกิจของคุณตลอดการเดินทางของลูกค้า

อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเดียวที่สำคัญสำหรับคุณคือเครื่องมือที่ช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมาย (เช่น ให้คุณติดตามเมตริกที่จำเป็น) และใช้จ่ายตามงบประมาณของคุณ สมมติว่าซอฟต์แวร์ทำเครื่องหมายในช่องเหล่านี้ ต่อไปนี้คือคำถาม 5 ข้อที่ควรถามเพื่อเลือกผลิตภัณฑ์ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

1. ซอฟต์แวร์เสนอการรวมหลายช่องทางหรือไม่?

ผู้ชมแบรนด์ในปัจจุบันคือ “ผู้บริโภคลูกผสม” ซึ่งมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านช่องทางต่างๆ รวมกันมากถึง 20 ช่องทาง จากการวิจัยของ BlueVenn

ในการโต้ตอบแต่ละครั้ง ผู้บริโภคคาดหวังว่าประสบการณ์ของพวกเขาจะสอดคล้องกัน การส่งมอบความคาดหวังนี้ทำให้คุณต้องอยู่เหนือสิ่งที่เกิดขึ้นทุกที่ที่คุณทำการตลาดธุรกิจของคุณ

แม้ว่าเครื่องมือต่างๆ จะมีวัตถุประสงค์เฉพาะ แต่ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์หลักของคุณควรมีการผสานรวมหลายช่องทางเพื่อดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง (เช่น เว็บ มือถือ อีเมล และผู้ขายโฆษณา) สิ่งนี้จะให้ภาพรวมของประสิทธิภาพทางการตลาดของคุณ ในขณะเดียวกันก็ให้คุณประเมินว่าช่องทางเฉพาะนั้นมีส่วนช่วยในการเดินทางของลูกค้าอย่างไร

ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังดึงดูดการเข้าชมไปยังหน้า Landing Page การรวมหลายช่องทางจะช่วยให้คุณเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าการคลิกผ่านจากการตลาดทางอีเมลและ SEO มีส่วนช่วยอย่างไร จากการระบุแหล่งที่มา คุณสามารถระบุได้ว่าช่องทางใดที่ทำกำไรได้มากที่สุด

2. ซอฟต์แวร์เสนอการปรับแต่งเกี่ยวกับเมตริก มุมมอง แดชบอร์ด และรายงานหรือไม่

ซอฟต์แวร์ที่คุณใช้ต้องทำงานร่วมกับเป้าหมายและ KPI ในปัจจุบันของคุณ และปรับเปลี่ยนตามวัตถุประสงค์ที่เปลี่ยนไป

ตรวจสอบว่าคุณปรับแต่งซอฟต์แวร์ให้เน้นข้อมูลที่สำคัญได้ ตัวอย่างเช่น ด้วย Google Analytics คุณสามารถสร้างแดชบอร์ดแบบกำหนดเองเพื่อดูเมตริกเฉพาะ เช่น การเข้าชมทั้งหมด ระยะเวลาเซสชัน และอัตรา Conversion คุณยังสามารถนำเข้าเทมเพลตแดชบอร์ดและใช้เทมเพลตหลายรายการเพื่อรวมเป็นศูนย์ในเมตริกที่คุณเลือก

นอกจากนี้ Google Analytics ยังให้คุณสร้างรายงานที่กำหนดเองสำหรับเป้าหมาย ช่องทาง หน้า Landing Page และอื่นๆ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าคุณได้รับข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพทางการตลาดและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ

3. ใช้งานง่ายสำหรับทั้งทีมเทคนิคและไม่ใช่ทีมเทคนิคหรือไม่?

การสร้างประสบการณ์ของลูกค้าที่ราบรื่นนั้นต้องการมากกว่าความเชี่ยวชาญด้านการตลาด ทีมผลิตภัณฑ์ ฝ่ายสนับสนุนลูกค้า การออกแบบ UX ไอที และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียจะมีส่วนร่วมในการบรรลุเป้าหมาย

ซอฟต์แวร์ที่ให้ประโยชน์มากกว่าหนึ่งแผนกควรง่ายต่อการใช้งาน ค้นหา และปรับแต่งสำหรับทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค

การดำเนินการนี้จะช่วยให้มั่นใจว่าทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ต้องการได้เมื่อต้องการ ทำให้ทีมมีความคล่องตัวมากขึ้นและสามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว

4. ผู้ขายเสนอการฝึกอบรมและการสนับสนุนหรือไม่?

