szegmentálás címkével jelölt bejegyzések

Adatvezérelten – az első pár lépés

Az utóbbi időben több képzésünkön is előjött a kérdés, hogy ha egy már működő online biznisz per-pillanat még semmilyen szinten sem elemzi a saját adatait, akkor mégis hogyan lehet és hogyan érdemes belevágni.
A hosszútávú, profi megoldás persze az, hogy ha felépíted minél előbb a saját adattárházadat, amiből függetlenül és rugalmasan tudod elemezni az adataidat. De hát azért elég gyakori, hogy erre se pénz, se idő, se emberi erőforrás nem áll rendelkezésre.
Ha ez Veled is így van, akkor most leírok három projektet, amivel kis ráfordítással nagy hasznot érhetsz el.
De mindenek előtt: mi lehet ez a haszon?

Adatvezérelten – az első pár lépés bővebben…

Funnel analízis

Mi az a Funnel analízis?
Egy mondatban: Egyetlen erőteljes elemzési módszer, amely megmutatja az egész felhasználói életút legsarkalatosabb pontjait.

Vagy inkább egy képben:

Funnel alanlízis egy képben
Funnel alanlízis egy képben

Hogyan is működik a Funnel metrika a gyakorlatban? Mik a legnagyobb kérdések és elakadások? Hogyan lehet belőle “actionable” tudást kiszedni?  Hogyan tudod elkészíteni magadnak? Vegyük sorra! Funnel analízis bővebben…

Mobil App mérések – miért, mit és hogyan?

Tudtad, hogy a letöltött mobil app-ok 80%-át az első használat után törlik a felhasználók a telefonjukról? Hogy bent maradj a kellemes 20%-ban, elengedhetetlen, hogy reagálj a user-eid viselkedésére! Ehhez pedig mérned kell. Ugyanúgy, mint desktop-os internetes alkalmazásoknál… habár az elmélet és a gyakorlat is egy kicsit más. Ebben a cikkben leírom azt a néhány best practice-t, amivel már könnyen el tudod kezdeni a mobil app-od mérését!

MIÉRT MÉRJEM A MOBIL APP-OM?

Az egyik legfontosabb kérdés, hogy miért is mérsz? Erről már többször is írtam, de nem győzöm mindig hangsúlyozni, hogy akármit is mérsz: legyen egy jól definiált üzleti célod!
Ezt a célt állapotban két dolog határozza meg (Rajtad kívül). Az egyik, hogy milyen bizniszben vagy, a másik pedig hogy milyen szakaszában a növekedésnek.

Ha pl. egy érett e-commerce bizniszen dolgozol, akkor az egyik legfontosabb célod a Revenue, azaz a bevételed lesz.
Ha egy korai fázisú startup-on, akkor inkább az engagement-re és az activation-re fókuszálj, azaz arra, hogy a felhasználók egyáltalán megértsék a termékedet és elkezdjék használni – no meg persze, hogy elégedettek legyenek vele.
Egy feltörekvő média oldalnak pedig általában a retention-re fekteti a hangsúlyt, tehát a visszatérő látogatók számára és a visszatérések sűrűségére.

Ha megvan a célod, akkor már könnyen választ adhatsz a miért-re. Azért mérsz, hogy ezt a célt minél könnyebben elérd és ha nem sikerül, akkor megértsd, hogy miért nem sikerült. És persze, hogy tudd, hogy hol, mikor, mit és hogyan kell változtatnod.

MIT MÉRJEK A MOBIL APP-OMBAN?

Egy mobil app persze elég speciális biznisz. Van egy-két dolog, amit a legtöbben mérnek és ami gyakorlatilag kikerülhetetlen, ha ezen a területen dolgozol. A 3 leggyakoribb:

1. Onboarding funnel

Mobil App Onboarding Funnel
Mobil App Onboarding Funnel

Ahogy a képen is látszik, az onboarding során lépésről lépésre kiesnek az emberek. pl. 1300-an letöltik az app-ot, 800-an elindítják, 400-an beregisztrálnak, 100-an pedig elkezdik használni tényleg a terméket, stb, stb… A lényeg, hogy lásd, hogy hol esnek ki a legtöbben és, ha ez a szám nagyon nem illik az elképzeléseidbe, akkor tudd, hogy ott valamit változtatnod kell.

