Tüm Huni Verilerinizi Tek Sayfada Birleştirme

Birçok genç SaaS girişimi gibi, pazarlama ve satış verisi sıkıntısı çekmedik, ancak anlaşılması kolay değildi. Bilgi oradaydı, ama her yere dağılmıştı.

Bazı bilgiler Google Analytics'te bulunabilirken, diğer veriler BigQuery ve ProfitWell'de depolandı. Bu düzenleme, kullanıcı dönüşümleriyle ilgili temel sorulara hızlı yanıt vermeyi veya trafik oranları ve MRR hakkında yorum yapmayı zorlaştırdı. Verilerimizi görselleştirmek için özel panolar oluşturmaya başlayana kadar her şey tıklamaya başladı.

Bu yazıda, daha iyi kararlar almanıza yardımcı olacak özel pazarlama ve satış hunilerinde farklı kaynaklardan gelen verileri nasıl bir araya getirip görselleştireceğinizi paylaşacağım.

Dönüşüm huninizi tanımlama

Bir pazarlama hunisi oluşturmak için birkaç yaklaşım vardır. Doğrusal huni olarak da adlandırılan geleneksel, kullanıcıların bir teklife alışırken genellikle geçtikleri bir dizi aşamadan oluşur.

Müşteri karar verme sürecinin yüksek karmaşıklığı nedeniyle, birçok pazarlama uzmanı bu tür huniyi yetersiz buluyor ve birden fazla alternatif eylemi birleştiren ve kullanıcının daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunan "kasırgalar" veya "3D" hunileri desteklemek için daha fazla konuşuyor. seyahat.

Temelimiz olarak Philip Kotler'in Pazarlama Hunisini kullandık.

Bu model beş A'dan oluşur: Farkındalık, Temyiz, Sor, Harekete Geç ve Savunucu.

• Farkındalık. Müşterilerinizin ürün veya hizmetinizden haberdar olduğu aşamadır.
• Çekici. Potansiyel müşterilerin pazarlamanıza ve markanıza daha fazla maruz kaldığı aşama.
• Sormak. Müşterilerinizin daha fazla bilgi için aktif olarak araştırma yaptığı aşama; Bu aşamada sosyal kanıt ve referanslar önemli bir rol oynamaktadır.
• Davranmak. Müşterinin satın alma yaptığı aşama.
• Avukat. Müşterilerinizin marka sadakati geliştirdiği aşama. Ya tekrarlayan satın almalar yaparlar ya da ürün/hizmetinizi kullanmaya devam ederler. Ayrıca olumlu yorumlar bırakırlar ve sizi sosyal çevrelerine tavsiye ederler.

Özel pazarlama ve satış huninizi oluşturma

Coupler.io'da son hedeflerimizden biri, ürün benimseme süreci boyunca olası "kova sızıntılarını" belirlemek ve ortadan kaldırmaktı. Hedef kitlenin teklifimize yeterince ilgi gösterip göstermediğini görmek istedik:

1. Dene.
2. Kullanın.
3. Onun için öde.

Başlangıçta Farkındalık, İtiraz ve Sor aşamalarını ayrı ayrı ölçmek istedik.

Ancak bir kişinin bir ürün hakkında bilgi sahibi olmasının pek çok yolu vardır—ücretli bir reklam görebilirler; Google'a bir soru sor ve bir blog gönderisine ulaş; ya da sosyal medyada birinin sözüne rastlamak. Ek olarak, potansiyel kullanıcılardan bazıları, geri kalanını atlayarak Sor veya İtiraz hunisi aşamasında başlayabilir.

Tüm bu bilgileri takip etmemizin ve her kullanıcıyı doğru ilk aşamaya atamamızın ne kadar zaman alacağını görerek, sitemize getirdiğimiz ziyaretçi sayısına odaklanmaya karar verdik.

Farkındalık, İtiraz ve Sor'u ayrı ayrı ölçmek yerine, tüm pazarlama edinme çabalarını Farkındalık aşaması altında birleştirdik ve Eylem'in dönüşümleri kayıtlar biçiminde hesaba katmasını sağladık.

Ancak, Avukat aşamasını, ürün kullanımı ve satışları hakkında bilgiler içeren Etkinleştirme, Tutma, Denemeler ve Ücretli aşamalara ayırdık. Aracımızı değerlendirirken, diğer SaaS ürünleri gibi, bazı kullanıcılar ayrılma ve daha sonra geri dönme eğilimindedir, bu nedenle hattımız, yeniden etkinleştirilen hesapların sayısını izlemeyi amaçlayan bir Yeniden Etkinleştirme aşaması içerir.

