Si Analiza e Fundit në Fund Ndihmon Bizneset

Analizat fundore për në fund të OWOX BI

Analizat nga fundi në fund nuk janë vetëm raporte dhe grafika të bukura. Aftësia për të ndjekur rrugën e secilit klient, nga pika e parë e kontaktit te blerjet e rregullta, mund të ndihmojë bizneset të ulin koston e kanaleve joefektive dhe të mbivlerësuara të reklamimit, të rrisin Roi dhe të vlerësojnë se si prezenca e tyre në internet ndikon në shitjet jashtë linje. OWOX BI analistët kanë mbledhur pesë raste studimore që demonstrojnë se analitika me cilësi të lartë ndihmon bizneset të jenë të suksesshme dhe fitimprurëse.

Përdorimi i Analytics End-to-End për të Vlerësuar Kontributet Online

Situata. Një kompani ka hapur një dyqan në internet dhe disa dyqane fizike me pakicë. Klientët mund të blejnë mallra direkt në faqen e internetit të kompanisë ose t'i kontrollojnë ato në internet dhe të vijnë në një dyqan fizik për të blerë. Pronari ka krahasuar të ardhurat nga shitjet online dhe offline dhe ka arritur në përfundimin se një dyqan fizik sjell shumë më shumë fitim.

Qellimi. Vendosni nëse do të tërhiqeni nga shitjet në internet dhe përqendrohuni në dyqanet fizike.

Zgjidhja praktike. Kompania e të brendshmeveDarjeeling Studioi efektin ROPO - ndikimin e pranisë së tij në internet në shitjet e saj jashtë linje. Ekspertët e Darjeeling arritën në përfundimin se 40% e klientëve vizituan sitin përpara se të blinin në një dyqan. Si pasojë, pa dyqanin online, pothuajse gjysma e blerjeve të tyre nuk do të ndodhte.

Për të marrë këtë informacion, kompania u mbështet në dy sisteme për mbledhjen, ruajtjen dhe përpunimin e të dhënave:

  • Google Analytics për informacion në lidhje me veprimet e përdoruesve në faqen e internetit
  • CRM e kompanisë për të dhënat e përfundimit të kostos dhe porosisë

Tregtarët e Darjeeling kombinuan të dhëna nga këto sisteme, të cilat kishin struktura dhe logjikë të ndryshme. Për të krijuar një raport të unifikuar, Darjeeling përdori sistemin BI për analizat fund-për-fund.

Përdorimi i Analytics End-to-End për të rritur Kthimin në Investim

Situata. Një biznes përdor disa kanale reklamuese për të tërhequr klientë, përfshirë kërkimin, reklamimin kontekstual, rrjetet sociale dhe televizionin. Të gjithë ndryshojnë për sa i përket kostos dhe efektivitetit të tyre.

Qellimi. Shmangni reklamat joefektive dhe të shtrenjta dhe përdorni vetëm reklama efektive dhe të lira. Kjo mund të bëhet duke përdorur analitikë fund-për-fund për të krahasuar koston e secilit kanal me vlerën që sjell.

Zgjidhja praktike. Doktor Ryadom zinxhiri i klinikave mjekësore, pacientët mund të ndërveprojnë me mjekët përmes kanaleve të ndryshme: në faqen e internetit, me telefon ose në pritje. Mjetet e rregullta të analizave të internetit nuk ishin të mjaftueshme për të përcaktuar se nga vinte secili vizitor, megjithatë, pasi të dhënat u mblodhën në sisteme të ndryshme dhe nuk ishin të lidhura. Analistët e zinxhirit duhej të bashkonin të dhënat e mëposhtme në një sistem:

  • Të dhëna në lidhje me sjelljen e përdoruesit nga Google Analytics
  • Të dhënat e thirrjeve nga sistemet e ndjekjes së thirrjeve
  • Të dhëna për shpenzimet nga të gjitha burimet e reklamave
  • Të dhëna në lidhje me pacientët, pranimet dhe të ardhurat nga sistemi i brendshëm i klinikës

Raportet e bazuara në këto të dhëna kolektive treguan se cilat kanale nuk paguanin. Kjo e ndihmoi zinxhirin e klinikave të zgjedh shpenzimet e tyre për reklama. Për shembull, në reklamat kontekstuale, tregtarët lanë vetëm fushata me semantikë më të mirë dhe rritën buxhetin për shërbimet gjeo. Si rezultat, Doctor Ryadom rriti Roi e kanaleve individuale me 2.5 herë dhe uli gjysmën e kostove të reklamimit.

