将产品洞察力带入营销

大约两年前，我写道，产品和营销团队需要加强与数字分析相关的协作。 在加入 Amplitude 之前，我见过许多组织在孤岛中进行数字分析的案例。 产品和营销团队使用不同的成功指标甚至不同的分析产品。 在 Amplitude，我们的愿景是营销和产品分析会融合，两年后，我们看到证据证明我们的愿景是正确的。

Amplitude 认为产品和营销团队应该加强与分析相关的协作，因为我们看到了两个团队相互受益的机会。 在这篇文章中，我将概述 Amplitude 客户通过我们的产品和营销分析组合看到的一些好处。 具体来说，我们将概述营销人员如何利用产品洞察力通过产品分析数据改进营销活动。

了解下游转化

作为一名营销人员，我知道展示营销价值有多么困难。 营销人员努力寻找新的创造性方法来吸引新客户购买产品 (B2C)、查看内容 (媒体) 或转化为潜在客户 (B2B)。 营销人员用来证明其努力合理性的许多指标都是短期的。 唯一身份访问者、退回、订单和潜在客户的计数通常只触及所需内容的表面。

例如，假设您在一家 B2B 软件公司工作，并且您有一些活动强调哪些功能使您的产品比竞争对手更好。 您的营销活动可能包括付费搜索广告、展示广告和视频广告，以吸引用户免费试用您的软件产品。 您可以使用营销分析功能来查看营销活动的哪些部分为您的数字资产带来了最多的用户。 在某种程度上（由于多点触控归因的缺陷），您还可以看到哪些活动元素导致用户完成潜在客户表单。 但是让我们假设用户需要几周或几个月的时间来参与您的软件免费试用并最终购买。

在这种情况下，营销分析数据只能根据数据得出结论，直到用户完成潜在客户表格为止。 之后，产品团队使用产品分析功能获取免费试用产品使用数据。 如果产品使用数据与相同或不同分析产品中的营销分析数据隔离开来，则不可能将产品使用与营销活动联系起来。 但是，如果分析数据相互关联，最好是在同一分析产品中，则可以将免费试用使用数据加入到推动免费试用的营销活动中。

产品洞察可以帮助改进营销活动的第一种方式是报告真正的下游成功。 假设产品数据可以显示哪些潜在客户在免费试用后购买了该产品。 在这种情况下，产品分析数据可以向营销团队显示哪些活动导致下游成功，通常与收入相关。 未来的营销活动决策不是基于潜在客户或 MQL 的数量，而是可以基于实际转化。 这些数据可以帮助阐明哪些营销活动有效，哪些无效。 例如，一些付费搜索关键字可能会带来大量潜在客户，但导致下游转化的次数却很少。

相反，可能有一些营销活动根据线索数量看起来并不好，但转化率很高。 拥有下游转化数据可以消除很多猜测，并允许营销团队将宝贵的广告预算转移到产生收入的活动上。 当然，这是假设您可以准确地将营销活动与线索联系起来，这在当今无 cookie 和以隐私为中心的世界中变得越来越困难！ 但假设您可以克服这个障碍，利用产品分析数据查看下游转化是产品和营销可以从协作中获益的一种方式。

了解产品/应用功能的使用

产品洞察可以帮助营销活动的另一种方式是通过数字产品功能的使用。 产品团队花费大量时间了解用户如何与各种产品功能进行交互。 在 B2B 环境中，这可能意味着分析使用了哪些软件功能。 在 B2C 环境中，这可能意味着分析用户使用哪些过滤器来过滤电子商务网站上的产品。 无论具体的功能或商业模式如何，从产品的角度了解用户感兴趣的内容对营销团队都是有帮助的。 让我们通过几个例子来看一下。

继续我们之前的 B2B 软件示例，产品团队深入了解免费试用期间使用的产品功能。 它可以与营销部门合作，以确定免费试用中的功能使用情况是否因吸引用户的营销活动而有所不同。 如果营销人员了解到营销活动 A 的用户在免费试用中最常使用功能 A、B 和 C，他们可以在未来的营销活动中使用此信息来突出这些功能。 例如，假设来自付费搜索词“数据库管理工具”的用户进入免费试用并主要使用产品的搜索功能。 这种情况可能会提供一个机会，在未来的广告中分享更多关于搜索功能的信息。 也许在付费搜索广告标题下，营销团队补充说，“体验所有数据库管理产品的最佳搜索功能！ ” 这种以数据为依据的广告有助于提高转化率和广告支出回报率 (ROAS)。

在 B2C 环境中，假设在线零售商使用产品分析数据来确定许多来自营销活动的新客户正在使用左侧导航过滤器功能来缩小产品范围。 具体来说，用户经常使用尺码和评级过滤器来查找产品。 此信息告诉零售商，该品牌的新用户希望能够根据这些核心属性快速筛选其产品。 然后，您可以与营销团队分享这一见解，并将其添加到未来的营销活动中。 例如，新的营销活动可以使用诸如“按尺寸或客户评级找到最好的 XYZ 产品…… ”之类的短语，或者视频广告可以强调使用许多​​潜在客户倾向于使用的特定过滤器来查找产品是多么容易。 这些只是使用来自产品分析的功能使用洞察力来改进未来营销活动的几个简单示例。

了解遗弃

作为营销人员，通常很难跟踪您获得的那些人在他们最初的互动之外的活动。 例如，营销人员可能知道他们将新客户带到了零售网站，但如果该访问者在该会话中购买了产品，但三十天后又购买了更多产品怎么办？ 根据营销分析跟踪的复杂程度，证明营销活动产生下游购买可能具有挑战性。 在 B2B 示例中，营销人员可能知道他们促使新用户进行免费试用，但可能不知道同一用户在几天后放弃了免费试用。

