marketing címkével jelölt bejegyzések

Top-Adatelemző/BI eszközök (, amelyekről nem gondolnád, hogy ingyenesek)

Micsoda!? Ingyenes A/B tesztelő szoftver? Ingyenes hírlevél motor? Ingyenes funnel-metrika/KPI-metrika építő eszköz?
Nos, igen. Létezik. Minden cégnek és minden projektnek más-más adatelemző/big data/BI eszközcsomag az optimális. Azonban vannak tool-ok, amelyek mindenkinek alapvetés kellene, hogy legyenek. A vicc pedig az, hogy ezek ingyenesek. Legalábbis egy bizonyos cégméretig. Pl. ott az Optimizely – mindenki csak annyit tud róla, hogy kb 30.000$-nál kezdődik az éves előfizetésük, de azt már kevesen tudják, hogy 50.000 egyedi látogató/hó méretig (ami lássuk be, nem kevés) teljesen ingyenes. Nézzük szépen sorban a legmenőbb eszközöket, amelyeknek hasonlóan barátságos az árazási modelljük.

Mixpanel
mixpanel logoVan Google Analytics-ed? Szuper. Mi hiányzik belőle? Pl. az egyedi mérések és definíciók. Vagy az, hogy minden egyes felhasználót/felhasználói szegmenst vagy csoportot e-mail cím szerint láss. Vagy az, hogy ha egy user-ed eljutott valameddig a vásárlásban, de utána abbahagyta folyamatot, autamatikusan kapjon egy visszacsábító e-mail-t (, aminek a tartalmát akár A/B tesztelheted is)?
Ezt mind-mind tudja a Mixpanel. Sőt ennél még sokkal többet. Gyakorlatilag mindent, amit egy saját big data adatbázissal meg tudsz csinálni.
Az ára pedig 25.000 egyedi felhasználóig ingyenes.
Implementálás – megfelelő szakértelemmel – pár óra.mixpanel
Optimize.ly
Optimizely logoA/B tesztelő motor. A legjobb. Komolyan, az Adatlaborral sok ügyfélnél, sok fajta A/B tesztelő eszközt használtunk és végül az Optimizely mellett tettük le a voksunkat. (A VWO a második a sorban, de ott gyakran váratlan bug-okba, kis hibákba futottunk, ami bizony elég idegesítő tud lenni.) Ami csábító benne, hogy WYSIWYG, azaz “What you see is what you get” (azt kapod, amit látsz), tehát ha egy egyszerűbb tesztet össze akarunk dobni, akkor nem kell programoznunk, hanem elég egy grafikus felületen dobozokat tologatnunk.
Emellett kb. minden integrálható bele, pl. a fent említett Mixpanel, de a Google Analytics, a CrazyEgg, a Mouseflow és minden egyéb tool is.
Persze egy-két trükkel és best practice-szel még jobban ki tudjuk aknázni a tudását (pl. honlapátirányításos A/B teszt), de ha az árazáshoz jutunk megint meglepő fordulatot látunk (ahogy fent is írtam):
50.000 egyedi user/hó méretig ingyenes. (Ha pedig ezt túlléped, egyszerűen csak leáll a teszt.) Ebben az a szép, hogy 50.000 user-ből 100-ból 99 projektben már simán jönnek ki szignifikáns eredmények, úgyhogy ennél nagyobb motorra – legalábbis magyar viszonylatban – nincs is szükség.

Mouseflow
A Mouseflow-val 3 dolgot tehetsz meg:
1. Felveszed a látogatóid egérmozgását és visszanézed.
2. Ezekből kattintási/egérmozgatási hőtérképet készítesz.
3. Görgőzési hőtérképet készítesz.
Mind a három iszonyatosan fontos ahhoz, hogy megértsd, hogy mi miért és hogyan történik a honlapodon. Meglepődnél, hogy mennyire máshogy rajzolódik ki egy-egy kattintáshőtérkép egy-egy CTA gomb körül, ahhoz képest ahogy az a dizájnered vagy a Te fejedben megjelenik. Itt egy rövid videó a Mouseflow-ról:

A Mouseflow-nak is van ingyenes verziója, amiért 100 képernyőfelvételt nézhetsz végig havonta. Ez amúgy önmagában érdekes és hasznos is, azért egy hőtérképre inkább jobb a small csomagjuk (1000 felvétel/hó 15$-ért) vagy esetleg a medium (10000 felvétel/hó 60$-ért).
Implementálás – kb. 10 perc. :-)

Összefoglalás
Ez a 3 eszköz általában minden igényesebb adatelemzési/online termékkutatási projektnél jelen van. Azt hozzá kell tenni, hogy alternatíváik vannak. Egyrészről, amit tudni kell, hogy egy bizonyos méret után a házon belül fejleszett big data eszközök már jobban megérik anyagilag. Másrészt pedig más ár-érték arányban az alábbi tool-ok szolgálhatnak még jó példaként:
1. Mixpanel helyett: KISSmetrics
2. Optimizely helyett: VWO
3. Mouseflow helyett: ClickTale vagy CrazyEgg

Ha arra vagy kíváncsi, hogy hogyan lehet ezeket az eszközöket stratégiailag is alkalmazni, ne hagyd ki a ma esti (hétfő 04.13. 19:00) Big Data Adatstratégia webináriumunkat!

