Rinkodaros matavimas & Duomenų analizė praktikoje
Rinkodaros matavimas ir duomenų analizė yra vadovų ir akcininkų įrankis priimti sprendimus remiantis faktais, o ne nuojauta. Šiame puslapyje rasite įvairius straipsnius ir praktinę informaciją, kuri padeda suprasti, kaip realiai matuoti skaitmeninės rinkodaros veiklą, įvertinti investicijų grąžą ir suvaldyti duomenų kokybės rizikas organizacijoje.
Aptariame, kokius rodiklius verta sekti vadovybei: pajamų priskyrimą (attribution), užklausų ir pardavimų piltuvo rodiklius, CAC, LTV, ROAS, konversijų rodiklį, piltuvo greitį ir kanalų efektyvumą. Taip pat paaiškiname, kaip sujungti duomenis iš GA4, „Google Ads“, socialinių tinklų, el. pašto platformų ir CRM, kad ataskaitos atspindėtų realų verslo rezultatą, o ne vien paspaudimus.
Čia rasite praktinius pavyzdžius, kaip kurti vadovybei skirtus „dashboardus“, kaip nustatyti KPI tikslus ir „benchmarks“, kaip vertinti kampanijų poveikį, identifikuoti „butelio kakliukus“ ir priimti sprendimus dėl biudžeto perskirstymo. Taip pat nagrinėjame dažniausias klaidas: netikslus konversijų sekimas, neapgalvota UTM sistema, duomenų dubliavimas, skirtingos „tiesos versijos“ ir interpretacijos spąstai.
Naršykite temas pagal savo situaciją ir paverskite rinkodaros matavimą ir duomenų analizę aiškia valdymo praktika, kuri didina skaidrumą, gerina sprendimų kokybę ir padeda auginti pajamas.

Juodosios technologijos – jau ir Lietuvos skaitmeninės reklamos rinkoje
Šį kartą visiškai netikėtai ir skubiai rašau straipsnį apie mūsų aptiktas manipuliacijas internetinėje reklamoje. Kai…

Skaitmeninė rinkodara: kam 2016-ieji bus lūžio metai?
Jeigu matėte filmą „Matrica”, tikriausiai prisimenate garsiąsias Morfėjaus frazes, skirtas Neo: „Ar nori pamatyti, koks…

Palankiausia savaitės diena reklamai
Pristatome tai, ką turi žinoti kiekvienas reklamos specialistas. Ar teko kada susimąstyti, kuri diena yra…

Kokius „Google AdWords“ tikslus išsikelti?
Kaip planuoti „Google“ reklamos kampanijas, nuo ko pradėti, į ką svarbiausia atsižvelgti? Tokie klausimai dažniausiai…











