Продвижение сайта по методологии data driven | Статьи SEOnews
Левон Саргсян Product Manager компании,
CoMagic Один из главных качеств современного маркетинга – оптимизация поисковых машин или SEO – дозволяет достигнуть высококачественных результатов, основываясь на анализе инфы. При всем этом бизнес может получить веский приток клиентов, продвигая собственный сайт по методологии data driven. Необыкновенно это актуально для компаний, лишь начинающих собственный путь.
О том, как это можнож сделать отлично, говорят представители Sape и CoMagic.
1-ые шаги
Итак, вы желаете создать новейший сайт и убеждены, что вам удастся привлечь на него достаточное количество трафика, так как вы предлагаете нужные продукты и сервисы. Но для хоть какой компании основная трудность состоит в том, что этот трафик необходимо конвертировать.
Действует всепригодное верховодило: чем больше интересов и потребностей вы удовлетворите на сайте, тем великую аудиторию соберете. Необходимо изучить соперников на предмет того, на какие странички они собирают трафик – это поможет расширить семантическое ядро.
К моменту общения с разрабом у вас теснее обязано быть понимание, какой конкретно сайт хотелось бы получить. К примеру, ежели вам нужен блог, а разраб не будет о этом предупрежден, внести такое изменение в архитектуру ресурса позже будет чрезвычайно тяжело.
При всем этом сходу стоит сосредоточиться на том, чтоб сделать обычный сайт. Аспекты «нормальности» звучат немножко размыто. Начать идет с того, каких целей вы желаете достичь и навечно ли вообщем планируется консульство вашего сайта в сети. Вероятно, вы просто желаете протестировать какую-либо идею – тогда довольно сделать сайт-конструктор на базе Tilda. Но навряд ли таковой сайт соберет много трафика – они имеют ряд ограничений и физически не дозволяют делать определенные технические обновления. Быстрее, это будет собственного рода сайт-визитка.
Главные этапы планирования сайта компании
Ежели вы планируете суровый чертеж, в каком будет биллинг, экосистема юзеров, регистрации и трудная иерархия, рекомендуется выбрать фреймворк, потому что в дальнейшем будет легче отыскать разрабов, которые сумеют, не возясь в ветхом коде, поддерживать ваш продукт.
Так, при разработке интернет-магазинов используйте CMS. 80% страниц в мире изготовлены на WordPress, потому для обычных проектов безмятежно можнож применять CMS, в том числе безвозмездные. Есть некие опасности: чем проще и дешевле CMS, тем ужаснее сохранность. Такие сайты нередко взламывают, за сиим необходимо смотреть и вовремя пресекать действие взломщиков.
Идет проработать охрану от взломов и систему мониторинга. Стандарты в сервисах аналитики, сервера и жизненно главные метрики вашего сайта и бизнеса тоже желанно продумывать заблаговременно.
Во всем этом чрезвычайно подсобляет data driven подход. Но необходимо решить для себя, готова ли ваша компания к переходу на него и какие усилия вы можете для этого приложить.
Переход компании на data driven идеологию
Поначалу главно осознать, что сходственный процесс – не из легких. Компания обязана обдумывать, что она готова к инвестициям: не непрерывно в деньгах, а почаще в ресурсах. Необходимо разъяснить сотрудникам, как все обязано работать, привить умение анализировать и интерпретировать данные. При всем этом не непрерывно приобретенные числа могут быть высококачественными, потому необходимо доверие к данным.
Дальше остается проработать самый главный момент – как на основании получаемых данных будет выстраиваться процесс принятия решений.
Для работы по таковым принципам компании необходимы:
- Приборы сбора и анализа данных.
- Соответствующий уровень экспертизы.
- Квалифицированные сотрудники.
- Подходящая культура.
Необходимо осмысливать, на каком шаге находится ваша компания исходя из убеждений культуры принятия решений. Есть теория шагов развития от Google. Самый заключительный шаг – когда вы осознаете, что такое модели атрибуции, и можете предвещать поведение ваших маркетинговых кампаний. Существует другая методология от Gartner, сообразно которой все компании можнож поделить на несколько категорий в зависимости от того, на каком уровне осознанности и работы с данными она на текущий момент находится.
