Kuidas kasutate omistamisanalüüsi tugevama turundusalase ülevaate saamiseks

andmeladu lahendusena

Puutepunktide arv, mille kaudu suhete klientidega - ja viis, kuidas nad teie brändiga kohtuvad, on viimastel aastatel plahvatuslikult kasvanud. Varem olid valikud lihtsad: esitasite trükireklaami, eetrireklaami, võib-olla otseposti või mõnda muud kombinatsiooni. Täna on otsing, veebis kuvamine, sotsiaalne meedia, mobiil, ajaveebid, koondussaidid ja loend jätkub.

Klientide puutepunktide levikuga on kaasnenud ka tõhususe kontroll. Kui suur on antud keskkonnas kulutatud dollari tegelik väärtus? Milline meedium annab teile kõige suurema paugu? Kuidas saaksite maksimaalset mõju edasi liikuda?

Jällegi oli mõõtmine lihtne: esitasite reklaami ja hindasite erinevust teadlikkuse, liikluse ja müügi osas. Täna pakuvad reklaamivahetused teavet selle kohta, kui palju inimesi teie reklaamil klikkis ja teie soovitud sihtkohta jõudis.

Aga mis siis juhtub?

Omistusanalüüs võib sellele küsimusele vastuse anda. See võib koondada andmeid paljudest erinevatest allikatest, mis on nii teie ettevõtte sisemised kui ka välised klientide huvides. See võib aidata teil kindlaks teha, millised kanalid on kulutulude loomisel kõige kulutõhusamad. Mis kõige tähtsam, see võib aidata teil tuvastada oma parimad kliendid selles grupis ja tegutseda selle teabe põhjal, kohandades turundusstrateegiat vastavalt edasi.

Kuidas saate seda kasutada omistamisanalüüs tõhusalt ja neid eeliseid ära kasutada? Siin on kiire juhtumiuuring selle kohta, kuidas üks ettevõte seda tegi:

Kasutusjuhtum omistamise analüüsimiseks

Mobiilne tootlikkusega tegelev ettevõte turustab rakendust, mis võimaldab kasutajatel dokumente luua, vaadata ja jagada mis tahes seadmest. Juba varakult juurutas ettevõte kolmanda osapoole analytics tööriistad koos eelnevalt ehitatud armatuurlaudadega, et jälgida põhilisi mõõdikuid, nagu allalaadimised, igapäevane / kuu kasutajate arv, rakendusega veedetud aeg, loodud dokumentide arv jne.

Ühe suurusega analüüs ei sobi kõigile

Kui ettevõtte kasv plahvatas ja nende kasutajate arv kasvas miljonitesse, ei laienenud see kõigile sobiv lähenemisviis teadmistele. Nende kolmas isik analytics teenus ei saanud hakkama reaalajas andmete integreerimisega mitmest allikast, näiteks serveriplatvormi logidest, veebisaidi liiklusest ja reklaamikampaaniatest.

Veelgi enam, ettevõttel oli vaja analüüsida omistamist mitmel ekraanil ja kanalil, et aidata neil otsustada, kuhu järgmise täiendava turundusdollari kõige paremini uute klientide omandamiseks kulutada. Tüüpiline stsenaarium oli selline: kasutaja nägi oma telefoni ajal ettevõtte Facebooki reklaami, otsis seejärel sülearvutist ettevõtte kohta ülevaateid ja klõpsas rakenduse installimiseks tahvelarvutis kuvareklaamist. Sel juhul on omistamine vaja uue kliendi omandamise krediidi jagamist mobiilseadmes sotsiaalmeedias, arvutis tasulises otsingus / arvustustes ja tahvelarvutites olevate rakendusesiseste displeireklaamide puhul.

Ettevõttel oli vaja samm edasi astuda ja avastada, milline veebiturunduse allikas aitas neil omandada kõige väärtuslikumad kasutajad. Neil tuli tuvastada kasutaja käitumine - lisaks üldisele installimiseks klõpsamiseks-installimisele -, mis oli rakendusele ainuomane ja muutis kasutaja ettevõtte jaoks väärtuslikuks. Algusaegadel arendas Facebook selleks lihtsa, kuid võimsa viisi: nad avastasid, et inimeste arv, keda kasutaja "registreerib" teatud päevade jooksul "sõpradega", ennustab suurepäraselt, kui haaratud või väärtuslik kasutaja oleks olla pikas perspektiivis. Veebimeedia ja kolmas osapool analytics süsteemid on pimedad selliste rakenduses toimuvate ajaliselt nihkunud ja keeruliste toimingute suhtes.

Nad vajasid kombeid omistamisanalüüs tööd tegema.

