Kuidas end-to-end Analytics aitab ettevõtetel

OWOX BI täielik analüüs

Otsast-lõpuni analüüs ei ole lihtsalt ilusad aruanded ja graafika. Võimalus jälgida iga kliendi teed, alates esimesest puutepunktist kuni tavaliste ostudeni, võib aidata ettevõtetel vähendada ebaefektiivsete ja ülehinnatud reklaamikanalite kulusid, suurendada investeeringutasuvust ja hinnata, kuidas nende võrgusolek mõjutab võrguühenduseta müüki. OWOX BI analüütikud on kogunud viis juhtumiuuringut, mis näitavad, et kvaliteetne analüüs aitab ettevõtetel olla edukas ja kasumlik.

Otsepõhise analüüsi kasutamine veebipõhise panuse hindamiseks

Olukord. Ettevõte on avanud veebipoe ja mitu füüsilist jaekauplust. Kliendid saavad osta kaupu otse ettevõtte veebisaidilt või vaadata neid veebis ja tulla ostma füüsilisse poodi. Omanik on võrrelnud ja võrguühenduseta müügist saadud tulusid võrrelnud ja jõudnud järeldusele, et füüsiline pood toob palju rohkem kasumit.

Eesmärk. Otsustage, kas taganeda veebimüügist ja keskenduda füüsilistele kauplustele.

Praktiline lahendus. Pesuettevõte Darjeeling uuris ROPO efekti - selle online-kohaloleku mõju võrguühenduseta müügile. Darjeelingi eksperdid jõudsid järeldusele, et 40% klientidest külastas saiti enne poest ostmist. Järelikult ilma veebipoeta ei juhtuks peaaegu pooli nende ostudest.

Selle teabe saamiseks tugines ettevõte andmete kogumiseks, salvestamiseks ja töötlemiseks kahele süsteemile:

  • Google Analytics, et saada teavet kasutajate tegevuste kohta veebisaidil
  • Ettevõtte CRM kulude ja tellimuste täitmise andmete jaoks

Darjeelingi turundajad ühendasid nende süsteemide andmeid, millel oli erinev struktuur ja loogika. Ühtse aruande loomiseks kasutas Darjeeling otsesuunalise analüüsi jaoks BI-süsteemi.

Otsast-lõpuni analüüsi kasutamine investeeringutasuvuse suurendamiseks

Olukord. Ettevõte kasutab klientide ligimeelitamiseks mitut reklaamikanalit, sealhulgas otsingut, kontekstuaalset reklaami, suhtlusvõrgustikke ja televisiooni. Need kõik erinevad oma kulude ja efektiivsuse poolest.

Eesmärk. Vältige ebaefektiivset ja kallist reklaami ning kasutage ainult tõhusat ja odavat reklaami. Seda saab teha läbi otsanalüütika, et võrrelda iga kanali maksumust selle väärtusega.

Praktiline lahendus. aasta Doktor Ryadom meditsiinikliinikute ahel, saavad patsiendid suhelda arstidega erinevate kanalite kaudu: veebisaidil, telefoni teel või vastuvõtul. Regulaarsetest veebianalüütika tööriistadest ei piisanud siiski iga külastaja päritolu tuvastamiseks, kuna andmeid koguti erinevates süsteemides ja need ei olnud omavahel seotud. Keti analüütikud pidid ühendama järgmised andmed ühte süsteemi:

  • Andmed kasutaja käitumise kohta Google Analyticsist
  • Kõneandmed kõne jälgimissüsteemidest
  • Andmed kõigi reklaamiallikate kulude kohta
  • Andmed patsientide, vastuvõtu ja kliiniku sisemise süsteemi tulude kohta

Sellel kollektiivandmel põhinevad aruanded näitas, millised kanalid ei tasunud end ära. See aitas kliinikuketil reklaamikulutusi optimeerida. Näiteks kontekstuaalses reklaamis jätsid turundajad ainult parema semantikaga kampaaniad ja suurendasid geoteenuste eelarvet. Selle tulemusel suurendas Doctor Ryadom üksikute kanalite investeeringutasuvust 2.5 korda ja vähendas reklaamikulusid poole võrra.

Alade otsimiseks täieliku analüüsi kasutamine of Kasv

Olukord. Enne midagi paremaks muutmist peate välja selgitama, mis täpselt ei tööta õigesti. Näiteks võib-olla on kontekstuaalses reklaamis kampaaniate ja otsingufraaside arv nii kiiresti kasvanud, et neid pole enam võimalik käsitsi hallata. Nii otsustate pakkumiste haldamise automatiseerida. Selleks peate mõistma mitme tuhande otsingu fraasi tõhusust. Lõppude lõpuks saate vale hinnangu abil oma eelarve tühjaks ühendada või meelitada vähem potentsiaalseid kliente.

Eesmärk. Hinnake iga märksõna toimivust tuhandete otsingupäringute korral. Kõrvaldage vale hindamise tõttu raiskavad kulutused ja vähene omandamine.

Praktiline lahendus. Pakkumiste haldamise automatiseerimiseks HoffMööbli ja majapidamistarvete hüpermarketi jaemüüja ühendas kõik kasutaja seansid. See aitas neil jälgida telefonikõnesid, poekülastusi ja kõiki kontakte saidiga mis tahes seadmest.

