Transformacja cyfrowa – właściwe informacje i świadome decyzje

12 marca, 2021

Piotr Rocławski, CEO i Łukasz Heine, CMO w Yetiz Interactive w poniższym materiale pokazują, dlaczego dane są fundamentem wszystkich rozwiniętych działań w digitalu. Szczególnie w przypadku rozbudowanych sieci klientów (w ich najszerszym znaczeniu) wiedza o tym, jakie dane gromadzić, jest kluczowa dla efektywnej transformacji cyfrowej i komercyjnego sukcesu przedsiębiorstwa.

Spis treści

Poniższy artykuł jest fragmentem raportu IAB Europe — Digital Transformation Playbook 2019, który znajdziecie pod linkiem:

IAB Europe Digital Transformation Playbook 2019

Czym jest woda?

Zanim przeniesiesz biznes do świata cyfrowego, musisz zdefiniować, czym ten świat jest. David Foster Wallace trafił w punkt ilustrując to na bazie anegdoty o wodzie i złotej rybce:

Określenie, czym jest ten enigmatyczny digital jest bardzo istotne dla podejmowanych przez CIebie decyzji. Zrozumienie środowiska, w którym działasz pozwala na dokonywanie świadomych wyborów.

Jedną z głównych przewag biznesu dojrzałego cyfrowo nad tradycyjnym, jest jego precyzyjna mierzalność. Można mierzyć, analizować i obliczać niemalże każdą rzecz, jaka przyjdzie Ci do głowy. O ile oczywiście ma to uzasadnienie biznesowe i pozwala na optymalizację różnych aspektów działalności.

Do przeprowadzenia szczegółowej analizy potrzebujesz konkretnych zmiennych. Do określania wartości biznesu, powinieneś wykorzystać bardziej zróżnicowane wskaźniki, które pozwolą na podjęcie strategicznych decyzji.  Z czasem należy również weryfikować ich efektywność, czyli zmiany wartości wskaźników w czasie.

Jakimi wskaźnikami mierzymy efektywność biznesu?

Do pomiaru efektywności przedsiębiorstwa skorzystasz z takich wskaźników, jak EBITDA, EAT, ROI (stosowane wieloaspektowo), a w odniesieniu do klienta możesz posłużyć się CLTV (Customer Lifetime Value), określanym także jako CLV lub LTV. Jest to finansowa wartość, jaką klient wniósł do Twojego biznesu przez cały czas jego relacji z Twoją marką.

Transformacja cyfrowa znacząco zmienia sposób, w jaki budujesz relacje ze swoimi klientami (pozyskiwanie, utrzymanie, sposoby komunikacji). Niemal zawsze dokonywana jest przez nowe osoby — świeżo zatrudnionych specjalistów, managerów lub osoby zewnętrzne (konsultanci, agencje itd.).

CLTV to jeden z tych wskaźników, które właściwie obliczone, pozwalają uniknąć pytania „czym jest woda?”. A mierzony regularnie pomaga w odpowiedzi na pytanie „jaka dziś woda?”.

Pozwala to nie tylko z powodzeniem przenieść biznes do digitalu, lecz także na bieżąco optymalizować go w tej nowej rzeczywistości.

To właśnie woda

Podstawowy wzór na CLTV (dla każdego biznesu) to:

CLTV = średnia wartość zakupu x częstotliwość zakupów x długość relacji z klientem – koszt pozyskania klienta (CAC) – koszt utrzymania klienta (podtrzymywania relacji)

CAC = koszt sprzedaży / liczbę klientów CLTV często idzie w parze z CAC bo oba te wskaźniki tworzą razem niemal kompletny obraz prawdopodobieństwa sprzedaży. Pomagają w ustaleniu niezbędnych nakładów na budowę relacji z klientem i określenie zwrotu, jaki to przyniesie.

Wszystko zaczyna się nieco komplikować, gdy zaczniesz uwzględniać czynniki specyficzne dla Twojego biznesu, zamiast uogólnionych wartości.

Mogą to być np:

  • zniżki związane z czasem relacji z użytkownikiem (np. zniżki za przedłużenie umowy);
  • duże zróżnicowanie przychodów i kosztów związane z relacją z klientem, w zależności od profilu działalności; dobrym przykładem są tu linie lotnicze i sprzedaż miejsc w klasie ekonomicznej, która jest zupełnie innym procesem niż sprzedaż klasy biznes.

W takich sytuacjach wygodniej jest dokonać segmentacji klientów i obliczyć CLTV dla każdego segmentu z osobna, uwzględniając jego procentowy udział w skali całego biznesu. Kluczowe będzie tu zdroworozsądkowe podejście przy segmentacji, aby nie przesadzić z rozdrobnieniem i nie poświęcać przesadnie dużo czasu na obliczenia dla każdej grupy. Zachowaj równowagę między czasem a szczegółowością danych.

W bardziej złożonych modelach przychodów mogą pojawić się specyficzne, indywidualne sposoby obliczania CLTV, gdy ogólne podejście może być niewystarczająco precyzyjne.