Përdorimi i Analytics End-to-End për të Gjetur Fushat e Rritjes

Situata. Para se të përmirësoni diçka, duhet të zbuloni se çfarë saktësisht nuk funksionon si duhet. Për shembull, mbase numri i fushatave dhe frazave të kërkimit në reklamat kontekstuale është rritur kaq shpejt sa nuk është më e mundur të menaxhosh manualisht ato. Kështu që ju vendosni të automatizoni menaxhimin e ofertës. Për ta bërë këtë, duhet të kuptoni efektivitetin e secilës prej disa mijëra frazave të kërkimit. Mbi të gjitha, me një vlerësim të pasaktë, ju mund të bashkoni buxhetin tuaj për asgjë ose të tërheqni më pak klientë të mundshëm.

Qellimi. Vlerësoni performancën e secilës fjalë kyçe për mijëra pyetje kërkimi. Eliminoni shpenzimet e kota dhe blerjen e ulët për shkak të vlerësimit të pasaktë.

Zgjidhja praktike. Për të automatizuar menaxhimin e ofertës,Hoff, Një shitës me pakicë i hipermarketit të mobiljeve dhe sendeve shtëpiake, i lidhur të gjitha seancat e përdoruesve. Kjo i ndihmoi ata të gjurmonin thirrjet telefonike, vizitat në dyqane dhe çdo kontakt me faqen nga çdo pajisje.

Pas bashkimit të të gjitha këtyre të dhënave dhe vendosjes së analizave fund-për-fund, punonjësit e ndërmarrjes filluan të zbatojnë atributin - shpërndarjen e vlerës. Si parazgjedhje, Google Analytics përdor modelin e fundit të atributit të klikimit indirekt. Por kjo injoron vizitat e drejtpërdrejta dhe kanali dhe sesioni i fundit në zinxhirin e ndërveprimit merr vlerën e plotë të konvertimit.

Për të marrë të dhëna të sakta, ekspertët e Hoff vendosën atributin e bazuar në gyp. Vlera e konvertimit në të shpërndahet midis të gjitha kanaleve që marrin pjesë në secilin hap të gypit. Kur studionin të dhënat e bashkuara, ata vlerësuan fitimin e secilës fjalë kyçe dhe panë cilat ishin joefektive dhe që sillnin më shumë porosi.

Analistët e Hoff vendosin që ky informacion të azhurnohet çdo ditë dhe të transferohet në sistemin e automatizuar të menaxhimit të ofertave. Ofertat pastaj rregullohen në mënyrë që madhësia e tyre të jetë drejtpërdrejt proporcionale me Roi të fjalës kyçe. Si rezultat, Hoff rriti Roi e saj për reklamat kontekstuale me 17% dhe dyfishoi numrin e fjalëve kyçe efektive.

Përdorimi i Analytics End-to-End për të Personalizuar Komunikimin

Situata. Në çdo biznes, është e rëndësishme të krijoni marrëdhënie me klientët për të bërë oferta përkatëse dhe për të ndjekur ndryshimet në besnikërinë e markës. Sigurisht, kur ka mijëra klientë, është e pamundur të bësh oferta të personalizuara për secilin prej tyre. Por ju mund t'i ndani ato në disa segmente dhe të ndërtoni komunikim me secilin prej këtyre segmenteve.

Qellimi. Ndani të gjithë klientët në disa segmente dhe ndërtoni komunikim me secilin prej këtyre segmenteve.

Zgjidhje praktike. â € <Butik, Një qendër tregtare në Moskë me një dyqan në internet për rroba, këpucë dhe pajisje, përmirësoi punën e tyre me klientët. Për të rritur besnikërinë e klientit dhe vlerën e tij gjatë gjithë jetës, tregtarët e Butik personalizuan komunikimin përmes një qendre thirrjesh, email dhe mesazhe SMS.

