Í fyrri köflum höfum við mótað stefnu, skilið markhópinn og búið til áætlun. Við erum farin af stað með aðgerðir. En hvernig vitum við hvort þetta er að virka? Hvernig vitum við hvort við erum að keyra í átt að áfangastað eða hvort við séum bara að spinna í hringi og brenna bensíni?
Svarið liggur í mælingum. Þessi kafli snýst um að breyta ágiskunum í vitneskju. Hann er brúin sem flytur okkur frá því að taka ákvarðanir „af því bara“ (t.d. „mér finnst þessi mynd flottari“) yfir í að taka ákvarðanir „af því að...“ (t.d. „gögnin sýna að þessi mynd skilar fleiri smellum“).
Ávinningurinn af því að mæla réttu hlutina er að við skiptum út tilfinningu fyrir staðreyndum og breytum „ég held“ í „ég veit“. Án mælinga erum við að reka fyrirtæki í blindni.
AÐ SKILJA „HVAГ OG „HVERS VEGNA“ (MAGNBUNÐ OG EIGINDLEG GÖGN)
Þegar við mælum árangur þurfum við tvenns konar upplýsingar:
Magnbundin gögn (Quantitative Data): Þetta eru tölurnar. Þær svara spurningum eins og Hvað? Hversu margir? Hversu oft? Dæmi: 150 manns heimsóttu vefinn, 3 keyptu vöru, kauptíðnin er 2%.
Eigindleg gögn (Qualitative Data): Þetta eru lýsingarnar. Þær svara spurningunni Hvers vegna? Dæmi: Athugasemdir frá viðskiptavinum, svör úr opnum spurningum í könnunum, niðurstöður úr rýnihópum.
Ávinningurinn af því að skilja þennan mun er gríðarlegur. Tölur (magnbundin gögn) segja þér hvað er að gerast, en þær segja þér sjaldnast af hverju. Til að skilja af hverju fólk er að yfirgefa körfuna þarftu að lesa athugasemdirnar þeirra eða spyrja þau.
Tenging við Norðurskinn: Norðurskinn sér í Google Analytics (magnbundin gögn) að 80% viðskiptavina yfirgefa körfuna á greiðslusíðu. Þetta er „hvað“ vandamálið er. Til að finna „hvers vegna“ senda þeir stutta könnun á fólk sem yfirgaf körfuna (eigindleg gögn). Þeir uppgötva að fólk treystir ekki greiðslugáttinni því hún lítur óörugglega út. Tölurnar fundu vandamálið, en orðin fundu lausnina.
FRÆÐAHORNIÐ: HVAR FINNUM VIÐ GÖGNIN?
Magnbundin gögn: Við finnum þau aðallega í sjálfvirkum greiningartækjum eins og:
Google Analytics: Fyrir allt sem gerist á vefsíðunni þinni (umferð, kauptíðni, hvaðan fólk kemur).
Meta Business Suite / TikTok Analytics: Fyrir allt sem gerist á samfélagsmiðlum (drægni, smellir, áhorf).
Eigindleg gögn: Við þurfum að afla þeirra með beinum rannsóknum:
Spurningakannanir: Nota ókeypis tól eins og Google Forms til að senda á póstlistann.
Viðtöl: Hringja í 3-5 viðskiptavini og spyrja þá út í upplifun þeirra.
Vöktun: Lesa og greina allar athugasemdir á samfélagsmiðlum og í tölvupóstum.
MÆLIKVARÐAR VS. SÝNDARMÆLIKVARÐAR VS. LYKILÁRANGURSKVARÐAR (KPIs)
Þegar við höfum aðgang að öllum þessum gögnum er auðvelt að týnast. Hér er mikilvægt að sía hávaðann frá merkingunni.
Mælikvarði (Metric): Hvað sem þú getur mælt. Dæmi: Fjöldi fylgjenda á Instagram.
