销售周期长？ 以下是设置转化价值的方法
已发表: 2021-07-22大多数到达美国的飓风
那么，佛得角下午的阵雨会告诉您下一场 5 级飓风的情况吗？ 通常，只需填写一份表格即可告诉您在未来几个月内销售五位数的潜力。
谷歌分析洞察经常以目标完成的原始计数结束，对于销售周期较长的公司来说，现场行为与销售之间存在巨大差距。
更具挑战性的是，营销人员的现实和解决方案之间的空间同样巨大：营销和销售数据的无缝集成或 Google Analytics 360 订阅是理想的。
这篇文章详细介绍了任何组织都可以遵循的四个步骤，以更准确地估计现场转化的价值：
- 确定每个潜在的接触点。
- 将现有数据组织成理想化的客户旅程。
- 将数据集成到目标完成中。
- 分析这些数据并采取行动。
没有任何解决方案是完美的，但渐进式的进步是可能的——而且是值得的。
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何苦？ 分析激励行为
长销售周期的数据相关挑战是众所周知的：在填写表格和销售之间，可能有跨越数周或数月的数十个接触点。 这些交互发生在团队（营销、销售、客户支持）和平台（分析、CRM、电子邮件）之间。
加入这些数据集的挑战让许多营销人员不得不接受有限的衡量：我们知道我们的数据不完整，所以我们不妨只计算表单填写。
然而，分析会激励行为，如果营销团队无法看到过去的总目标完成情况（委婉地说，“潜在客户”），他们就会将资源投入到这些努力中——即使只有极低的百分比成为符合销售条件的潜在客户。
归因的限制
销售周期长的公司的一个共同关注点是归因。 但即使是数据驱动的归因，尽管它可能很强大，但通常会改善填写表格或 PDF 下载的归因——营销指标可能是销售的弱指标。
通过将有关每个目标完成的相对价值的数据推回到分析中，目标完成可以成为更有力的销售预测指标。
无论您拥有多少数据，您都将决定如何分配营销资源。 部分数据——甚至轶事数据——至少可以构成实验的基础和测试假设的手段。
它从对所有已知客户数据的调查开始。
第 1 步：确定每个潜在接触点。
“销售前的较长准备时间是进行更多数据收集的机会，”Snowplow Analytics 的 Anthony Mandelli 表示，“从长远来看，这最终会对您有所帮助。”
将为期一年的销售过程中的接触点数量与购买新奇袜子进行比较（Mandelli 的示例）。 后者是单一图像，前者是故事片——一个完整的叙事，深入洞察消费者行为的影响因素。
“这是一个漫长的销售周期是有原因的，”曼德利继续说道。 “领导者正在进行在线和离线研究。” 因此，起点是“将所有数据放在某个地方——从第一次互动开始，然后一直到购买。”
该数据可能包括：
- 表格填写
- PDF下载
- 电话
- 电子邮件打开/点击
- 网络研讨会注册/观看次数
- 演示请求
- 免费试用注册等。
它还可能包括您的销售团队的报告、高管的估计或其他离线来源。 一开始，您只是想了解所有潜在的数据来源（无论您是否能够将它们收集到一个客户数据平台中，该平台管理“单一的事实来源”）。
您可能会丢失关键数据，或者可能无法在未来的步骤中将其集成，但了解哪些数据存在——哪些是可访问的，哪些是不可访问的——有助于建立直接的前进路径并指导未来的改进。
第 2 步：将现有数据组织成理想化的客户旅程。
勾画理想化的用户旅程——或回顾已经创建的旅程——不是强迫用户进入线性漏斗，而是创建一个结构来帮助组织你的数据。
Hull 的 Ed Fry 解释说，客户旅程地图“突出了
在 Mandelli 分享的一个例子中，一家地板公司无法了解潜在买家 10 美元的样品购买和 10,000 美元的销售之间发生的情况。 构建理想化的用户旅程——基于来自真实客户的数据——帮助公司按照客户采取的步骤组织他们拥有的数据：
- 网络广告（Google AdWords 或 Bing）
- 访问网站
- 从网站订购样品
- 查看样品
- 接收滴灌电子邮件营销活动