Pärast kõigi nende andmete ühendamist ja end-to-end analüüsi seadistamist hakkasid ettevõtte töötajad rakendama omistamist - väärtuste jaotust. Vaikimisi kasutab Google Analytics viimast kaudse kliki omistamise mudelit. Kuid see ignoreerib otseseid külastusi ning interaktsiooniahela viimane kanal ja seanss saavad konversiooni kogu väärtuse.

Täpsete andmete saamiseks seadistasid Hoffi eksperdid lehtril põhineva omistamise. Selles sisalduv konversiooniväärtus jaotatakse kõigi kanalite vahel, mis osalevad lehtris igal sammul. Ühendatud andmeid uurides hindasid nad iga märksõna kasumit ja nägid, mis on ebaefektiivsed ja mis toovad rohkem tellimusi.

Hoffi analüütikud seadsid seda teavet iga päev uuendama ja edastama pakkumiste automatiseeritud haldussüsteemi. Seejärel korrigeeritakse pakkumisi nii, et nende suurus oleks otseselt proportsionaalne märksõna ROI-ga. Selle tulemusel suurendas Hoff kontekstuaalse reklaami investeeringutasuvust 17% ja kahekordistas tõhusate märksõnade arvu.

Otsast-lõpuni analüüsi kasutamine suhtluse isikupärastamiseks

Olukord. Igas ettevõttes on oluline luua suhteid klientidega, et teha asjakohaseid pakkumisi ja jälgida brändilojaalsuse muutusi. Muidugi, kui kliente on tuhandeid, on võimatu teha neile kõigile isikupäraseid pakkumisi. Kuid saate need jagada mitmeks segmendiks ja luua side nende segmentidega.

Eesmärk. Jagage kõik kliendid mitmeks segmendiks ja looge side nende segmentidega.

Praktiline lahendus. kauplusrõivaste, jalatsite ja aksessuaaride veebipoega Moskva kaubanduskeskus parandas nende tööd klientidega. Kliendilojaalsuse ja kogu eluea väärtuse suurendamiseks isikupärastasid Butiku turundajad suhtlust kõnekeskuse, e-posti ja SMS-sõnumite kaudu.

Kliendid jaotati segmentidesse nende ostutegevuse põhjal. Selle tulemuseks olid hajutatud andmed, kuna kliendid saavad osta veebist, tellida veebist ja korjata tooteid füüsilisest poest või saiti üldse mitte kasutada. Seetõttu koguti ja salvestati osa andmetest Google Analyticsi ning teine ​​osa CRM-süsteemis.

Seejärel tuvastasid Butiku turundajad iga kliendi ja kõik nende ostud. Selle teabe põhjal määrasid nad kindlaks sobivad segmendid: uued ostjad, kliendid, kes ostavad kord kvartalis või üks kord aastas, püsikliendid jne. Kokku tegid nad kindlaks kuus segmenti ja moodustasid reeglid ühest segmendist teise üleminekuks. See võimaldas Butiku turundajatel luua iga kliendisegmendiga isikupärastatud suhtlust ja näidata neile erinevaid reklaamsõnumeid.

End-to-end Analyticsi kasutamine pettuste kindlakstegemiseks toimingu hinna (CPA) reklaamimisel

Olukord. Ettevõte kasutab veebireklaamide jaoks toimingu hinna mudelit. See paigutab reklaame ja maksab platvorme ainult siis, kui külastajad sooritavad sihipärast toimingut, näiteks külastavad nende veebisaiti, registreerivad end või ostavad toodet. Kuid reklaame esitavad partnerid ei tööta alati ausalt; nende seas on pettureid. Kõige sagedamini asendavad need petturid liiklusallikat nii, et tundub, nagu oleks nende võrk konversioonini viinud. Ilma spetsiaalse analüüsita, mis võimaldab teil jälgida müügiahela iga sammu ja näha, millised allikad tulemust mõjutavad, on selliseid pettusi peaaegu võimatu tuvastada.

Raiffeisen Bank oli probleeme turunduspettustega. Nende turundajad olid märganud, et sidusettevõtte liikluskulud on kasvanud, samas kui tulud jäävad samaks, mistõttu nad otsustasid hoolikalt kontrollida partnerite tööd.

Eesmärk. Pettuste avastamine otsast-otsa analüüsi abil. Jälgige müügiketi iga sammu ja mõistke, millised allikad mõjutavad sihitud kliendi tegevust.

Praktiline lahendus. Oma partnerite töö kontrollimiseks turundajad Raiffeisen Bankis kogutud saidi kasutajate toimingute algandmed: täielik, töötlemata ja analüüsimata teave. Kõigi uusima siduskanaliga klientide hulgast valisid nad need, kellel olid seansside vahel ebatavaliselt lühikesed pausid. Nad leidsid, et nende vaheaegade ajal vahetati liiklusallikat.

Selle tulemusel leidsid Raiffeiseni analüütikud mitu partnerit, kes omastasid välisliiklust ja müüsid selle edasi pangale. Nii lõpetasid nad koostöö nende partneritega ja lõpetasid oma eelarve raiskamise.

Otsast-lõpuni analüüs

Oleme välja toonud kõige levinumad turundusprobleemid, mida otsast-otsa analüüsisüsteem suudab lahendada. Praktikas leiate integreeritud andmete abil nii veebisaidil kui ka võrguühenduseta kasutajate toimingute, reklaamisüsteemide teabe ja kõnede jälgimise andmete abil vastused paljudele küsimustele, mis käsitlevad teie ettevõtte arengut.

Mis sa arvad?

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie andmeid töödeldakse.