Uçtan uca analitik müəssisələrə necə kömək edir

OWOX BI Uçtan uca Analitik

Uçtan uca analitik yalnız gözəl hesabatlar və qrafika deyil. İlk toxunuş nöqtəsindən müntəzəm alış-verişə qədər hər bir müştərinin yolunu izləmək bacarığı, müəssisələrin səmərəsiz və həddən artıq qiymətləndirilmiş reklam kanallarının dəyərini azaltmasına, ROI-ni artırmasına və onlayn mövcudluğunun oflayn satışlara necə təsir etdiyini qiymətləndirməyə kömək edə bilər. OWOX BI analitiklər yüksək keyfiyyətli analitiklərin müəssisələrin uğurlu və gəlirli olmasına kömək etdiyini göstərən beş nümunə işi topladılar.

Onlayn töhfələri qiymətləndirmək üçün Uçtan uca Analitikdən istifadə

Vəziyyət. Bir şirkət bir onlayn mağaza və bir neçə fiziki pərakəndə mağaza açdı. Müştərilər malları birbaşa şirkətin veb saytından ala və ya onlayn olaraq yoxlayaraq fiziki bir mağazaya gələrək satın ala bilərlər. Sahibi onlayn və oflayn satış gəlirlərini müqayisə etdi və fiziki bir mağazanın daha çox qazanc gətirdiyi qənaətinə gəldi.

Məqsəd. Onlayn satışlardan geri çəkilib fiziki mağazalara diqqət yetirməyə qərar verin.

Praktik həll. Alt paltarı şirkətiDarjeeling ROPO effektini - onlayn mövcudluğunun oflayn satışlarına təsirini öyrəndi. Darjeeling mütəxəssisləri, bir mağazada satın almadan əvvəl müştərilərin 40% -i saytı ziyarət etdikləri qənaətinə gəldilər. Nəticə etibarilə, onlayn mağaza olmasa, alışlarının demək olar ki yarısı baş verməyəcəkdi.

Bu məlumatları əldə etmək üçün şirkət məlumatların toplanması, saxlanması və işlənməsi üçün iki sistemə istinad etdi:

  • İstifadəçilərin veb saytdakı hərəkətləri barədə məlumat üçün Google Analytics
  • Maliyyət və sifarişin tamamlanması məlumatları üçün şirkətin CRM

Darjeeling marketoloqları fərqli sistemlərə və məntiqə sahib olan bu sistemlərdən alınan məlumatları birləşdirdi. Birləşdirilmiş hesabat yaratmaq üçün Darjeeling BI sistemini uçtan uca analitik üçün istifadə etdi.

İnvestisiya Gəlirini Artırmaq üçün Uçtan Uca Analitikadan istifadə

Vəziyyət. Bir müəssisə müştəriləri cəlb etmək üçün axtarış, kontekstli reklam, sosial şəbəkələr və televiziya daxil olmaqla bir neçə reklam kanalından istifadə edir. Hamısı maya dəyəri və effektivliyi baxımından fərqlənir.

Məqsəd. Effektiv olmayan və bahalı reklamlardan çəkinin və yalnız təsirli və ucuz reklamlardan istifadə edin. Bu, hər kanalın dəyərini gətirdiyi dəyərlə müqayisə etmək üçün uçtan uca analitik istifadə edilə bilər.

Praktik həll. IləDoktor Ryadom tibbi klinikalar zənciri, xəstələr həkimlərlə müxtəlif kanallarla əlaqə qura bilər: veb saytında, telefonda və ya qəbulda. Mütəmadi veb analitik alətlər, hər qonağın haradan gəldiyini təyin etmək üçün kifayət deyildi, çünki məlumatlar fərqli sistemlərdə toplandığı və əlaqəsi olmadığı üçün. Zəncirin analitikləri aşağıdakı məlumatları bir sistemə birləşdirməli idilər:

  • Google Analytics-dən istifadəçi davranışı haqqında məlumatlar
  • Zəng izləmə sistemlərindən məlumatları çağırın
  • Bütün reklam mənbələrindən xərclər haqqında məlumatlar
  • Xəstələr, qəbullar və klinikanın daxili sistemindən gələn gəlirlər haqqında məlumatlar

Bu kollektiv məlumatlara əsaslanan hesabatlarda hansı kanalların pul vermədiyi göstərildi. Bu, klinika zəncirinin reklam xərclərini optimallaşdırmasına kömək etdi. Məsələn, kontekstli reklamlarda marketoloqlar yalnız daha yaxşı semantik kampaniyalar buraxdılar və geoservislər üçün büdcəni artırdılar. Nəticədə Doctor Ryadom fərdi kanalların ROI'sini 2.5 dəfə artırdı və reklam xərclərini yarıya endirdi.

