Daha güclü marketinq anlayışı üçün atribut analizindən necə istifadə edirsiniz

məlumat anbarı bir həll yolu

Müştərilərlə ünsiyyət qurduğunuz toxunma nöqtələrinin sayı və markanızla qarşılaşma üsulları son illərdə partladı. Keçmişdə seçimlər sadə idi: bir çap reklamı, bir yayım reklamı, bəlkə də birbaşa poçt və ya bir kombinasiya etdiniz. Bu gün axtarış, onlayn ekran, sosial media, mobil, bloglar, toplayıcı saytlar var və siyahı davam edir.

Müştəri toxunma nöqtələrinin çoxalması ilə effektivliyə dair araşdırmalar da artmışdır. Hər hansı bir mühitdə xərclənən bir dolların həqiqi dəyəri nədir? Hansı mühit sizə pulunuz üçün ən çox zərbə verir? İrəli gedən təsiri necə artırmaq olar?

Yenidən keçmişdə ölçmə sadə idi: bir reklam yayımladı və fərqlilik, trafik və satış baxımından fərqi qiymətləndirdiniz. Bu gün reklam mübadilələri neçə nəfərin reklamınızı tıkladığı və istədiyiniz yerə çatdığı barədə məlumat verir.

Bəs onda nə baş verir?

Atribut təhlili bu suala cavab verə bilər. Müştərilərə çatdırmaq baxımından həm işinizdə, həm də xaricdə bir-birindən fərqli mənbələrdən bir araya gələn məlumatları bir araya gətirə bilər. Hansı kanalların cavab həcmi yaratmaqda ən sərfəli olduğunu müəyyənləşdirməyə kömək edə bilər. Ən əsası, marketinq qrupunuza uyğun olaraq irəliləyərək bu qrupdakı ən yaxşı müştərilərinizi müəyyənləşdirməyə və bu məlumatlar üzərində hərəkət etməyə kömək edə bilər.

Necə istifadə edə bilərsiniz aidiyyət təhlili səmərəli və bu faydaları qazanmaq? Bir şirkətin bunu necə etdiyinə dair qısa bir iş nümunəsi:

Atribut təhlili üçün istifadə vəziyyəti

Mobil məhsuldarlıq şirkəti, istifadəçilərin istənilən cihazdan sənədlər yaratmasına, nəzərdən keçirməsinə və paylaşmasına imkan verən bir tətbiqi bazara çıxarır. Erkən, şirkət üçüncü tərəfi tətbiq etdi analytics yükləmələr, gündəlik / aylıq istifadəçi sayları, tətbiqetmə ilə keçirdiyiniz vaxt, yaradılan sənədlərin sayı və s. kimi əsas göstəriciləri izləmək üçün əvvəlcədən hazırlanmış panellər olan vasitələr.

Bir Ölçülü Analitik Hamısına Uyğun deyil

Şirkətin böyüməsi partladığında və istifadəçi sayı milyonlarla böyüdükcə, anlayışlara bu tək ölçüdə yanaşma miqyası genişlənmədi. Onların üçüncü tərəfi analytics xidmət, server platformu qeydləri, veb sayt trafiki və reklam kampaniyaları kimi bir çox mənbədən alınan real vaxt məlumatlarının inteqrasiyasını idarə edə bilmədi.

Üstəlik şirkətin növbəti artan marketinq dollarlarının yeni müştəri əldə etməsi üçün hara sərf ediləcəyinə qərar vermələrinə kömək etmək üçün birdən çox ekran və kanal arasındakı əlaqəni təhlil etməli idi. Tipik bir ssenari belə idi: bir istifadəçi telefonda olarkən şirkətin Facebook reklamını gördü, sonra noutbukda şirkət haqqında araşdırmalar axtardı və nəhayət tətbiqini planşetindəki ekran reklamından quraşdırmaq üçün vurdu. Bu halda atribut mobil telefonda sosial şəbəkələrdə yeni ödənişli müştəri əldə etmək üçün kreditin bölünməsini, kompüterdəki ödənişli axtarış / icmalları və tabletlərdə tətbiqdaxili reklam elanlarını tələb edir.

Şirkət işlərini bir addım daha irəli aparmalı və hansi onlayn marketinq mənbəyinin ən dəyərli istifadəçilərini qazanmalarına kömək etdiyini kəşf etməli idi. Tətbiqə xas olan və istifadəçini şirkət üçün dəyərli edən istifadəçi davranışlarını - qurmaq üçün ümumi vurma əməliyyatından kənarda - müəyyənləşdirmələri lazım idi. İlk günlərində Facebook bunun üçün sadə, lakin güclü bir yol inkişaf etdirdi: bir istifadəçinin qeydiyyatdan keçən bir neçə gün içərisində "dost" sayının, bir istifadəçinin nə qədər məşğul və ya dəyərli olacağına dair böyük bir proqnoz olduğunu aşkar etdilər. uzunmüddətli perspektivdə olmaq Onlayn media və üçüncü tərəf analytics sistemlər bir tətbiq daxilində baş verən bu cür zamana uyğun, mürəkkəb hərəkətlərdən kor olur.

Onların adətə ehtiyacı var idi aidiyyət təhlili işi görmək.

