如何成為數據驅動的機構並證明社會投資回報率

您的機構是數據驅動的還是更多的情感和直覺驅動的？ 在當今的經濟環境下，您將希望能夠通過查看社交媒體投資回報率來證明您的社交媒體活動有效。

但是怎麼辦？

在最近的機構峰會上，Christopher Penn 就機構如何向客戶提供報告並切實展示其社交媒體營銷活動的價值發表了富有洞察力的演講。

Christopher Penn 是分析、數字營銷和營銷技術方面的權威。 除了是 100 強數字營銷商、成功的企業家、兩打營銷書籍的暢銷書作者和多產的主講人之外，他還以其在四個關鍵行業領域的思想領導力和發展而聞名：

• 谷歌分析採用
• 數據驅動的營銷和公關
• 現代電子郵件營銷
• 市場營銷中的人工智能和機器學習

以下是他在機構峰會上的會議要點。

機構面臨的最大、持續的問題：證明社交媒體的投資回報率

幾乎所有機構都會被問到的一個問題，至少每月一次，是：我的錢能得到什麼？

這是一個很難回答的問題，對吧？

展示您的營銷活動對客戶財務結果的影響是一項挑戰。

例如：

• 95% 的機構表示他們需要訪問有關其客戶和客戶的偏好和需求的數據。
• 92% 的人表示他們需要財務預測和推算。
• 92% 的人表示他們需要有關其品牌和聲譽的數據。

但是 15-20% 的時間他們無法訪問這些數據，這就是為什麼只有不到一半的機構可以證明社交媒體的投資回報率。

相反，代理商能做的最好的事情就是創建自動報告，顯示他們獲得的點擊次數、喜歡次數、印象、覆蓋面和參與度。

可以理解的是，這會引發一個問題：我的錢能得到什麼？ 因為 Instagram 帖子的點贊次數如何影響他們的收入？

問題是，我們將活動與結果混為一談。 它們是兩種截然不同的東西。

那麼我們如何解決這個問題呢？

我們必須成為數據驅動的。

數據驅動意味著什麼？

數據驅動意味著您根據冰冷、硬數據而不是本能或直覺做出決策。

您可能已經比您想像的更受數據驅動。 例如，每次你使用谷歌地圖時，你輸入一個目的地，它就會計算出最佳路線，然後你就會按照它走。 您做出的決定基於 Google 地圖中的數據，而不是直覺。

如果您不使用數據做出決策，那麼您只是在猜測。

但是你如何成為一個數據驅動的機構呢？

目前，您要么使用數據做出決策，要么不使用。 沒有中間立場。

但令人震驚的是：不管你怎麼想，成為數據驅動的機構與技術無關。

這是關於人的。

這是關於說服人們改變他們一貫做事的方式。 它是關於讓人們學習如何收集正確的數據集，推斷關鍵信息，並根據事實而不是直覺做出可靠的決定。

如果你想成為一個數據驅動的機構，可以向客戶證明社交媒體投資回報率，並成為一個利潤中心，而不是一個成本中心，你和你的機構員工必須接受四個組成部分。

數據驅動決策的 4 個組成部分

使用數據而非直覺做出決策就像做蛋糕一樣。

如果沒有以下四個組件，您將無法做到：

• 原料
• 一個食譜
• 技能
• 工具

數據驅動的決策制定：要素

在製作蛋糕之前，您必須確保您擁有所需的所有成分，對嗎？

當您開始成為數據驅動的旅程時也是如此。 但是，不是確保您有麵粉、雞蛋、糖和黃油，您必須準備好一種成分，即反映您和您的客戶正在衡量的 KPI 的高質量數據。

採購數據很容易。 但採購正確類型的數據並非如此。

我們需要收集以 KPI 為中心的數據。

首先，詢問您的客戶他們的 KPI 是什麼：例如，他們是根據產生的潛在客戶數量還是銷售額來衡量的？ 他們有圍繞潛在客戶的目標，還是 SQL？

其次，確定他們使用哪些數據系統來衡量 KPI 的進展情況並要求訪問。 您可能會發現他們中的大多數人使用 Google Analytics 來收集這些數據。

但並非所有客戶都喜歡訪問他們的帳戶。 這是您需要提出有力理由的地方：無論您是什麼類型的代理機構，您都需要訪問他們的 Google Analytics 和其他數據收集工具。

獲得訪問權限後，您需要評估數據的質量。 數據需要具備以下六點才能被認為是有用的：

1. 乾淨的。 它需要沒有錯誤，沒有重複的條目。
2. 完全的。 如果缺少數據，這是一個需要修復的大問題。
3. 綜合的。 確定數據是否為您提供了所需的信息。 它是否跟踪正確的指標？ 誠然，收集數據以證明社交媒體投資回報率具有挑戰性，因為代理費用、客戶的終生價值和內部成本等因素都會影響投資回報率。 花點時間考慮一下。
4. 選擇。 選擇您要跟踪的指標。 在 Google Analytics（分析）中，您可以跟踪超過 510 個指標，但您不需要其中的大部分指標。 您不希望不相關的數據混淆組合。 使用 80/20 規則並選擇重要的指標。
5. 可信的。 必須以有效的方式收集數據。 對於進行調查、民意調查或營銷研究的機構來說，這通常是個問題，因為數據可能存在偏差，因此無效。
6. 可計算的。 最後但並非最不重要的一點是，數據必須可用。