Mester Tomi

Business Intelligence/Big Data webinar I. rész

Közkívánságra elindítjuk a Business Intelligence/Big Data webinar sorozatunkat!
Az I. rész a “Smart Tool-ok (minden, ami nem Google Analytics)” címet kapta.
Itt tudtok regisztrálni:     adatlabor.eventbrite.co.uk

Adatlabor logoIdőpont: Jan 21. szerda 18.00-19.30

A tartalma pedig:
Eszközök, szoftverek, smart tool-ok és praktikák, amelyeket rendszeresen használunk a big data, az adatelemzés és az üzleti intelligencia gyakorlása közben.
Konkrét, valós üzleti esettanulmányokkal.

Tárgyalt szoftverek és módszerek:
– Mouseflow (és konkurensei)
– Optimize.ly (és konkurensei)
– Marketing A/B teszt
– Linkkövetés (utm, bit.ly, stb…)
– Mini-piackutatások
– Najó és egy kis Google Analytics (de csak az expertebb dolgok ;-))

Csak olyan dolgokról lesz szó, amit rögtön a webinar után akár Te is meg tudsz csinálni! Kódolást és bonyolultabb fogalmakat nem érintünk (az majd jön legközelebb :-)).
75 perc + Q&A

Mester Tomi adatlabor
fotó: Hámori Zsófia

Előadó:
Mester Tomi üzleti intelligencia elemző és tanácsadó, az adatlabor.hu alapítója és szakmai vezetője. Növekedésben levő cégeknek segít az adatelemzési és big data stratégiájuk kidolgozásában – továbbá abban, hogy ezeket az eszközöket a vevőszerzés, a magasabb vevőelégedettség és végeredményben persze a több profit elérésére tudja felhasználni minden partnere. Korábban a Prezi.com-nak dolgozott. Jelenlegi ügyfelei az e-kereskedelem, az online média és az online szolgáltatások területéről érkeznek.
Másik szenvedélye a nyilvános beszéd. Alapítótagja és CC-szintű beszélője az első magyar nyelvű Toastmasters klubnak. Előadó továbbá adatelemzés témában olyan fórumokon, mint a TEDx, BI Forum, Internet Hungary, PechaKucha Nights, Global E-commerce Summit 2015 @Barcelona, stb. Több info itt.

Ára: 4000 ft + ÁFA

Tehát a jelentkezés mégegyszer:
LINK: adatlabor.eventbrite.co.uk
ÉS A GYORS REG:

Tomi

A limonádés stand – avagy mit is kéne mérni?

“Ahhoz, hogy eldöntsd, mit is kéne mérned, olyan egyszerűen le kell tudnod írni az üzleti modelledet, mint egy limonádé árusító stand. Lépj egyet hátra, felejts el minden részletet és csak az igazán fontos összetevőkkel foglalkozz.” (Croll & Yoskovitz – Lean Analytics)

Croll és Yoskovitz szerint egy induló vállalkozásnak az egyik legjobb szimbóluma egy limonádé árusító stand lehetne. Könnyű megérteni belőle, hogy hogyan is működnek az üzleti modellek.

Mert hát hogy is működik egy sikeres limonádé árusító? Természetesen több pénzt keres a limonádé eladásából, mint amennyi költséggel az egész jár. Mik lehetnek a költségek?
– összetevők ára (citrom, cukor, poharak, víz)
– az egyszeri marketing kiadások (maga a pult, kóstolók, szórólapok)
– órabérek (ami persze gyerekkorban még nem is olyan fontos :-))

A számítás könnyű:
((Eladott italok száma) * (Ital ára)) – ((összetevők * elkészített italok száma) + (marketing kiadások) + (órabérek))

Ha ez az összeg pozitív, akkor nyereséges az üzlet, ha negatív, akkor nem az.

De ez mégsem ilyen egyszerű, hiszen a képletet befolyásolja a citrom árváltozása, az időjárás (vevőszám változás), az átmenő forgalom a környéken. Egyszóval rengeteg dolog, amire nehéz előre gondolni.
És mitől lesz mégis sikeres a limonádé árus?
Egyrészt, ha az előzetes számításokat elvégezte, másrészt, ha a felmerülő körülményekből származó hatásokat folyamatosan monitorozza (azaz méri), nézi, hogy mi milyen hatással volt az üzletmenetre és ezek fényében változtat.
Pl. ha a citromot a sarki árustól vette, aki a növekvő forgalom miatt felemeli a citromárakat, akkor a limonádé szakemberünk értelemszerűen rögtön reagálni fog rá és más beszállítót keres. Ha látja, hogy a környéken nagy lezárások vannak, akkor áthelyezi a székhelyét.

