Resume Digma Chapt. 10 - Evaluation and improvement of digital channel performance PDF

Preview

Summary

RESUME DIGMAChapter 10 – Evaluation and Improvement of digital channel performance(Evaluasi dan Peningkatan kinerja saluran digital)Pentingnya mendefinisikan pendekatan yang tepat untuk pengukuran dan peningkatan sedemikian rupa sehingga istilah analisis web atau digital telah dikembangkan untuk men...

Description

RESUME DIGMA Chapter 10 – Evaluation and Improvement of digital channel performance (Evaluasi dan Peningkatan kinerja saluran digital)

Pentingnya mendefinisikan pendekatan yang tepat untuk pengukuran dan peningkatan sedemikian rupa sehingga istilah analisis web atau digital telah dikembangkan untuk menggambarkan aktivitas pemasaran digital utama ini. Web or Digital Analytics = Teknik yang digunakan untuk menilai dan meningkatkan kontribusi pemasaran digital terhadap bisnis, termasuk meninjau volume lalu lintas, rujukan, aliran klik, data jangkauan online, survei kepuasan pelanggan, prospek, dan penjualan Gambar 10.1 Pertanyaan kunci dalam mengevaluasi proses, metrik, dan alat untuk meningkatkan kontribusi pemasaran digital dalam suatu organisasi

\

Performance management for digital channels Untuk meningkatkan hasil untuk setiap aspek bisnis apa pun, manajemen kinerja sangat penting. Proses dan sistem yang dimaksudkan untuk memantau dan meningkatkan kinerja suatu organisasi dikenal oleh peneliti operasi bisnis sebagai sistem manajemen kinerja dan didasarkan pada studi sistem pengukuran kinerja. Performance Management System

= Sebuah proses yang digunakan untuk mengevaluasi dan meningkatkan efisiensi dan efektivitas organisasi dan prosesnya. Performance Measurement System = Proses dimana metrik didefinisikan, dikumpulkan, disebarluaskan, dan ditindaklanjuti. kami akan meninjau pendekatan manajemen kinerja dengan memeriksa tiga elemen kunci dari sistem pengukuran pemasaran digital. Ini adalah, pertama, proses perbaikan, kedua, kerangka pengukuran yang menentukan kelompok metrik pemasaran digital yang relevan dan, terakhir, penilaian kesesuaian alat dan teknik untuk mengumpulkan, menganalisis, menyebarluaskan, dan menindaklanjuti hasil. Kami akan meninjau tiga tahap pembuatan dan penerapan sistem manajemen kinerja. Digital Marketing Metrics = Langkah-langkah yang menunjukkan efektivitas kegiatan pemasaran digital yang terintegrasi di berbagai saluran dan platform dalam memenuhi tujuan pelanggan, bisnis, dan pemasaran.

STAGE 1 : CREATING A PERFORMANCE MANAGEMENT SYSTEM Manajemen kinerja memperluas definisi ini ke proses analisis dan perubahan tindakan untuk mendorong kinerja dan pengembalian bisnis. Pemasar online dapat menerapkan banyak pendekatan manajemen kinerja bisnis ke pemasaran digital dengan menggunakan alat analitik digital seperti GoogleAnalytics atau Adobe Analytics. Seperti yang Anda lihat dari definisi, kinerja diukur terutama melalui informasi tentang efektivitas dan efisiensi proses, Effectiveness Memenuhi tujuan proses, memberikan keluaran dan hasil yang diperlukan, 'melakukan hal yang benar'. Efficiency Meminimalkan sumber daya atau waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan suatu proses, 'melakukan hal yang benar'. Kebutuhan akan proses manajemen kinerja yang terstruktur menjadi jelas ketika kita memeriksa akibat jika suatu organisasi tidak memilikinya. Ini termasuk: keterkaitan tindakan yang buruk dengan tujuan strategis atau bahkan tidak adanya tujuan; data kunci tidak dikumpulkan; ketidakakuratan data; data tidak disebarluaskan atau dianalisis; atau tidak ada tindakan korektif. Banyak hambatan untuk perbaikan sistem pengukuran dilaporkan

oleh responden di Adams et al. (2000) juga menunjukkan kurangnya proses yang efektif. Hambatan tersebut dapat dikelompokkan sebagai berikut: 