Na przykład:

  • firma mająca niewielką ilość relacji generujących zyski (np. tworząca oprogramowanie w modelu freemium) musi uwzględniać w kosztach tych użytkowników, którzy nie skonwertowali i nie dokonali zakupu;
  • w chwili, gdy kliencie płacą w inny sposób niż pieniędzmi (swoim czasem, danymi o sobie — czytaj Facebook, Google itp.) również potrzebny jest dodatkowy przelicznik pozwalający na określanie zmonetyzowanej wartości dla biznesu;
  • w modelach subskrypcyjnych (Netflix, Spotify, platformy SaaS) do obliczeń można zastosować taki wzór CLTV = ARPA x marża brutto / 1 – wskaźnik rezygnacji, gdzie ARPA (Average Revenue Per Account) — średni przychód na użytkownika, a wskaźnik rezygnacji — wyrażona w procentach średnia liczba użytkowników, którzy zrezygnowali z produktu/usługi przed zakończeniem subskrypcji.

Jaka dziś woda?

Dobrze przygotowany model obliczania CLTV znacząco pomaga w formułowaniu założeń niezbędnych nie tylko w migracji do digitalu, ale także w ciągłym procesie optymalizacji, aby być w nim skutecznym. Poprzez odpowiednie zmiany składowych w równaniu szybko odkryjesz sposobności do podniesienia dochodowości biznesu. Wtedy pozostaje już „jedynie” wprowadzenie w życie wniosków z analizy i weryfikacja efektów, jakie to działanie przyniosło. Wszystko w myśl zasady — testuj, ucz się, zrób to lepiej, a później skaluj, gdy odnosisz sukcesy.

Dobrze przygotowane obliczanie CLTV pomoże Ci:

  • ograniczyć koszty i straty medialne;
  • zwiększyć efektywność finansową działań reklamowych;
  • pogrupować klientów bazując na wartości sprzedaży w czasie na klienta;
  • ulokować środki w działaniach up i cross-sellingowych.

Przy obliczaniu CLTV możesz dojść do wniosku, że Twój produkt w obecnej formie nie będzie miał siły przebicia, aby skutecznie konkurować w cyfrowym świecie. I jest to dobra wiadomość, bo już w tym momencie możesz zacząć wprowadzać w nim zmiany, jeszcze przed startem migracji do digitalu.

Autorzy wpisu: Piotr Rocławski, CEO i Łukasz Heine, CRO w Yetiz Interactive

Smart Data – jak wybierać dane istotne dla biznesu

08 sierpnia, 2018

Ostatnio mieliśmy okazję wziąć udział w dwóch konferencjach organizowanych przez IAB, Dimaq Day i How To „Alice in Programmaticland”. Oba spotkania były ciekawe i inspirujące. Miały też wspólny mianownik – dane. Rozmawialiśmy o ich jakości, źródłach, przetwarzaniu i analizowaniu, lecz w całej tej dyskusji zabrakło odpowiedzi na 2 niezwykle ważne pytania: jak zdefiniować dane, które dla naszego biznesu są ważne i jak je wybrać z tysiąca zmiennych?

Spis treści

Obecnie systemy analityczne gromadzą miliardy danych dziennie to potężny zbiór z krótkim terminem przydatności, z  którego musimy wybrać tylko te dane, które stanowią wartość dla naszych działań. Zatem jak wybierać dane wartościowe dla naszego biznesu?

Działania rozpoczynamy od strategii

Podstawą planowania działań jest strategia. Jej sformułowanie wymaga przenalizowania wielu zmiennych, samego produktu, jego rynku, grupy celowej, narzędzi jakie mamy do dyspozycji. Dzięki temu jesteśmy w stanie postawić cele jakie chcemy osiągnąć i estymujemy, że jesteśmy w stanie to zrobić przy określonych zasobach.  To pierwszy moment kiedy musimy sięgnąć po wartości liczbowe, dobrze kiedy możemy bazować na wiedzy z historycznych kampanii podobnego produktu lub do podobnej grupy celowej. Co jednak zrobić w sytuacji kiedy wychodzimy na rynek, na którym wcześniej nie funkcjonowaliśmy? Potrzebne są nam informacje z wielu miejsc. W kontekście danych branża posługuje się podziałem danych ze względu na ich właściciela i definiuje je następująco.

1st party data – dane własne (reklamodawcy) z systemów analitycznych, CRM,
systemów sprzedażowych,

2nd party data – dane własne udostępnione drugiemu podmiotowi – reklamodawcy, np: wydawca realizując kampanię dla reklamodawcy udostępnia dane dotyczące swoich użytkowników,

3rd party data – dane zbierane przez podmioty, które gromadzą je w celach sprzedaży, nie są wydawcami a jedynie agregatorami danych, udostępnianych np. w DMP (z ang. data management platform).

Źródło: analytics.googleblog.com

Skąd pozyskiwać dane?