A különbség az online bizniszek és a limonádé stand között csupán annyi, hogy online sokszor ezeket a körülményeket nem tudjuk automatikusan észlelni és szétválasztani egymástól. Csak azt látjuk, hogy kezdenek fogyni a user-eink, de azt nem értjük, hogy miért – hiszen az egész egy láthatlan térben történik, tőlünk távol. Viszont ha mindent követünk, mérünk és adatokkal támasztunk alá, akkor ez a probléma megszűnik. Ha A/B teszteljük a marketing kampányainkat, ha UTM-kóddal látjuk el minden Facebook linkünket, ha szegmentáljuk a felhasználóinkat kor és nem szerint, stb…, egy pillanat alatt észlelni fogjuk, hogy mi az ok és mi az okozat és legfőbbképpen azt, hogy hogyan kell változtatnunk, hogy továbbra is sikeresek maradjunk.

Úgyhogy gondold végig még ma az üzletedet egy lépés távolságból! Mik a főbb összetevők és hogyan lehet ezeket mérni. Majd menj bele a részletekbe is, hogyan tudod követni az apró változásokat, hogyan tudsz mindent szem előtt tartani! A hasznod pedig az azonnali és folyamatosan fejlődő stabil üzletmeneted lesz! :-)

Mester Tomi

Egyetemisták, figyelem!

(Ingyenes) “Business Intelligence és Big Data a marketing-ben” c. kurzust indítunk egyetemistáknak!
Itt megtanulhatod, hogy mi a valódi értelme az analitikának és az elemzéseknek. A képzés egyedülálló, mivel csak és kizárólag gyakorlati és valós üzleti helyzeteken alapuló példákat vizsgálunk és elemzünk. (Az elméletet meg meghagyjuk az egyetemnek. :-))
A résztvevők megtanulhatják, hogy hogyan lehet a különböző elemzéseket és kutatásokat valós stratégiai célokra felhasználni. Hogyan lehet belelátni a potenciális ügyfelek fejébe és hogyan lehet kiszedni az internetes adatokból azokat az információkat, amelyek majd az üzlet növekedéséhez vezetnek.

A képzés kitér arra, hogy hogyan használják a big data-t és az üzleti intelligenciát:
– a magyar és külföldi e-commerce szektorban
– a marketingben és a médiában
– a magyar és külföldi startup-okban

A képzés ingyenes és januártól júliusig havonta 1×3 órát vesz igénybe.
Nem titkolt célunk azonban, hogy a résztvevőket a kurzus elvégzése után bevonjuk különböző munkáinkba és valós projektjeinkbe is. Ezért, hogy a legmotiváltabb és a legtehetségesebb egyetemistákkal dolgozzunk együtt már ezeken az alkalmakon is, csak a legjobb 6 jelentkezőt tudjuk felvenni a kurzusra.

Alkalmas jelentkező vagy, ha:
– egyetemista vagy (!)
– kreatív vagy
– értesz legalább alapszinten a programozáshoz (vagy hajlandó vagy megtanulni januárig)
– egy alapszintű marketinges szemlélettel is rendelkezel

Ha így van, jelentkezz a tomi@adatlabor.hu-ra és írd meg maximum 100 szóban, hogy miért te vagy a legjobb (illetve, ha van, mindenképp dobj egy önéletrajzot vagy egy linked-in adatlapot magadról). Ja és ne felejtsd ki az életed eddigi legérdekesebb projektjét sem! (Meg hogy melyik egyetemre jársz.)

Hajrá! Várjuk a jelentkezéseiteket!

Mester Tomi

Nyilvánosak a Facebook összesített adatai!

… és ezáltal most már pillanatok alatt megtalálhatod a kulcspartnereidet – ingyen! Lent azt is elmondom, hogy hogyan.
Kevesen tudják, de pontosan a reklámok és a social media marketing miatt a Facebook-nak nyilvánosak az összesített adatai és statisztikái. Mielőtt akármilyen marketing folyamatba kezdesz, érdemes egy adatelemzéssel indítani itt és felmérni, hogy a Facebook mennyire jó csatorna lesz a célközönséged eléréséhez.
Az oldalon nemcsak demográfiai, de pszichográfiai szűrőket is beállíthatsz:

Facebook statisztika
Facebook statisztika

Jól látható, hogy a Facebook-on jelenleg -, ha az egész világon az összes felhasználót nézzük, akkor – több mint 1 milliárd aktív felhasználó van, amelyből 45% nő, 55% férfi, a legtöbben a 18-24-es korosztályból jönnek.

Ha a bal felső sarokban beállítod, hogy “Hungary“, azaz Magyarországot a “Location” fül alatt, akkor rögtön beletúrhatsz a magyar adatokba. Pl. tudtad, hogy a magyar Facebook felhasználóknak a 35%-a kapcsolatban van? (Azok közül, akik állítottak be kapcsolati állapotot persze.)

magyar Facebook-osok kapcsolat-statisztikái
magyar Facebook-osok kapcsolat-statisztikái

És azt tudod melyik városokban Facebook-oznak a legtöbben?

Facebook demográfia városok
Facebook demográfia – városok

ESETTANULMÁNY:
Tegyük fel, hogy egy Yoga tábort szeretnél szervezni budapestieknek. Először is kezdjük azzal, hogy hogy néz ki a demográfiája a csoportodnak. Állítsd be helyszínnek Budapestet és “Intrest“-nek a Yoga-t. Máris kezdődhet a mini-adatelemzés!

