Forskjellen på vekstmarkedsføring og tradisjonell markedsføring ligger i deres tilnærminger og fokus. Mens tradisjonell markedsføring ofte fokuserer på å øke merkevarebevisstheten og nå ut til et bredt publikum gjennom standardiserte kampanjer, handler vekstmarkedsføring om å bruke data-drevne innsikter for å oppnå rask og bærekraftig vekst.
Forskjellen på vekstmarkedsføring og vanlig markedsføring
Vekstmarkedsførere leter etter innovative, ofte kostnadseffektive, måter å tiltrekke, engasjere og beholde kunder på. De eksperimenterer og tester kontinuerlig og tilpasser strategier basert på resultatene, og bruker en blanding av kanaler og taktikker som SEO, innholdsmarkedsføring, automatisering og brukeropplevelsesoptimalisering.
Denne tilnærmingen krever en tverrfunksjonell forståelse av markedsføring, produktutvikling og analyse, og legger vekt på rask testing og iterasjon for å drive virksomhetsvekst
Testing vs Eksperimentering
Testing og eksperimentering er begge sentrale elementer i vekstmarkedsføring, men de bærer distinkte nyanser i sine tilnærminger.
Testing er prosessen med å evaluere en hypotese ved å anvende kontrollerte forhold, ofte for å måle effekten av en spesifikk variabel. Det brukes for å validere om en idé eller taktikk fungerer som forventet.
Eksperimentering, derimot er en mer utforskende prosess der flere variabler kan testes samtidig, og målet er å oppdage nye innsikter og muligheter.
Mens testing ofte er mer strukturert og fokusert på spesifikke KPI-er, er eksperimentering mer om å utforske ukjente områder, noe som kan føre til mer innovative og banebrytende resultater. Læringen er ikke alltid basert på bekreftelse eller avkreftelse av hypoteser, men heller ukjente utfall og muligheter.
Eksperimentering kan dermed anses som en mer omfattende og kreativ prosess, hvor man søker etter uventede løsninger og ny forståelse, mens testing er rettet mot å finne svar på mer avgrensede spørsmål.
Data-drevet Markedsføring i Vekstmarkedsføring
I 2024 er data-drevet markedsføring ikke bare en trend, men en nødvendighet for vekstmarkedsførere. Bruken av data hjelper til med å forstå kundeadferd, forbedre beslutningsprosesser og øke ROI for markedsføringskampanjer. Her er noen nøkkelelementer:
Kundesegmentering og Personifisering:
- Bruk av data til å identifisere forskjellige kundesegmenter basert på demografi, interesser og adferd.
- Eksempel: Netflix bruker seerdata for å skreddersy anbefalinger og markedsføringsbudskap til ulike brukergrupper.
Her er et eksempel på en graf som viser kundesegmentering basert på adferdsdata. I dette tilfellet har jeg brukt fiktive data til å segmentere kunder basert på deres årlige inntekt og forbrukscore. Segmentene er identifisert ved hjelp av K-means klustering, en populær metode for kundesegmentering.
Grafen viser fire forskjellige segmenter, representert ved ulike farger. Disse segmentene kan hjelpe markedsførere å forstå ulike kundegrupper bedre og tilpasse sine markedsføringstiltak deretter. For eksempel, kunder med høy inntekt og høy forbrukscore (øvre høyre hjørne) kan være mål for premiumprodukter, mens de med lavere inntekt og lavere forbrukscore (nedre venstre hjørne) kan være mer mottakelige for kostnadseffektive tilbud.
Denne typen visualisering er nyttig for å gjøre komplekse data mer tilgjengelige og forståelige, og er et kraftig verktøy i data-drevet markedsføring
Prediktiv Analyse:
- Anvendelse av maskinlæring og AI for å forutsi fremtidige trender og kundeadferd.
- Eksempel: Amazon bruker prediktiv analyse for å anbefale produkter basert på tidligere kjøpshistorikk og søkeadferd.
Her er et eksempel på en graf som illustrerer bruken av prediktiv analyse for å forutsi organisk trafikk over tid. I dette tilfellet har jeg brukt fiktive data for organisk trafikk måned for måned.
Grafen viser den faktiske organiske trafikken (i blått) sammenlignet med den forutsagte trafikken (i rødt) basert på en lineær regresjonsmodell. Denne type modell er nyttig for å forstå trender og gjøre estimater om fremtidig ytelse basert på historiske data.
Det er viktig å merke seg at prediktiv analyse ikke alltid gir perfekte forutsigelser, som reflektert i modellens evaluering. I dette tilfellet er mean squared error (MSE) 2,781,993 og R²-verdien er -0.145, noe som indikerer at modellen ikke nødvendigvis har høy nøyaktighet. Dette understreker viktigheten av å bruke passende analytiske modeller og kontinuerlig forbedre dem basert på tilgjengelige data og resultater.
Prediktiv analyse er en kraftig teknikk i vekstmarkedsføring, ettersom den gir innsikt som kan brukes til å optimalisere strategier og forbedre resultater over tid.
ROI Måling og Optimalisering:
- Nøyaktig sporing av kampanjeresultater og ROI gjennom avanserte analytiske verktøy.
- Eksempel: Google Analytics 4 tilbyr detaljert sporingsfunksjonalitet for å måle effektiviteten av digitale markedsføringskampanjer.
Her er en graf som viser måling og optimalisering av avkastning på investering (ROI) over tid, basert på fiktive data. Grafen illustrerer hvordan ROI varierer måned for måned over et år.
I dette eksempelet er ROI beregnet som prosentvis avkastning basert på forholdet mellom inntekter generert og markedsføringsutgifter. Som vi kan se i grafen, varierer ROI over tid, noe som reflekterer dynamikken og effektiviteten av markedsføringsstrategiene som blir brukt i hver periode.