เครื่องมือวิเคราะห์ทุกชิ้นจะมีช่วงการเรียนรู้บางประเภท การเข้าถึงแหล่งข้อมูลการฝึกอบรมช่วยลดโอกาสในการนำไปใช้งานอย่างไม่เหมาะสม

ตัวอย่างเช่น Ahrefs มี Academy เฉพาะที่มีหลักสูตรที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากผลิตภัณฑ์:

Sprout Social ให้ผู้ใช้เข้าถึงพอร์ทัลการเรียนรู้ที่มี Live Webinar Series และโอกาสในการถามคำถามผู้สอนเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์

ตรวจสอบว่าผู้ขายแต่ละรายมีทีมสนับสนุนโดยเฉพาะควบคู่ไปกับการฝึกอบรม แม้แต่เครื่องมือที่ใช้งานง่ายที่สุดก็อาจเกิดปัญหาทางเทคนิคหรือต้องการความช่วยเหลือในการปรับแต่งได้ อย่างน้อยที่สุด ซอฟต์แวร์ควรมีฟอรัมชุมชนที่คุณสามารถหาคำตอบจากผู้เชี่ยวชาญได้

คุณควรติดต่อฝ่ายสนับสนุนลูกค้าได้เมื่อจำเป็นผ่านแชทสด โทรศัพท์ อีเมล หรือการส่งแบบฟอร์ม

ตัวอย่างเช่น ศูนย์ช่วยเหลือของ Hotjar จะให้คำแนะนำและการสาธิตเพื่อแก้ปัญหาทั่วไป หากคุณยังต้องการความช่วยเหลือ คุณสามารถรับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับหมวดหมู่เฉพาะได้โดยการส่งตั๋ว

5. ผู้ขายมีมุมมองความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ความปลอดภัยของข้อมูล และการปฏิบัติตามข้อกำหนดอย่างไร

GDPR และกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลระหว่างประเทศป้องกันการรวบรวมข้อมูลผู้ใช้โดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นการเฉพาะ เมื่อคุณประเมินแต่ละแพลตฟอร์ม ให้ถาม:

• จุดยืนของบริษัทเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้คืออะไร?
• พวกเขามั่นใจได้อย่างไรว่าข้อมูลที่รวบรวมมีความปลอดภัย
• พวกเขาปฏิบัติตามกฎหมายปัจจุบันเช่น GDPR และ CCPA อย่างไร

ดูนโยบายความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยอย่างใกล้ชิดเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้และบริษัทของคุณได้รับการปกป้อง

9 เครื่องมือสำหรับสแต็คการวิเคราะห์ดิจิทัลของคุณ

จากข้อมูลของ Forrester องค์กร 86% ใช้เครื่องมือวิเคราะห์สองตัวหรือมากกว่าสำหรับระบบธุรกิจอัจฉริยะ 61% ใช้สี่หรือมากกว่า และ 25% ใช้ 10 หรือมากกว่า

มากกว่า 10 ดูเหมือนว่าจะมากเกินไป ดังที่ Chris Banks จาก Pyramid กล่าวไว้ การแก้ปัญหามากเกินไปอาจเป็นผลเสียได้:

ในการปรับใช้โซลูชันการวิเคราะห์ที่แตกต่างกันจำนวนมากทั่วทั้งองค์กร ความไว้วางใจในข้อมูลของผู้คนจะลดน้อยลง มีความรู้สึกจู้จี้ว่ามีการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ การเงินกำลังทำงานกับข้อมูลของพวกเขา การตลาดกำลังทำงานกับข้อมูลของพวกเขา และการขายกำลังทำงานกับข้อมูลของพวกเขา . . นั่นหมายความว่าทุกคนกำลังตัดสินใจบนพื้นฐานของความจริงพื้นฐานเดียวกันใช่หรือไม่? จอกศักดิ์สิทธิ์ของ "แหล่งแห่งความจริงเดียว" ที่คุณพยายามอย่างหนักเพื่อสร้างอยู่ที่ไหน [ผ่านพีระมิด]

ขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของคุณ การรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่คุณต้องการจากแพลตฟอร์มเดียว เช่น Google Analytics อาจเป็นไปได้อย่างสมบูรณ์แบบ

อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้มุมมองที่สมบูรณ์ของพฤติกรรมผู้ชม คุณจะได้รับประโยชน์จากชุดเครื่องมือที่เหมาะสมเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกทางเลือกและเปรียบเทียบผลลัพธ์

ด้วยเหตุนี้ ต่อไปนี้คือเครื่องมือ 9 รายการสำหรับสแต็กการวิเคราะห์ดิจิทัลของคุณ คุณอาจไม่ต้องการทั้งหมด แต่สิ่งเหล่านั้นที่ตรงกับความต้องการของคุณจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณภาพแก่คุณในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล

1. สำหรับการวิเคราะห์เว็บโดยรวม: Google Analytics

ค่าใช้จ่าย: ฟรี

นักวิเคราะห์เทคโนโลยีเว็บไซต์ W3Techs พบว่า 85% ของเว็บไซต์ทั้งหมดที่ใช้เครื่องมือวิเคราะห์การเข้าชมเลือก Google Analytics เป็นแพลตฟอร์มที่เข้าถึงได้สำหรับอินเทอร์เน็ตมากกว่าครึ่งหนึ่งและเป็นทางออกที่ดีที่สุดสำหรับการเริ่มต้น:

Google Analytics จะรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติและผสานรวมกับแพลตฟอร์มอื่นๆ เช่น Google Ads ใช้เพื่อติดตามเป้าหมายและทำความเข้าใจว่าผู้เข้าชมใช้เว็บไซต์ของคุณอย่างไร

• วัดผลการค้นหาภายในไซต์เพื่อดูว่าผู้คนกำลังค้นหา อะไร สิ่งนี้จะเน้นผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหายอดนิยมรวมถึงข้อมูลที่ไม่ชัดเจนหรือขาดหายไป ข้อมูลสามารถใช้เพื่อทำให้เว็บไซต์ของคุณเป็นมิตรกับผู้ใช้มากขึ้น

• ติดตามอัตราตีกลับเพื่อดูว่าเหตุใดผู้เยี่ยมชมจึงออกจากเว็บไซต์ของคุณ อัตราตีกลับที่สูงทำให้ต้องมีการตรวจสอบเพิ่มเติม การออกแบบหน้า Landing Page ของคุณสับสนหรือไม่? โหลดช้ามั้ย? เนื้อหาขายประโยชน์ของผลิตภัณฑ์ของคุณหรือไม่?

• ระบุข้อมูลประชากรของผู้ชมของคุณ ตรวจสอบอายุ เพศ ความสนใจ และสถานที่ เพื่อให้กลยุทธ์การตลาดของคุณกำหนดเป้าหมายได้ตรงประเด็น

ผู้ที่เข้าชมไซต์ของคุณตรงกับกลุ่มเป้าหมายของคุณหรือไม่ คุณควรปรับแต่งการกำหนดเป้าหมายหรือเปลี่ยนเนื้อหาให้เหมาะกับบุคลิกของลูกค้ามากขึ้นหรือไม่? Analytics จะตอบคำถามเหล่านี้

• ค้นหาแพลตฟอร์มโซเชียลเพื่อกำหนดเป้าหมาย ติดตามว่าแพลตฟอร์มโซเชียลใดกระตุ้นการเข้าชมมากที่สุดเพื่อระบุว่าควรมุ่งเน้นความพยายามทางการตลาดและงบประมาณของคุณที่ใด

• ติดตามการมีส่วนร่วมกับเนื้อหาเพื่อทำความเข้าใจว่าจะสร้างอะไรต่อไป ตรวจสอบการดูเพจและการแชร์เพื่อระบุเนื้อหาที่ผู้ใช้สนใจ หากหัวข้อใดได้รับความนิยม ให้ขยายหัวข้อนั้นและเปลี่ยนเนื้อหาใหม่เพื่อเข้าถึงผู้ชมใหม่ๆ