Yoga tábor célcsoport elemzés
Yoga tábor célcsoport elemzés

Ahogy azt látod, alapból a tölcsérben van 80-90ezer aktív ember. Ha hirdetsz, őket tudod elérni. Ebből 78% nő, akiknek a fele 25-44 év között van. De most jön az érdekes része! Egy kattintással megtalálhatod a potenciális partnereidet az alapján, hogy a Yoga-t kedvelő emberek milyen oldalakat like-oltak és a pszichográfiájuk alapján nagy eséllyel mi a releváns nekik. Kattints a Page Likes-ra és görgess le! Íme a leendő partnereid listája, akikkel érdemes felvenni a kapcsolatot:

"Leendő partnerek" elemzés
“Leendő partnerek” elemzés

Ha nagyon profi akarsz lenni, akkor a bal alsó sarokban tovább szegmentálhatod a kutatásodat az “Advanced” menüpontban. Amint létrehozol egy lehetséges al-célcsoportot, nézd meg a fenti 2 elemzést hozzájuk és így akár személyre is tudod szabni a reklámjaidat. Ha van 20 különböző célcsoportod, akiket szinte már személyesen meg tudsz szólítani, garantált a siker!

Tehát Facebook közönségelemzés, mielőtt akármilyen marketingbe is bele kezdenél:
https://www.facebook.com/ads/audience_insights/

Hajrá!
Mester Tomi

A közönség (vevők) megszerzésének szakaszai

Van egy nagyon egyszerű modell, ami a legtöbb technológiai újítás esetén jól leírja az új (fel)használók megszerzésének a folyamatát. Íme:

felhasználószerzés görbe

Ezt 1957-ben még 3 Iowa-i tudós dolgozta ki és mérte le, akkor még farmereken és a farmokon használt új mezőgazdasági eszközökön. Aztán visszaköszönt a 90-es években dotkom-korszak elején is a domain foglalások ütemében és milyenségében, majd az utóbbi években a startup-ok indulásánál és befutásánál – de még a webshop-ok, internetes boltok forgalmánál és ügyfélszerzésénél is.

Ami az érdekes benne, hogy az 5 csoport – azaz a leendő felhasználóid, vásárlóid, látogatóid – jól mérhetően különböző demográfiával és pszichográfiával rendelkezik.

1. Innovátorok (innovators): Az első felhasználóid, vásárlóid, stb… Körülbelül a piacod 2,5%-a. Azok az emberek, akik imádják az újdonságokat, mindig szeretnek a többiek előtt járni, mindent kipróbálnak és el is mesélik, hogy kipróbálták. A kutatások alapján a csoport jellemzője, hogy több pénzük van, magas a kockázat-vállalási hajlandóságuk és általában képzettebbek, tanultabbak is az átlagnál. Sokat osztanak meg, de a véleményük is élesebb. Ha valami jó, akkor az “az évtized találmánya”, ha nem jó, akkor “egy nagy kalap szar”.
A webshopok esetében különösen fontosak, hiszen ők azok, akik elmerik küldeni az első utalást, és ha jó terméket kapnak és gyorsan, akkor el kezdenek beszélni róla. A startup-oknál is, hiszen imádnak tesztelni, könnyű őket behúzni.
A veszély, hogy ebben a csoportban az emberek termékről termékre, szolgáltatóról szolgáltatóra ugrálnak. Őket sosem fogod sokáig megtartani – rajtuk túl kell lépni, de közben ki kell használni a szociális hálójukat, a megosztásaikban levő erőt. Az Innovátorokat tudod és kell katalizátorként használnod.

2. A befogadók (early adopters)Jellemzően az Innovátorok közeli vagy távoli vonzáskörében mozgó emberek. A céged életútjának második szakasza. Általában fiatalok, nem feltétlenül gazdagok, de ők is tanultak és jellemzően csoportvezetők vagy véleményvezérek. Ők is szeretik az újdonságokat, de számukra fontos, hogy valaki azokat ajánlja nekik. Szívesen kipróbálják és bár ők is kritikusak, ha tetszik, elkötelezetté válnak a márka iránt. Nagyon fontos nekik az egyediség, az hogy valami az átlagtól eltérő legyen.
A Befogadókra érdemes figyelni, hiszen ~13,5%-a a teljes piacodnak és nagy részük evangelista szerepet is betölthet később.

3. A SZAKADÉK és az Első tömeg (early majority): Ahogy azt látod a 3. lépcső előtt van egy szakadék, amire a szakirodalom “chasm” néven hivatkozik. Ennek az oka, hogy az egyébként jelentős méretű (34%) tömeg megszerzése azért nagyon nehéz, mert itt már “Mainstream” piacra lépsz, ami egy szögesen ellentétes stratégiát igényel. A neved márkanév lesz (pl. a webshop-oknál: Vatera – “elvaterázom az ágyam” – vagy a startup-oknál a Prezi – “megprezizem az előadásom”). A mainstream-nek egészen más igényi vannak, mint az eddigi underground-nak. Konzervatívabb közönség – persze nyitott az újdonságokra, de pont azt az “átlagtól eltérőséget”, vagy jópofaságot tolerálja nehezebben, amit a Befogadók még szinte követeltek. A

prezi régi menü
prezi régi menü

legegyszerűbb példa, amikor a Prezi mainstream piacra lépett (elérte a több milliós felhasználószámot), az egész kezelő felületét lecserélte, pontosan emiatt az igényváltozás miatt. Akkor sok kritikát kapott a cég, hogy “eltűnik az egyedisége”, vagy hogy sokkal PowerPoint-osabb lett, de a valóság az, hogy egyszerűen csak használhatóbb lett és

prezi váltás utáni menü
prezi váltás utáni menü

az új felhasználók, az Első tömeg felhasználói jobban is szerették.