Aşağıda nasıl göründüğüne bir örnek:

Dönüşüm hunimizin nasıl görüneceğini önceden tanımlamak için zaman ayırmak, görselleştirme sürecinde bizi zamandan ve gelecekteki baş ağrılarından kurtardı ve kurtaracak.

Coupler.io'da işleri şu şekilde ayarladık:

Farkındalık aşaması

Farkındalık aşamamız, belirli bir ay içinde web sitesini, blogu ve pazar yeri listesini ziyaret eden yeni kullanıcıları içerir ve yinelenen ziyaretçileri kaldırır.

Bu segmente odaklanmak, ürünün ve pazarlama, destek ve diğer aktivitelerinin yeni ziyaretçileri ne kadar iyi dönüştürdüğünü görmemizi sağlar. Bu nedenle, dönüşüm hunisindeki benzersiz bir kullanıcıyı iki kez saymıyoruz. İleriki bir zamanda geri dönerler ve yeniden etkinleştirilirlerse, Yeniden Etkinleştirme aşamasının bir parçası olurlar.

Bu istatistiksel verileri Google Analytics'ten alıyoruz ve günlük olarak bir gösterge tablosuna aktarıyoruz.

Kaydolma aşaması

Bu aşamanın adı kendisi için konuşur. Bir hesaba kaydolan veya deneme başlatan kullanıcı sayısını temsil eder. Düzenli olarak kaç kayıt aldığımızı yakından takip ediyoruz ve kayıtların anormal derecede düşük olup olmadığını ayarlıyoruz.

Aktivasyon aşaması

Bizim durumumuzda, ürünümüzü deneyen kullanıcılar "etkin" olarak kabul edilir. Etkinleştirmeyle ilgili birkaç özel eylem seçtik.

Bizim durumumuzda, potansiyel bir müşteri ürünü kullanmaya başlamalı ve 1-3 günlük bir süre içinde en az 24 veri aktarımı gerçekleştirmelidir. Bu ve diğer kullanım analizi verilerini bir Google BigQuery veritabanında anonimleştirilmiş Etkinlikler olarak kaydederiz.

Tutma aşaması

Elde tutma, kaç kişinin ürünümüzü düzenli olarak kullanmaya devam ettiğini ve kullanıcı olarak kaldığını gösterir. Bu aşamada hacmi ölçmek için sık kullanıma karşılık gelen kriterler belirledik.

Bu aşamanın potansiyel bir üyesi, birkaç programlanmış entegrasyon iş akışına sahip olmalıdır (yani, veri yenileme için otomatik bir program ayarlamalı) ve bunları yedi günden fazla etkin tutmalıdır.

Deneme aşaması

Ücretsiz denemeye kaydolduktan sonra, kullanıcı ücretli bir plana geçebilir veya kullanımı azaltabilir ve ücretsiz bir planda kalabilir, bu da abone kaybını etkiler.

Belirli bir dönemde deneme statüsüne sahip kullanıcıları sayarak, yalnızca Deneme Sürümünden Ücretliye dönüşümü hesaplamakla kalmıyor, aynı zamanda ayın sonuna kadar MRR'yi de tahmin ediyoruz.

Ücretli aşama

Bu aşama, seçilen dönemde alınan ücretli aboneliklerin miktarını ifade eder.

Yeniden etkinleştirme aşaması

Yeniden Etkinleştirme aşaması, hesap oluşturmuş ancak önceki bir dönemde ürünü kullanmayı bırakan, ardından Geri dönen ya da Etkinleştirme, Saklama, Deneme veya Ücretli aşamalarına uygun işlemlerden herhangi birini gerçekleştirerek yeniden etkinleştiren kullanıcılardan oluşur.

İzlenecek diğer metrikler

Yukarıda açıklanan huni aşamalarına ek olarak, bazı ek metrikleri de izliyoruz.

Kayıp Oranı, ücretli kullanıcılarımızın memnuniyet düzeyini tahmin etmemizi sağlar. (İşte, kaybı hesaplamak için dört farklı formülü paylaşan bir ProfitWell blog gönderisinin bağlantısı.) Kayıp oranınız artıyorsa, elde tutma stratejinizi tekrar gözden geçirebilir, müşteri görüşmeleri gerçekleştirebilir ve hatta fiyatlandırma yapınızı yeniden gözden geçirebilirsiniz.

