정통한 에이전시가 규모에 맞게 설정하는 방법

The Secrets to Make Your Agency Profitable 시리즈 의 다섯 번째 세션 에서 Parakeeto 공동 설립자이자 CEO인 Marcel Petitpas 는 많은 디지털 에이전시가 직면한 근본적인 문제에 대해 논의합니다. 도구 이면 의 전략을 다루지 않고 보고 및 측정 문제를 해결하기 위한 도구 실행 첫 번째.

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Petitpas는 데이터 측면에서 도구가 제공해야 하는 것이 무엇인지 명확하지 않은 경우 도구가 기관에 적합한지 여부를 평가할 수 있는 좋은 위치에 있습니까?

내 대답은 아니오 야.

Petitpas는 도구에서 얻으려는 데이터를 결정하는 데 필요한 작업을 수행하는 방법을 정확히 공유합니다. 이를 통해 현재 도구를 효과적으로 평가하고 보고 및 측정을 추적하고 궁극적으로 수익성을 개선하기 위해 다른 도구가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다 .

디지털 에이전시를 확장하는 열쇠는 무엇입니까? 범위 정확도 및 시간 추적.

귀하와 같은 많은 디지털 마케팅 대행사는 성과 측정 방법에 대한 명확한 비전을 갖는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그들은 또한 문제를 악화시키는 지저분한 데이터와 시스템에 직면해 있습니다. 다행히도 Marcel Petitpas의 조언에 따라 이러한 문제를 제거하기 위해 시스템과 도구를 적절하게 설정할 수 있습니다.

수익성 문제를 조사하기 위한 올바른 전략 수립

당신의 회계사는 화를 내며 사무실로 달려가서 "우리에게 수익성 문제가 있습니다!"라고 외칩니다.

너 뭐하니?

그걸 어떻게 조사해? 시간 및 비용 추적 구조 조정이 없는 경우 프로젝트에서 수익을 창출하기 위해 고군분투하는 이유를 파악하는 것은 거의 불가능할 수 있습니다.

시간 추적 작업이 예상 설정 방법과 일치하지 않으면 팀에서 범위를 추측할 가능성이 높습니다. 이러한 추정치가 빗나가면 수익성 문제가 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

추정치가 생성되는 방식과 데이터를 추적하기 위해 시간 추적 도구를 설정하는 방식이 완벽하게 일치한다면 이야기가 달라집니다. 보다 정확한 추정치를 생성할 뿐만 아니라 발생할 수 있는 수익성 문제를 조사하는 것이 훨씬 쉬울 것입니다.

견적 및 시간 추적을 조정하는 올바른 시스템 설계

범위 지정 및 시간 추적 시스템이 어떻게 구성되어야 하는지 알아보려면 Parakeeto의 Incident Investigator 연습을 사용하십시오. 이 연습에 대해 생각할 때 완전히 궤도를 벗어난 프로젝트가 있는 시나리오를 고려하십시오. 무엇이 잘못되었고 왜 수익성이 그렇게 나빴는지 확인하기 위해 어떤 질문을 하고 싶은지 고려하십시오.

이제 시간 추적 도구에서 데이터를 구조화하는 방법을 고려하여 실제 고객 및 프로젝트와 함께 자신의 에이전시에서 이러한 질문을 실행하기 시작할 수 있습니다.

Parakeeto의 시간 추적 매퍼가 도움이 될 수 있습니다. 아래 연습을 사용하여 추정치의 항목이 시간 추적 도구에 매핑되는지 여부를 생각하십시오. 어떤 시간 추적 개체가 대행사의 어떤 추정 메트릭과 일치합니까?

데이터의 복잡성 관리

Petitpas는 시간 추적 도구를 설정할 때 한 가지 중요한 정보를 공유합니다. 복잡성 관리에 주의하십시오.

정밀도는 정확도와 같다는 생각이 있습니다. 더 정확하고 상세할 수 있다면, 프로젝트 내 단계 내 마일스톤 내에서 결과물 내 작업 내 하위 작업에 얼마나 많은 시간을 소비했는지 정확히 알 수 있다면 더 정확한 데이터를 사용하면 더 정확해질 것입니다.

오른쪽?

잘못된.

사실, 그 반대가 사실입니다. 팀이 해당 수준에서 시간을 추적하도록 하는 것은 무한히 더 비쌉니다. 뿐만 아니라 시간 추적에 복잡성을 추가할 때마다 시간 추적 규정 준수가 낮아집니다. 그러면 더 일관성 없는 데이터에 직면하게 되고 더 많은 양의 데이터와 경합해야 합니다.

