Vi använder cookies för att ge dig en bättre upplevelse av vår webb och för att samla in statistik kring hur webbplatsen används. Läs mer.

×

Internet är fantastiskt. Cookies, konverteringspunkter och heat mapping-verktyg samlar in ofantliga mängder data som både sälj- och marknadsavdelningar kan ha nytta av för att få en bättre bild av sina kunder och prospects. Men de flesta företag stannar vid att mäta grundläggande data och går aldrig vidare. Det räcker inte.

[Vill du läsa fler artiklar som denna? Prenumerera på vår blogg!]

När jag är ute hos kund påträffar jag det här fenomenet ofta. Om det finns en analys så skrapar den bara på ytan. Enbart det översta skiktet av databerget tittas det närmare på. 

Varför ska vi analysera och varför ska vi analysera ordentligt? Det är rätt simpelt, genom att gå ner på en djupare nivå kan vi ta reda på viktig information som kan förändra vår syn på saker och ting. 

Ett exempel på ofullständig analys 

Många fastnar idag vid att enbart mäta hur mycket trafik och konverteringar en bloggpost eller en uppdatering på social media genererar. En bloggpost som genererar konverteringar framstår som bra.

Men vad som egentligen är viktigt är huruvida detta kan kopplas till ROI eller inte. Driver vi views och konverteringar men inte kan koppla materialet till några stängda affärer är materialet fortfarande inte bra. 

Systemstöd som bas för bättre analys 

Att genomföra en fullständig analys beror självklart på vad du analyserar. Men det viktigaste är att du sätter in alla moment och delmoment i helheten.  Att kunna genomföra en ordentlig analys blir självklart lättare om du har systemstöd med tillgång till verktyg. Nedan listar jag exempel som krattar manegen för  att skapa en analysverksamhet som inte kräver för mycket resurser. 

Analys i HubSpot - content

I HubSpot är det möjligt är att koppla samman content med affär. Plattformen mäter antalet konverteringar som skett på ett material. Om kontakten som konverterat skulle gå vidare till en affär känner HubSpot av kopplingen mellan den genererade affären och materialet som först konverterade kontakten. På så sätt kan vi mäta ROI på materialet. Visar det sig att material som har affärer kopplade till sig också har bra ROI, så kan vi veta att vi borde skapa fler typer av samma material. Hur stor koll har du på vilka bloggartiklar som skapar affärer? Lägger du ner onödig tid på material som inte genererar någonting?

Analys i Hubspot - mejl

På tal om content så är det också möjligt i HubSpot att använda data för att se hur mejl kan optimeras för att öka antalet konverteringar. I mejlklienten har du tillgång till att analysera en click map på dina utskick. Kartan visar var personer klickar i ditt mejl. På så sätt kan du optimera mejlen för att öka antalet konverteringar. Nedan har jag bifogat ett exempel.

Email click map

Visualisering för bättre analys 

Företag som jag samarbetar med kämpar också med är att få någon typ av helhetsbild. Analyser utförs i olika program på separata set av data. Något som jag använder mig av på Avidly för att underlätta för kund är Databox.

Med Databox är det möjligt att samla nyckeltal från olika källor på ett och samma ställe. Exempelvis om du har ett antal KPI:er i Salesforce och samtidigt andra i Pardot som du vill rapportera på. Då kan vi på Avidly ställa dessa nyckeltal bredvid varandra i Databox för att direkt kunna redovisa hur läget ser ut. På så sätt blir det lättare att skapa ett helikopterperspektiv, vilket alltid är viktigt.

Datawall examples

 

Vill du ha mer läsning om datadriven marknadsföring och försäljning? Eller är du sugen på att lära dig mer om inbound? I så fall tycker jag att du borde prenumerera på vår blogg! Tryck på knappen! 

 

PRENUMERERA PÅ VÅR BLOGG