Google Analytics ir rīks, kas definē veselu kategoriju. Tas nav nepareizs rīks. Tas ir rīks, kas atbild uz jautājumu "cik daudz?" — un B2B komandas turpina jautāt rīkam "kas?" tā vietā. Tā ir kategorijas kļūda, nevis produkta kļūda. Šis raksts ir par to, kam katrs jautājums ir paredzēts un kas notiek, ja pārtraucat pārslogot vienu rīku ar abiem uzdevumiem.
Jautājumi, kuriem apkopotā analītika ir veidota
Apkopotā analītika — Google Analytics, Plausible, Fathom, Matomo, jebkura cita — ir optimizēta jautājumiem skaitļu formā. Cik sesiju saņēma cenu lapa? Kāds ir atlēcienu līmenis rakstam, ko publicējām pirmdien? Kuri kanāli aug mēnesi pēc mēneša? Kurai valsts cilnei ir visaugstākā iesaiste? Šie ir jautājumi, uz kuriem mārketinga komandām ir nepieciešamas atbildes katru nedēļu, un šī ir rīku kategorija, kas to dara labi.
Iemesls, kāpēc apkopotā analītika labi atbild uz šiem jautājumiem, ir tieši iemesls, kāpēc tā nevar atbildēt uz jautājumu "kas?" — tā ir paredzēta, lai filtrētu personiski identificējamus datus no plūsmas, pirms tie sasniedz jūsu informācijas paneli. Sesijas tiek skaitītas, kohortas tiek grupētas, reģioni tiek apvienoti. Persona aiz sesijas tiek apzināti dzēsta. Šī dzēšana ir tieši tas, kā produktam ir jādarbojas.
Jautājumi, uz kuriem var atbildēt tikai uzņēmuma līmeņa identifikācija
B2B pārdošana nejautā "cik daudz?". Tā jautā "kas?". Kuri uzņēmumi šonedēļ apskatīja cenas? Kuri mērķa kontu apmeklētāji atgriezās otro reizi? Kura liela organizācija ieradās caur salīdzināšanas lapu un lasīja drošības lapu? Šīs atbildes nevar iegūt no kopsummas — sesijas entītija ir jāizseko līdz uzņēmumam tādā veidā, kas ir juridiski aizsargājams ES ietvaros.
Uzņēmuma līmeņa identifikācija dara tieši vienu lietu, ko apkopotā analītika apzināti nedara: tā izseko IP adresi, no kuras nāca sesija, līdz organizācijai, izmantojot pārbaudītus B2B datus un dokumentētu juridisko pamatu. Tā neidentificē personu — nav sīkdatņu, nav pirkstu nospiedumu, nav personīga profila — tikai organizāciju. Tas ir ļoti specifisks produkts, un šī fokuss padara to juridiski ilgtspējīgu.
Tabula, ko varat parādīt savai komandai
| Jautājums | Apkopotā analītika | Uzņēmuma līmeņa identifikācija |
|---|---|---|
| Cik sesiju saņēma cenu lapa? | Jā — standarta metrika | Nē — nav paredzēts |
| Kuri uzņēmumi apskatīja cenas? | Nē — pēc noklusējuma anonimizēts | Jā — primārā funkcija |
| Kāds ir atlēcienu līmenis galvenajā rakstā? | Jā — standarta metrika | Nē |
| Kuri mērķa konti lasīja drošības lapu? | Nē | Jā — filtrējiet sarakstu pēc lapas |
| Kura valsts nodrošina visvairāk sesiju? | Jā | Daļēji — valsts pēc uzņēmuma pieejama |
| Kuram SDR šodien jāzvana ACME Corp? | Nē | Jā — uzņēmums + lapas + nesenība |
| Kuri kanāli aug mēnesi pēc mēneša? | Jā — standarta atskaite | Nē |
| Vai kampaņa veicināja pagājušās nedēļas plūsmu? | Daļēji — pirmā pieskāriena atribūcija | Jā — identificēti uzņēmumi ar UTM un rezultātiem |
Noderīgs tests, ja šaubāties, kuram jautājumam tas pieder: vai atbilde palīdz jums izlemt, kuram uzņēmumam zvanīt, vai tā palīdz jums izlemt, kurā kanālā investēt? Zvanu lēmumu jautājumi pieder labajai kolonnai; kanālu lēmumu jautājumi pieder kreisajai kolonnai.