Klientët u ndanë në segmente bazuar në aktivitetin e tyre të blerjes. Rezultati i tij ishte shpërndarja e të dhënave sepse klientët mund të blejnë në internet, të porosisin në internet dhe të marrin produkte në një dyqan fizik, ose të mos përdorin fare faqen. Për shkak të kësaj, një pjesë e të dhënave u mblodhën dhe u ruajtën në Google Analytics dhe pjesa tjetër në sistemin CRM.

Pastaj tregtarët e Butik identifikuan secilin klient dhe të gjitha blerjet e tyre. Bazuar në këtë informacion, ata përcaktuan segmente të përshtatshme: blerës të rinj, klientë që blejnë një herë në çerek ose një herë në vit, klientë të rregullt, etj. Në total, ata identifikuan gjashtë segmente dhe formuan rregulla për kalimin automatik nga një segment në tjetrin. Kjo i lejoi tregtarët Butik të ndërtonin komunikim të personalizuar me secilin segment të klientit dhe t'u tregonin atyre mesazhe të ndryshme reklamuese.

Përdorimi i Analytics End-to-End për të Përcaktuar Mashtrimin në Reklamat Kosto për Veprim (CPA)

Situata. Një kompani përdor modelin kosto për veprim për reklamimin në internet. Vendos reklama dhe paguan platforma vetëm nëse vizitorët kryejnë një veprim të synuar siç është vizita në faqen e internetit, regjistrimi ose blerja e një produkti. Por partnerët që vendosin reklama nuk funksionojnë gjithmonë me ndershmëri; ka mashtrues mes tyre. Më shpesh, këta mashtrues zëvendësojnë burimin e trafikut në një mënyrë të tillë që të duket sikur rrjeti i tyre ka çuar në konvertim. Pa analiza të veçanta që ju lejojnë të gjurmoni çdo hap në zinxhirin e shitjeve dhe të shihni se cilat burime ndikojnë në rezultat, është pothuajse e pamundur të zbulosh një mashtrim të tillë.

Raiffeisen Bank kishte probleme me mashtrimet në marketing. Tregtarët e tyre kishin vërejtur që kostot e trafikut të bashkuar ishin rritur ndërsa të ardhurat mbetën të njëjtat, kështu që ata vendosën të kontrollonin me kujdes punën e partnerëve.

Qellimi. Zbuloni mashtrimet duke përdorur analitikë nga skaji në fund. Ndiqni çdo hap në zinxhirin e shitjeve dhe kuptoni se cilat burime ndikojnë në veprimin e synuar të klientit.

Zgjidhje praktike. Për të kontrolluar punën e partnerëve të tyre, tregtarët në Raiffeisen Bank mblodhën të dhëna të para të veprimeve të përdoruesve në sit: informacion i plotë, i papërpunuar dhe i paanalizuar. Midis të gjithë klientëve me kanalin e fundit të lidhur, ata zgjodhën ata që kishin pauza të shkurtra jashtëzakonisht të shkurtra midis seancave. Ata zbuluan se gjatë këtyre pushimeve, burimi i trafikut ishte ndërruar.

Si rezultat, analistët e Raiffeisen gjetën disa partnerë të cilët po përvetësonin trafikun e huaj dhe po e shisnin atë në bankë. Kështu që ata ndaluan së bashkëpunuari me këta partnerë dhe ndaluan së koturi buxhetin e tyre.

Analizat nga fundi në fund

Ne kemi theksuar sfidat më të zakonshme të marketingut që mund të zgjidhë një sistem analitik nga një skaj i skajit. Në praktikë, me ndihmën e të dhënave të integruara mbi veprimet e përdoruesve si në një faqe në internet dhe jashtë linje, informacione nga sistemet e reklamave dhe të dhëna për ndjekjen e thirrjeve, ju mund të gjeni përgjigje për shumë pyetje në lidhje me përmirësimin e biznesit tuaj.

Çfarë mendoni ju?

Kjo faqe përdor Akismet për të reduktuar spamin. Mësoni se si përpunohet komenti juaj.