• ตรวจสอบประสิทธิภาพการตลาดโดยรวม ติดตามเป้าหมายเพื่อให้แน่ใจว่าธุรกิจของคุณดำเนินไปในทิศทางที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากเป้าหมายทางการตลาดของคุณคือการเพิ่มการสมัครรับจดหมายข่าว Google Analytics จะแสดงให้คุณเห็นว่าคุณกำลังบรรลุเป้าหมายหรือไม่

หากคุณไม่ต้องการใช้ผลิตภัณฑ์ของ Google Adobe Analytics เป็นทางเลือกที่ดีที่ให้การติดตามในระดับเดียวกัน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับจุดเริ่มต้นกับแพลตฟอร์ม GA ในหลักสูตร Google Analytics สำหรับผู้เริ่มต้น

2. สำหรับการวิเคราะห์เนื้อหา: Parse.ly

ค่าใช้จ่าย: ติดต่อ Parse.ly สำหรับราคา

เป็นไปได้ที่จะติดตามประสิทธิภาพของเนื้อหาโดยใช้ Google Analytics อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการเครื่องมือเฉพาะสำหรับเนื้อหาที่ใช้งานง่ายสำหรับนักการตลาด นักเขียน บรรณาธิการ และผู้กำกับ Parse.ly จะช่วยให้คุณมีมุมมองการมีส่วนร่วมที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ข้อมูลเรียลไทม์และประวัติจะแสดงบนแดชบอร์ดกลาง ซึ่งสามารถกรองข้อมูลตามช่อง แหล่งที่มา ผู้เขียน และอื่นๆ Parse.ly ยังดึงข้อมูลจากโซเชียล การค้นหา ทราฟฟิกโดยตรง ทราฟฟิกภายใน และแพลตฟอร์มข่าว เพื่อให้คุณได้รับมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเนื้อหา

ใช้ Parse.ly เพื่อวัดการมีส่วนร่วมจากผู้เยี่ยมชมและสมาชิก และระบุโอกาสทางการตลาดเนื้อหาใหม่

คุณลักษณะการเต้นของหัวใจช่วยให้คุณวัดการมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องในบล็อกโพสต์ บทความ วิดีโอ และเนื้อหาเชิงโต้ตอบ ซึ่งจะช่วยให้คุณเห็นภาพที่ชัดเจนว่าผู้คนโต้ตอบกับเว็บไซต์ของคุณอย่างไรในแบบที่ Google Analytics ไม่มี

ทางเลือก Parse.ly ได้แก่ Smartlook และ Amplitude Analytics

3. สำหรับการวิเคราะห์ลูกค้า: Woopra

ราคา: ฟรีสำหรับแผนแบบจำกัด

Woopra ช่วยให้คุณเจาะลึกลงไปในพฤติกรรมของลูกค้าโดยดึงข้อมูลจากช่องทางต่างๆ (เช่น เว็บ โซเชียล มือถือ และอีเมล)

ใช้ Woopra เพื่อติดตามการเดินทางของผู้ใช้เพื่อดึงดูดและรักษาลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น เมื่อข้อมูลไหลเข้ามา แพลตฟอร์มจะสร้างโปรไฟล์บุคคลที่แสดงประวัติพฤติกรรมสำหรับผู้ใช้แต่ละราย ตั้งแต่จุดติดต่อแรกไปจนถึงการแปลง จากนั้นจะให้คุณดำเนินการตามเวลาจริงตามข้อมูล

ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้สมัครรับจดหมายข่าวของคุณ คุณสามารถทริกเกอร์ลำดับอีเมลที่ต้อนรับและดูแลให้พวกเขาซื้อ

ข้อมูล Woopra มอบประโยชน์ด้านการตลาด การขาย และทีมผลิตภัณฑ์ และสามารถใช้เพื่อพัฒนาประสบการณ์ผู้ใช้ที่สอดคล้องกัน

ทางเลือกของ Woopra ได้แก่ Kissmetrics และ Mixpanel

4. สำหรับการวิเคราะห์ UX: Hotjar

ราคา: ฟรีสำหรับแผนพื้นฐาน

Hotjar ใช้แผนที่ความร้อนและการบันทึกข้อมูลเพื่อให้คุณวิเคราะห์ภาพว่าผู้คนใช้เว็บไซต์ของคุณอย่างไร

