Bilgili ajanslar kendilerini ölçeklendirmeye nasıl hazırlıyor?

The Secrets to Make Your Agency Profitable serisinin beşinci oturumunda , Parakeeto Kurucu Ortağı ve CEO'su Marcel Petitpas , birçok dijital ajansın karşılaştığı temel bir sorunu tartışıyor: Araçların arkasındaki stratejiye değinmeden raporlama ve ölçüm sorunlarını çözmeye çalışmak için araçlara koşmak ilk.

Ajansınızın nasıl daha verimli, üretken ve karlı hale gelebileceğini öğrenin. “Otomasyon Yoluyla Ajans Pazarlaması” kılavuzumuzu şimdi indirin.

Petitpas, araçların size veri açısından ne vermesi gerektiği konusunda netliğe sahip değilseniz, o zaman bir aracın ajansınız için doğru olup olmadığını değerlendirmek için iyi bir konumda mısınız?

Cevap hayır.

Petitpas, bir araçtan hangi verileri almaya çalıştığınızı belirlemek için gereken işi tam olarak nasıl yapacağınızı paylaşıyor. Bu, mevcut araçlarınızı etkili bir şekilde değerlendirmenize ve raporlama ve ölçümü izlemek için farklı araçlara ihtiyacınız olup olmadığını belirlemenize (ve nihayetinde kârlılığı artırmanıza ) olanak tanır.

Dijital ajansınızı ölçeklendirmenin anahtarları? Kapsam doğruluğu ve zaman takibi.

Sizinki gibi birçok dijital pazarlama ajansı, performansın nasıl ölçüleceği konusunda net bir vizyona sahip olmakta zorlanıyor. Ayrıca, sorunu yalnızca karmaşıklaştıran dağınık veri ve sistemlerle karşı karşıya kalırlar. Neyse ki, Marcel Petitpas'ın tavsiyesiyle, bu zorlukları ortadan kaldırmak için sistemlerinizi ve araçlarınızı doğru şekilde kurmaya başlayabilirsiniz.

Bir karlılık sorununu araştırmak için doğru stratejiyi kurmak

Muhasebeciniz aceleyle ofisinize gelir, bitkin düşer ve “Karlılık sorunumuz var!” diye haykırır.

Ne yapıyorsun?

Bunu nasıl araştırırsınız? Zaman ve maliyet takibi yapı uyumunuz yoksa, neden projelerde kâr elde etmek için mücadele ettiğinizi belirlemek neredeyse imkansız olabilir.

Zaman izleme görevleriniz, tahminlerinizin nasıl oluşturulduğuyla uyumlu değilse, ekibiniz büyük olasılıkla kapsam hakkında tahminlerde bulunacaktır. Bu tahminler kapalıysa, karlılık sorununuz olması şaşırtıcı olmayacaktır.

Tahminlerinizin nasıl oluşturulduğu ile zaman izleme aracınızın verileri izlemek için nasıl ayarlandığı arasında mükemmel bir uyum sağlandığında, bu farklı bir hikaye. Sadece daha doğru tahminler oluşturmak değil, ortaya çıkabilecek karlılık problemlerini araştırmak çok daha kolay olacaktır.

Tahminleri ve zaman takibini hizalamak için doğru sistemi tasarlama

Kapsam belirleme ve zaman izleme sisteminizin nasıl yapılandırılması gerektiğine kafa yormak için Parakeeto'nun Olay Araştırmacısı alıştırmasını kullanın. Bu alıştırmayı düşünürken, tamamen raydan çıkmış bir projenizin olduğu bir senaryo düşünün. Neyin yanlış gittiğini ve kârlılığınızın neden bu kadar kötü olduğunu belirlemek için hangi soruları sormak istediğinizi düşünün.

Şimdi, zaman izleme aracınızda verilerinizi nasıl yapılandırmanız gerektiğini düşünün, böylece kendi ajansınızda gerçek müşteriler ve projelerle bu soruları incelemeye başlayabilirsiniz.

Parakeeto'nun Zaman İzleme Eşleştiricisi yardımcı olabilir. Tahminlerinizdeki satır öğelerinin zaman izleme aracınızla eşleşip eşleşmediğini düşünmek için aşağıdaki alıştırmayı kullanın. Hangi zaman izleme nesneleri, ajansınızdaki hangi tahmin metrikleriyle eşleşiyor?

Verilerdeki karmaşıklığı yönetme

Petitpas, zaman izleme aracınızı kurarken önemli bir notu paylaşır: karmaşıklığı yönetmeye dikkat edin.

Kesinliğin doğruluğa eşit olduğu fikri var. Daha kesin ve ayrıntılı olabilirseniz, bir proje içindeki bir aşamadaki bir kilometre taşı içindeki bir teslimat içindeki bir görev içindeki bir alt göreve tam olarak ne kadar zaman harcandığını tam olarak bilirseniz, o zaman bu daha kesin veriler daha doğru olmanızı sağlar.

Doğru?

Yanlış.