Denne type visualisering er nyttig for markedsførere for å forstå hvordan deres investeringer presterer og for å identifisere trender eller perioder med spesielt høy eller lav avkastning. Ved å analysere slike data over tid, kan markedsførere ta informerte beslutninger om hvor de skal allokere sine ressurser for å maksimere ROI.
Måling og optimalisering av ROI er kritisk i vekstmarkedsføring, da det gir innsikt i hvilke strategier som er mest kostnadseffektive og bidrar mest til bedriftens vekst.
Real-time Data og Respons:
- Evnen til å reagere raskt på markedsendringer ved hjelp av real-time data.
- Eksempel: Sosiale medieplattformer som Twitter og Instagram gir umiddelbar tilbakemelding på kampanjeeffektivitet gjennom likes, delinger og kommentarer.
- Medieutbrydd av saker som får plutselig oppmerksomhet og benyttelsen av disse.
Visualiseringer:
- Bruk av dashbord og grafiske representasjoner for å gjøre data enkle å forstå og handle etter.
- Eksempel: Tableau og Power BI tilbyr avanserte visualiseringsverktøy for markedsføringsdata.
Tidligere endringer
Ikke alle har tilgang til dyre AB testingsverktøy for å kjøre tester og eksperimenter på sine sider. Det er også mange som ikke vet hvordan å benytte seg av disse heller. Men de fleste har gjort endringer på sitt nettsted i håp om at det fører til bedre konvertering eller engasjement.
Det kan hende man har gjort endringer på en produktside, hvor man da kan ta trafikken og konverteringen i en gitt periode opp til endringstidspunktet og sammenligne med samme tidsperiode og data i etterkant. Da kan man sammenligne og benytte for eksempel en T test for å beregne om endringen er signifikant.
Her er et eksempel på en analyse av konverteringsrater før og etter en endring på en nettside, med visualisering og statistisk testing.
Grafen viser konverteringsratene for hver uke i to 6-ukers perioder: før endringen (blå) og etter endringen (grønn). Konverteringsraten er beregnet som prosentandelen av konverteringer i forhold til total trafikk.
For å fastslå om endringen på nettsiden hadde en signifikant effekt på konverteringsraten, utførte jeg en t-test. Resultatene viser en t-statistikk på -1.363 og en p-verdi på 0.203. P-verdien indikerer sannsynligheten for å observere en effekt like stor som, eller større enn, det vi observerte, hvis det faktisk ikke er noen effekt. Med en p-verdi høyere enn 0.05 (vanlig terskel for statistisk signifikans), kan vi ikke konkludere med at endringen på nettsiden hadde en signifikant effekt på konverteringsraten.
Denne typen analyse er et nyttig verktøy for mindre bedrifter eller de som ikke har tilgang til avanserte A/B-testing verktøy. Ved å sammenligne data før og etter endringer på en nettside, kan man få innsikt i effekten av disse endringene og ta informerte beslutninger om videre optimalisering.
Digitale kanaler i en vekststrategi
I en effektiv vekststrategi for 2024, er det avgjørende å benytte flere digitale kanaler for å nå og engasjere målgruppen. Dette innebærer en integrert tilnærming som omfatter sosiale medier, e-postmarkedsføring, søkemotoroptimalisering (SEO), betalt annonsering, og innholdsmarkedsføring, for å nevne noen. Ved å spre innsatsen over flere kanaler, kan man nå forskjellige segmenter av målgruppen der de naturlig befinner seg, og på en måte som appellerer til deres unike preferanser og adferd.
- Sosiale Medier: Plattformer som Facebook, Instagram, LinkedIn og TikTok tilbyr unike muligheter for merkevarebygging og direkte interaksjon med kunder. Å skape engasjerende og delt innhold kan virke sterkt for å bygge en lojal følgerskare.
- E-postmarkedsføring: Tilpassede og segmenterte e-postkampanjer er fortsatt blant de mest effektive måtene å drive konverteringer, spesielt for returkunder.
- SEO og Innholdsmarkedsføring: Å produsere høykvalitets, søkoptimalisert innhold hjelper ikke bare med å tiltrekke seg organisk trafikk, men bygger også merkevarens troverdighet og autoritet.
- Betalt Annonsering: Bruk av betalte kanaler som Google Ads eller sosiale medier annonsering kan raskt øke synligheten og drive målrettet trafikk.
- Analyse og Optimalisering: Kontinuerlig analyse av ytelsen på tvers av kanaler er nøkkelen til å forstå hva som fungerer og tilpasse strategien deretter.
Søk (SEO + SEM) - Viktig vekstkanal
Trafikk fra søkemotorer er viktig generelt innen digital markedsføring, men det kan ha en uvurderlig effekt innen vekstmarkedsføring. Da tenker jeg særdeles på interaksjonen mellom betalt og organisk trafikk.
Organisk trafikk er den trafikken fra søkemotorene som ikke kommer via betalte lenker fra annonser. Også kalt fortjent trafikk, fordi dette er innhold som du rangerer på og som brukerne finner interessante og klikker på.
Gjennom annonser kan vi fint benytte AB tester for å kjøre annonser opp mot hverandre via forskjellige versjoner. Det er litt vanskeligere på organisk trafikk, men ikke umulig. For selv om dine artikler synes godt i søkeresultatet, så er det fortsatt tittel og beskrivelse som skal få brukeren til å klikke på lenken.
Søk handler også om å møte både mennesker og maskiner. Søkerobotene til søkemotorene, besøker nettsteder hver dag og rangerer og vurderer innholdet på vegne av brukerne. Dette gjør til at vi må jobbe både teknisk og innholdmessig.
Trenger du hjelp med vekst på ditt nettsted? Ta kontakt med oss!
Kommentarer