Sýndarmælikvarði (Vanity Metric): Mælikvarði sem lítur vel út á blaði og kitlar egóið, en hefur engin bein áhrif á viðskiptin. Hann svarar ekki spurningunni „Náðum við markmiðinu okkar?“
Lykilárangurskvarði (Key Performance Indicator - KPI): Sá fái fjöldi mælikvarða sem tengist beint við eitt af þínum mikilvægu SMART-markmiðum (úr Kafla 11).
Ávinningurinn af því að skilgreina KPI-a er að það neyðir okkur til að einbeita okkur að þeim fáu tölum sem raunverulega skipta máli fyrir árangur.
Hjá Norðurskinni:
Sýndarmælikvarði: 1.000 „likes“ á fallega náttúrumynd á Instagram. Það er gott og blessað, en skilar það sölu?
KPI: Fjöldi fólks sem smellti á hlekkinn í lífeyrinum (bio) af þessari færslu og skráði sig á póstlistann. Þessi tala tengist beint samskiptamarkmiðinu þeirra um að fjölga á póstlista.
Við getum líka tengt KPI-a beint við viðskiptavinaferðalagið sem við ræddum í Kafla 7:
Á Vitundarstigi: Hér er markmiðið að vekja athygli. Viðeigandi KPI er því Drægni (Reach) á auglýsingum til Fríðu.
Á Íhugunarstigi: Hér er markmiðið að byggja upp traust. Viðeigandi KPI-ar eru Smellihlutfall (CTR) á bloggfærslu eða Fjöldi niðurhala á pökkunarlistann.
Á Ákvörðunarstigi: Hér er markmiðið sala. Viðeigandi KPI-ar eru Kauptíðni (Conversion Rate) í vefversluninni.
AÐ NOTA GÖGN TIL AÐ TAKA ÁKVARÐANIR: A/B PRÓFUNIR
Að safna gögnum er tilgangslaust nema við notum þau til að taka betri ákvarðanir. Ein algengasta aðferðin til þess er A/B prófun.
FRÆÐAHORNIÐ: A/B PRÓFUN (SPLIT TESTING)
A/B prófun er einföld tilraun þar sem við berum saman tvær útgáfur af einhverju til að sjá hvor virkar betur.
Hvað er það? Við búum til tvær útgáfur af því sama (t.d. auglýsingu eða tölvupósti) með einni skýrri breytingu. Útgáfu A (stjórn) og Útgáfu B (breyting). Við sýnum svo helmingi markhópsins A og hinum helmingnum B og mælum hvor skilar betri árangri (t.d. fleiri smellum).
Af hverju? Að nota A/B prófanir er hin fullkomna leið til að innleiða „af því að“ hugsunarháttinn. Ávinningurinn er að við förum úr því að giska yfir í að vita. Við þurfum ekki lengur að rífast á fundum um hvort blár eða grænn takki sé betri („af því bara mér finnst það“); við prófum það og látum gögnin segja okkur til („af því að gögnin sýna að græni takkinn skilar 20% fleiri smellum“).
Hvernig Norðurskinn notar þetta:
Norðurskinn vill senda tölvupóst á póstlistann sinn til að kynna nýja jakkann. Þau eru óviss um hvort fyrirsögnin eigi að vera:
A: „Nýi Fjallgola Pro jakkinn er kominn“
B: „Haltu þér þurrum í hvaða veðri sem er“
Þau senda Útgáfu A á 10% af póstlistanum og Útgáfu B á önnur 10%. Eftir tvo tíma sjá þau að Útgáfa B fékk 40% fleiri opnanir. Þau taka þá ákvörðun byggða á gögnum og senda Útgáfu B á restina af póstlistanum.
NIÐURSTAÐA
Mælingar eru ekki bara eftirásjá; þær eru innbyggður áttaviti í öllu markaðsstarfi. Með því að skilgreina skýra KPI-a sem tengjast beint SMART-markmiðunum okkar og nota bæði magnbundin og eigindleg gögn til að skilja hvað virkar (og hvers vegna), tryggjum við að við séum ekki bara upptekin „af því bara“, heldur að við séum að ná raunverulegum árangri „af því að“ við vitum hvað virkar.