A mobil app-oknál a legtöbb onboarding funnel így néz ki.
1. lépés: Letöltések száma (pl. 1000 db)
2. lépés: Launch (pl. 800 db)
3. lépés: Regisztráció (pl. 600 db)
4. lépés: Elkezdik használni a terméket (pl. 400 db)
5. lépés: Végére érnek az első körnek, a tanulási (más néven onboarding) folyamatnak (pl. 200 db)

Az 5. lépés egyébként trükkös, ezért szét szoktuk bontani 3-4 allépésre. Akkor vesszük úgy, hogy egy felhasználó elérte az 5. lépést és “onboarded” lett, ha már tudjuk, hogy minden olyan funkciót használt, ami kell ahhoz, hogy értse a termék előnyeit.
pl. ha egy idegenvezető mobil app-od van, ami a füledre mondja egy városban, hogy merre menj és mit kell tudni a nevezetességekről, akkor valami ilyesmi lehet az onboarding funnel-ed vége:

4. lépés: Kiválaszt a user egy túrát.
5. lépés: Odamegy a túra kezdőpontjára.
6. lépés: Elindítja az audio guide-ot.
7. lépés: Eljut a túra felére.
8. lépés: Végigér a túrán.

Aki végigért a túrán, nagy eséllyel találkozott az app összes főfunkciójával és érti, hogy mi a jó benne. Utána, hogy újra használja-e már, az egy másik kérdés.

2. Retention – visszatérés

Az egyik legütősebb metrika a felhasználó elégedettség vizsgálatára: a visszatérések száma és aránya. Tehát azok közül, akik múlt héten használták az app-odat, hányan használják újra. Itt nem feltétlenül megnyitásról beszélünk, hanem pl. egy core-feature használatáról (mint pl. a spotify-nál a zenelejátszás).

Itt is érdemes Neked definiálnod, hogy mi az ideális visszatérési sűrűség. Pl. ha egy média app-od van (, ahol naponta jelennek meg új cikkek,) vagy egy self-tracker alkalmazásod (, ahova minden reggel beírod, hogy milyen kedved van), akkor érdemes napi retention-t mérned. Egy Uber típusú app-nál a heti retention már logikusabbnak tűnik, egy repülőjárat kereső alkalmazásnál pedig akár a (több-)havi retention is indokoltnak tűnhet, hiszen a legtöbb ember amúgy sem utazgat minden héten vagy hónapban repülővel. (Azért törekedj minél kisebb retention time-ot belőni, mivel ha változtatsz valamit az app-odban és szeretnéd a retention-re gyakorolt hatását látni, mindig annyit kell majd várnod az első adatpontodra, amekkorára a retention definíciód be van állítva.)

Ha ez megvan, akkor nincs más dolgod, minthogy meghatározd a napi, heti vagy havi visszatérő látogatóid számát és arányát. És, hogy próbáld ezt a számot minél magasabbra tolni!

A retention címszó alatt még több dolgot is mérhetsz. Pl. a churn, azaz a lemorzsolódások aránya (pl. hányan uninstall-álták az alkalmazást, vagy hányan nem tértek vissza legalább a retention time-od 10-szereséig.) Vagy idetartozik az active/passive user-ek aránya. Azaz, hogy az összes user-edből hány % aktív.

3. Revenue – bevétel

A bevételt is többféleképpen mérheted. Itt persze attól is függ a dolog, hogy pontosan, hogy monetizálsz (fizetős app? reklámokból? in-app eladásokból? stb…), de a leg fontosabb alapmérések:

  • Első fizetésig eltelt idő
  • Fizetős user-ek aránya (hány ingyenes felhasználóra jut egy fizetős)
  • Havi átlagos bevétel user-enként
  • CLV – Customer Lifetime Value: Ez már egy összetettebb számítás, ami megmutatja, hogy az adott lemorzsolódási arányok és havi átlagos bevételek mellett egy user kb. mennyi pénzt termel az applikáción keresztül Neked onnantól, hogy beregisztrált, egészen addig, hogy letörli az app-ot.
    customer lifetime value mobil app mérés

Ez most csak 3 dolog – onboarding, retention és revenue -, de az alapok lefektetéséhez elég, aztán lehet továbbrészletezni még…

HOGYAN MÉRJEM A MOBIL APP-OM?

