סייה:
אני משתמשת בסט ברור של מדדי KPI, המחולקים למדדים מאחרים (Lagging) ולמדדים מקדימים (Leading).
מדדים מאחרים מתמקדים בחשבונות ובהכנסות שנגרמו כתוצאה מהמהלך. חשיפות (Impressions) לא חשובות בפני עצמן — ההמרה היא מה שחשוב. אפשר לבנות קהילה גדולה, אבל אם היא לא מייצרת חשבונות נוספים משמעותיים, היא לא מספקת ערך.
אנחנו גם בוחנים את איכות ההכנסות. לא מדובר רק בכמה לקוחות אתה מביא, אלא האם הם מייצרים הכנסה ונשארים איתנו לאורך זמן. שימור וערך לטווח ארוך הם קריטיים.
מדדים מקדימים עוזרים לנו להבין כבר בשלב מוקדם אם אנחנו בכיוון הנכון. כאן למחקר יש תפקיד מרכזי, במיוחד כשהבעיה לא מוגדרת בבירור. במקום להשקיע סכומים גדולים ולבחון תוצאות בדיעבד, מחקר קצר-בינוני טווח מאפשר לנו לבצע תיקוני כיוון מוקדמים, ככל שהערוצים והתנהגות הלקוחות משתנים.

סייה:
סנטימנט חיצוני הוא קריטי. לצד מדדי המרה, חשוב לעקוב אחרי מדדי מותג ואיך הם מתורגמים לתוצאות עסקיות.
ב-American Express אנחנו מבצעים מחקרי מותג קבועים כדי למדוד תפיסה בממדים מרכזיים כמו אמון וביטחון, בהשוואה למתחרים. אנחנו גם עוקבים אחרי מודעות למותג. סנטימנט מראה איך אנשים מרגישים כלפי המותג; מודעות מראה אם המותג נמצא בתודעה. זה כולל מודעות לא-נעזרת ומודעות נעזרת, עם שונות משמעותית בין שווקים, שעוזרת להכווין השקעות.
מודעות לבדה לא מייצרת הכנסות, ולכן אנחנו מודדים כוונה — למשל, סבירות להגיש בקשה — כדי להבין איך פעילות מותג מתורגמת לפעולה.
לאורך זמן, השקעה חזקה במותג אמורה להוביל לעלייה בטראפיק, לאותות כוונה חזקים יותר, ובסופו של דבר לצמיחה במספר החשבונות ובהכנסות.

סייה:
ראשית, מחקר לא חייב להיות יקר. מחקר כמותי טוב יכול לעלות סביב 10,000 דולר.
המפתח הוא המסגור. הציגו אותו כאחוז זעיר מתקציב השיווק הכולל — לפעמים אפילו 0.2% — שמעלה משמעותית את רמת הביטחון בקבלת החלטות.
והכי חשוב: לקשור את המחקר לשאלה עסקית ספציפית. אם הוא עוזר לקבל החלטה ברורה יותר שמשפיעה על השורה התחתונה, הרבה יותר קל להצדיק אותו.

סייה:
בהחלט, במיוחד כשעושים משהו שונה מהותית.
מחקר איכותני עם 6–10 אנשים בלבד יכול לאמת במהירות הנחות ולחשוף תגובות שלא חשבת עליהן.
לאחר מכן, מחקר כמותי עוזר למדוד דברים כמו כוונת רכישה או שינוי בתפיסת המותג בקנה מידה רחב.
בדיקות לא נועדו להאט — הן נועדו למנוע טעויות יקרות מאוד.

סייה:
רוב הצוותים לא חושבים שהם צריכים בדיקות כי הם מניחים שהביצועים טובים. התחילו מהנתונים שכבר קיימים. אם אתם מריצים קמפיינים בכמה שווקים ואחד מהם מבצע פי שלושה טוב יותר מאחר, תשאלו: למה? והאם לא הייתם רוצים לשכפל את ההצלחה הזו במקומות אחרים? כשמציגים את זה כך, בדיקות הופכות לכלי להרחבת מה שעובד.
השוו לסטנדרטים בתעשייה כדי להמחיש את פער ההכנסות. השוו את שיעורי ההמרה ועלות הרכישה שלכם לבנצ’מרקים ענפיים. אם “ביצועים מצוינים” משמעותם פי 3–4 יותר הכנסות, השקעה באחוז קטן מהתקציב כדי לסגור את הפער הופכת להחלטה רציונלית.
לאחר מכן, יישרו קו עם ההנהלה סביב שלושה מדדים בלבד. התחילו בקטן: בחרו ערוץ אחד או שניים עם כלי בדיקה פשוטים, כמו בדיקות פיצול של Meta, והציגו את זה כהרחבת הצלחה — לא כהוספת עבודה. כשההזדמנות ברורה ומוחשית, בדיקות הופכות להשקעה מתבקשת.