นอกจากนี้ยังให้คุณติดตั้งแบบสำรวจ แบบสำรวจ และแชทตอบกลับแบบเรียลไทม์เพื่อถามลูกค้าเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขา ซึ่งช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลเชิงคุณภาพที่เปิดเผยเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังการดำเนินการต่างๆ

ตัวอย่างเช่น หากแผนที่ความร้อนแสดงว่าผู้คนไม่ได้เลื่อนดูเกินส่วนฮีโร่ของหน้า Landing Page ของคุณ แบบสำรวจสามารถเปิดเผยสาเหตุได้ บางทีผู้เยี่ยมชมอาจมีข้อมูลทั้งหมดที่ต้องการโดยไม่ต้องเลื่อนดู หรือเนื้อหาครึ่งหน้าบนอาจไม่ได้ส่งข้อความที่ถูกต้อง

หากอัตราการแปลงของคุณต่ำ ให้ใช้ Hotjar เพื่อระบุจุดอ่อนในหน้า Landing Page ของคุณ

ทางเลือกอื่นของ Hotjar ได้แก่ Crazy Egg และ ClickHeat

5. สำหรับการทดสอบ A/B: Google Optimize

ค่าใช้จ่าย: ฟรี

การทดสอบ A/B เป็นสิ่งสำคัญในการสร้างเนื้อหาที่ได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับเป้าหมายของคุณ

ตัวอย่างเช่น การเพิ่มหลักฐานทางสังคมในคำกระตุ้นการตัดสินใจจะเพิ่มการแปลงหรือไม่ สิ่งที่เกี่ยวกับการคัดลอกปุ่มและสี? การปรับแต่งเล็กน้อยมักจะสร้างความแตกต่างระหว่างบุคคลที่ดำเนินการตามที่ต้องการหรือออกจากไซต์ของคุณ

Google Optimize ให้คุณสร้างและเรียกใช้การทดสอบ A/B ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาของคุณ (เช่น การลดลงของ Conversion) คุณสามารถเลือกผู้ที่จะกำหนดเป้าหมายและเวลาที่จะดำเนินการทดสอบเพื่อรวบรวมความคิดเห็นที่ดีที่สุด

นอกจากการทดสอบตัวแปร A เทียบกับตัวแปร B แล้ว Optimize ยังให้คุณทำการทดสอบการเปลี่ยนเส้นทางเพื่อทดสอบการออกแบบหน้า Landing Page ที่แตกต่างกัน และการทดสอบหลายตัวแปร (MVT) เพื่อดูว่าการผสมผสานองค์ประกอบการทดสอบใดให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ทางเลือกอื่นของ Google Optimize ได้แก่ Optimizely และ Adobe Target

6. สำหรับการวิเคราะห์ทางสังคม: Sprout Social

ค่าใช้จ่าย: จาก $89 ต่อผู้ใช้/เดือน

Sprout Social เป็นแพลตฟอร์มการจัดการโซเชียลมีเดียแบบครบวงจรที่ให้คุณสร้าง กำหนดเวลา เผยแพร่ และตรวจสอบเนื้อหาโซเชียล

ใช้เพื่อติดตามคำหลักและแฮชแท็ก และวิเคราะห์ความสำเร็จของแคมเปญโซเชียลมีเดียของคุณจากแดชบอร์ดเดียว รายงานแนวโน้มของ Sprout Social จะแสดงหัวข้อและแฮชแท็กที่กล่าวถึงบ่อยซึ่งเกี่ยวข้องกับแบรนด์ของคุณ

แผนภูมิยังแสดงความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสอง ในแง่หนึ่ง วิธีนี้ช่วยให้คุณระบุปัญหาของลูกค้าได้ (เช่น แนวโน้ม "ล้มเหลว" หรือ "เหนื่อย" เป็นสัญญาณว่าลูกค้าไม่มีความสุข) ในอีกทางหนึ่ง จะแสดงทวีตที่กำลังมาแรงซึ่งสามารถกำหนดกลยุทธ์เนื้อหาของคุณและดึงดูดผู้ชมของคุณในหัวข้อที่พวกเขาสนใจ