Omistusanalüüs on lahendus

Alustades ettevõttest, on ettevõttel välja töötatud esialgne eesmärk: avastada täpselt, kuidas iga kasutaja kipub ühe seansi jooksul oma tootega suhtlema. Kui see on kindlaks tehtud, saavad nad neid andmeid põhjalikumalt uurida, et luua klientide profiilisegmendid, lähtudes nende staatusest maksev kasutaja ja igakuiselt kulutatud summa. Nende kahe andmevaldkonna ühendamise abil suutis ettevõte kindlaks teha konkreetse kliendi eluaegne väärtus - mõõdik, mis määratleb, millist tüüpi klientidel on kõige rohkem tulupotentsiaali. See teave omakorda võimaldas neil väga spetsiifiliste meediumivalikute ja väga spetsiifiliste pakkumiste kaudu konkreetsemalt sihtida teisi kasutajaid - kasutajaid, kellel oli sama „eluea väärtuse” profiil.

Tulemus? Turundusdollarite nutikam ja teadlikum kasutamine. Jätkuv kasv. Ja olemas on kohandatud omistamisanalüüsi süsteem, mis võib ettevõtte edasiliikumisel kasvada ja kohaneda.

Edukas omistamisanalüüs

Kui hakkate tegelema omistamisanalüüs, on oluline kõigepealt määratleda edu enda mõistes - ja hoida seda lihtsana. Küsige endalt, keda ma pean heaks kliendiks? Siis küsige, mis on minu eesmärgid selle kliendiga? Võite suurendada kulutusi ja kindlustada lojaalsust oma kõige väärtuslikemate klientidega. Või võite otsustada, kas leida rohkem sarnaseid kõrge väärtusega kliente. Kõik on tegelikult teie otsustada ja mis sobib teie organisatsioonile.

Lühidalt öeldes võib omistamisanalüüs olla väga kiire ja lihtne viis paljude sisemiste ja kolmandate osapoolte allikate andmete kokkuviimiseks ja nende andmete mõtestamiseks teie poolt täpselt määratletud tingimustel. Saate teadmisi, mida peate oma turunduseesmärkide selgelt määratlema ja täitma, ning lihvige seejärel oma strateegiat, et saavutada iga kulutatud turundusdollari maksimaalne ROI.

Mis on andmeladu teenusena

Kirjutasime hiljuti, kuidas andmetehnoloogiad on tõusuteel turundajatele. Andmehoidlad pakuvad keskset andmehoidlat, mis laiendab skaalat ja annab suurepärase ülevaate teie turundustegevusest - võimaldades tuua sisse tohutul hulgal klientide, tehingute, finants- ja turundusandmeid. Salvestades veebi-, võrguühenduseta ja mobiilandmed kesksesse aruandlusandmebaasi, saavad turundajad analüüsida ja saada vajalikke vastuseid, kui nad seda vajavad. Andmelao ehitamine on keskmise ettevõtte jaoks üsna suur ettevõtmine - kuid Data Warehouse as a Service (DWaaS) lahendab ettevõtte jaoks selle probleemi.

Teave BitYota andmeladu kui teenuse kohta

See postitus on kirjutatud abiga BitYota. BitYota andmelao kui teenuse lahendus võtab peavalu teise andmeplatvormi seadistamise ja haldamise vajadusest. BitYota võimaldab turundajatel kiiresti oma andmeladu töökorda seada, hõlpsasti pilvepakkujaga ühenduse loomiseks ja teie lao konfigureerimiseks. Tehnoloogia kasutab SQL-i JSON-tehnoloogia abil, et hõlpsasti teie laos päringuid teha, ja kiirreaalseks analüüsiks on varustatud reaalajas andmevoogudega.

Atruktsioonianalüüs - BitYota

Kiiruse üks peamisi inhibiitoreid analytics on vajadus andmeid enne nende salvestamist teisendada analytics süsteemi. Maailmas, kus rakendused pidevalt muutuvad, tähendab mitmest allikast ja erinevas vormingus saabuvate andmete saamine seda, et ettevõtted leiavad, et kulutavad sageli liiga palju aega andmete muundamise projektidele või seisavad silmitsi katki analytics süsteemid. BitYota salvestab ja analüüsib andmeid omas vormingus, välistades seega töömahukate ja aeganõudvate andmete teisendamise protsesside vajaduse. Andmete teisendamise lõpetamine annab meie klientidele kiire analytics, maksimaalne paindlikkus ja täielik andmete täpsus. BitYota

Kui teie vajadused muutuvad, saate klastrisse lisada või eemaldada sõlmi või muuta masina konfiguratsioone. Täielikult hallatud lahendusena BitYota jälgib, haldab, haldab ja skaleerib teie andmeplatvormi, et saaksite keskenduda olulisele - oma andmete analüüsimisele.

Mis sa arvad?

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