Analüütik on turundusmaastiku superstaar
See, miks tänapäeva turundus enam ilma analüütikuta hakkama ei saa, kirjutavad Idea Havas Media analüütikatiimi liikmed Jennie Rammo ja Joosep Lassmann.
Analüütika on täna sama kuum sõna kui tehisintellekt. Kui meenutada, siis veel viis aastat tagasi tähendas analüütik finantskontrollerit või IT analüütikut, kes otseselt ei programmeerinud. Praegu teevad turundus- ja andmeanalüütikud segmenteerimist, modelleerimist, raporteerimist ... See tundub keeruline, kuigi reaalsuses on tegemist iga ettevõtte jaoks vajaliku maailmaga.
Analüütika on tugeva turunduse alus
Hea turundusanalüüsi tulemus on midagi, mis aitab suurendada turundusinvesteeringute tootlikkust. Kui seda ei ole võimalik otseselt hinnata, siis turundusanalüüs peab päris kindlasti andma arusaamise investeeringu mõjust ettevõtte tulemustele. See seab analüütikule väga kõrge ootuse: ta peab suutma koguda suuri andmehulki neid kokku sidudes ja analüüsides ning kõige selle juures peab mõistma ettevõtte dünaamikat ja erinevate osade mõju äritulemusele.
Milline on hea analüüs?
Kõige parem oleks analüüsi jaoks vaatluse alla võtta avalikud andmed ühest e-poe liiklusest. Näidiseks valime Google Analytics andmed aasta kohta ühes e-poes. Miks just Google? Vastus on lihtne – esiteks on Google Analytics kõikidele kättesaadav, analüüsi on võimalik teha kõikidele veebilehtedele ning igaüks võib sama loogikat järgides teha läbi analüüsi ka enda veebilehele.
Teiseks saab nii tervikliku vaate ühest allikast – korrektselt seadistatud Google Analytics annab ülevaate kogu veebi liiklusest.
Kui tahta hinnata ettevõtet kui tervikut, siis on võimalik kasutada sama loogikat ka ülejäänud ettevõtte andmete kohta. See annab ühtse pildi üle kanalite, investeeringute ning toodete, millest on võimalik järeldada, mis antud ettevõtte puhul on need tugevused, kuhu turundusinvesteeringutega fookus panna.
Võib tunduda esialgu igav, aga analüüsid algavad andmete kirjeldamisega, mille põhinäitajateks on alati andmete ajaline vahemik. Meie võtame näiteks ajavahemiku 01.08.2016–01.08.2017. E-poodi analüüsides on näha, et külastuste arv sel perioodil oli 903 653 inimest, ostu sooritajaid 11 515 ning nendest omakorda on unikaalseid ostjaid 9996. Keskmine ostusumma oli 1337 eurot ja mediaan oli 495 eurot. Andmeid analüüsides tuleb välja ka, et igakuine käive on aasta lõikes jaotunud ühtlaselt ning ostjate arv on sellega korrelatsioonis.
Selliseid „keskmiseid“ näitajaid on võimalik välja tuua erinevate valdkondade kaudu ja väljakutse pole siinjuures mitte üldised numbrid ja nende väärtus, vaid hoopis küsimused, mida need tekitavad. Hea analüütik ongi see, kes oskab neid küsimusi juba instinktiivselt näha.
Kui nüüd vaadata sedasama tabelit, siis vilunud analüütik näeb kohe, et aasta jooksul tehtud kordusostude arv oli küllaltki väike, mis tähendab, et regulaarsete külastajate arv oli madal. See tähendab, et vastavalt ettevõtte tootevalikule võiks uurida, kas tegemist on toote mingi spetsiifilise omadusega või lähevad kliendid mingil muul põhjusel mujale.