  

Miopia manajemen senior: pengukuran kinerja tidak dilihat sebagai prioritas, tidak dipahami atau ditargetkan pada area yang salah – mengurangi biaya daripada meningkatkan kinerja. Tanggung jawab yang tidak jelas: untuk menyampaikan dan meningkatkan sistem pengukuran. Masalah sumber daya: kurangnya waktu (mungkin menunjukkan kurangnya motivasi staf), teknologi yang diperlukan dan sistem yang terintegrasi. Masalah data: kelebihan data atau kualitas buruk, data terbatas untuk benchmarking.

STAGE 2 : DEFINING THE PERFORMANCE METRICS FRAMEWORK (MENDEFINISIKAN KERANGKA METRIK KINERJA)

Langkah-langkah ini juga dapat dikaitkan dengan tingkat kontrol pemasaran yang berbeda yang ditentukan oleh Kotler (1997). Ini termasuk kontrol strategis (pertanyaan 1), kontrol profitabilitas (pertanyaan 1), kontrol rencana tahunan (pertanyaan 2) dan efisiensi kontrol (pertanyaan 3). Langkah-langkah efisiensi lebih berkaitan dengan meminimalkan biaya pemasaran online sambil memaksimalkan pengembalian untuk berbagai bidang fokus, seperti memperoleh pengunjung ke situs web, mengubah pengunjung menjadi hasil, atau mencapai bisnis yang berulang.

Chaffey (2000) menyarankan agar organisasi menentukan kerangka kerja pengukuran atau membuat dasbor manajemen yang mendefinisikan pengelompokan metrik khusus yang digunakan untuk menilai kinerja pemasaran digital. Dia menyarankan bahwa kerangka pengukuran yang sesuai akan memenuhi kriteria ini: 







Sertakan metrik efektivitas tingkat makro yang menilai apakah tujuan strategis tercapai dan menunjukkan sejauh mana pemasaran digital berkontribusi pada bisnis (kontribusi pendapatan dan laba atas investasi). Sertakan metrik tingkat mikro yang menilai efisiensi taktik dan implementasi pemasaran digital. Langkah-langkah tersebut sering disebut sebagai driver kinerja, karena mencapai target untuk langkah-langkah ini akan membantu dalam mencapai tujuan strategis. Penggerak kinerja pemasaran digital membantu mengoptimalkan pemasaran online dengan menarik lebih banyak pengunjung situs dan meningkatkan konversi ke hasil pemasaran yang diinginkan. Ini mencapai kontrol efisiensi pemasaran yang ditentukan oleh Kotler (1997). Penelitian oleh Agrawal et al. (2001), yang menilai perusahaan pada metrik yang didefinisikan dalam tiga kategori daya tarik, konversi, dan retensi sebagai bagian dari kartu skor kinerja elektronik, menggunakan kombinasi metrik tingkat makro dan mikro. Menilai dampak pemasaran digital terhadap kepuasan, loyalitas, dan kontribusi pemangku kepentingan utama (pelanggan, investor, karyawan, dan mitra) seperti yang disarankan oleh Adams et al. (2000). Memungkinkan perbandingan kinerja saluran digital yang berbeda dengan saluran lain seperti yang disarankan oleh Friedman dan Furey (1999).