종종 에이전시는 수익 체감 지점에 도달하는 정밀도에 대해 과도하게 색인을 생성합니다. 여기서 5% 더 정확하면 얻고자 하는 높은 수준의 통찰력에 0%의 추가 정확도가 추가됩니다. 정밀도 수준을 높이려고 하면 할수록 비용과 복잡성이 높아집니다.

추적 기준:

• 고객
• 프로젝트
  • 일반 프로젝트에 유형 태그 사용(예: 웹사이트 빌드)
• 역할
  • 몇 가지 주요 버킷 사용(예: 프로젝트 관리, 콘텐츠, 디자인, 개발)

시간 추적 또는 프로젝트 관리 도구에서 어떻게든 정렬해야 하는 프로젝트에 대해 예상되는 500개의 고유한 작업을 원하지 않습니다. 이러한 모든 작업을 설계 및 개발과 같은 더 큰 버킷에 넣어 데이터 체계에 다시 매핑할 수 있습니다. Petitpas는 "이산 작업을 더 넓은 버킷으로 다시 그룹화하여 해당 작업을 중심으로 데이터 모델을 구축하는 메커니즘이 필요합니다."라고 설명합니다.

위의 예보다 더 이상 분해하지 마십시오. 이것이 시작의 핵심입니다. 간단하게 시작하고 팀을 참여시키십시오. 그러면 추가 데이터가 필요하지 않거나 더 깊이 드릴해야 하는 위치를 알 수 있습니다.

궁극적으로 복잡성이 적을수록 시작하는 것이 좋으므로 더 깊이 들어가기 전에 규정 준수를 높일 수 있습니다. Petitpas는 "팀과 대화를 통해 예산을 초과한 부분을 파악할 수 있다면 이유를 알 수 없는 추가 데이터 계층을 추적하는 것보다 훨씬 쉽게 통찰력을 얻을 수 있습니다."라고 설명합니다.

참조 클래스 예측을 사용하여 프로젝트를 정확하게 측정

이 새 시스템을 설정하려면 구조의 각 부분(클라이언트, 프로젝트 및 역할/작업)을 명확하게 정의해야 합니다. 또한 이 구조가 프로젝트 전체에서 일관되게 사용되고 시간 추적 또는 프로젝트 관리 도구가 이러한 데이터 포인트를 측정할 수 있는지 확인해야 합니다.

이 작업이 시간이 지남에 따라 일관되게 수행되고 이 구조가 정말 잘 정의된 경우 참조 클래스 예측 을 사용하여 추정치를 개선할 수 있습니다 .

참조 클래스 예측은 일련의 과거 데이터를 기반으로 하며 핵심은 웹 사이트 프로젝트에 필요한 디자인 시간과 같은 참조 클래스를 이해하는 것입니다.

새로운 구조를 사용하는 벨트 아래에 있는 5, 6 또는 7개의 프로젝트와 같이 매우 적은 데이터로 추정 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 정말 신뢰할 수 있는 데이터 라인을 가질 수 있습니다. 과거 예산 대비 프로젝트에 소요된 시간을 명확하게 확인할 수 있습니다. 이를 통해 상향식 추측을 제거할 수 있으며 컨텍스트나 전문 지식이 거의 필요하지 않은 프로젝트를 보다 빠르고 정확하게 측정할 수 있습니다.

격차 해소 및 수익성 증대

데이터는 데이터의 이유를 알려줄 수 없으며 데이터가 무엇인지 알려줄 뿐입니다. 이것은 채워야 할 공백을 남길 수 있습니다.

그러나 일단 올바른 전략, 구조 및 데이터가 있으면 보고, 피드백 및 프로세스 최적화를 사용하여 세부 사항의 격차를 채우기 시작할 수 있습니다.

프로젝트가 끝날 때(또는 반복되는 프로젝트의 경우 월간) 보고서를 실행하여 추정치와 실제 값을 결정하고 다음과 같이 질문합니다.

• 무슨 일이에요?
• 왜 그런 일이 일어났습니까?
• 무엇을 배울 수 있습니까?

이렇게 하면 격차를 줄일 수 있습니다. 기억하십시오: 팀과의 대화는 컨텍스트를 얻는 훨씬 더 풍부한 방법입니다. 때로는 정확한 데이터에 의존하지 않고 팀과의 대화에 더 의존하여 비즈니스 효율성을 개선하는 방법을 결정하는 것이 가장 좋습니다.

이 정보를 사용하여 프로세스 개선을 수행하여 프로젝트의 수익성을 지속적으로 높이고 대행사를 확장할 수 있습니다 .