Οι τελευταίες τεχνολογικές εξελίξεις στην καταγραφή δεδομένων έχουν προσφέρει μεγαλύτερη άνεση στην παρακολούθηση του … ψηφιακού κόσμου και στην κατανόηση των διαδικασιών marketing σε ένα βαθύτερο επίπεδο σε σύγκριση με άλλες εποχές.
Εργαλεία όπως το Adobe Marketing Cloud προσφέρουν μεγάλες δυνατότητες. Από παρακολούθηση των δεδομένων στα digital analytics μέχρι διαχείριση του ακροατηρίου στον ψηφιακό έλεγχο και πολλά άλλα.
Την ίδια στιγμή τα Predictive Analytics βοηθούν στο σχεδιασμό μιας αποτελεσματικής digital analytics στρατηγικής, η οποία μπορεί να είναι πολλά υποσχόμενη.
Όμως, να αναφέρουμε ότι πρώτα απ’ όλα η γνώση και η εξειδίκευση που απαιτείται για να θέσει κάποιος σε εφαρμογή και να χρησιμοποιήσει τα προγράμματα digital analytics είναι πολύπλοκη. Δεύτερον, η επένδυση για τα εργαλεία και τις απαιτούμενες εξειδικεύσεις μπορεί να έχει υψηλό κόστος. Τέλος, πολλοί πελάτες «βλέπουν» ασαφή αποτελέσματα από τα προγράμματα analytics τους.
Ο Mike Le, συνιδρυτής ενός γραφείου στη Νέα Υόρκη, το οποίο προσφέρει συμβουλές marketing συμπεριλαμβανομένων των βελτιστοποίηση των μηχανών αναζήτησης, ψηφιακή διαφήμιση, digital analytics και γενικότερες ψηφιακές υπηρεσίες για τους πελάτες του, αναφέρει πέντε λάθη τα οποία πρέπει κάποιος να αποφύγει εάν θέλει να χρησιμοποιήσει αποτελεσματικά τα digital analytics.
Λάθος 1: Έναρξη google analytics χωρίς ξεκάθαρο στόχο
Η πρώτη πρόκληση των digital analytics είναι να γνωρίζει κάποιος τι μετρήσεις θέλει να αποσπάσει και τι συμπεράσματα θέλει να βγάλει μέσα από αυτές, αναφέρει ο Le. Εάν κάποιος θέλει να βελτιώσει το προϊόν του ψηφιακά, θα πρέπει να παρακολουθήσει την αλληλεπίδραση των χρηστών με το προϊόν, τη συχνότητα χρήσης και το ποσοστό των ατόμων που «εγκαταλείπουν» το σάιτ. «Όταν ξέρεις τους στόχους σου το μονοπάτι είναι καθαρό» λέει ο Le.
Λάθος 2: Παράβλεψη βασικών μετρήσιμων στοιχείων για το «κυνήγι θορύβου»
"Όταν κάποιος παρακολουθεί πάρα πολλά μετρήσιμα στοιχεία αποσπάται η προσοχή του από τα βασικά, στα οποία βρίσκονται οι πραγματικές ανάγκες μιας επιχείρησης. Εάν δεν μπορείς να αποκτήσεις καινούριους χρήστες τότε στοχεύεις λάθος, τα μηνύματα που στέλνεις είναι λάθος ή πιθανότατα δεν υπάρχει αγορά για το προϊόν σου. Αυτά τα προβλήματα είναι πολύ πιο σοβαρά για να επιλυθούν από το να προσπαθείς να καταλάβεις τη «δέσμευση» των χρηστών" τονίζει ο Le, συμβουλεύοντας τους πελάτες του να είναι συγκεντρωμένοι στα πιο σημαντικά μετρήσιμα στοιχεία της επιχείρησης πριν προχωρήσουν παρακάτω.
Λάθος 3: Επιλογή υπερβολικών εργαλείων analytics
Οι περισσότεροι επιχειρηματίες πιστεύουν ότι όταν επιλέγουν πιο εξελιγμένα και ακριβά εργαλεία analytics έχουν καλύτερα αποτελέσματα. Σίγουρα τα αναβαθμισμένα εργαλεία analytics προσφέρουν περισσότερες δυνατότητες από τα βασικά αλλά το ερώτημα είναι εάν η επιχείρησή σας τα χρειάζεται. "Δεν υπάρχει λόγος να ξοδέψετε ένα σωρό χρήματα σε ακριβά εργαλεία και σε μία ομάδα ειδικών για τα analytics, τη στιγμή που μερικά αξιόλογα χαρακτηριστικά σε δωρεάν εργαλεία όπως το Google Analytics μπορούν να σας δώσουν τις απαντήσεις που χρειάζεστε" σημειώνει ο ίδιος.
Λάθος 4: Δημιουργία όμορφων εκθέσων με μικρή επιχειρηματική αξία
"Μερικές φορές βλέπω εκθέσεις, οι οποίες παρουσιάζουν ένα σωρό από αριθμούς βασιζόμενους σε διάφορα εργαλεία, που όμως έχουν πολύ μικρή σχέση με τους πραγματικούς στόχους της επιχείρησης. Αυτό το πρόβλημα είναι πολύ συνηθισμένο στον κόσμο των analytics γιατί κάποιοι άνθρωποι πληρώνονται για να δημιουργούν εκθέσεις, οι οποίες όμως δεν έχουν καμία ουσιαστική αξία. Δεν σκέφτονται γιατί αυτές οι εκθέσεις υπάρχουν, σε τι είδους ερωτήσεις απαντούν και πώς μπορούν να ενισχύσουν την αξία της επιχείρησης. Οποιαδήποτε στοιχεία, τα οποία δεν απαντούν σε ερωτήσεις της επιχείρησης θα πρέπει να μένουν εκτός" επισημαίνει ο Le.
Λάθος 5: Αποτυχία ανίχνευσης σφαλμάτων εντοπισμού
Τα σφάλματα εντοπισμού μπορεί να είναι καταστροφικά για μία επιχείρηση γιατί παράγουν μη αξιόπιστα στοιχεία και παραπλανητικές αναλύσεις. Οι ομάδες marketing συνήθως δεν γνωρίζουν πώς λειτουργεί ο «εντοπισμός». Για να διαχειριστεί κανείς αυτό το πρόβλημα καλό είναι να ελέγχει την αξιοπιστία των δεδομένων και να κοιτάζει για μη συνηθισμένα σημάδια στις εκθέσεις. Οι αναλυτές καλό είναι να γνωρίζουν και τις τεχνικές πλευρές του «εντοπισμού» έτσι ώστε να μπορούν να καταλάβουν καλύτερα τα προβλήματα και να υποβάλλουν έξυπνες ερωτήσεις στο τεχνικό τμήμα όταν τα δεδομένα μοιάζουν περίεργα ή ημιτελή.