这两个示例都涉及了解数字产品放弃。 许多产品分析实施鼓励或强制用户创建唯一标识符（通过身份验证）以解决放弃的概念。 在 B2C 中，这可能涉及在零售网站上创建帐户。 在 B2B 中，这可能涉及登录以使用产品。 当您拥有经过身份验证的帐户时，您可以在不同的设备和会话中缝合用户行为。 用户拼接允许产品团队和产品分析数据查看每个用户随时间返回网站或应用程序的频率。

在前面的 B2C 示例中，产品团队可以看到超出初始购买的购买。 来自同一用户的所有购买都与采购该用户的原始营销活动相关联。 这种关联使产品团队能够看到用户的生命周期价值，并与营销部门合作将这些价值分配给营销活动。 反过来，生命周期价值有助于营销人员更准确地了解广告支出回报率。 产品团队还可以与营销部门合作，确定哪些已知客户在过去x周内没有返回网站。 营销人员可以使用此信息来触发再营销活动，以重新吸引已经休眠的客户。

在前面的 B2B 示例中，产品团队可以确定哪些免费试用用户已停止参与免费试用。 您可以使用休眠的免费试用用户队列来提醒用户他们在为时已晚之前探索产品的时间有限。 或者，营销人员可以与产品团队合作，根据免费试用用户已经采取和未采取的免费试用步骤，将他们分成不同的群组。 这种类型的队列可以为营销提供一种将特定用例定位到免费预告片的方法。 例如，假设五十个免费试用用户运行了一份报告但没有将其发送给任何人。 在这种情况下，产品团队可以与营销人员合作，向这些用户发送个性化电子邮件，并就如何采取下一步行动以及与同事共享报告进行培训。

将营销和产品团队与数据相结合的另一个好处是按营销活动或渠道查看长期产品使用情况。 营销人员善于观察用户何时立即退出他们的营销活动，或者他们是否会在接下来的 30 或 90 天内返回。 但 90 天后，大多数组织依赖产品分析数据来分析用户保留率。 对长期保留分析的需求是产品分析工具提供许多不同的用户保留报告和可视化而营销分析产品提供的很少的原因。

合并营销和产品分析数据后，您可以使用标准产品分析留存报告按营销渠道或活动查看用户留存率：

无论背景如何，让产品团队与营销人员分享其与使用和放弃相关的见解，为两个团队提供了一种受益的方式。

了解哪些活动吸引了正确/错误的用户

虽然营销人员希望认为他们可以通过营销活动针对特定的用户受众，但这在现实中很难做到。 您可以在人口较年轻的热门网站上投放广告，以瞄准年轻人。 您可以使用 Facebook 和 Instagram 等社交网络以高粒度定位广告。 但是，无论您将营销活动的重点放在合适的受众身上有多好，都会有人点击适合您的产品/服务的活动和不适合您的活动。 定位准确性的证明是当用户在您获得他们后执行您希望他们执行的操作时。

营销人员擅长建立潜在客户群体，而产品团队擅长建立实际客户群体。 产品团队使用产品分析功能来确定哪些用户正在执行所需的任务或旅程。 这些群组可以很简单，也可以很复杂，视情况而定。 例如，产品团队可能确定其音乐流媒体服务的理想客户档案 (ICP) 是每周至少听五首歌曲并且每三个月至少建立一个播放列表的用户。

无论标准如何，产品团队都可以使用产品分析工具来创建理想用户群，反之，不理想的用户群。 您可以使用这些同类群组来确定哪些营销活动或渠道吸引了正确的人和错误的人。 一些营销活动可能会带来许多新客户，但不是正确类型的客户。 让我们看一个例子。 假设营销团队将钱花在付费搜索、SEO 资源和一些较小的社区/活动上。 当访问者进入获取渠道时，您可以在 Amplitude 等数字分析产品中捕获他们的来源。 收购后，产品团队建立了群组，以识别他们的“高级”用户和非“高级”用户。 然后，营销和产品团队查看这些逆向群组中的每一个的营销获取渠道：

从这个角度来看，一些营销来源（SEO、产品俱乐部论坛和产品世界会议）可能比非高级用户吸引更多高级用户。 一些活动最少的营销来源，如产品俱乐部论坛和产品世界会议，其高级用户所占比例是其两倍多。 尽管与付费搜索相比，这两个来源在数量上相形见绌，但相对而言，它们产生了更多的超级用户。 如果这些来源比付费搜索更受关注，会发生什么？ 对这些活动进行更多投资可能是一项值得进行的实验，以了解市场营销是否错误分配了预算。

如您所见，将产品使用数据和同类群组与营销活动联系起来的好处是它可以阐明改进的机会。 营销和产品数据的结合是产品团队可以帮助告知和改进营销活动的一种方式。 但这些好处取决于两个团队使用相同的数字分析平台或以其他方式加入用户数据。

概括

传统上，营销和产品团队在孤岛中工作。 市场营销负责获取客户，而产品团队负责吸引并留住客户。 但是，产品团队可以通过多种方式与营销团队协作，并通过产品分析和数据帮助他们实现目标。 产品团队通常对营销团队没有的长期用户行为有洞察力。 这方面的一些例子包括：

• 了解下游转化
• 了解产品/应用功能的使用
• 了解遗弃
• 了解哪些活动吸引了正确/错误的用户

这些只是产品洞察力如何帮助改善营销活动以及营销和产品团队为何应加强与数字分析相关的协作的几个示例。