Ezért éles ez a váltás és egy cég életében itt kell a legjobban stratégia szempontból odafigyelni. Ha változtatni kell, gyorsan észre kell venni az igényt.

Késői tömeg és a Lemaradottak: Ha a mainstream-re sikeresen belép az ember, akkor ez a két maradék csoport (ami egyébként összességében 50%-a a közönségnek) szinte már magától befolyik. Nekik tudatosan, következetesen és kitartóan kell marketing-elni. A kutatások alapján idősebb és szociálisan kevésbé aktív emberek tartoznak ebbe a csoportba.

És még egy gondolat zárásként! Számodra a legfontosabb valószínűleg az első 2-3 csoport lesz. Ahhoz, hogy megértsd, hogy a Te felhasználóidnak mik a specifikus igényei, azaz ki a valódi célcsoport számodra – főleg a korai szakaszban – ezeken az általános elveken túl mindig érdemes a közönségelemzés és a tesztelés eszközeihez nyúlni! Ezekről még később írok!

Mester Tomi

Az infografika gyönyörű

A világ legrangosabb infografika bajnoksága az Information is Beautiful Awards. Ide gyakorlatilag akárki nevezhet, akinek van egy szép infografikája. Az idei döntősök pedig már megtekinthetőek – sőt akár Te is szavazhatsz itt. Én már végigböngésztem a galériát, mert ahogy Picasso és később Steve Jobs is mondta, “a jó művész másol, de az igazán nagy lop”. Ha ezt nem is szó szerint értelmezzük, akkor is érdemes belenézni a legjobb anyagokba inspirálódni, adat-vizualizációs trükköket ellesni. Ide pedig kiemeltem neked a tavalyi 2013-as döntő arany érmeseit 4 kategóriában:

1. Videó:
Nemrég hallottam, hogy a 2014-es év legvirálisabb tartalmai eddig a videók és az infografikák voltak – most képzeld el mennyire virális tud lenni egy infografikás videó! A lenti a Naprendszerről szól – 7 percben elmagyarázza azt, amit az iskolában egy éven keresztül tanítanak. Zseniális tanító videó, remek adat ábrázolás, abszolút megragad.

2. Kép kategória:
Az accurate.it csinált egy remek adatelemzés alapú vizualizációt arról, hogy hogyan is alakult a Nobel-díjak sorsa az elmúlt több mint 100  évben. Kiderül belőle, hogy kell-e diploma a Nobel-hez és ráadásul még Budapest is rajta van. :-)

Nobel infografika
Nobel infografika – accurate.it

3. Honlap kategória:
A száraz információ rögtön érdekessé válik, ha interaktív lesz. Kinek mennyi pénze van? Hogyan változik ez? Melyik bizniszben utazik? A milliárdosokról találhatsz egy interaktív listát a Bloomberg-en és ikszelgetheted, hogy pontosan melyik kategóriában listáznál. Szórakoztató!

Milliárdosok infografika
Milliárdosok infografika

4. Infografika készítő app:
Az infogr.am-ról, az egyik legismertebb és legkönnyebben kezelhető infografika készítő app-ról már én is írtam. Nem is véletlenül, tavaly a legjobb lett a kategóriájában. Szóval, ha neked nincsenek 100ezreid vagy felesleges napjaid egy szépen ábrázolt elemzés elkészítésére vagy elkészíttetésére, akkor mindenképp keresd fel ezt az oldalt.

infogr.am - legjobb infografika készítő alkalmazás
infogr.am – legjobb infografika készítő alkalmazás

És ne feledd mégegyszer: az idei legjobbakra Te is szavazhatsz! Ha másért nem, csak a tanulság kedvéért nézz rá az Information is Beautiful idei bajnokságára. Inspirálódj, böngéssz, szavazz! :-)

Mester Tomi

Mit csinálj, ha semmit sem tudsz? (A hírlevél trükk)…

Nem olyan rég egy ügyféllel tárgyaltam és sajnos kiderült, hogy eddig nemhogy Google Analytics-je nincs, de még személyes adatokat (kor, nem, foglalkozás) sem gyűjti a hírlevél feliratkozóitól. Nos, legalább hírlevél feliratkozói vannak, ez jó jel. :-)

Mit lehet kihozni egy ilyen jellegű tulajdonképpen teljesen egy-dimenziós, demográfiai adatoktól mentes adatbázisból?