A millió dolláros kérdés: milyen eszközzel mérjem a mobil app-omat?
A jó hír hogy rengeteg lehetőség van…
Amit mindenképpen ajánlok az a Google Mobile Analytics. Ingyenes, mindent tud, ami kellhet. A korlátai pedig ugyanazok, mint a Google Analytics-nek. Csak report-olásra jó.
Ha szeretnél eggyel továbblépni, akkor itt is a Mixpanel az egyik legerősebb játékos a piacon. A Mixpanel-lel már viselkedés alapján tudsz szegmentálni, automatizált e-mail marketing-et beállítani, stb…
Ezeken kívül még rengeteg tool létezik, pl. az ingyenes Flurry Analytics vagy a kifejezetten crash-ek mérésére szolgáló Crashlytics – de azt is kevesen tudják, hogy az Optimizely-t is lehet használni mobil app AB-tesztelésre…

Egy szó mint száz

A lehetőségek és az eszközök adottak! Kezdd el mérni az app-odat és meglátod, sokkal tudatosabban, gyorsabban és eredményesebben tudsz majd fejlődni!
Sok sikert!

Ha szeretnél még ilyen cikkeket olvasni, iratkozz fel a hírlevelünkre!

Mester Tomi

Tudatos ügyfélkezelés 1. rész – 90 nap, az ügyfeled első lépései

Lindwurm Tamás
Lindwurm Tamás

Mai vendégszakértőnk Lindwurm Tamás. Tamás 2008 óta foglalkozik adatelemzési, döntéstámogatási  és adatvizualizációs feladatokon a pénzügyi és telekommunikációs szektorban. Részt vett többek között CRM-bevezetés, adatpiac-építés, kampányoptimalizálás, ügyfélérték-számítás és szegmentációs projekteken. Dióhéjban: Félúton az IT és az üzlet között. :-)

Számtalanszor előfordult már velem, hogy a vásárlási szándékom meghiúsult egy nem túl pozitív első benyomás után. Szerintem Te is éltél már át hasonló élményeket. De vajon figyelsz arra, hogy ügyfeleid mindig maximális kiszolgálást kapjanak és szívesen visszatérjenek hozzád?

Mit kell tenned, hogy új ügyfeleid elégedett, aktív felhasználókká váljanak, akik visszatérnek hozzád?

Tapasztalataim azt mutatják, hogy az első három hónap kiemelkedően fontos a hosszú távú, kölcsönösen jövedelmező kapcsolat kialakításához. Ebben az időszakban van lehetőséged bemutatkozni, megmutatni, hogy miért érdemes téged választani és a későbbiek folyamán is visszatérni hozzád.

ügyfélérték diagramm

Ne akarj mindent eladni az első alkalommal és ezzel elriasztani az ügyfelet, mint teszik azt a középkorú nénikék ránk tapadva a cipőboltban. :-)

Tomi korábbi írásában már kitért arra, hogy az első látogatáskor hanyagold a nyitó pop-up-okat, ne töltess ki oldalas regisztrációs űrlapokat. Ezt én is nagyon fontosnak tartom. Gyűjts be annyi adatot, aminek segítségével ügyfeled a későbbiek folyamán is elérhető lesz, de ne többet! Hagyd, hogy az első alkalommal rád szánt időt az weboldalad átböngészésével töltse, ne kérdőívek kitöltésével!

Használd fel az első három hónapot arra, hogy megismerd őt, megtudd az igényeit! Építs fel egy olyan kapcsolatot, amely segítségével a következő alkalommal is Te jutsz eszébe, ha releváns terméket/szolgáltatást keres! Ne engedd, hogy az ügyfél megszerzésébe fektetett rengeteg energia egy rosszul kialakított beillesztési (onboarding) folyamat miatt vesszen kárba! Egy jól megszervezett folyamattal komoly versenyelőnyre tehetsz szert. Nem csak az ügyfeleid értékének növekedését gyorsítod fel, de elégedett ügyfeleid céged hírnökévé is válnak.