Kerangka kerja tersebut dapat digunakan untuk menilai kinerja e-marketing terhadap praktik terbaik pesaing atau di luar sektor. Channel Promotion Channel Promotion = Langkah-langkah yang menilai mengapa pelanggan mengunjungi situs – iklan mana yang mereka lihat, dari situs mana mereka dirujuk. Referrer = Situs yang sebelumnya dikunjungi pengunjung sebelum mengikuti tautan Key Measure Campuran rujukan. Untuk setiap sumber rujukan seperti pencarian berbayar atau iklan bergambar, seharusnya dapat dihitung:   

persentase dari semua rujukan atau penjualan (dan pengaruhnya dalam mencapai penjualan klik atau bantuan terakhir); biaya per akuisisi (BPA) atau biaya per penjualan (CPS); kontribusi untuk penjualan atau hasil lainnya.

Channel Buyer Behaviour Channel Buyer Behaviour = Menjelaskan konten mana yang dikunjungi dan waktu serta durasinya. Jika pengunjung diberi insentif untuk mendaftar di tempat, maka dimungkinkan untuk membangun profil perilaku untuk segmen yang berbeda. Segmen juga dapat dibuat sesuai dengan sumber pengunjung dan konten yang diakses. Penting juga untuk mengenali pengunjung yang kembali berdasarkan cookie yang disetel pada kunjungan sebelumnya atau waktu login.

Stickiness = Indikasi berapa lama pengunjung tinggal di situs. Channel Satisfaction Kepuasan pelanggan dengan pengalaman online sangat penting dalam mencapai hasil saluran yang diinginkan. Metode penelitian online seperti kuesioner online, kelompok fokus, dan wawancara dapat digunakan untuk menilai pendapat pelanggan tentang konten situs web dan layanan pelanggan dan bagaimana pengaruhnya terhadap persepsi merek secara keseluruhan. Channel Satisfaction

= Evaluasi pendapat pelanggan tentang kualitas layanan di situs dan layanan pendukung seperti email. Channel Outcomes Tujuan pemasaran tradisional seperti jumlah penjualan, jumlah prospek, tingkat konversi, dan target untuk akuisisi dan retensi pelanggan harus ditetapkan dan kemudian dibandingkan dengan saluran lain. Channel Outcomes = Rekaman tindakan pelanggan yang diambil sebagai konsekuensi dari kunjungan ke situs. Conversion Rate = Persentase pengunjung situs yang melakukan tindakan tertentu seperti melakukan pembelian. Attrition Rate = Persentase pengunjung situs yang hilang pada setiap tahap dalam melakukan pembelian. Channel Profitability Kontribusi terhadap profitabilitas bisnis selalu menjadi tujuan akhir dari e-commerce. Untuk menilai hal ini, perusahaan multichannel terkemuka menetapkan target kontribusi online untuk mencapai proporsi tertentu dari penjualan melalui saluran. Menilai kontribusi lebih sulit bagi perusahaan yang tidak dapat menjual produk secara online, tetapi peran Internet dalam mempengaruhi prospek dan pembelian harus dinilai. Teknik arus kas diskon digunakan untuk menilai tingkat pengembalian dari waktu ke waktu Channel Profitability = Profitabilitas situs web, dengan mempertimbangkan pendapatan dan biaya serta arus kas yang didiskon. Multichannel Evaluation Kerangka kerja yang telah kami sajikan dalam bab ini dijelaskan dalam konteks saluran individual, tetapi dengan kontribusi saluran yang disorot sebagai persentase penjualan atau profitabilitas. Tetapi seperti yang ditunjukkan oleh Wilson (2008), ada kebutuhan untuk mengevaluasi bagaimana saluran yang berbeda saling mendukung. Kerangka kerja yang telah kami sajikan dalam bab ini dijelaskan dalam konteks saluran individual, tetapi dengan kontribusi saluran yang disorot sebagai persentase penjualan atau profitabilitas. Tetapi seperti yang ditunjukkan oleh Wilson (2008), ada kebutuhan untuk mengevaluasi bagaimana saluran yang berbeda saling mendukung. wilson mengatakan : Metrik tradisional telah diselaraskan dengan saluran, mengukur masukan sumber daya atau prospek di satu ujung dan nilai penjualan yang dihasilkan oleh saluran di ujung lainnya. Untuk perusahaan yang telah beroperasi di lingkungan saluran tunggal, ini mungkin relatif efisien – tetapi tidak lagi berfungsi ketika organisasi melakukan diversifikasi ke pendekatan multisaluran.