Aslında, bunun tersi doğrudur. Ekibinizin zamanı bu seviyede takip etmesini sağlamak çok daha pahalı hale geliyor. Dahası, zaman takibine eklediğiniz her karmaşıklık katmanıyla zaman takibindeki uyumluluk azalacaktır. Daha sonra daha tutarsız verilerle karşılaşacaksınız ve uğraşmanız gereken daha fazla veri paketiniz olacak.

Çoğu zaman ajanslar, azalan getiri noktasına ulaştıklarında kesinlik üzerinde aşırı endeksleme yaparlar, burada yüzde 5 daha kesin olmak, elde etmeye çalıştığınız üst düzey içgörüye yüzde 0 ek doğruluk ekler. Hassasiyet seviyesini ne kadar artırmaya çalışırsanız, maliyet ve karmaşıklık da o kadar yüksek olur.

Takip eden:

• Müşteri
• proje
  • Ortak projeler için tür etiketlerini kullanın (ör. Web Sitesi Yapıları)
• rol
  • Birkaç ana grup kullanın (örneğin, Proje Yönetimi, İçerik, Tasarım, Geliştirme)

Bir proje için tahmin edilen ve daha sonra zaman izleme veya proje yönetimi aracınızda bir şekilde hizalamanız gereken 500 benzersiz görev istemezsiniz. Tüm bu görevleri Tasarım ve Geliştirme gibi daha büyük bölümlere koymak istiyorsunuz, böylece bunları bir veri şemasına geri eşleyebilirsiniz. Petitpas'ın açıkladığı gibi, "Ayrık görevleri etraflarında veri modelleri oluşturmak için daha geniş kovalara geri gruplandırmak için bir mekanizmaya ihtiyacınız var."

Yukarıdaki örnekten daha fazla parçalamayın. Başlamanın anahtarı budur: Başlamayı basit tutun ve ekibinizi harekete geçirin. Ardından, herhangi bir ek veriye ihtiyacınız olmadığını fark edebilirsiniz veya nerede daha derine inmeniz gerektiğini görebilirsiniz.

Sonuç olarak, daha az karmaşıklıkla başlamak daha iyidir, böylece daha derine inmeden önce uyumluluğu artırabilirsiniz. Petitpas, "Bütçeyi nerede aştığınızı belirlemek için ekiple bir konuşma yapabilirseniz, bu, nedenini sağlayamayan fazladan veri katmanlarını izlemekten çok daha kolay bir fikir edinme yoludur."

Projeleri doğru bir şekilde ölçmek için referans sınıfı tahminini kullanma

Bu yeni sistemi kurmak için yapının her bir parçasını açıkça tanımlamanız gerekir: müşteriler, projeler ve roller/görevler. Ayrıca, bu yapının projeler arasında tutarlı bir şekilde kullanıldığından ve zaman izleme veya proje yönetimi aracınızın bu veri noktalarını ölçebildiğinden emin olmanız gerekir.

Bu, zaman içinde tutarlı bir şekilde yapılırsa ve bu yapı gerçekten iyi tanımlanmışsa, referans sınıfı tahminleriyle tahminlerinizi iyileştirebilirsiniz .

Referans sınıfı tahmini, bir dizi geçmiş veriye dayanır ve anahtar, web sitesi projelerinde ne kadar tasarım süresi gerektiği gibi referans sınıflarını anlamaktır.

Yeni yapınızı kullanarak 5, 6 veya 7 proje gibi çok az veri ile kemerinizin altında, tahmin verimliliğini ve doğruluğunu artırabilecek gerçekten güvenilir bir veri hattına sahip olabilirsiniz. Geçmişte projelere karşı bütçe için ne kadar zaman gerektiğini açıkça görebileceksiniz. Bu, aşağıdan yukarıya tahminde bulunmayı ortadan kaldırabilir ve neredeyse hiç bağlam veya uzmanlık gerektirmeyen projeleri ölçmek için daha hızlı ve daha doğru bir yol sunar.

Açıkları kapatmak ve karlılığı artırmak

Veriler bize asla verinin neden olduğunu söyleyemez, sadece ne olduğunu söyleyebilir. Bu doldurulması gereken boşluklar bırakabilir.

Ancak doğru stratejiye, yapıya ve verilere sahip olduğumuzda, raporlama, geri bildirim ve süreç optimizasyonunu kullanarak ayrıntılardaki boşlukları doldurmaya başlayabiliriz.

Projenin sonunda (veya yinelenen projeler için aylık olarak), tahmini ve fiili olanı belirlemek için bir rapor çalıştırın ve şunları sorun:

• Ne oldu?
• Neden oldu?
• Ne öğrenebiliriz?

Bu açığı kapatabilir. Unutmayın: Ekiple bir konuşma, bağlam elde etmenin çok daha zengin bir yoludur. Bazen, işinizin verimliliğini nasıl artıracağınızı belirlemek için kesin verilere daha az, ekibinizle yaptığınız görüşmelere daha fazla güvenmek en iyisidir.

Bu bilgilerle daha sonra projelerde karlılığı artırmaya devam etmek ve acentenizi ölçeklendirmek için süreç iyileştirmeleri yapabilirsiniz .