- 购买地板（通过网络或电话
沿着理想化的用户旅程绘制现有数据点，问问自己：“触摸之间的最大差距在哪里？” （在上面的例子中，它是第 4 步。）“目标不是陷入分析瘫痪，”弗莱写道。 “这是简单地了解您的客户旅程的支柱。”
数据差距不会使转化价值无效
如果您能够快速确定潜在客户的资格，请努力将您的指标与合格的潜在客户联系起来。 从那里，尝试在漏斗中进一步工作。
换句话说，如果表单填写可以通过第二次交互（例如，回复电话）进行限定，那么该数据（成为合格潜在客户的表单填写百分比）可以指导转化评估，即使在这些合格之前经过数月线索变成销售。
Farina 建议，即使有完整的数据，您也很少会根据销售结束指标进行优化：它只是需要太长时间。 如果您今天对服务页面进行更改，您是否会将所有内容搁置数月，等待更新页面中的多少潜在客户成为客户？
Farina 建议，您真正需要的是一个两阶段的优化过程：
专注于为您的漏斗带来更多质量，然后使用完全连接的旅程在顶部进行额外的优化。
对于许多人来说，这种观点是解放性的：表单填写后的一两个步骤中的数据点可以使转换数据变得更加相关，无论销售周期在初始转换之后持续多长时间。
第 3 步：将数据集成到目标完成情况中。
有一些优雅的解决方案可以将 Analytics 数据与 CRM 数据和类似来源集成：
- 谷歌分析360个（的谷歌分析UI内以及Salesforce的数据）连接在大量查询CRM数据匿名用户数据。
- Snowplow Analytics 或 Hull 等数据收集平台集成了来自各种来源的数据。
在前面的地板公司示例中，Snowplow 结合了来自网络分析和营销自动化工具的数据，以提供有关用户如何在整个旅程中取得进展的持续可见性。 但这种持续的肖像——虽然更接近理想——并不是强制性的。
如果您没有可观的分析预算或内部开发团队来管理多个连接，请使用转换后数据的快照来调整 Google Analytics 中的目标值。
1. 定期计算 Google Analytics 目标值
目标价值将美元价值分配给转化——用来自现场操作的估计收入代替错误的“转化就是转化”逻辑。
要设置目标值，您需要逐个目标地计算潜在客户的价值。 在最简单的形式中，该过程将目标完成总数除以这些转化的收入。
- 100 份表格填写
- 5 个表格填写转换为销售
- 每笔销售产生 10,000 美元的收入
因此，一个表格填写价值 500 美元。 计算需要 Google Analytics 之外的两个数据点：成为客户的网络潜在客户数量以及每笔销售的价值。 （如果您无法同时访问这两个选项，请跳至第二个选项。）
在一个完美的世界中，计算足够精确，可以为营销工作建立投资回报率。 然而，对于较长的销售周期，获得这种程度的准确度几乎是不可能的——但这不应该阻止您使用目标值。
目标价值是固定数字……具有相对价值
当涉及到较长的销售周期时，设置表单填写的目标价值与投资回报率无关，而更多是关于衡量现场行为的影响。 美元价值的相对差异（如第四步中详述）可以更好地比较每个页面或渠道的表现。
例如，如果通过 CallRail 或 Marchex 跟踪的通过电话发起互动的潜在客户以表单填写速度的两倍关闭，则该差异将反映在目标价值中。 同样，来自博客文章的时事通讯注册的权重可能会降低（通过使用时事通讯订阅者的销售数据）。
换一种方式思考，不分配目标值会给每个目标相同的值：0 美元。 如果您的目标值不够准确，无法确定 ROI — 是否保留
注意：如果看到“不准确”的目标值数字会让其他部门感到恼火，请创建一个具有相同目标的新视图并添加估计的目标值。
使用查找表生成动态目标值
并非所有形式的填充物——即使是相同的形式——都是平等的。 Google Tag Manager (GTM) 中的查找表，作为 Bounteous details ，可以根据表单输入设置动态目标值。
因此，例如，如果表单问题包括公司规模，您可以根据该人口统计的转化可能性、平均订单价值或生命周期价值调整目标价值。