STAGE 3 : TOOLS AND TECHNIQUES FOR COLLECTING INSIGHT, RUNNING PROCESSES AND SUMMARISING RESULTS Organisasi perlu memilih alat yang paling tepat untuk mengumpulkan dan melaporkan metrik yang memenuhi persyaratan, seperti pelaporan kinerja pemasaran, akurasi, alat analisis dan visualisasi, integrasi dengan sistem informasi pemasaran lainnya (impor, ekspor, dan integrasi menggunakan standar XML), kemudahan penggunaan, konfigurasi (misalnya pembuatan dasbor khusus dan peringatan email), kualitas dukungan, biaya pembelian, konfigurasi, dan dukungan berkelanjutan. Selecting a Martech Stack for a Business (Memilih Tumpukan Martech untuk Bisnis) Sejak pembuatan web, banyak layanan teknologi pemasaran dan pemasaran digital telah dibuat yang memberikan wawasan bagi pemasar tentang efektivitas pemasaran dan juga memungkinkan mereka untuk menjalankan proses operasional pemasaran untuk menyampaikan pesan yang lebih relevan kepada audiens. Secara kolektif ini sekarang disebut 'teknologi pemasaran' (singkatnya martech). Banyak di antaranya sekarang adalah perangkat lunak berbasis cloud sebagai alat layanan (SaaS) yang tidak memerlukan perangkat lunak untuk diinstal dalam bisnis, tetapi wawasan dan kontrol manajemen diakses melalui browser. Misalnya, Google Analytics memungkinkan bisnis untuk mengukur efektivitas situs web mereka dan juga menguji dan mempersonalisasi pengalaman dengan Google Optimize. Martech Stack = Kombinasi berbagai layanan perangkat lunak atau alat yang digunakan untuk menjalankan semua operasi pemasaran di berbagai saluran termasuk akuisisi pelanggan, konversi, retensi, komunikasi tim, dan untuk menyampaikan wawasan dan pelaporan pelanggan dan pasar. Karena bisnis telah menerapkan lebih banyak layanan martech, kebutuhan untuk mengelola dan mengintegrasikannya telah disorot. Banyak perusahaan hanya memilih teknologi pemasaran individu untuk memenuhi kebutuhan operasional langsung dalam mengelola pemasaran mereka. Ini dapat dengan cepat menyebabkan proliferasi teknologi dalam perusahaan yang memberikan potensi 'dosa martech' ini, hampir semuanya menimbulkan kurangnya integrasi. Potensi, masalah umum meliputi: 



Tidak ada rencana jangka panjang untuk martech. Pendekatan serampangan dalam menerapkan alat yang berbeda untuk fungsi yang berbeda, kadang-kadang disebut sebagai 'Tindakan Teknologi Acak', RAT. Kekakuan yang tidak memadai saat mengevaluasi martech. Untuk memilih teknologi yang paling sesuai memerlukan waktu untuk tinjauan terstruktur oleh seseorang yang berpengalaman dalam pemilihan TI atau perangkat lunak dan pengembangan kasus bisnis. Jika waktu atau keterampilan tidak tersedia untuk ini, maka kekuatan klaim vendor dapat mempengaruhi keputusan tanpa uji coba solusi yang memadai pada proses operasional.