ข้อมูลเชิงลึกของ Sprout Social ยังให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของแบรนด์และประสิทธิภาพของอุตสาหกรรม เพื่อให้คุณสามารถเรียกใช้การวิเคราะห์คู่แข่งและระบุแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลต่อแคมเปญของคุณเอง

ทางเลือกอื่นของ Sprout Social ได้แก่ Hootsuite, Buffer และ Semrush

7. สำหรับการวิเคราะห์ SEO: Ahrefs

ราคา: จาก $99/เดือน

Ahrefs เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยคุณเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์ของคุณสำหรับเครื่องมือค้นหา ฟีเจอร์ของ Google Analytics ก็ช่วยคุณได้เช่นกัน แต่ Ahrefs จะลงลึกในด้านเนื้อหาโดยให้ข้อมูลแก่คุณที่:

• ค้นหาว่าผู้คนกำลังค้นหาอะไรในช่องของคุณ
• สร้างเนื้อหาที่น่าจะดึงดูดการเข้าชมทั่วไป
• ระบุโอกาสในการสร้างลิงค์
• ปรับปรุงด้านเทคนิคของเว็บไซต์ของคุณ

ใช้ Ahrefs เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกและรับข้อได้เปรียบในการแข่งขันในหน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา (SERP)

• ค้นหาคำหลักจากเครื่องมือค้นหาต่างๆ (เช่น Google, Amazon, YouTube และ Baidu) สิ่งนี้จะช่วยคุณปรับแต่งการตลาดเนื้อหาสำหรับผู้ชมบนแพลตฟอร์มต่างๆ

• วิเคราะห์ลิงก์ที่ชี้ไปยังเว็บไซต์ของคุณเพื่อปรับปรุงโปรไฟล์ลิงก์ย้อนกลับของ คุณ Ahrefs ช่วยให้คุณเห็นจำนวนลิงก์เมื่อเวลาผ่านไป คุณภาพของลิงก์เหล่านั้น และหน้าใดของเว็บไซต์อื่นที่ลิงก์มายังคุณ สิ่งนี้จะช่วยระบุไซต์ที่ช่วยเพิ่มสถานะการค้นหาของคุณ

ตัวอย่างเช่น หากคุณพบว่าบล็อกยอดนิยมกำลังลิงก์ไปยังวิดีโอของคุณ คุณสามารถสร้างเนื้อหาที่คล้ายกันและติดต่อพวกเขาเพื่อให้พวกเขาสนใจ

• ทำการตรวจสอบทางเทคนิค SEO เพื่อตรวจสอบว่าเว็บไซต์ของคุณได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเครื่องมือค้นหา การตรวจสอบของ Ahrefs เน้นปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการรวบรวมข้อมูลและการจัดทำดัชนีที่ขัดขวางไม่ให้เครื่องมือค้นหาจัดอันดับเว็บไซต์ของคุณใน SERP

ผลการตรวจสอบจะให้ข้อมูลที่จำเป็นในการแก้ไของค์ประกอบที่อาจขัดขวางการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น รหัสไม่ถูกต้องหรือเนื้อหาที่ซ้ำกัน

ทางเลือกอื่นนอกเหนือจาก Ahrefts ได้แก่ Semrush และ Moz

8. สำหรับการวิเคราะห์ระดับองค์กร: Google Analytics 360

ค่าใช้จ่าย: $150,000/ปี

Google Analytics 360 คือ Google Analytics ระดับถัดไป ได้รับการออกแบบมาสำหรับบริษัทที่กำลังเติบโตซึ่งได้รับผลกระทบจากข้อ จำกัด ของพี่น้องที่ไม่มีค่าใช้จ่าย

ตัวอย่างเช่น Google Analytics มีมิติข้อมูลและเมตริกที่กำหนดเอง 20 รายการ GA360 เสนอตัวละ 200

นอกจากนี้ยังมาพร้อมกับสิทธิประโยชน์เพิ่มเติมมากมายที่ออกแบบมาเพื่อความต้องการระดับองค์กร ศูนย์เหล่านี้เกี่ยวกับ:

• การเชื่อมต่อระหว่างข้อมูล Google Analytics และข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้
• การผสานรวมกับเครือข่ายโฆษณาที่หลากหลายยิ่งขึ้น
• การแสดงข้อมูลแบบละเอียดและดำเนินการได้