相信 Christopher Penn 所說的：“如果他們的數據質量很差，你需要修復它。 值得花時間。”

總而言之：確保您可以獲得正確的、高質量的成分，這些成分與您的客戶所依據的 KPI 相關聯。

數據驅動的決策制定：秘訣

製作蛋糕的下一步是找到並遵循食譜，以確保您採購的原料可以製作出美味的蛋糕。

在處理您收集的數據時也是如此。 您需要遵循一個秘訣，以確保您呈現的數據對客戶有意義。 您有入職指南，您也需要它們來進行數據處理。

許多機構都犯了在一系列幻燈片中展示數據的錯誤。 這些幻燈片充滿了廣告截圖、他們所做的工作示例，以及顯示客戶希望自己解釋的指標的圖形和表格。

但這不是他們的工作，而是你的。

這就是為什麼您需要一個方法來處理和呈現數據，以便您以一種易於理解的方式提供有意義的結果。

你的配方應該確保你處理和呈現的每一位數據都做兩件事：

• 它告訴他們一些他們不知道的事情。
• 它要求他們做出決定。

沒有決策的數據會讓人分心。

您可以包括您喜歡的所有圖表、圖形和表格，但如果您不要求客戶做出決定，那麼您就是在浪費他們的時間……以及您的時間。 例如，如果廣告效果一個月下降了 23%，你應該通知他們，建議你暫停或停止活動，並徵求客戶的決定。

您的數據處理方法應始終回答三個問題：

1. 發生了什麼？ 首先，您需要描述發生的事情。 例如，我們在這個廣告活動上花費了 X 美元，我們獲得了 X 次點擊、展示和轉化。
2. 這是什麼意思？ 接下來，您需要解釋為什麼這些數據很重要。 客戶為什麼要關心？ 例如，我們獲得了 X 次點擊次數、展示次數和轉化次數，這意味著該廣告系列的效果比我們預期的好 X%。
3. 現在怎麼辦？ 然後，您需要確定您需要客戶做出哪些決定。 例如，由於廣告系列的效果好於我們的預期，我們希望將預算支出增加 $X：是還是否？

許多機構使用的一個通用配方，包含三個什麼是SAINT 報告框架：

• 概括
• 分析
• 見解
• 下一步
• 時間線

當您更改數據處理和報告格式時，它會改變您與客戶之間的整個對話和關係。 這種方法讓你變得更加積極主動，你開始領導他們，而不是他們領導你。

因此，開發您的機構食譜：收集並寫出使用數據的不同流程和框架，以便您可以定制適合個人客戶的方法，並幫助他們了解發生了什麼、為什麼發生以及下一步需要做什麼是。

數據驅動決策：技能

沒有一定的技巧，就無法烤出像樣的蛋糕。 制定數據驅動的決策也是如此。

確定您需要什麼技能，並評估您機構中的每個人，從上到下，看看他們的數據技能和成熟度。

您需要能夠收集相關的、高質量的數據、對其進行解釋並將其呈現給客戶的人員。 您需要他們查看數據、了解上下文、預測未來可能發生的事情，並使用這些信息來規劃策略。

例如，具有分析能力的人可以根據公共假期、天氣或經濟變化等因素預測發起電子郵件活動的最佳時間。

這種類型的洞察力使您能夠積極主動並展示附加值。

如果你缺少具備數據技能的員工，那就僱人吧。 通常，在代理機構內部，您希望聘用富有創造力的、天馬行空的思想家。 但是，請考慮聘用具有定性和診斷技能的分析背景的人。

數據驅動的決策制定：工具

再說一遍，沒有工具是做不出蛋糕的。 至少你需要一個碗、勺子和體重秤。 同樣，如果沒有工具，您就無法成為數據驅動的。

但是您使用哪些？

Christopher Penn 在機構峰會上的演講中給出的最佳建議是：不要購買更多工具來幫助您成為數據驅動的。 使用你擁有的。

就像做飯一樣。 假設您需要一根擀麵杖但沒有，您會即興發揮並使用您擁有的東西，不是嗎？ （根據經驗，空酒瓶效果很好。）

你可以使用各種各樣的免費分析和數據工具，所以你可以盡可能地使用它們，或者僱傭有能力的人。

無論如何，大多數工具都做同樣的事情。 例如，Ahrefs、SEMRush 和 Moz Keyword Explorer 等工具都可以為您提供關鍵字數據和關鍵字建議。 因此，節省您的便士並使用您擁有的。

或者，如果您想為工具付費，請確保您獲得的是一款功能全面的工具，可以讓數據收集、處理和報告變得超級快速和簡單。

例如，像 Agorapulse。

Agorapulse 是一種與眾不同的社交媒體管理工具：它是唯一可以讓您證明社交媒體投資回報率的平台。 您可以自動將 UTM 參數添加到您的內容，將您的帳戶連接到 Google Analytics，並提取可用於為您的客戶構建全面的投資回報率報告的數據。 它使證明投資回報率變得毫不費力。

概括

做出主動的、數據驅動的決策將使您能夠向客戶展示附加價值，使他們能夠將您視為專家，並停止“我的錢能得到什麼”的問題。

你會成為一種資產而不是消耗品。

要成為數據驅動的，您必須：

• 清楚地了解您要達到的 KPI。
• 使用高質量的數據來引導而不是跟隨。
• 構建您的機構食譜書以幫助您處理有意義的數據。
• 從您已經使用的工具中榨汁。

這就是您如何從成本中心轉變為價值中心。

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