Solusi teknologi dari vendor yang berbeda tidak terintegrasi. Dengan beberapa alat, silo data dapat berkembang di mana Anda tidak dapat mengekstrak atau menggabungkan data dari aplikasi yang berbeda tanpa proses ekspor manual. Data tidak konsisten. Pandangan pelanggan tunggal atau 'tampilan pelanggan 360 derajat' adalah aspirasi bagi sebagian besar bisnis, tetapi kenyataannya sering kali bahwa data dalam sistem analisis yang berbeda akan melaporkan nilai yang berbeda, sehingga tidak ada 'satu versi kebenaran'. Perjalanan pelanggan tidak dapat dilacak di seluruh saluran. Perjalanan pelanggan sekarang lebih kompleks dari sebelumnya, dengan proliferasi saluran pemasaran digital menambah saluran offline tradisional yang tetap penting bagi sebagian besar bisnis. Lalu ada perjalanan lintas perangkat saat pelanggan menggunakan konten di perangkat seluler dan desktop. Martech baru tidak diluncurkan dengan pembaruan yang memadai untuk pelatihan dan proses. Sementara daya tarik SaaS berbasis cloud adalah bahwa mereka sering dapat diinstal hanya dengan menandai situs dengan javascript yang relevan, kenyataannya jauh lebih banyak yang terlibat. Pertimbangkan Google Analytics. Dalam pengalaman kami, banyak yang menjalankannya di situs mereka, namun belum menyesuaikannya, menjalankan pelatihan, atau menerapkan perubahan untuk meninjau dan melaporkan proses yang diperlukan untuk mendapatkan hasil maksimal darinya. Pengembalian teknologi pemasaran tidak ditinjau. Kami telah menyebutkan bahwa kasus bisnis untuk adopsi tidak cukup didefinisikan. Sisi lain dari ini adalah bahwa loop tidak tertutup, sehingga, setelah adopsi, efektivitas martech dalam meningkatkan operasi dan hasil pemasaran tidak dipertimbangkan. Seringkali terjadi kesalahan dalam penerapan yang dapat menyebabkan ketidakakuratan kualitas data, yang dapat menghambat kinerja pemasaran.

Collecting Website Visitor Activity Data Site-Visitor Activity Data = Informasi tentang konten dan layanan yang diakses oleh pengunjung situs e-commerce. Pada hari-hari awal pemasaran Internet, pada pertengahan 1990-an, informasi ini biasanya dikumpulkan menggunakan file log. File log berbasis server ditambahkan ke setiap kali pengguna mengunduh sepotong informasi (hit) seperti halaman atau gambar di dalam halaman. Ini tidak lagi digunakan oleh sebagian besar organisasi, meskipun mereka dapat digunakan untuk tinjauan teknis beban server dan perayapan robot pencarian. Hit = Direkam untuk setiap file grafik atau teks yang diminta dari server web. Ini bukan ukuran yang dapat diandalkan untuk jumlah orang yang melihat halaman. Meskipun penggunaannya oleh beberapa komentator yang kurang informasi di media, klik bukanlah ukuran efektifitas situs web yang berguna karena jika halaman terdiri dari sepuluh gambar, ditambah teks, ini dicatat sebagai 11 klik. Tayangan halaman atau tampilan halaman

dan pengunjung unik adalah ukuran aktivitas situs yang lebih baik. Perusahaan audit seperti ABC electronic (www.abc.org.uk), yang mengaudit situs dengan tujuan membuktikan jumlah pengunjung situs kepada pengiklan, menggunakan pengunjung unik dan tayangan halaman sebagai ukuran utama. Page Impression = Ukuran yang lebih andal daripada hit, yang menunjukkan satu orang melihat satu halaman. Juga dikenal sebagai tampilan halaman. Unique Visitors = Pengunjung individu ke situs yang diukur melalui cookie atau alamat IP di komputer individu Kita juga dapat belajar dari rasio antara beberapa ukuran ini – gambar menunjukkan: 