Kā tos izmantot kā papildinājumu, nevis konkurentus
Komandas, kas to dara pareizi, izmanto abus rīkus, necenšoties, lai viens būtu otrs. Apkopotā analītika pārvalda iknedēļas un ikmēneša ritmu — "kā attīstās mūsu datplūsma?" novērtējumu. Uzņēmuma līmeņa identifikācija pārvalda ikdienas un ikstundas ritmu — "kam šodien nepieciešama cilvēka uzmanība?" novērtējumu. Abi informācijas paneļi atrodas vienā mapē. Neviens no tiem nepretendē aizstāt otru.
Praksē: atstājiet savu esošo analītikas iestatījumu neskartu. Pievienojiet nelielu skriptu uzņēmuma identifikācijai — atšķirība ir viens ielādētājs un daži kilobaiti. Nosūtiet identificētos uzņēmumus uz vietu, kur pārdošana jau skatās (CRM, Slack kanāls, koplietots dokuments). Tagad mārketings saglabā savus iknedēļas kanālu pārskatus, un pārdošana saņem ikdienas vārdu sarakstu. Jūsu analītikas stackā nekas nav jāmaina; jūs to vienkārši paplašināt ar datu avotu, kam tas nekad nav bijis paredzēts.
Piekrišana darbojas atšķirīgi
Apkopotā analītika, kas izmanto sīkdatnes, parasti aktivizē sīkdatņu reklāmkarogu ES. Uzņēmuma līmeņa identifikācija bez sīkdatnēm — nav klienta puses identifikatoru, nav starpvietņu izsekošanas — neaktivizē šo reklāmkaroga prasību, jo tā nav atkarīga no informācijas glabāšanas apmeklētāja ierīcē. Divi produkti, divas metodes, divas dažādas sarunas par piekrišanu.
Trīs anti-modeļi, no kuriem jāizvairās
- Mēģināt noskaidrot uzņēmumus, izmantojot apkopoto analītiku, filtrējot pēc "ISP" — jūs iegūsit tīkla pakalpojumu sniedzēju sarakstu, nevis uzņēmumus.
- Izslēgt apkopoto analītiku, jo "mums tagad ir identifikācija" — jūs zaudēsit savus kanālu un kampaņu pārskatus, kam identifikācija nekad nav bijusi paredzēta.
- Sūtīt identificēto uzņēmumu datus kā "pielāgotu dimensiju" uz apkopotās analītikas rīku — jūs piesārņosit savus pārskatus un, visticamāk, pārkāpsit rīka pakalpojumu sniegšanas noteikumus.
Mentālais modelis, kas to uztur vienkāršu
Apkopotā analītika ir jūsu datplūsmas termometrs. Uzņēmuma līmeņa identifikācija ir jūsu viesu saraksts. Termometrs jums saka, ka telpa ir siltāka nekā vakar; saraksts jums saka, kas ienāca. Abi fakti ir noderīgi, bet viens neaizstāj otru. Tiklīdz komandas pieņem šo ietvaru, lielākā daļa diskusiju par "vai mums vajadzētu pārslēgties?" pazūd — atbilde ir "abi, dažādiem jautājumiem".
Ja meklējat rīkus, kas atbild uz jautājumu "kas?", mūsu Leadfeeder alternatīvas pārskats parāda, kā praksē izskatās GDPR atbilstoša, tikai uzņēmumu līmeņa uzstādīšana.
Published by
lead.box Team
Vairāk rakstu
Skatiet lead.box darbībā uz savas datplūsmas
Sāciet bez maksas — bez kartes un bez pārdošanas zvana. Vai rezervējiet 20 minūšu demonstrāciju, ja vēlaties apskati ar gidu.