Measure Performance Success | Google Digital Marketing & E-commerce Certificate
ما هو التسويق القائم على الأداء؟
مقدمة حول التسويق الرقمي
- تم تقديم مفهوم العلاقة بين التسويق الرقمي والعلامة التجارية، مع التركيز على استراتيجيات التسويق والتجارة الإلكترونية.
- سيتم تناول كيفية قياس البيانات وتفسيرها لتحسين الاستراتيجية، بالإضافة إلى مفهوم التسويق القائم على الأداء.
أهمية قياس النتائج
- قياس نجاح جهود التسويق يعد من أهم المهارات التي يمكن اكتسابها في مجال التسويق الرقمي أو التجارة الإلكترونية.
- تجربة المتحدث الشخصية مع البيانات أثناء إدارة إعلانات مدفوعة لمتجره الإلكتروني، مما أظهر له أهمية القياسات المختلفة.
التسويق القائم على الأداء: كيف يعمل؟
مقارنة بين الماضي والحاضر
- في عام 1985، كانت الحملات الإعلانية تعتمد بشكل كبير على التخمين وعدم وجود معلومات دقيقة حول فعالية الإعلانات.
- اليوم، يوفر التسويق الرقمي العديد من الطرق لقياس نجاح الحملات الإعلانية عبر الإنترنت.
تعريف التسويق القائم على الأداء
- يعتمد هذا النوع من التسويق على استخدام المعلومات الدقيقة حول سلوك العملاء لتخطيط وتحسين استراتيجيات المبيعات والتسويق.
- يركز على النتائج القابلة للقياس مثل النقرات والتحويلات.
المقاييس المستخدمة في تسويق الأداء
مقاييس رئيسية
- قيمة عمر العميل (CLV): تشير إلى الإيرادات المتوسطة الناتجة عن العملاء خلال فترة معينة.
- العائد على الإنفاق الإعلاني (ROAS): يقيس الإيرادات المكتسبة مقابل ما تم إنفاقه في الإعلان.
أهمية القياسات في رحلة العميل
- تساعد القياسات في فهم كيفية مساهمة كل نقطة تواصل في تحقيق الأهداف، مما يعزز التفاعل مع العملاء بشكل أكثر فعالية.
البيانات ودورها في تحسين الاستراتيجيات
دور البيانات في عملية التسويق والمبيعات
- تعتبر البيانات مجموعة من الحقائق أو المعلومات التي تساعد الشركات في اتخاذ قرارات مستندة إلى سلوك العملاء الفعلي.
تحليل البيانات في التسويق الرقمي
أهمية مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)
- يمكن أن تكون مؤشرات الأداء الرئيسية مثل ROAS، وإذا لم تحقق أهدافك، قد تحتاج إلى إعادة تحديد أولويات KPIs مختلفة.
- يتطلب معرفة ما إذا كنت تحقق أهدافك جمع وتفسير البيانات ذات الصلة.
- عملية مراقبة وتقييم البيانات للحصول على رؤى قابلة للتنفيذ تُعرف بتحليل البيانات.
مهارات تحليل البيانات
- تعتبر مهارة تحليل البيانات من أهم المهارات التي يمكنك تطويرها للعمل في التسويق الرقمي أو التجارة الإلكترونية.
- لا تحتاج لأن تكون خبيرًا في الإحصائيات، ولكن معظم الأدوار المبتدئة تتضمن العمل مع البيانات بطريقة ما.
جمع وتحليل البيانات
- سحب، تقرير، وتحليل البيانات هي بعض المسؤوليات الأساسية في تحليل البيانات.
- سحب البيانات يعني جمعها من أدوات التحليلات ووضعها في جدول بيانات لتسهيل الوصول إليها.
- يساعد التقرير الجيد على تحديد الاتجاهات واكتشاف النتائج غير المتوقعة بسرعة أكبر.
فهم نتائج التحليل
- يوفر تحليل البيانات رؤى تفسر النتائج المبلغ عنها ويقترح خطوات مستقبلية مثل تغيير الميزانية أو إعادة ترتيب الأولويات.
- تساعد بيانات التسويق القائم على الأداء الشركات على فهم مدى نجاح استراتيجيتها في تحقيق الأهداف.
قياس النجاح والتفاعل مع العملاء
- يجب أن تخبرك جميع البيانات عن القنوات والمحتوى الذي يحقق أداءً جيدًا.
- النجاح يمكن أن يعني أشياء مختلفة حسب أهداف التسويق والأعمال الخاصة بك.
نموذج النسبة المئوية للمسؤولية (Attribution)
- يُستخدم نموذج النسبة المئوية للمسؤولية لتحديد المحتوى والقنوات المسؤولة عن توليد العملاء المحتملين أو التحويلات.
- لا يمكنك معرفة ما يفكر فيه العملاء بالضبط، لكن سلوكهم يمكن أن يخبرك الكثير عن نجاح جهودك.
نماذج النسبة المئوية للمسؤولية
- هناك خيارات متعددة لنماذج النسبة المئوية للمسؤولية مثل النموذج المدفوع بالبيانات والنموذج الأول والنموذج الأخير والنموذج الخطي.
نموذج نسب التحويل في التسويق
أنواع نسب التحويل
- نموذج نسبة اللمسة الأخيرة: يُعطي كل الفضل للنقطة الأخيرة التي تفاعل معها العميل قبل الشراء، مثل إعلان وسائل التواصل الاجتماعي.
- نموذج النسبة الخطية: يوزع الفضل بالتساوي بين جميع النقاط التي تفاعل معها العميل، مما يعكس تأثير كل نقطة على قرار الشراء.
أهمية تحليل البيانات
- تحليل البيانات ليس علمًا دقيقًا، لكنه يساعد في فهم كيفية تفاعل العملاء مع المحتوى وما الذي يدفعهم لاتخاذ إجراء.
- استخدام نماذج مثل النسبة المدفوعة، والنسبة الأولى، والنسبة الأخيرة يمكن أن يساعد الشركات في تخصيص مواردها بشكل فعال لزيادة تحويلات العملاء.
سرد البيانات وكيفية استخدامه
تحويل البيانات إلى قصة
- سرد البيانات هو ممارسة نقل رؤى البيانات لجمهور محدد من خلال سرد واضح وجذاب.
- الأرقام وحدها لا تكفي؛ يجب أن تُفسر لماذا حدث شيء ما ولماذا هو مهم.
مكونات القصة البيانية
- تتكون القصة البيانية من ثلاثة عناصر رئيسية: البيانات نفسها، السرد الجذاب، والتصورات الواضحة.
- اختيار النقاط البيانية المهمة يشبه اختيار الشخصيات الرئيسية في مسرحية؛ يجب التركيز على الأرقام الأكثر تأثيرًا.
بناء السرد وتحليل النتائج
هيكل السرد
- يجب أن يكون السرد مُهيكلاً بشكل جيد ليكون جذابًا وذا مغزى.
- بعد تحديد النقاط البيانية المهمة، يمكن بناء سرد يوضح كيف تؤثر هذه النتائج على الجهود المستقبلية.
أهمية التصورات البصرية
- التصورات البصرية تساعد الجمهور على فهم المعلومات المعقدة وتوضيح العلاقات بين النقاط البيانية.
- الرسوم البيانية والمخططات تعزز الفهم وتساعد في توضيح الاتجاهات بسرعة ووضوح.
أهمية سرد البيانات في التسويق الرقمي
التأثير على القرارات الكبيرة
- يعد سرد البيانات أداة قوية ومطلوبة بشدة في أدوار التسويق الرقمي والتجارة الإلكترونية.