Amiket fontosnak tartok, hogy megtegyél az első 3 hónapban annak érdekében, hogy sikeres ügyfélkapcsolatokat alakíts ki:

  1. Készíts oktatóanyagokat (email, videó), amik segítséget nyújtanak az első lépésekben:
    • Egyszerűen/érthetően/edukációs fókusszal fogalmazz
    • Mutasd be termékeid előnyeit, termékhasználatot
    • Helyezz el az anyagokban releváns ajánlatokat/akciókat
    • Segítsd ügyfeled, ha elakad egy lépésnél. (Ha sokan akadnak el ugyanannál a lépésnél, fontold meg folyamatod átalakítását!)
  2. Ezt a célállapotot fordítsd le jól mérhető ügyféljellemzőkké (definiálj KPI-okat):
    • Havi X db vásárlás
    • Havi X ezer Ft feletti költés
    • Heti X óra böngészés az oldaladon
    • X db termék birtoklása/rendszeres használata
  3. Határozd meg az elérni kívánt célállapotot, hova jusson el ügyfeled 3 hónap után!
  4. Küldj “welcome e-mail-t” az ügyféllé válás/első vásárlás után – nagy hatással tud lenni, ha az első levél a cég vezetőjétől érkezik!
  5. Vásárlások után küldj ügyfél elégedettségi (rövid, akár csak egy szám visszaküldése is elegendő egy 0-10-es skálán) kérdőívet! Ha negatív visszajelzés érkezik, vedd fel vele a kapcsolatot (Itt is a vezetőtől érkező megkeresést javaslom.)
  6. Tereld ügyfeleid az optimális csatorna felé (személyes vagy telefonos kapcsolattartás helyett online lehetőségek népszerűsítése)! Mutasd meg nekik az online csatorna lehetőségeit!
  7. Említettem, hogy az első alkalommal ne támadd le ügyfeled a legrészletesebb kérdőívvel, a későbbiek folyamán ezt ütemezetten megteheted:
    • Törekedj arra, hogy csak a legrelevánsabb információkat gyűjtsd be, amit a későbbiek folyamán fel is fogsz használni!
    • Az itt kapott információkat építsd be a későbbiek folyamán a személyre szabott ajánlatokba!
  8. Nagyon fontos az ütemezés. Ügyelj arra, hogy egyenletesen elosztva a releváns időpontokban kommunikálj. Ne zaklasd őket túl gyakran.
  9. Tárold le, hogy kinek/mikor/mit/milyen csatornán küldtél! Segít abban, hogy egyfélét kommunikálj és be tudd tartani a megkeresések közötti szüneteket.
  10. A 90 napos időablak végéhez érve csinálj még egy elégedettség mérést
    • Ha ez pozitív – (akár bizonyos kedvezményért cserébe) kérd meg, hogy ajánljon ismeretségi köréből potenciális ügyfeleket
    • Ha ez negatív – keresd meg és használd fel a kapott választ folyamataid/termékeid javításához

Lássuk ezt egy idődiagramon:

az ügyfél első 90 napja egy ábrán
az ügyfél első 90 napja egy ábrán


Néhány ötlet a visszamérésekhez:

  1. Tesztelj! Alkoss kontroll csoportokat, legyenek olyan ügyfelek:
  2. Mérd le, hogy az alkalmazott folyamat előtt/után:
    • átlagosan meddig tartott ügyfeleidnek, amíg elérték a célnak meghatározott állapotot
    • mennyivel nőtt az egy ügyfélre jutó átlagos termékszám
    • mennyivel nőt az átlagos ügyfél élettartam
  3. Kösd össze ügyfeleid viselkedési adatait az elégedettségi felméréseknél adott válaszaikkal, hasonlítsd össze!
  4. Nézd meg, hány új ügyfelet hoztak a folyamatban részt vevők az ajánlási rendszeren keresztül!
  5. Számold ki, hogy mennyivel több pénzt kerestél a korábbi állapothoz képest a tudatos új-ügyfél kezelési folyamatoddal… :-)

Milyen pozitívumokat várhatsz a folyamattól:

  • Ügyfeled megismerése
  • Ügyfélkapcsolat megalapozása
  • Az ügyfél elkötelezetté tétele céged irányába
  • Későbbi keresztértékesítési lehetőségek előkészítése
  • Személyre szabott ajánlatokkal magasabb válaszadási arány
  • Lojalitás növelése
  • Ügyfél élettartam növelése
  • Ajánláson keresztül új potenciális ügyfelek szerzése
  • Visszajelzések felhasználásával lehetőség ügyféligényekkel összhangban történő folyamat/termékfejlesztésre