Поначалу вы собираете данные. Это 1-ый шаг, и основное – начать вручную отслеживать данные желая бы в безвозмездной системе аналитики, принимать потенциально ключевые решения по работе с рекламой на их базе.
Позже вы будете непрерывно увеличивать процент решений, которые вы принимаете, основываясь на данных. Позже вы дойдете до образцового момента, когда безусловно все, что соединено с маркетингом, определяется по итогам работы с данными.
Хоть какой из этих шагов сопровождается внедрением доп действий в компании: новейшие приборы, идеологии и люди. Ежели на исходном шаге вам не нужен аналитик, то на заключительном без отдельной команды, которая занимается конкретно принятием решений по данным маркетинга, не обойтись.
Чтоб начать выстраивать data driven культуру, необходимо сходу сделать аудит ситуации в маркетинге. Ежели вы начнете мыслить о этом через год-два, быть может теснее поздно. Дело в том, что в среднем любая компания имеет около 5–10 каналов продаж, хоть какой из которых работает по-разному. Контекстная реклама, прохладные реализации, маркетплейсы – все это маркетинг, при этом 10 годов назад большинства этих каналов не было. Потому явно, что их количество будет лишь возрастать.
Стоимость отдельного клиента и расходы на каждый канал различаются. Клиент может узреть рекламу в контексте, позже в соцсетях, позже придти через прохладные реализации, а кто-то может пройти обратный путь. Соответственно, необходимо непрерывно облагораживать и улучшить все пути, чтоб дойти до образцовой ситуации, когда вы расходуете минимум бюджета, а получаете максимум лидов.
Приборы анализа каналов привлечения трафика
Главно также ответить на вопросец, какие бизнес метрики анализировать. Для каждой компании они могут быть различными. Одни мониторят стоимость привлечения клиента, иные – LTV, другими словами как длинно клиент живет в компании, стоимость сделки, ROMI или просто уровни звонков.
Необходимо отслеживать динамику – есть ли рост характеристик. В 90% случаев обнаружатся затруднения, и вы будете решать, как достигнуть роста. Определите проблемные зоны: к примеру, высочайшая стоимость клиента, малюсенько каналов, маленький средний чек. Соответственно, это и есть те самые данные, которые вам надобно будет собирать.
Ряд вопросцев возникает на шаге составления плана. К примеру, вы поставили впереди себя задачку прирастить количество лидов. Ответьте на вопросец: какие приборы будут употребляться для того, чтоб это проанализировать и просчитать. Необходимо встраивать различные системы в компанию. Опосля всех подсчетов предстоит решить, как конкретно расти.
Надобно составить план движения, ввести приборы, научить служащих с ими работать. Позже выбрать главные метрики для анализа и сформировать в компании такую культуру, в какой конкретно эти характеристики будут основным ориентиром для всей команды, включая топ-менеджмент.
К примеру, ежели задачка – понизить стоимость привлечения клиента, все внимание направляется на эту метрику, а все события на то, чтоб уменьшить ее характеристики. Опосля этого команда переходит к последующей задачке. Таковой процесс величается HADI-цикл.
Ежели реализовывать его в маркетинге, то поначалу необходимо получить новейших клиентов методом поиска других каналов. Опосля нахождения таковых каналов создаются гипотезы и возникает необходимость в системах аналитики. Ежели каналы превосходно демонстрируют себя, можнож инвестировать в их средства. Ежели результата нет, необходимы иные каналы.
Это лишь один из приборов управления маркетингом на базе данных. Также можнож отслеживать конфигурации на сайте. Осмотрим ситуацию, при которой маркетинг генерирует много трафика, но он не конвертируется на сайте. Профессионалы попеременно вносят конфигурации, запускают акции – все эти процессы необходимо отслеживать и анализировать. На этом моменте и возникает культура работы с данными.
Ежели вы и ваша компания готовы к таковым изменениям и смене вида мышления, то, вероятно, теснее на данный момент настало самое подходящее время для перехода на data driven идеологию.
Статьи
Комментариев 0