Bir SaaS ürünü olarak, aylık gelir akışlarını (MRR) izlememiz çok önemlidir. Ay sonuna kadar MRR'yi tahmin etmek için kullandığımız Beklenen MRR'yi ve beklenen MRR büyümesini de gözden geçiriyoruz.

Artık pazarlama veya satış huniniz için ihtiyaç duyduğunuz bileşenleri ele aldığımıza göre, mevcut veri kaynaklarınızı kullanarak bunu nasıl oluşturacağınız aşağıda açıklanmıştır.

Pazarlama ve satış huninizi nasıl görselleştirebilirsiniz?

Bu huni için, MRR, beklenen MRR, iptal edilen abonelikler ve kayıp oranı ile birlikte Farkındalık, Kayıt, Etkinleştirme, Elde Tutma, Denemeler, Ücretli ve Yeniden Etkinleştirme aşamalarını dahil edeceğiz.

Her aşama için veri kaynakları aşağıdaki gibidir:

1. Farkındalık aşaması, Google Analytics'ten alınan verilerle doldurulacaktır .
2. BigQuery'den Kayıt, Etkinleştirme, Tutma, Denemeler, Ücretli ve Yeniden Etkinleştirme verileri.
3. MRR, iptal edilen abonelik sayısı, kayıp oranı ve ProfitWell'den ARPU (Kullanıcı Başına Ortalama Aylık Gelir).

Yeni Kullanıcı verilerini Google Analytics'ten Google E-Tablolar'a aktarma

Dönüşüm huninizin Farkındalık sütununu tamamlamak için önce bu verileri Google Analytics'ten içe aktarın.

1. Google Analytics'ten yeni kullanıcı verilerini almak için Google Workspace Marketplace'e gidin ve Google Analytics eklentisini yükleyin.

2. Ardından, bir Google E-Tablosu açın, Eklentiler menüsüne gidin ve Google Analytics > Yeni rapor oluştur'u seçin.

3. Yeni bir rapor için parametreleri ayarlayın. Google Analytics hesabını, Görünümü ve Mülkü belirtin ve durumunuzla alakalı metrikler ve boyutlar ekleyin.

4. Eklenti, varsayılan parametreleri ve önceki adımda belirttiğiniz parametreleri içeren "Rapor yapılandırması" adlı ayrı bir sayfa oluşturacaktır.

5. Ardından, varsayılan parametrelerin bazılarını ayarlayabilirsiniz. Örneğin, Başlangıç ​​Tarihi için varsayılan “30gün Önce” değerini özel bir tarihle (2020-04-01) değiştirelim.

6. Ardından, Eklentiler menüsüne gidin, Google Analytics'i seçin ve "Raporları çalıştır"ı tıklayın.
7. Aşağıda Google Analytics'ten aldığım bir raporun ekran görüntüsü var.

8. Eklentiler'e gidip Google Analytics'i ve ardından "Raporları Planla"yı seçerek raporunuz için otomatik veri yenilemeleri planlayın. Sıklığı her saat, her gün veya her ay yenilenecek şekilde ayarlayabilirsiniz.

9. Son olarak, Farkındalık sütununu Google Analytics'ten gelen verilerle doldurun.

Kullanıcı etkinliği verilerini BigQuery'den Google E-Tablolar'a aktarma

Artık farkındalık aşamasını ele aldığımıza göre, bir sonraki adım BigQuery kullanarak Kayıt, Etkinleştirme, Saklama, Deneme Sürümleri, Ücretli ve Yeniden Etkinleştirme bölümleri için veri eklemektir.

(Bunu yapmak için Coupler.io'yu kullanacağız, ancak BigQuery yerel bağlayıcısını da kullanabilirsiniz.)

Resmi belgelere göre, bu işlev yalnızca Enterprise Plus veya G Suite Enterprise for Education hesapları için desteklenir. Alternatif olarak, diğer çözümler için Google Workspace Marketplace'e göz atabilirsiniz.

Coupler.io'yu yükledikten veya başka bir çözüm bulduktan sonra, Google Proje Kimliğini girin. Google Proje Kimliğinizi bulmak için:

• Google Cloud Platform konsoluna gidin.
• Sayfanın sol tarafında projenizi seçin.
• Google Proje Kimliği, kontrol panelinin "Proje bilgileri" bölümünde bulunur.