Szóval, belevágsz? :-)
Lindwurm Tamás

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

E-commerce adatelemzés interjú – TESCO

Tesco adatelemzés interjúBarabás Lenkével, a Tesco Customer Loyalty and Personalisation Manager-ével beszélgettem a napjaink trendejeiről és arról, hogy hogyan reagál erre a Tesco. Lenkével egy Big Data workshopon találkoztam, ahol mindketten előadtunk. Az ottani prezentációja a Klubkártya programról szólt és ez keltette fel az érdeklődésemet. Ennek működéséről, előnyeiről és big data vonatkozásáról is mesélt nekem részletesen…

Barabás Lenke, TESCO
Barabás Lenke, TESCO

– Te pontosan mivel foglalkozol a Tesco csapatában?
– A Tesco-n belül ez egy teljesen új pozíció, így folyamatosan vannak új és új feladatok. Két fő vonalát emelném ki. Az egyik, hogy minél személyesebb ajánlatokat tudjunk adni a vásárlóinknak. Első lépésként a heti hírlevelek számát szeretnénk csökkenteni. Arra törekszünk, hogy egy hírlevelet kapjanak a vásárlók, de az valóban személyre szóló legyen. A másik a lojalitásépítés. Lojalitásépítés alatt pedig azt értem, hogy a már lojális vásárlókat próbáljuk megtartani, jutalmazni. Főleg jutalmazó rendszerekben gondolkodom – pl. klubokat alapítani, olyan dolgokat csinálni, amivel a lojális vásárlóink egy kis pluszt kaphatnak, különlegesebb bánásmódban részesülhetnek.

– És ha jól tudom, ezekhez használtok adatokat, méghozzá nem is keveset. Mik a főbb irányvonalak?
Az egyik főfókusz most a személyre szóló hírlevél elindítása. A Clubcard adatbázisra tudunk támaszkodni, hiszen ott látjuk, hogy milyen vásárlási szokásai vannak az egyes vásárlóinknak. Ez az egyik nagy adatbázisunk, ami egy párszázezres adatbázist jelent, és azon dolgozunk, hogy ez egyre nagyobb legyen. Fontosnak tartom megemlíteni, hogy a Clubcard-dal mindig tranzakció szintű adatokat nézünk.

– És azt, hogy férfi-e vagy nő? Hogy hány éves?
– Vannak demográfiai adatok a Clubcard-hoz, de ezeket nem használjuk, amikor ajánlatokat, aktivitásokat tervezünk, küldünk. Tranzakciókat nézünk, és ez alapján küldjük az ajánlatokat, a megszemélyesítésre már csak a kiküldésnél kerül sor. Azért sem támaszkodunk demográfiai adatokra, mert egy családban akár többen is használhatják ugyanazt a Clubcard-ot, így szinte lehetetlen, hogy kiderítsük, ki áll a kártya mögött. Viszont családon belül biztosan mindenki megkapja a számára értékes ajánlatot a tranzakciók alapján. Így azt gondolom, ez sokkal relevánsabb információ, mint az, hogy nő vagy férfi a kártya tulajdonos vagy az, hogy hány éves az illető. Természetesen ez sem elhanyagolható információ, de azt már egyéb célokra használjuk.

– Tehát “mutasd a kosarad és megmondom ki vagy”?
– Nagyjából igen, lehet következtetni demográfiai adatokra, de nem szoktunk, mert ebben az esetben a lényeg, hogy mit vásárol, hogy személyre szóló ajánlatokat tudjunk küldeni. Volt egy 5 hetes teszt periódusunk személyre szóló hírlevél küldésre, és kiderült, hogy nagyon szépen teljesít. Kb. háromszoros volt maga a hírlevél-megnyitási arány. Ez alapján valószínűsíthető, hogy ez egy nagyon hatékony dolog, de még több számra és pontosabb tesztekre van szükségünk, hogy többet tudjak róla mondani.

– Mi a projekt jövője? Mik az “álmok”?
– Az álom az, hogy mindenki egy személyre szóló hírlevelet kapjon heti szinten. Ne nyolcat, hanem egyet, de abban valóban csak az legyen, ami őt érdekli.

