如何成为数据驱动的机构并证明社会投资回报率

您的机构是数据驱动的还是更多的情感和直觉驱动的？ 在当今的经济环境下，您将希望能够通过查看社交媒体投资回报率来证明您的社交媒体活动有效。

但是怎么办？

在最近的机构峰会上，Christopher Penn 就机构如何向客户提供报告并切实展示其社交媒体营销活动的价值发表了富有洞察力的演讲。

Christopher Penn 是分析、数字营销和营销技术方面的权威。 除了是 100 强数字营销商、成功的企业家、两打营销书籍的畅销书作者和多产的主讲人之外，他还以其在四个关键行业领域的思想领导力和发展而闻名：

• 谷歌分析采用
• 数据驱动的营销和公关
• 现代电子邮件营销
• 市场营销中的人工智能和机器学习

以下是他在机构峰会上的会议要点。

机构面临的最大、持续的问题：证明社交媒体的投资回报率

几乎所有机构都会被问到的一个问题，至少每月一次，是：我的钱能得到什么？

这是一个很难回答的问题，对吧？

展示您的营销活动对客户财务结果的影响是一项挑战。

例如：

• 95% 的机构表示他们需要访问有关其客户和客户的偏好和需求的数据。
• 92% 的人表示他们需要财务预测和推算。
• 92% 的人表示他们需要有关其品牌和声誉的数据。

但是 15-20% 的时间他们无法访问这些数据，这就是为什么只有不到一半的机构可以证明社交媒体的投资回报率。

相反，代理商能做的最好的事情就是创建自动报告，显示他们获得的点击次数、喜欢次数、印象、覆盖面和参与度。

可以理解的是，这会引发一个问题：我的钱能得到什么？ 因为 Instagram 帖子的点赞次数如何影响他们的收入？

问题是，我们将活动与结果混为一谈。 它们是两种截然不同的东西。

那么我们如何解决这个问题呢？

我们必须成为数据驱动的。

数据驱动意味着什么？

数据驱动意味着您根据冰冷、硬数据而不是本能或直觉做出决策。

您可能已经比您想象的更受数据驱动。 例如，每次你使用谷歌地图时，你输入一个目的地，它就会计算出最佳路线，然后你就会按照它走。 您做出的决定基于 Google 地图中的数据，而不是直觉。

如果您不使用数据做出决策，那么您只是在猜测。

但是你如何成为一个数据驱动的机构呢？

目前，您要么使用数据做出决策，要么不使用。 没有中间立场。

但令人震惊的是：不管你怎么想，成为数据驱动的机构与技术无关。

这是关于人的。

这是关于说服人们改变他们一贯做事的方式。 它是关于让人们学习如何收集正确的数据集，推断关键信息，并根据事实而不是直觉做出可靠的决定。

如果你想成为一个数据驱动的机构，可以向客户证明社交媒体投资回报率，并成为一个利润中心，而不是一个成本中心，你和你的机构员工必须接受四个组成部分。

数据驱动决策的 4 个组成部分

使用数据而非直觉做出决策就像做蛋糕一样。

如果没有以下四个组件，您将无法做到：

• 原料
• 一个食谱
• 技能
• 工具

数据驱动的决策制定：要素

在制作蛋糕之前，您必须确保您拥有所需的所有成分，对吗？

当您开始成为数据驱动的旅程时也是如此。 但是，不是确保您有面粉、鸡蛋、糖和黄油，您必须准备好一种成分，即反映您和您的客户正在衡量的 KPI 的高质量数据。

采购数据很容易。 但采购正确类型的数据并非如此。

我们需要收集以 KPI 为中心的数据。

首先，询问您的客户他们的 KPI 是什么：例如，他们是根据产生的潜在客户数量还是销售额来衡量的？ 他们有围绕潜在客户的目标，还是 SQL？

其次，确定他们使用哪些数据系统来衡量 KPI 的进展情况并要求访问。 您可能会发现他们中的大多数人使用 Google Analytics 来收集这些数据。

但并非所有客户都喜欢访问他们的帐户。 这是您需要提出有力理由的地方：无论您是什么类型的代理机构，您都需要访问他们的 Google Analytics 和其他数据收集工具。

获得访问权限后，您需要评估数据的质量。 数据需要具备以下六点才能被认为是有用的：

1. 干净的。 它需要没有错误，没有重复的条目。
2. 完全的。 如果缺少数据，这是一个需要修复的大问题。
3. 综合的。 确定数据是否为您提供了所需的信息。 它是否跟踪正确的指标？ 诚然，收集数据以证明社交媒体投资回报率具有挑战性，因为代理费用、客户的终生价值和内部成本等因素都会影响投资回报率。 花点时间考虑一下。
4. 选择。 选择您要跟踪的指标。 在 Google Analytics（分析）中，您可以跟踪超过 510 个指标，但您不需要其中的大部分指标。 您不希望不相关的数据混淆组合。 使用 80/20 规则并选择重要的指标。
5. 可信的。 必须以有效的方式收集数据。 对于进行调查、民意调查或营销研究的机构来说，这通常是个问题，因为数据可能存在偏差，因此无效。
6. 可计算的。 最后但并非最不重要的一点是，数据必须可用。