e-mail cím —— vezetéknév —— keresztnév
andorka_3461611@gmail.com —- Kovács —- Andor
gizimama2123131@freemail.hu —- Szabó —- Gizella
vidrahalmaz4141@gmail.com —- Vidra —- Vidra
miklos.szabo@nagyuzletlanc.hu —- Szabó —- Miklós
nagy.andras@fortune500.com —- Nagy —- András

Látszólag semmink sincs, így nehéz közönségelemzést végezni, még nehezebb egy jól targetált marketing anyagot kiküldeni… Habár… azért mégiscsak tudunk e-mail cím és név alapján szegmentálgatni az adatbázisunkban, ha bedobunk 2 kis trükköt. Először is, keresztnév alapján szét tudjuk szedni a listát férfiakra és nőkre és máris tudunk targetálni rájuk férfi vagy női kampányokat. (Pl. itt egy lista az összes férfinévről, amivel érdemes összevetni a feliratkozóink neveit.) Persze “Vidra Vidra” nevű potenciális ügyfelünk (a fenti példából) egyik listán sem lesz rajta, de a megfigyelések szerint, aki nem adja meg a teljes nevét a levlistánkon, abból 99% eséllyel sosem lesz valódi vásárló amúgy sem.

A másik és ennél sokkal fontosabb dolog, hogy magukat az e-mail címeket is fel lehet bontani 3 kategóriába:
1. Nem üzleti e-mail címek (gmail, freemail, hotmail, stb… végződésűek)
2. Üzleti e-mail címek (ebben a példában nagyuzletlanc.hu, de általánosságban, akármi, ami NEM gmail, freemail, hotmail, vagy ilyesmi)
3. Álomügyfél e-mail címek. Biztos neked is vannak álomügyfeleid. Pl. ha a nagy multikra lősz, akkor figyelj a tesco.hu, mediamarkt.hu, stb… végződésekre. Ha esetleg a Fortune 500-ból vágysz partnerekre, akkor arról is írhatsz listát.

A megfigyelés, hogy az üzleti e-mail címek (tehát nem gmail, freemail, stb…) 60%-kal nagyobb eséllyel válnak fizetős ügyféllé átlagosan (persze ez bizniszenként eltérő).
A lényeg, hogy az e-mail cím végződések szerint szét tudod szedni a hírlevél feliratkozóidat és tudsz fókuszált üzenetű levelet küldeni az üzleti e-mail címmel rendelkező leendő ügyfeleidnek. Vagy esetleg személyes levelet írni az álomügyfél-feliratkozóknak. (“Üdv, köszöntelek a weboldalamon, szeretném Tőled személyesen is megkérdezni, hogy…)

Az e-mail cím figyelés csak egy apró trükk és most is tényleg csak azért volt rá szükségünk, mert semmilyen más adatunk nem volt az adott ügyfélnél. De ha ilyen cipőben jársz, akkor egyrészt szólj és segítünk – másrészt, amíg bejön a többi adat, nagyon hasznos kis eszköz tud lenni és egészen nagy sikereket lehet vele elérni.

Mester Tomi

Ha a Tinderes kísérlet kapcsán jutottál ide…

… akkor jó helyen jársz. Mester Tomi vagyok az adatlabor.hu szakmai blog szerzője és még írnék neked pár gondolatot, amire a sajtóközleményben nem maradt hely és adat szempontból fontos. Mindenek előtt itt a PPT, amit az eredeti előadásban az IH2014-en vetítettünk, sok chart-tal, sok eredménnyel:

Mészáros Beával, a Mindea vezetőjével az Internet Hungary-s előadáson az egyik legfontosabb üzenetünk az volt, hogy manapság már kis kreativitással igenis mindent lehet mérni. A Tinder egy párkereső platform, de nekünk egy analitikai eszköz volt. Persze nem kell tényleg mindent elemezni, de a marketing kreatívok tipikusan olyan dolgok, amiket érdemes. Bea marketing szakember, ő tudta, hogyan kell összetenni a profilokat, én adatelemző vagyok, úgyhogy tudtam mit, hogyan és miért elemezzünk. A/B teszt, konverzió, megtérülés. Gyorsan összefoglalom a legérdekesebb eredményeket a kutatásból.

1.) Először is, ahogy írtam a Tinder párkereső appon AB-teszteltünk férfi és női profilokat. 200 embert húzunk jobbra és 24 órát adtunk nekik a match-elésre, azaz, hogy visszajelezzék, hogy mi is tetszünk nekik. A különböző profilok, Beánál, akit a kísérletben Annának hívtunk és 25 éves volt:

Tinder kísérlet, női profilok
Tinder kísérlet, női profilok

És a férfi profilok Tominál, aki a kísérletben a szintén 25 éves András volt.

Tinder kísérlet, férfi profilok
Tinder kísérlet, férfi profilok

(Zárójelben jegyzem meg, hogy kicsit féltünk ettől, de végül úgy döntöttünk, hogy akkor hiteles a kísérlet, ha saját magunkkal tesztelünk.)