– Ha ezek a perszonalizált hírlevelek elindulnak, akkor az azt jelenti, hogy ha én pl. sok kenyeret, virslit és mustárt vettem, akkor nekem ezt a kenyeret-virslit-mustárt fogjátok ajánlani olcsóbban? Vagy inkább termékcsatolással melléteszitek, hogy érdekelhet a majonéz, az uborka, stb?
– Ha akciós az uborka vagy a mustár, és rendszeres vásárlója vagy a terméknek, akkor arról biztos, hogy kapsz ajánlatot hírlevélben. A későbbiekben jöhetnek egyéb extra ajánlatok is, rengeteg lehetőség rejlik még ebben, de pontosan nem tudom még megmondani, hova juthatunk rövid távon.

– Olyasmit terveztek, hogy ha valaki egy terméknek a rajongója, pl. sok fekete pólót vesz, akkor ő személy szerint kap akciót a fekete pólóra?
– Igen, ilyen jellegű aktivitásokat már tudunk csinálni, ún. kasszakuponokon keresztül. A Clubcard-os vásárlókat már elkezdtük ezzel jutalmazni. A példádnál maradva, ha látjuk, hogy vásároltál fekete pólót, akkor egy aktivitás keretében be tudjuk azt állítani, hogy a legközelebbi vásárlásod során kapj egy olyan kupont, amivel kedvezményesen veheted meg a kedvenc pólód egy legközelebbi vásárlásod esetén. Ebben is sok lehetőség rejlik, még a tesztfázisban vagyunk, és sokat tanulunk.

– Tehát mondhatjuk, hogy nálatok az adatelemzés és a big data arra megy rá, hogy személyesítsétek a tömegkommunikációt…
– Egyrészről igen, de nem csak a kommunikációt, hanem az ajánlatainkat is. A személyes véleményem az, hogy akkora a piaci verseny már az élelmiszer piacon (is), hogy mindig meg lehet venni az alapvető élelmiszereket, nem élelmiszereket akcióban. A mi célunk ennél több, szeretnénk, ha a vásárlóink olyan kedvezményeket kapnának, ami számukra fontos és releváns, akár állandó jelleggel megvehessék kedvenc terméküket kedvezményesen.

– Köszönöm szépen az interjút!

 

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

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

Startup adat-eszköztár: szegmentálás, kohort analízis és A/B teszt

Egy jól működő, hosszútávon is életképes startup egyik alappillére a tesztelés. A tesztelés általában két dolog összehasonlításáról szól – szegmentálással, kohort-analízissel vagy A/B teszttel. Ezekkel az módszerekkel meg tudjuk mondani, hogy a két elképzelés, koncepció közül melyik teljesít jobban és melyiket érdemes továbbfejleszteni. A lenti cikkben ezt a 3 módszert fogom bemutatni (a cikk struktúráját és példáit a Lean Analytics című könyvből vettem kölcsön).

SZEGMENTÁLÁS
Egy szegmens nem más, mint egy csoport, aminek a tagjai közös tulajdonságokkal rendelkeznek.
Ezek lehetnek a 20 és 25 év közötti felhasználók, Kalocsa város lakosai, a Windows8 használók vagy éppen azok, akik piros tollat vettek az ápiszban. A szegmentáció lényege, hogy összehasonlítsunk két valamilyen módon jól megkülönböztethető csoportot (a férfiakat a nőkkel vagy a budapestieket a szegediekkel, a piros toll vásárlókat a kék toll vásárlókkal, stb.) és megnézzük, hogy mi különbözik a felhasználói szokásaikban. Például ha látod, hogy a budapestiek a többiekhez képest nagyobb arányban nyitották meg a “Regisztrálj 10%-kal olcsóbban” e-mail kampányodat, a szegediek pedig a “Regisztrálj és kapsz egy kék pólót” leveledet, akkor sejtheted, hogy Budapestre és Szegedre más-más marketing stratégiával kell rámenned.
A szegmentálás amúgy nem az internet gyermeke, a marketingben és minden más iparágban is már nagyon régóta használják nagy sikerrel.