Böyümə sahələrini tapmaq üçün uçtan uca analitikdən istifadə

Vəziyyət. Bir şeyi yaxşılaşdırmadan əvvəl tam olaraq nəyin düzgün işləmədiyini öyrənməlisiniz. Məsələn, bəlkə də kontekstual reklamdakı kampaniyaların və axtarış ifadələrinin sayı o qədər sürətlə artmışdır ki, onları əl ilə idarə etmək artıq mümkün deyil. Beləliklə, təklif rəhbərliyini avtomatlaşdırmağa qərar verdiniz. Bunu etmək üçün bir neçə min axtarış ifadəsinin hər birinin effektivliyini anlamalısınız. Axı səhv bir qiymətləndirmə ilə ya büdcənizi boş yerə birləşdirə bilərsiniz, ya da daha az potensial müştəri cəlb edə bilərsiniz.

Məqsəd. Minlərlə axtarış sorğusu üçün hər bir açar sözün performansını qiymətləndirin. Yanlış qiymətləndirmə səbəbi ilə israf xərcləri və aşağı alış-verişi aradan qaldırın.

Praktik həll. Təklif idarəetməsini avtomatlaşdırmaq üçün,Hoff, Mebel və ev əşyaları hipermarket pərakəndə satış şirkəti, bütün istifadəçi seanslarını birləşdirdi. Bu, telefon danışıqlarını, mağaza ziyarətlərini və saytla hər əlaqəni istənilən cihazdan izləməyə kömək etdi.

Bütün bu məlumatları birləşdirdikdən və uçtan uca analitik qurduqdan sonra şirkətin işçiləri atributsiyanı - dəyər paylamasını tətbiq etməyə başladılar. Varsayılan olaraq, Google Analytics son dolayı klik aidiyyəti modelindən istifadə edir. Ancaq bu birbaşa ziyarətləri görməzdən gəlir və qarşılıqlı əlaqə zəncirindəki son kanal və sessiya dönüşümün tam dəyərini alır.

Dəqiq məlumatları əldə etmək üçün Hoff mütəxəssisləri huni əsaslı atribut qurdu. İçindəki dönüşüm dəyəri, huni hər addımında iştirak edən bütün kanallar arasında bölüşdürülür. Birləşdirilmiş məlumatları araşdırarkən, hər bir açar sözün mənfəətini qiymətləndirdilər və nəticəsiz və daha çox sifariş gətirdiyini gördülər.

Hoff analitikləri bu məlumatların gündəlik yenilənməsi və avtomatik təklif idarəetmə sisteminə köçürülməsini təmin etdilər. Daha sonra təkliflər, ölçüləri açar sözün ROI ilə birbaşa mütənasib olacaq şəkildə düzəldilir. Nəticədə, Hoff kontekstual reklam üçün ROI-ni 17% artırdı və effektiv açar sözlərin sayını iki dəfə artırdı.

Ünsiyyəti fərdiləşdirmək üçün uçtan uca analitikdən istifadə

Vəziyyət. Hər hansı bir işdə, müvafiq təkliflər vermək və marka sadiqliyindəki dəyişiklikləri izləmək üçün müştərilərlə əlaqələr qurmaq vacibdir. Əlbətdə ki, minlərlə müştəri olduqda, hər birinə fərdi təkliflər etmək mümkün deyil. Ancaq onları bir neçə seqmentə bölə və bu seqmentlərin hər biri ilə əlaqə qura bilərsiniz.

Məqsəd. Bütün müştəriləri bir neçə seqmentə bölün və bu seqmentlərin hər biri ilə əlaqə qurun.

Praktik həll. â € <Butik, Paltar, ayaqqabı və aksessuarlar üçün onlayn mağazaya sahib olan bir Moskva ticarət mərkəzi, müştərilərlə işlərini yaxşılaşdırdı. Müştəri sadiqliyini və ömür boyu dəyərini artırmaq üçün Butik marketoloqları bir çağrı mərkəzi, e-poçt və SMS mesajları vasitəsilə ünsiyyəti fərdiləşdirdi.