相信 Christopher Penn 所说的：“如果他们的数据质量很差，你需要修复它。 值得花时间。”

总而言之：确保您可以获得正确的、高质量的成分，这些成分与您的客户所依据的 KPI 相关联。

数据驱动的决策制定：秘诀

制作蛋糕的下一步是找到并遵循食谱，以确保您采购的原料可以制作出美味的蛋糕。

在处理您收集的数据时也是如此。 您需要遵循一个秘诀，以确保您呈现的数据对客户有意义。 您有入职指南，您也需要它们来进行数据处理。

许多机构都犯了在一系列幻灯片中展示数据的错误。 这些幻灯片充满了广告截图、他们所做的工作示例，以及显示客户希望自己解释的指标的图形和表格。

但这不是他们的工作，而是你的。

这就是为什么您需要一个方法来处理和呈现数据，以便您以一种易于理解的方式提供有意义的结果。

你的配方应该确保你处理和呈现的每一位数据都做两件事：

• 它告诉他们一些他们不知道的事情。
• 它要求他们做出决定。

没有决策的数据会让人分心。

您可以包括您喜欢的所有图表、图形和表格，但如果您不要求客户做出决定，那么您就是在浪费他们的时间……以及您的时间。 例如，如果广告效果一个月下降了 23%，你应该通知他们，建议你暂停或停止活动，并征求客户的决定。

您的数据处理方法应始终回答三个问题：

1. 发生了什么？ 首先，您需要描述发生的事情。 例如，我们在这个广告活动上花费了 X 美元，我们获得了 X 次点击、展示和转化。
2. 这是什么意思？ 接下来，您需要解释为什么这些数据很重要。 客户为什么要关心？ 例如，我们获得了 X 次点击次数、展示次数和转化次数，这意味着该广告系列的效果比我们预期的好 X%。
3. 现在怎么办？ 然后，您需要确定您需要客户做出哪些决定。 例如，由于广告系列的效果好于我们的预期，我们希望将预算支出增加 $X：是还是否？

许多机构使用的一个通用配方，包含三个什么是SAINT 报告框架：

• 概括
• 分析
• 见解
• 下一步
• 时间线

当您更改数据处理和报告格式时，它会改变您与客户之间的整个对话和关系。 这种方法让你变得更加积极主动，你开始领导他们，而不是他们领导你。

因此，开发您的机构食谱：收集并写出使用数据的不同流程和框架，以便您可以定制适合个人客户的方法，并帮助他们了解发生了什么、为什么发生以及下一步需要做什么是。

数据驱动决策：技能

没有一定的技巧，就无法烤出像样的蛋糕。 制定数据驱动的决策也是如此。

确定您需要什么技能，并评估您机构中的每个人，从上到下，看看他们的数据技能和成熟度。

您需要能够收集相关的、高质量的数据、对其进行解释并将其呈现给客户的人员。 您需要他们查看数据、了解上下文、预测未来可能发生的事情，并使用这些信息来规划策略。

例如，具有分析能力的人可以根据公共假期、天气或经济变化等因素预测发起电子邮件活动的最佳时间。

这种类型的洞察力使您能够积极主动并展示附加值。

如果你缺少具备数据技能的员工，那就雇人吧。 通常，在代理机构内部，您希望聘用富有创造力的、天马行空的思想家。 但是，请考虑聘用具有定性和诊断技能的分析背景的人。

数据驱动的决策制定：工具

再说一遍，没有工具是做不出蛋糕的。 至少你需要一个碗、勺子和体重秤。 同样，如果没有工具，您就无法成为数据驱动的。

但是您使用哪些？

Christopher Penn 在机构峰会上的演讲中给出的最佳建议是：不要购买更多工具来帮助您成为数据驱动的。 使用你拥有的。

就像做饭一样。 假设您需要一根擀面杖但没有，您会即兴发挥并使用您拥有的东西，不是吗？ （根据经验，空酒瓶效果很好。）

你可以使用各种各样的免费分析和数据工具，所以你可以尽可能地使用它们，或者雇佣有能力的人。

无论如何，大多数工具都做同样的事情。 例如，Ahrefs、SEMRush 和 Moz Keyword Explorer 等工具都可以为您提供关键字数据和关键字建议。 因此，节省您的便士并使用您拥有的。

或者，如果您想为工具付费，请确保您获得的是一款功能全面的工具，可以让数据收集、处理和报告变得超级快速和简单。

例如，像 Agorapulse。

Agorapulse 是一种与众不同的社交媒体管理工具：它是唯一可以让您证明社交媒体投资回报率的平台。 您可以自动将 UTM 参数添加到您的内容，将您的帐户连接到 Google Analytics，并提取可用于为您的客户构建全面的 ROI 报告的数据。 它使证明投资回报率变得毫不费力。

概括

做出主动的、数据驱动的决策将使您能够向客户展示附加价值，使他们能够将您视为专家，并停止“我的钱能得到什么”的问题。

你会成为一种资产而不是消耗品。

要成为数据驱动的，您必须：

• 清楚地了解您要达到的 KPI。
• 使用高质量的数据来引导而不是跟随。
• 构建您的机构食谱书以帮助您处理有意义的数据。
• 从您已经使用的工具中榨汁。

这就是您如何从成本中心转变为价值中心。

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