根据输入（表单字段选项）为每个设置不同的输出（目标值）：
创建一个数据层变量以在提交时捕获业务类别数据（输入字段）。 然后，创建一个事件，从查找表中提取业务类别信息和关联的潜在客户值。
最后，使用事件价值作为该转化的目标价值：
即使您不知道给定类型的潜在客户（或根本不知道任何潜在客户）的价值，您仍然有另一种选择。
2. 估计在线接触点的相对价值
如果无法获得有关潜在客户转化率和订单价值的定量数据，您可以添加相对值。 Orbit Media 的 Branko Kral 详细介绍了一家销售周期长、数据有限的干细胞诊所的流程。
他们确定了主要接触点，然后分配了从 100 美元到 10 美元的相对价值——实际的美元价值无关紧要——以衡量刺激一系列微观和宏观转化的活动的影响：
- 首次通话 – 促成大多数新业务
- 重复呼叫 – 也非常有价值
- 回电请求 – 获取联系信息并明确要求联系
- 博客订阅 – 获取联系信息并表明信任
- 视频观看量 > 视频长度的 50% - 预订的患者经常提到他们看过患者的推荐视频
- 电子邮件链接点击 - 通常用于渠道上方的查询
- 社交分享点击——传播信息
- 联系我们页面的浏览量——一个微妙但有价值的兴趣指标
在这个过程中很容易戳破：你怎么知道社交分享点击值得说，是视频观看的一半？ 你没有。 然而，最初的启发式估计是假设开发和测试的基线。
毕竟，如果您不分配目标价值，您仍然会根据您认为最有价值的行动来分配资源。 将相对目标值添加到现场转化中，可以轻松地将您的假设对整个网站的影响可视化。
第 4 步：分析这些数据并采取行动。
将计算的或相对的目标值添加到转化中会填充一个指标（页面价值）并使其他指标（甚至是基本的渠道分组报告）更具指导意义。
页面价值
在谷歌分析中，页面价值“是用户在登陆目标页面或完成电子商务交易（或两者）之前访问过的页面的平均价值。” 正如 Effin Amazing 指出的那样：
目标是会话维度指标，这意味着您不能在点击维度报告（如页面报告、事件报告或围绕点击维度构建的任何类型的自定义报告）中使用它们。
当用户完成目标或交易时，页面价值通过将特定页面 URL 与货币价值联系起来，弥合了这些会话维度和命中维度之间的差距。
这是在 URL 级别查看内容价值的一种方式。 通过根据实际销售数据计算的目标价值，页面价值指标可以（粗略）估算收入； 没有它，它仍然提供转换过程中页面重要性的加权估计。
该 URL-by-URL 视图可以进一步细分为：
- 媒介（例如对同一页面或一组页面的自然访问与直接访问）
- 网站部分（例如 /case-studies/ 与 /whitepapers/）
- 您可以考虑添加的任何其他内容作为次要维度。
采取行动的注意事项
对成交率或平均订单价值的一次性估计仅适用于这么长时间。 这些计算越经常（每月、每季度）被重新设计——并调整目标值——数据就会越可靠。 （目标价值不会追溯分配。）
此外，如果初步估计表明电子邮件访问者比来自其他渠道的访问者更有利可图，这可能证明推动获取更多电子邮件地址是合理的——只是为了捕获相关性较低、不太愿意购买的访问者的地址。
因此，您的目标价值的每次更新都是发现收益递减并将营销资源转移到另一个渠道或站点部分的机会。 意识到您已经用尽了策略可能会令人失望，除非您重新计算数字，否则您永远不会注意到- 您只会看到转化率呈上升趋势，这是一个虚荣指标越来越高，无处可去。
结论
当谈到长销售周期和网络转换时，“完美”通常是一切的敌人。 但仅仅因为您没有不间断的销售线索数据并不意味着您不能使您的网络分析更有意义。
实际上，无论您积累了多少数据，现场转换后的第二次和第三次互动（您手头最有可能拥有的那些互动）可能是最具影响力的指标。
将基于这些指标计算出的目标值重新导入 Google Analytics，可以更准确地评估您网站上发生的操作。
即使这些值是相对的，您也可以了解您对网站的假设。 无论它们是否正确，结果都会改善您的营销。