S PODATKI PODPRTE ZGODBE

Ste že kdaj sedeli na večurnem brainstormingu in nizali genialne ideje, na koncu pa ste morali izbrati zgolj eno? Izbor je bil naporen, po realizaciji pa niste bili več prepričani, ali ste se pravilno odločili. Le kaj bi dali, da bi to vedeli že prej! No, rešitev je preprosta, v angleščini pa ji rečejo »data-driven« pristop.

Podatkovna dimenzija

Klasičen marketinški pristop pri ustvarjanju vsebine temelji na sestankih, kjer se razpreda o predlogih, kako blagovno znamko prikazati tako, da bo pritegnila pozornost in nagovorila kupce. Za takšen pristop je značilno da udeleženci sestanka dajejo predloge na podlagi svojega občutka in trenutnega kreativnega navdiha, na koncu pa sprejmejo najboljši predlog. Ko pa v proces odločanja vključimo še podatke, je tako, kot da bi se sestanku priključil sodelavec, ki ves svoj prosti čas nameni brskanju po spletu, ki prebere vse novice v medijih, spremlja vsa mogoča družbena omrežja, pozna Google na pamet in je prebral nešteto knjig. S takimi podatki lahko hitro opredelimo, kaj našo ciljno skupino zares zanima. Pa ne samo to, izvemo lahko recimo tudi, kje bi našo zgodbo uporabniki najraje spoznali in na kakšen način bo najbolje učinkovala.

»Data-driven« svet

Najverjetneje ste že slišali izraz »data-driven *vstavi poljuben buzzword*«. V zadnjem času je že vsaka stvar »data-driven«: od strategije do procesov odločanja, vsebine in tako dalje. Ampak kaj to dejansko pomeni? Po definiciji je »data-driven« lastnost nečesa, kar je odvisno od podatkov oziroma določeno na podlagi zbiranja in/ali analize podatkov. Pri tem so pomembni trije koraki oziroma vprašanja, na katera moramo biti pozorni.

• Kako podatke zbiramo? Primarni podatki so tisti, ki jih pridobimo sami; za potrebe statistike obiska spletnih mest je najpogostejši takšen primer Google Analytics. Lahko pa so podatki tudi sekundarni. Za spremljanje trendov na spletu je zanimivo brezplačno orodje Google Trends.
• Kako podatke analiziramo? Na tej točki sprejmemo odločitev o tem, kaj bomo dejansko spremljali, kaj je tisto, kar nas zanima. Če vzamemo za primer spletne strani, obstaja veliko število različnih informacij, ki jih lahko spremljamo, ampak ali nas dejansko za naše potrebe zanima vse (spremljamo lahko na primer čas, preživet na strani, število ogledov strani, število izhodov in tako dalje)?
• Kakšne odločitve sprejmemo na podlagi rezultatov analize? Že na točki analize moramo sprejeti odločitve, ki so v kontekstu tega, kar nas zanima, saj podatki sami po sebi ne pomenijo vrednosti. Ko pa tem podatkom dodamo kontekst in naše znanje, potem šele dobimo koristne informacije, ki nam lahko pomagajo.

Ali smo res uspešni?

Kako pa sploh vemo, če te metode učinkujejo? Če začnemo pri koncu: brez merjenja ne gre. Če še ne merite rezultatov, potem je zadnji čas, da to začnete početi. To storite tako, da za svoje vsebine določite KPI-je (glavne kazalnike učinkovitosti), ti pa so odvisni predvsem od narave vaše vsebine, v grobem jih lahko razdelimo na vidik količine informacij (koliko vsebine so uporabniki konzumirali), vidik interakcije (koliko interakcij z vsebino so naredili) in konverzijski vidik (koliko konverzij so dosegli).

Ali se splača?

Zbiranje in analiziranje podatkov lahko izvajamo v nedogled, zato se bomo pri oblikovanju strategije, temelječe na podatkih prej ali slej morali vprašati, ali se nam to sploh splača. In ravno v tem je največja lepota podatkov. Če strategijo dobro zastavimo, lahko tudi to izmerimo ter tako dobimo povratno informacijo o učinkovitosti in rentabilnosti tovrstnega pristopa.

Besedilo je bilo v izvirniku objavljeno v peti številki revije Kontekst.