És az eredmények:

NŐI PROFILOK VISSZAIGAZOLÁS ÜZENET
1. Kacér, kihívó 110 53
2. A Tinder legjobb csaja 103 44
3. Titokzatos 87 44
4. Átlagos szőke 86 42
5. Párkapcsolatban élő 56 25
6. Barna hajú 46 15
FÉRFI PROFILOK ———- ———-
1. Gazdag 20 1
2. Orvos 16 2
3. Titokzatos 11 0
4. Átlagos 9 0
5. A Tinder legjobb pasija 2 0
6. Párkapcsolatban élő 2 0

A csajoknál a szexiség, a srácoknál a gazdagság és a presztizs-szakma nyer. Az eredmények szignifikánsnak tekinthetőek. Habár adatelemzési szempontból ez nem egy klasszikus minden dimenziójában tökéletesen AB-tesztnek tekinthető kísérlet, azért az eredményekből lehet sejteni, hogy mi a nyerő és mi nem.

2. Márcsak azért is, mert csináltunk egy 1600 fős kérdőívezést is, ahol az első kérdésünk az volt, hogy mi az első asszociáció a Tinder szó kapcsán. Fiúkra és lányokra szegmentáltunk.

Tinder teszt, férfi asszociációk Tinder teszt, női asszociációk

3. Másik nagy találásunk volt, hogy egyéjszakás kalandok és párkapcsolatok is jönne a Tinderről, habár a fiú egyéjszakás kalandok száma igen csak kiemelkedik.

tinder teszt párkapcsolat   tinder teszt egyéjszakás

4. És megfigyelted, hogy a sorrendben a rejtőzkődő profilok jobban teljesítenek, mint az alap-profil? Vagy azt, hogy a lányoknál működik a badge, a fiúknál pedig nagyon nem?

Sok más minden kiderült még, ha további kérdéseid vannak, írj. :-)

A kutatás teljesen anonim volt, mindenki személyiségi jogait maximális tiszteletben tartottuk és tartjuk.

Ha kíváncsi vagy egy hasonló kísérletre, kattints ide:
A nagy QR-kód kísérlet – a fiúk a szex után a semmire, a nők a pénzre kattintanak.

És ne felejts el feliratkozni a hírlevélre:


Mester Tomi

Startup adatelemzés interjú III. – Brickflow

brickflow logo startup interjúA Brickflow csapatának két tagjával beszélgettem: Kökény “Tojás” Tamással társalapítóval, aki a fejlesztőcsapatot is vezeti, illetve Ryan C. McCabe-bel, aki adatelemző gyakronokként erősíti a Brickflow-t. A legérdekesebb történetük az volt, hogy hogyan pivot-oltak és kerültek növekedő pályára újra AB-teszteléssel – de esett szó minden másról, ami egy kicsi, de sikeres startup életében az adatelemzéssel kapcsolatban felmerülhet.

Mester Tomi: Mindenek előtt… Mi az, amin dolgoztok, mi a koncepció a Brickflow mögött?

Kökény "Tojás" Tamás - Brickflow, Lead Developer
Kökény “Tojás” Tamás – Brickflow, Lead Developer

Tojás: Jelenleg egy olyan alkalmazást fejlesztünk, ami segít a Tumblr felhasználóknak növelni az olvasószámukat, reposztolni a posztjaikat, megmutatjuk nekik, hogyan tudnak jó tartalmakat adni az olvasóiknak és hogy kiket kéne követniük, illetve vissza-követniük. Összességében ez egy marketing eszköz Tumblr-re, de mi nem a marketing ügynökségekre fókuszálunk, hanem a tinédzserekre. Az érzésre, hogy “egyedül vagyok”, “nem figyelnek” rám, kínálunk megoldást, segítünk több olvasót szerezni és az érdekes tartalmakat eljuttatni a megfelelő közönséghez.

– Akkor sokat változtatok az elmúlt időkben. Mikor utoljára hallottam rólatok, Twitter-rel, Facebook-kal és hashtag-ekkel foglalkoztatok…
Igen, időközben pivot-oltunk és ami azt illeti, ez egy nagyon is adatalapú döntés volt. Az előző termékről kiderült, hogy nem tud olyan ütemben növekedni, ahogy terveztük. De már sok felhasználónk volt, így közben láttuk, hogy az emberek főleg arra használták a Brickflow-t, hogy összegyűjtsenek dolgokat és nem arra, hogy valami újat csináljanak. Ezért futattunk egy AB-tesztet, amiből kiderült, hogy a keresés a termék lelke és nem a tartalomépítés. De a “value propostion”-t, a valódi és egyedi értéket még mindig nem láttuk tisztán. Ezért február környékén elkezdtünk különböző egyszerű nyitóoldalakat tesztelni – összességében 6 vagy 7 különböző “value proposition”-t néztünk meg és kiderült, hogy kb. 4-szer akkora konverziónk van Tumblr-ös verzióval, mint a Facebook-ossal, a Pinterestes-sel vagy akármelyik másikkal.
Ez volt az első alkalom, hogy teszteléssel találtuk meg a megfelelő utat és elkezdtünk növekedni. És még sohasem volt ilyen nagy a növekedésünk, mint most: 10-15%-ot növünk hetente, úgyhogy úgy tűnik végre igazi termékké váltunk.