KOHORT ANALÍZIS
A kohort elemzés az időbeli összehasonlításról szól. Egy startup-ban folyamatosan változik a termék, a modell és a piacelérés stratégiája. Ehhez mérten azok a user-ek, akik az első héten regisztrálnak, teljesen más élményben részesülnek, mint azok, akik az ötödik hónapban. A probléma az, hogy a legtöbb startup (de nagyobb cégek is) elégedettek a havi átlagokkal, ami a példa kedvéért így nézhet ki:
startup cohort analízis

Ezen a táblázaton azt látjuk, hogy nagyjából minden rendben van, májusig volt egy kis esés, de az érték elindult visszafelé. Ha mindezt kohort analízissel nézzük, rögtön kiderül, hogy a kölünböző hónapokban regisztrált csoportok (a lenti táblázatban az új sorok), hogyan teljesítettek külön-külön. Zölddel kiemeltem minden csoport első hónapját, sárgával a másodikat.

kohort analízis adatelemzés

Tehát a Januárban regisztrálók első hóban termelt bevétele 5$, míg a májusiaknál ugyanez az érték 9$. Ez bizony növekedés, ami igazolja az esetleges változásokat a hónapok során a termékben.
Egy másik fontos dolog, ami jól látszik ezen a táblán, hogy egy adott csoport mindig a regisztráció hónapjában termeli a legtöbb pénzt, később ez az összeg elindul lefelé. Mindez kohort analízis nélkül nem látszódott volna!

A/B TESZTELÉS
Míg a kohort analízis lényege az időbeli eltérés, az A/B tesztelés kulcsa éppen az egyidejűség. Az A/B teszt során két hasonló felépítésű felhasználói csoportnak adunk oda két különböző verziót a tesztelendő anyagunkból (weblap dizájn, email szövegezés, stb…) egy időben.
Ideális esetben a felhasználók nem is fogják tudni, hogy egy tesztben vesznek részt, ezért természetesen viselkednek és nem torzul a teszt eredménye.

Egy egyszerű példa:
Kiküldesz egy e-mail kampányt A/B teszttel (a legtöbb profi hírlevélküldőben van ilyen lehetőség) – a feliratkozóid egyik felének “Akciónk nemsokára lejár…”, a másik felének “Akciónk szerdán lejár” tárggyal. Rögtön tesztelheted, hogy a te feliratkozóidnak a bizonytalan vagy a fix határidő a motiválóbb. Nézd meg a hírlevél megnyitási arányát az egyik és a másik esetben! Legközelebb már tudni fogod, milyen tárgy mezővel leszel sikeresebb.

Nem hiszed, hogy ez tényleg számít? A Picatic nevű startup-nál a regisztrációs gombot tesztelték A/B teszttel. A látogatók egyik felének “Try it out free”, a másiknak “Get started free” volt a gombra írva. 10 napig tartott a mérés és a tapasztalat megdöbbentő volt. A “Try it out free” 376%-kal több átkattintást hozott, mint a “Get started free” gomb. Azaz több, mint 4-szer annyi embert érdekelt a regisztráció, pedig az egyetlen különbség pár szó volt. Érdemes A/B tesztelni? Vagy máshogy kérdezem: szeretnél 4-szer annyi user-t? Szerintem igen.

Az A/B tesztelésnél 3 dologra kell még odafigyelni:
1) Ne úgy csináld, mint a MÁV. Ez nem A/B teszt, hanem egy szavazás. Semmi értelme, nagyon torz eredményeket fog adni.

MÁV "A/B teszt"
MÁV “A/B teszt” – képért köszönet Kovács Zsuzsannának

2) Ha kevés a látogatód, hogy apróságokat tesztelgess (mint egy-egy szó), próbálj a főbb dolgokra fókuszálni, ahol amúgy is majdnem minden felhasználód átmegy (nyitóoldal főbb elemei, stb.)!
3) Véletlenül se futtasd egymás után az A és a B verziót. Ha időben nem egyszerre fut a két verzió, simán lehet, hogy valami egyéb változó hatott ki az eredményeidre (szombaton az egyik verzió alatt mindenki a Szombat esti lázat nézte és emiatt senki nem kattintott).

Tehát ne feledd: szegmentálás, kohort analízis, A/B teszt és sokkal okosabb és sikeresebb leszel a startup-oddal.

Cikkek startup adatelemzés témában:
1. Az AirBNB sztori – 60-szoros növekedés teszteléssel
2. Startup adatelemzés interjú I. – Prezi
3. Startup adatelemzés interjú II. – Evernote, Eventbrite, GoodData
4. Startup adatelemzés interjú III. – Brickflow

Ha még több ilyen témájú cikket olvasnál, iratkozz fel a hírlevélre itt:

Mester Tomi