Halaman per kunjungan (PPV). Ini adalah jumlah rata-rata halaman yang dilihat per pengunjung ke situs (ini menunjukkan keterlibatan dengan situs karena semakin lama pengunjung berada di 'situs melekat', semakin tinggi nilainya). PPV adalah indikasi kelengketan yang lebih akurat daripada durasi di situs dalam hitungan menit karena angka ini dimiringkan ke atas oleh pengunjung yang tiba di situs dan tidak aktif sebelum waktu sesi mereka habis pada 30 menit. Kunjungan per (unik) pengunjung (VPV). Hal ini menunjukkan frekuensi kunjungan situs. Pembaca akan menyadari bahwa nilai ini bergantung pada periode pengumpulan data. Data ini dilaporkan selama sebulan, selama waktu itu orang tidak akan mengharapkan banyak pengunjung yang kembali. Jadi seringkali lebih relevan untuk menyajikan data ini selama seperempat atau satu tahun.

Design for Analysis Design for Analysis (DFA)

= Langkah-langkah yang diperlukan dari sebuah situs dipertimbangkan selama desain untuk lebih memahami audiens situs dan poin keputusan mereka. Structured Experiments using AB and Multivariate Testing Pengujian AB dan pengujian multivarian adalah dua teknik pengukuran yang kini tersedia untuk perusahaan mana pun melalui layanan gratis seperti Google Optimize, yang dapat digunakan untuk meninjau efektivitas situs guna meningkatkan hasil. AB Testing AB Testing = Pengujian A/B atau AB mengacu pada pengujian dua versi halaman atau elemen halaman yang berbeda seperti judul, gambar, atau tombol untuk efektivitas. Alternatif disajikan secara bergantian dengan pengunjung halaman secara acak dibagi antara dua halaman. Perubahan perilaku pengunjung kemudian dapat dibandingkan menggunakan metrik yang berbeda seperti rasio klik-tayang pada elemen halaman seperti tombol atau gambar, atau rasio konversi makro, seperti konversi ke penjualan atau pendaftaran. Saat menyelesaikan pengujian AB, halaman 'penantang' baru dibandingkan dengan halaman dasar atau kontrol yang ada (atau sampel audiens). Dua alternatif baru dapat dibandingkan dengan halaman kontrol, yang dikenal sebagai tes ABC. Control Page = Halaman yang akan dinilai pengoptimalan selanjutnya. Biasanya halaman arahan saat ini. Ketika halaman baru berkinerja lebih baik daripada halaman kontrol yang ada, halaman tersebut menjadi halaman kontrol dalam pengujian berikutnya. Juga dikenal sebagai 'penantang juara'. Multivariate Testing Pengujian multivarian adalah bentuk pengujian AB yang lebih canggih yang memungkinkan pengujian halaman secara simultan untuk berbagai kombinasi elemen halaman yang sedang diuji. Hal ini memungkinkan pemilihan kombinasi elemen desain yang paling efektif untuk mencapai tujuan yang diinginkan. Running and Managing Structured Tests Setiap tes harus memiliki hipotesis, misalnya: Jika saya melakukan 'X', saya pikir itu akan meningkatkan 'Y' Seringkali peningkatan terkait dengan rasio konversi, tetapi kami mungkin mengukur metrik lain pada halaman seperti rasio pentalan. Clickstream analysis and visitor segmentation Analisis Clickstream mengacu pada analisis terperinci tentang perilaku pengunjung untuk mengidentifikasi peningkatan situs. Setiap alat analisis web sedikit berbeda dalam laporan dan

terminologinya, tetapi semuanya memberikan laporan serupa untuk membantu perusahaan menilai perilaku pengunjung dan mendiagnosis masalah dan peluang. Path Analysis Agregat clickstreams biasanya dikenal dalam perangkat lunak analisis web sebagai jalur maju atau mundur. Forward Path Analysis = Meninjau popularitas klik berikutnya yang terjadi dari sebuah halaman. Bentuk analisis ini paling bermanfaat dari halaman penting...