Najprostszą i jakościowo najlepszą formą jest zlecenie badań rynkowych.  Są one drogie,  ale dają usystematyzowaną, obszerną  wiedzę z danej dziedziny. Tańszym rozwiązaniem jest wykupienie dostępu do takich systemów jak Gemius, gdzie można na bieżąco śledzić aktywności konkurencji lub całej gałęzi rynku. W tym przypadku dotyczą one głównie online’u i w stosunku do mierzenia innych mediów mają najwyższą dokładność. Ostatnim, praktycznie darmowym sposobem, (jeżeli robimy to sami) jest zbieranie informacji z sieci, która jest pełna raportów, darmowych analiz i baz jak np. GUS. Są one nie tylko darmowe, ale tak obszerne oraz wielowymiarowe, że z pewnością znajdziemy w nich fundamenty naszej strategii.

Nie możemy również zapomnieć o narzędziach które daje nam Google – Planer Słów kluczowych, czy Google Trends.  Uzupełnieniem wiedzy statystycznej powinna być wiedza empiryczna, zbierana podczas surfowania po stronach naszej konkurencji. Bardzo łatwo w ten sposób wyłapać taktyki jakimi posługują się reklamodawcy, sprawdzić jakich komunikatów używają, w jakich kanałach próbują do nas dotrzeć i z jaką częstotliwością, na jakie słowa kluczowe mają zaplanowane kampanie. W rzeczywistości wszystkie wyżej wymienione źródła danych powinna stanowić podstawę do rozpisania strategii.

Jak określić, które dane są wartościowe?

Dochodzimy do momentu w którym musimy określić jakie dane powinniśmy zbierać i analizować. Naturalną podstawą będzie zawsze Google Analytics, nie możemy zapominać, że to narzędzie opiera swoje wartości na predykcji i bywa mało precyzyjne. Lepszą jakość danych z GA z pewnością da nam właściwa konfiguracja celów, wdrożenie Google Tag Manager oraz używanie znaczników (utm) ale dalej będzie to statystyka. To, co musimy robić na bieżąco, to porównywać dane z systemów analitycznych z faktycznymi zdarzeniami.

Przykładem mogą być wypełnione formularze, rekordy zapisywane w CMS lub spływające na skrzynkę pocztową. Warto porównać  te wartości z tymi, które widnieją w panelu Google Analytics . Innym przykładem mogą być zamówienia, należy regularnie porównywać dane z Analyticsa z wynikami finansowymi z systemów księgowych. Takie podejście zweryfikuje konfigurację analityki i kodu serwisu lub wskaże poziom rozbieżności.

Jakie współczynniki są niezbędne do opracowania skutecznej strategii?

Wróćmy do określenia jakie współczynniki powinniśmy gromadzić aby nasza strategia była skutecznie realizowana. Każda grupa celowa będzie miała unikalne zestawienie parametrów efektywnościowych,  ale możemy wybrać 5 takich, które będą częścią wspólną dla wszystkich kampanii.

  1. CTR – współczynnik kliknięć w powierzchnię reklamową, może określać on 3 zmienne: jakość kreacji graficznej, widoczność placementu reklamowego, oraz dopasowanie grupy celowej. Jego wielowymiarowość nie pozwala na jednoznaczne wnioski, ale daje cenną wiedzę na pierwszym punkcie styku użytkownika z kampanią.
  2. Czas spędzony na stronie – dzięki niemu dowiemy się, czy użytkownicy którzy lądują na naszej stronie angażują się w treści, dodatkowym wymiarem może być głębokość wizyty, która określa nam przez ile podstron użytkownik się przeklikał. Tu jednak trzeba być świadomym jak „czas na stronie” i „głębokość wizyty” są mierzone przez systemy analityczny, np. Google Analytics. Ze względu na konstrukcję witryny www te dane mogą być mylące.
  3. Wypełnienie formularza / pozostawienie danych – jest to wyraz zainteresowania naszym produktem, ilość i koszt pozyskania leadów powinny być jednym z kluczowych KPI kampanii.
  4. Kontakty z reklamą – wiedza na temat rodzaju powierzchni na jakie użytkownik zareagował, oraz treści w jakie się zaangażował pozwala przypisać go do odpowiedniego etapu na ścieżce zakupowej. W konsekwencji determinuje to kolejne sposoby dotarcia.
  5. Konwersja i jej atrybucja – nie tylko fakt zaistnienia zdarzenia, które zdefiniowaliśmy jako cel kampanii, ale też umiejętność przypisania do niej wszystkich kanałów, w jakich konwertujący użytkownik miał kontakt z reklamą.

Teraz pozostaje tylko nałożyć te wartości na KPI wynikające ze strategii, przeanalizować i wprowadzić właściwe działania optymalizacyjne  . I to jest najciekawsza część zabawy – wyciąganie wniosków i testowanie nowych rozwiązań. Zawsze rekomendujemy metodę Test, Learn, Scale dzięki której zminimalizujemy straty mediowe, a przygotowane taktyki przetestujemy na żywym organizmie.
Gromadzenie poprawnych danych jest podstawą do podejmowania właściwych decyzji marketingowych. Ich higiena i świeżość powinny stanowić jeden z głównych celów pośrednich strategii online 360.