Müştərilər alış fəaliyyətlərinə görə seqmentlərə bölündülər. Müştərilər onlayn satın ala, onlayn sifariş verə və fiziki bir mağazada məhsul ala bildikləri və ya saytı ümumiyyətlə istifadə edə bilmədikləri üçün nəticələr səpələnmiş məlumatlar oldu. Bu səbəbdən məlumatların bir hissəsi Google Analytics-də, digər hissəsi isə CRM sistemində toplanaraq saxlanıldı.

Sonra Butik marketoloqları hər bir müştərini və bütün alışlarını müəyyənləşdirdi. Bu məlumatlara əsasən uyğun seqmentlər təyin etdilər: yeni alıcılar, rübdə bir dəfə və ya ildə bir dəfə satın alan müştərilər, daimi müştərilər və s. Ümumilikdə altı seqment müəyyən etdilər və avtomatik olaraq bir seqmentdən digərinə keçid qaydaları formalaşdırdılar. Bu, Butik marketoloqlarına hər bir müştəri seqmenti ilə fərdi ünsiyyət qurmağa və onlara fərqli reklam mesajları göstərməyə imkan verdi.

Fəaliyyət Başına Maliyyəli (CPA) Reklamlarda Dolandırıcılığı Müəyyən etmək üçün Uçtan Uya Analitikadan istifadə

Vəziyyət. Bir şirkət onlayn reklam üçün fəaliyyət başına maliyyə modelindən istifadə edir. Yalnız ziyarətçilər veb saytlarını ziyarət etmək, qeydiyyatdan keçmək və ya məhsul almaq kimi hədəflənmiş bir hərəkət etsələr reklam yerləşdirir və platformaları ödəyir. Ancaq reklam yerləşdirən tərəfdaşlar həmişə dürüst işləmir; aralarında fırıldaqçılar var. Çox vaxt, bu fırıldaqçılar trafik mənbəyini elə bir şəkildə əvəz edirlər ki, sanki şəbəkələri çevrilməyə səbəb oldu. Satış zəncirindəki hər bir addımı izləməyə və nəticənin hansı mənbələrdən təsir etdiyini görməyə imkan verən xüsusi analitiklər olmadan bu cür saxtakarlığı aşkar etmək demək olar ki, mümkün deyil.

Raiffeisen Bankı marketinq saxtakarlığı ilə bağlı problemlər var idi. Marketoloqları, gəlir dəyişməz qaldığı müddətdə tərəfdaş trafik xərclərinin artdığını gördülər, buna görə tərəfdaşların işlərini diqqətlə yoxlamağa qərar verdilər.

Məqsəd. Uçtan uca analitikdən istifadə edərək saxtakarlığı aşkar edin. Satış zəncirindəki hər addımı izləyin və hədəflənmiş müştəri fəaliyyətinə hansı mənbələrin təsir etdiyini anlayın.

Praktik həll. Partnyorlarının işlərini yoxlamaq üçün Raiffeisen Bank-ın marketoloqları saytdakı istifadəçi hərəkətlərinin ham məlumatlarını topladılar: tam, işlənməmiş və təhlil olunmamış məlumatlar. Ən son tərəfdaşlıq kanalına sahib olan bütün müştərilər arasında sessiyalar arasında qeyri-adi dərəcədə qısa fasilələri olanları seçdilər. Bu fasilələr zamanı trafik mənbəyinin dəyişdirildiyini aşkar etdilər.

Nəticədə, Raiffeisen analitikləri xarici trafiki mənimsəyən və banka satan bir neçə tərəfdaş tapdılar. Beləliklə, bu tərəfdaşlarla iş birliyini dayandırdılar və büdcələrini boş yerə xərcləməyi dayandırdılar.

Uçtan uca analitik

Bir ucdan uca analitik sistemin həll edə biləcəyi ən ümumi marketinq problemlərini vurğuladıq. Təcrübədə, həm veb saytdakı həm də oflayn istifadəçi hərəkətləri, reklam sistemlərindən alınan məlumatlar və zəng izləmə məlumatları ilə əlaqəli məlumatların köməyi ilə işinizi necə inkişaf etdirməklə bağlı bir çox suala cavab tapa bilərsiniz.

Siz nə düşünürsünüz?

Bu sayt spam azaldılması üçün Akismet istifadə edir. Yorumunuzun necə işləndiyini öyrənin.