Mis veel välja koorub? On näha, et mediaani ja keskmise ostu vahe on umbes kolmekordne, see tähendab, et märkimisväärne hulk ostjaid kulutab väga palju raha, kuid enamiku jaoks jääb ostukorv alla 500 €. Tavaliselt tähendab see, et olemas on erinevad kliendisegmendid ja kui neid lähemalt eristada, saaks aimu, kuhu ettevõte võiks tähelepanu koondada.
Kuna praegu on fookus turundusinvesteeringutel, siis jätame toote vaatest segmenteerimise kõrvale ja vaatame klientide külastamist kanalite lõikes. Kõige parem on alustada lihtsamate küsimustega, nagu näiteks külastuste arv ning konversioon iga kanali vaates:
Nüüd on kohe näha, et keskmises ostus esineb suuri erinevusi ja seetõttu tuleb kindlasti vaadata käivet ostja kohta kanalis:
Selle lisaks on hea vaadata, mitu korda enne ostuotsuse tegemist kliendid veebilehte külastavad:
Mida siit siis järeldada? Seda, et kõigepealt on näha, et kanalite lõikes on näitajad suhteliselt erinevad. See tähendab, et me saame välja selekteerida need otsused, mis on kas klientide või käibe poolest kasumlikumad. Me saame ette võtta täna tehtud investeeringud, analüüsida andmeid ja hinnata tulemuslikkust. Nii on näiteks graafikult näha, et suuremaid oste tehakse pärast mitmendat külastust ning kuigi enamik oste tehakse enne viiendat külastust, siis suuremate ostude puhul kaalutakse ostu pigem mitu korda.
Milliseid kanaleid saame kasutada?
Kui nüüd sedasama e-poodi vaadata, siis kolm kõige suurema käibega kanalit on Direct, Organic ja Referral, mis kahjuks küll pole ükski otseselt investeeringutega mõjutatavad, vaid seotud pigem toote/teenuse kvaliteedi ja brändiga. Teiselt poolt on võtta Social kanal, mis on küll väga suure liiklusega, kuid väikese marginaaliga ja müügitehinguid siit eriti tulnud ei ole. Sellest võiks julgelt järeldada, et antud e-poe puhul ei ole mõtet sinna kanalisse investeerida.
Kuna kõik ostud ei tule esimesel külastuskorral ja suuremad ostud tulevad pärast mitut külastust, siis järelikult tuleb andmetesse veel sügavamale minna. See tähendab, et me peame aru saama, kust kohast täpsemalt tuleb klient esimest korda, kui ta teeb ostu näiteks kolmandal külastusel. Siit edasi saame me vaadata, millisest kanalist kliendid lehele satuvad, kui nad hiljem sooritavad ostu näiteks „Direct“, „Organic Search“ või „Referral“ kanali kaudu:
Ja ongi selgunud tõsisasi, et 15% Referral kanali ostudest saab alguse hoopis teistest kanalitest. Veel enam – on täiesti kindel, et Social kanal ei anna meile müüke isegi kombinatsioonis teiste kanalitega.
Hea analüütik oskab siit edasi küsida ja andmestikes veelgi sügavamale minna. Iseenesest polegi selliste tabelite tekitamine suur töö, kui analüütik teab, mis andmeid ta otsib ja mis veel olulisem – teab, kuidas infot töödelda ning millele tuleks tähelepanu pöörata.
Turundusinvesteeringutega on nii nagu äris üldse – iga liigselt kulutatud päev, nädal või kuu tähendab rohkem võimalusi konkurentidele. Seega on hea analüütik kiire. Otsuseid peabki tihti tegema kiiresti, sest kes see ikka sooviks, et investeeringud voolaksid põhjendamatult kuskile „kaevu“, mille põhjast marginaale näha pole! Aga! Hea ja põhjalik analüütik tantsib „andme-tangot“ alati turundusjuhiga kahekesi. See tähendab muuhulgas seda, et iga analüütiku juhitud liigutust ei peaks turundusjuht arvesse võtma, oluline on see, et tants lõpeks efektselt.