Atribut Analizi Həlldir

Sadəcə olaraq, şirkət daxili bir ilkin hədəfi inkişaf etdirdi: hər hansı bir istifadəçinin məhsulu ilə bir seans ərzində necə qarşılıqlı əlaqəyə girdiyini dəqiq şəkildə tapmaq. Müəyyən edildikdən sonra, ödənişli istifadəçi statusu və hər ay xərclənən məbləğə əsasən müştərilərin profil seqmentləri yaratmaq üçün bu məlumatları daha da aşağıya endirə bilərlər. Bu iki məlumat sahəsini birləşdirərək şirkət müəyyən bir müştərini müəyyənləşdirə bildi ömür boyu dəyəri - hansı növ müştərilərin ən çox gəlir potensialına sahib olduğunu təyin edən bir ölçüm. Bu məlumatlar, öz növbəsində, daha konkret media təklifləri ilə, eyni "ömür boyu dəyəri" profilini saxlayan digər istifadəçiləri daha konkret hədəf almasına imkan verdi.

Nəticə? Marketinq dollarlarının daha ağıllı, daha məlumatlı istifadəsi. Artım davam edir. Və şirkət irəlilədikcə böyüyə və uyğunlaşa biləcək xüsusi bir atribut analiz sistemi.

Uğurlu bir Atribut Təhlili

Məşğul olmağa başlayanda aidiyyət təhlili, əvvəlcə müvəffəqiyyəti öz şərtlərinizlə müəyyənləşdirmək və sadə saxlamaq vacibdir. Özünüzə sual verin, kimləri yaxşı müştəri hesab edirəm? Sonra soruş, bu müştəri ilə hədəflərim nədir? Xərcləri artırmağı və ən yüksək dəyərli müştərilərinizə sadiqliyi möhkəmləndirməyi seçə bilərsiniz. Yoxsa onlar kimi daha çox dəyərli müştəri tapa biləcəyinizi müəyyənləşdirə bilərsiniz. Həqiqətən hamısı sizə aiddir və təşkilatınız üçün nə uyğun.

Bir sözlə, atribut təhlili bir sıra daxili və üçüncü tərəf mənbələrindəki məlumatları bir araya gətirmək və bu məlumatları çox dəqiq müəyyənləşdirdiyiniz mənada anlamaq üçün çox sürətli və asan bir yol ola bilər. Marketinq hədəflərinizi dəqiq bir şəkildə müəyyənləşdirmək və yerinə yetirmək üçün lazım olan fikirləri əldə edəcəksiniz, sonra xərclənən hər marketinq dollarında mümkün olan ən yüksək ROI əldə etmək üçün strategiyanızı inkişaf etdirəcəksiniz.

Xidmət kimi məlumat anbarı nədir

Bu yaxınlarda necə yazdıq məlumat texnologiyaları yüksəlir marketoloqlar üçün. Data Anbarları, marketinq səylərinizi genişləndirən və böyük bir məlumat verən mərkəzi bir depo təmin edir - müştəri, əməliyyat, maliyyə və marketinq məlumatlarının həcmini gətirmək imkanı təmin edir. Marketoloqlar mərkəzi bir hesabat verilənlər bazasında onlayn, oflayn və mobil məlumatları toplayaraq, ehtiyac olduqda ehtiyac duyduqları cavabları analiz edə və ala bilirlər. Bir məlumat anbarı qurmaq orta şirkət üçün kifayət qədər öhdəçilikdir, lakin Data Warehouse a Service (DWaaS) şirkətlər üçün məsələni həll edir.

Xidmət olaraq BitYota Məlumat Anbarı haqqında

Bu yazı köməyi ilə yazılmışdır BitYota. Bir xidmət həlli olaraq BitYota'nın Data Warehouse, başqa bir məlumat platforması qurmaq və idarə etmək məcburiyyətindən baş ağrısını çıxarır. BitYota, marketoloqlara məlumat anbarını tez bir zamanda işə salma imkanı verir, asanlıqla bir bulud provayderinə qoşulur və anbarınızı konfiqurasiya edir. Texnologiya, anbarınızı asanlıqla sorğu etmək üçün JSON texnologiyası üzərində SQL-dən istifadə edir və sürətli analitik üçün real vaxt məlumat yayımları ilə gəlir.

Attribution Analysis - BitYota

Sürət üçün əsas inhibitorlardan biridir analytics məlumatları özünüzdə saxlamadan əvvəl çevirmək lazımdır analytics sistem. Tətbiqlərin daim dəyişdiyi bir dünyada birdən çox mənbədən və fərqli formatda gələn məlumatlar, şirkətlərin tez-tez ya məlumatların transformasiya layihələrinə çox vaxt sərf etdikləri və ya üzləşdikləri deməkdir sınıq analytics sistemlər. BitYota, məlumatları yerli formatında saxlayır və təhlil edir, beləliklə zəhmətli, vaxt aparan məlumatların çevrilmə proseslərinə ehtiyac qalmır. Məlumat transformasiyasını ləğv etmək müştərilərimizə sürətli bir təmin edir analytics, maksimum rahatlıq və tam məlumat sədaqəti. BitYota

Ehtiyaclarınız dəyişdikcə, klasterinizə qovşaq əlavə edə və ya silə və ya maşın konfiqurasiyasını dəyişdirə bilərsiniz. Tamamilə idarə olunan bir həll olaraq BitYota məlumat platformunuzu izləyir, idarə edir, təmin edir və tərəzi edir, beləliklə vacib olanlara - məlumatlarınızı təhlil etməyə diqqət yetirə bilərsiniz.

Siz nə düşünürsünüz?

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