Ardından, verileri gözden geçirmek ve istenen bilgileri Google E-Tablolar'a döndürmek için SQL sorgusunu girin. (Standart SQL'deki Sorgu sözdizimi hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu bilgileri kontrol edin.)

Ardından bir hizmet hesabı oluşturun ve bir JSON Anahtarı dosyası oluşturun. Etkinlik panosunun sol tarafında, "IAM ve Yönetici"yi tıklayın. “Hizmet Hesapları” ve “+ Hizmet hesabı oluştur” üzerine tıklayın.

Hizmet Hesabı adını yazın. "Oluştur"u tıklayın.

“BigQuery Veri Görüntüleyici” ve “BigQuery İş Kullanıcısı” olmak üzere iki rol ekleyin, ardından “Devam” ve “Bitti”ye basın.

Hizmet hesapları listesinde, az önce oluşturduğunuz hesabı bulun ve açın. Aşağı kaydır. "Anahtarlar" bölümünün altında, "Anahtar ekle" ve "Yeni anahtar oluştur" seçeneğine basın.

Anahtar türü için “JSON”u seçin. "Oluştur"u tıklayın.

JSON dosyanız otomatik olarak bilgisayarınıza kaydedilecektir. JSON dosyanızı açın, “Ham veri” sekmesini açın, içeriği kopyalayın ve bunları Coupler.io entegrasyon kurulumuna (veya hangi aracı kullanıyorsanız kullanın) yapıştırın.

Otomatik veri yenilemelerini programlayın; ilk verileri ilk kez yüklemek için manuel içe aktarmayı çalıştırın. (Ek yardım için, verilerin Google BigQuery'den Google E-Tablolar'a nasıl aktarılacağına ilişkin talimatların tamamını okuyabilirsiniz.)

Mali verileri ProfitWell'den Google E-Tablolar'a aktarma

Son adımda, finansal verilerinizle ilgileneceğiz.

ProfitWell çok iyi bir API'ye sahiptir, bu nedenle ondan veri almak kolaydır. Bu sefer ayrıca Coupler.io tarafından bir JSON içe aktarıcı kurduk ve MRR EOM'yi (Ayın Sonuna Kadar Beklenen MRR) hesaplamak için kullanılan MRR verileri ve iptal edilen aboneliklerin sayısı gibi gerekli verileri aldık. ve kesinti oranı.

1. MRR'yi çekmek için yeni bir JSON İstemcisi içe aktarıcısı oluşturun.
2. Bir JSON sorgu dizesi için bunu kullanın.
3. Ardından, kimlik doğrulamasından geçin; jetonunuzun değeriyle bir istek başlığı ayarlayın.

4. API Keys/Dev Kit sekmesine gidin ve özel jetonunuzu kopyalayın.

5. URL sorgu dizesini "metrikler: recurring_revenue" olarak ayarlayın.
6. Verilerinizi otomatik olarak güncellenecek, kaydedecek ve içe aktarıcıyı çalıştıracak şekilde yapılandırın.

Hazır entegrasyonunuz bu şekilde görünecektir. Bu mantığı izleyerek, iptal edilen abonelikler, kayıp oranı ve APRU ile ilgili bilgileri çekmek için benzer eylemler gerçekleştirebilirsiniz.

Varsayılan olarak, dönemi (ay ve yıl) ve bu dönemdeki MRR değerini görürsünüz.

Daha sonra bu verileri MRR Büyümesi, MRR EOM ve EOM MRR Büyümesini hesaplamak için kullanacağız.

Yani MRR EOM eşittir:

(Deneme Devam Ediyor) * ARPU * (Deneme - Ücretli) + cari dönem için MRR.

İşinizin neresinde olduğunuza bağlı olarak her bölüm benimkiyle aynı olmayacak. Bu işlemi bir veya iki kez yaptıktan sonra, aşamaların her birini beğeninize göre kolayca özelleştirebilirsiniz.

Çözüm

Veri dünyası büyük. Kolayca kaybolabilirsiniz. Bir işletme sahibi veya pazarlama uzmanı olarak, pazarlama veya satış dönüşüm huninizin herhangi bir aşamasını anlayabilmek, daha iyi kararlar almanıza ve işletmenizin sağlığına ilişkin güncel bir görünüm sunmanıza yardımcı olabilir.

Dönüşüm hunilerinizi oluşturmak başta gözünüzü korkutsa da bu değerli bir beceridir. İlk raporunuzu oluşturarak başlayın ve ilerledikçe geliştirin.