บริการพิเศษเหล่านี้มีค่าใช้จ่ายสูง: 150,000 ดอลลาร์ต่อปี เรียกเก็บเงินรายเดือนที่ 12,500 ดอลลาร์พร้อมสัญญารายปี แม้ว่าคุณจะเข้าถึงผลิตภัณฑ์อื่นๆ ได้ 360 เวอร์ชันใน Google Marketing Platform

หากต้องการชั่งน้ำหนักว่าคุ้มค่าหรือไม่ที่จะเปลี่ยนจาก Google Analytics เป็น GA360 โปรดดูโพสต์ต่อไปนี้:

• Google Analytics เทียบกับ Google Analytics 360 (ตามทศวรรษของการใช้งาน)
• Google Analytics 360: คุณลักษณะที่มีมูลค่า $150ka ต่อปี

9. สำหรับการแสดงข้อมูล: Microsoft Power BI Desktop

ค่าใช้จ่าย: ฟรี

ข้อมูลดิบเพียงอย่างเดียวไม่ได้สร้างการเปลี่ยนแปลง มันอยู่ที่วิธีการสื่อสาร หากต้องการเชื่อมโยงจุดต่างๆ และช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเข้าใจว่าข้อมูลหมายถึงอะไร ให้ใช้การแสดงภาพข้อมูลเพื่อนำข้อมูลเชิงลึกมาสู่ชีวิต

Microsoft Power BI Desktop เป็นเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจฟรีที่ช่วยให้คุณสร้างแดชบอร์ดข้อมูลและรายงานเชิงโต้ตอบ แผนภูมิ และกราฟเพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกอย่างรวดเร็วและบอกเล่าเรื่องราวข้อมูลที่น่าสนใจ

ตัวอย่างเช่น แดชบอร์ดตัวอย่างด้านบนแสดงภาพรวมทันทีของส่วนแบ่งการตลาดของบริษัท ปริมาณผลิตภัณฑ์ ยอดขาย และความเชื่อมั่น

แผนภูมิช่วยให้ผู้ดูประมวลผลชุดข้อมูลและระบุค่าสูงสุดและค่าต่ำสุดได้เร็วกว่าที่จะเป็นไปได้เมื่อดูตัวเลขบนหน้าเว็บ

ใช้ Power BI เพื่อดูและขายมูลค่าของข้อมูลของคุณโดยใช้การเปรียบเทียบ ความสัมพันธ์ การเปลี่ยนแปลงข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป และการจัดอันดับ แพลตฟอร์มรองรับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง ได้แก่:

• Microsoft Excel;
• Salesforce;
• Google Analytics;
• Google BigQuery;
• Adobe Analytics;
• Microsoft Azure;
• IBM Netezza.

This will ensure you can import data from other analytics platforms to visualize for different audiences.

Power BI Desktop alternatives include Tableau Desktop, Sisense, and Looker.

Each tool we've listed brings you useful data that can deliver actionable intel. It's always good practice to question your data analytics, even from top tools, so you're optimally interpreting the results and not increasing confidence in the wrong decisions.

Digital analytics training: Which course to choose?

This guide is a good place to start learning how to understand users and customers through analytics. But it's only the tip of the iceberg.

Our Digital Analytics Minidegree offers a complete training program on Google's suite of analytics tools from top marketers in the field. You'll learn skills like data storytelling, attribution, and how to successfully communicate your findings to stakeholders.

Marketers with data analysis skills are in high demand, with Marketing Week finding one-third of brands identified this as a skills gap on their teams (and hiring to fill it). Use the Minidegree to land your next promotion, find a better-fit job, or just level-up your skills to secure your current seat for the future.

บทสรุป

Investing in digital analytics is a commitment to learning more about your customers and optimizing marketing and sales to increase conversions.

Decide what you want analytics to help you achieve. Choose software based on your goals and budget. If your budget is modest, start small. Go with a free tool or plan and see how it helps your business. From there, you can scale up your investment, when needed, to uncover additional insights that improve customer experience.

When you're ready to take the next step, build your skills in our Digital Analytics Minidegree.