– Publikus, hogy hány felhasználótok van most?
– Igen, most kicsivel több, mint 60.000 felhasználónk van. Nemsokára jön az IOS app is és a fundraising-et is elkezdtük.

– Még viszonylag a korai szakaszban vagytok, úgyhogy jól rálátsz erre… Mit gondolsz, mikortól érdemes vagy mikortól lehet elkezdeni az adatokkal foglalkozni egy startup életében?
Ami azt illeti, már a legelejétől. Persze óvatosnak kell lenni, mert az elején nagyon kevés adatpontod lesz, pl. egy AB-teszten 5-600 felhasználó. Ilyenkor sokáig kell várni az eredményekre, nem úgy mint mondjuk a Prezinél, ahol a felhasználók 5%-nak odaadsz egy funkciót és másnap már látod az eredményeket. :-) De ha én most kezdenék új projektbe, biztosan nem vágnék bele egy gyors validáció, pl. egy nyitóoldal teszt nélkül. Ha van egy jó ötleted, tesztelni kell, valódi számokat kell látnod.
Aztán az elején lehet mérni a marketing csatornákat is. Ez az egyik legfontosabb, hiszen először itt tudod követni a növekedést.

– Most milyen eszközöket használtok?
– Ez elég nagy kihívás, mivel egy kisebb cégnek még nincsenek túl nagy erőforrásai, nem tud 100 gépes parkokat bérelni, stb… Eleinte a Mixpanel, a Google Analytics és a KissMetrics persze elég, de amint elkezdesz sok tesztet csinálni és egyedi mérésekre van szükséged, ezek már nem tudnak kiszolgálni. A Hadoop és egyéb nagy rendszerek pedig túl nagy lépés lennének rögtön ezek után. Ezen a szinten szerintem mindenki elkezdi a saját adatelemző rendszerét csinálgatni, amit a cégnek magának kell kitalálnia. Mi is ezt csináljuk.

– Hányan vagytok a Brickflow-nál?
– Kb. 10-en vagyunk. 3 marketinges, 4 fejlesztő és 1 ember az üzleti oldalról, plusz néhány részmunkaidős. A csapatban amerikaiak is vannak, ami jó, mert így angolul is beszélhetünk és ők azért közelebb vannak az amerikai kultúrához is. Ami itthon menő, az nem feltétlenül az Amerikában és ezt ők jobban látják.

– És ti mivel foglalkoztok pontosan?
Tojás: Én vagyok a vezető fejlesztő és az alapítók egyike is. Így a többi fejlesztőt koordinálom és persze vannak alapítói tennivalóim, pitch-elés, stb. A fejlesztői oldalról én foglalkozom a legtöbbet a fontos alapmetrikákkal, az elemzésekkel és a tesztekkel.

Ryan C. McCabe - Brickflow, Data Analyst Intern
Ryan C. McCabe – Brickflow, Data Analyst Intern

Ryan: Én is elemzésekkel és méréssel foglalkozom. Olyanokkal, amikre nem biztos, hogy lenne másoknak idejük az irodában, de azért mégiscsak mindenkinek tudnia kéne róluk. Mint pl. hány ember oszt meg tartalmat, vagy hogy mi a nyitóoldal konverziója. Riportokat készítek és prezentálok a kollégáknak. Pl. múlt héten találtam egy problémás eset, ahol a megosztások kb. 20%-a egy hibaüzenettel végződött. Itt muszáj volt kideríteni, hogy melyik oldalról jön a hiba, a mi alkalmazásunk felől vagy a külső alkalmazásokból.

Tojás: Igen és ezek olyan adatok, amik néha egyszerűen csak érdekesek, de sokszor emellett még nagyon hasznosak is. Sajnos egy marketingesnek vagy egy fejlesztőnek egy kis cégnél sokszor nincs ideje arra, hogy megnézze, mi éppen a legeslegnagyobb probléma, mi a legeslegfontosabb dolog, amivel foglalkozni kell, ilyenkor jó, ha az elemzésekből rögtön visszajelzést kap.

– Mi volt a legnagyobb tanulság eddig?
– Igazából ez volt az első alkalom, amikor igazán adat-vezérelten döntöttünk. Sokat tanultunk a lean valódi jelentéséről – de ehhez mindenképpen kellettek bukások is. Még mindig vannak nem lean-es folyamataink és azért azt is látni kell, hogy egy ideig eltart míg az ember tényleg data-driven-né válik. Data-driven-né, jó értelemben. Meg kell találni az egyensúlyt, hogy mikor kell mérni és mikor kell egyszerűen csak dönteni, ha esetleg valami triviális volna vagy éppen nagyon nehéz lenne lemérni. Folyamatosan tanuljuk ezt, de azt hiszem a tavalyi év óta nagyon sokat fejlődtünk.

– Köszönöm szépen a beszélgetést!
Mester Tomi

A Startup adatelemzés interjú többi része:
Startup adatelemzés interjú I. – Prezi
Startup adatelemzés interjú II. – Evernote, Eventbrite, GoodData
Startup adatelemzés eszköztár – AB-teszt, szegmentálás, kohortok
És persze, ne felejts el feliratkozni az ingyenes hírlevélre!