Hoe End-to-End Analytics bedriuwen helpt

OWOX BI End-to-End Analytics

End-to-end analytics is net allinich prachtige rapporten en grafiken. De mooglikheid om it paad fan elke kliïnt te folgjen, fanôf it earste touchpoint oant reguliere oankeapen, kin bedriuwen helpe om de kosten te ferminderjen fan ineffektive en te wurdearre reklamekanalen, it ROI te ferheegjen, en beoardielje hoe't har online oanwêzigens ynfloed hat op offline ferkeap. OWOX BI analisten hawwe fiif saakstúdzjes sammele dy't oantoane dat analyses fan hege kwaliteit bedriuwen helpe suksesfol en rendabel te wêzen.

End-to-End Analytics brûke om online bydragen te evaluearjen

De situaasje. In bedriuw hat in online winkel en ferskate fysike winkels iepene. Klanten kinne guod direkt keapje op 'e webside fan it bedriuw of online kontrolearje en nei in fysike winkel komme om te keapjen. De eigner hat ynkomsten fergelike fan online en offline ferkeap en hat konkludearre dat in fysike winkel folle mear winst bringt.

It doel, Beslute oft jo werom wolle fan online ferkeap en fokusje op fysike winkels.

De praktyske oplossing. It lingeriebedriuw Darjeeling studearre it ROPO-effekt - de ynfloed fan har online oanwêzigens op har offline ferkeap. Darjeeling-saakkundigen konkludearren dat 40% fan klanten de side besocht foardat se yn in winkel kochten. Sadwaande soe hast de helte fan har oankeapen sûnder de online winkel net barre.

Om dizze ynformaasje te krijen fertroude it bedriuw op twa systemen foar it sammeljen, opslaan en ferwurkjen fan gegevens:

  • Google Analytics foar ynformaasje oer aksjes fan brûkers op 'e webside
  • It bedriuw's CRM foar gegevens foar kosten en foltôging fan folchoarder

Darjeeling-marketeers kombineare gegevens fan dizze systemen, dy't ferskillende struktueren en logika hienen. Om in unifoarm rapport te meitsjen brûkte Darjeeling BI-systeem foar end-to-end analytics.

End-to-End Analytics brûke om it rendemint op ynvestearring te ferheegjen

De situaasje. In bedriuw brûkt ferskate reklamekanalen om klanten oan te lûken, ynklusyf sykjen, kontekstuele reklame, sosjale netwurken en televyzje. Se ferskille allegear yn termen fan har kosten en effektiviteit.

It doel. Mije ineffektive en djoere reklame en brûk allinich effektive en goedkeape reklame. Dit kin wurde dien mei end-to-end analytics om de kosten fan elk kanaal te fergelykjen mei de wearde dy't it bringt.

De praktyske oplossing. Yn de Dokter Ryadom keatling fan medyske kliniken, kinne pasjinten ynteraksje hawwe mei dokters fia ferskate kanalen: op 'e webside, telefoanysk, of by de resepsje. Regelmjittige ark foar webanalyse wiene net genôch om te bepalen wêr't elke besiker wei kaam, om't gegevens waarden sammele yn ferskate systemen en net relatearre wiene. De analisten fan 'e keten moasten de folgjende gegevens fusearje yn ien systeem:

  • Gegevens oer brûkersgedrach fan Google Analytics
  • Belje gegevens fan oprop folgjen systemen
  • Gegevens oer útjeften fan alle advertinsjeboarnen
  • Gegevens oer pasjinten, opnames en ynkomsten út it ynterne systeem fan 'e klinyk

De rapporten basearre op dizze kollektive gegevens lit sjen hokker kanalen net betelje. Dit holp de klinyske keten har advertinsjebestegingen te optimalisearjen. Bygelyks, yn kontekstuele reklame lieten marketeers allinich kampanjes mei bettere semantyk en fergrutte it budzjet foar geoservices. As resultaat ferhege Doctor Ryadom de ROI fan yndividuele kanalen mei 2.5 kear en besunige reklamekosten yn 'e helte.

Ein-oan-ein-analyse brûke om gebieten te finen of Groei

De situaasje. Foardat jo wat ferbetterje, moatte jo útfine wat krekt net goed wurket. Bygelyks, faaks is it oantal kampanjes en sykopdrachten yn kontekstuele reklame sa rap tanommen dat it net mear mooglik is om se mei de hân te behearjen. Dat jo beslute om bidbehear te automatisearjen. Om dit te dwaan, moatte jo de effektiviteit begripe fan elk fan ferskate tûzen sykfrases. Ommers, mei in ferkearde beoardieling kinne jo jo budzjet foar neat fusearje of minder potensjele klanten lûke.

It doel. Evaluearje de prestaasjes fan elk kaaiwurd foar tûzenen sykopdrachten. Eliminear fergrieme útjeften en lege oanwinst troch ferkearde beoardieling.

De praktyske oplossing. Om bodbehear te automatisearjen, Hoff, in hypermarkt retailer fan meubels en húshâldartikelen, ferbûn alle sesjes fan brûkers. Dit holp har telefoantsjes, winkelbesites, en elk kontakt mei de side te folgjen fan elk apparaat.

Nei it gearfoegjen fan al dizze gegevens en it ynstellen fan end-to-end analytics, begûnen de meiwurkers fan it bedriuw attribúsje te ymplementearjen - de weardeferdieling. Standert brûkt Google Analytics it lêste attribúsjemodel foar yndirekte klik. Mar dit negeart direkte besiken, en it lêste kanaal en sesje yn 'e ynteraksje-keatling krijt de folsleine wearde fan' e konverzje.

Om krekte gegevens te krijen sette Hoff-saakkundigen trechterbasearre attribúsje yn. De konversaasjewearde is ferdield tusken alle kanalen dy't meidogge oan elke stap fan 'e trechter. By it bestudearjen fan de gearfoegde gegevens evalueare se de winst fan elk kaaiwurd en seagen hokker net effektyf wiene en hokker mear oarders brochten.

Hoff-analisten sette dizze ynformaasje yn om deistich bywurke te wurden en oer te bringen nei it automatyske systeem foar biedbehear. Biedingen wurde dan oanpast sadat har grutte direkt evenredich is mei de ROI fan it kaaiwurd. As resultaat ferhege Hoff syn ROI foar kontekstuele reklame mei 17% en ferdûbele it oantal effektive kaaiwurden.

End-to-End Analytics brûke om kommunikaasje te personalisearjen

De situaasje. Yn elk bedriuw is it wichtich om relaasjes op te bouwen mei klanten om relevante oanbiedingen te meitsjen en feroaringen yn merktrouw te folgjen. Fansels, as d'r tûzenen klanten binne, is it ûnmooglik om persoanlike oanbiedingen oan elk fan har te meitsjen. Mar jo kinne se ferdiele yn ferskate segminten en kommunikaasje bouwe mei elk fan dizze segminten.

It doel. Diel alle klanten yn ferskate segminten en bouwe kommunikaasje mei elk fan dizze segminten.

Praktyske oplossing. Butikin winkelsintrum yn Moskou mei in online winkel foar klean, skuon en aksessoires, ferbettere har wurk mei klanten. Om klantloyaliteit en libbenswearde te fergrutsjen personalisearren Butik-marketeers kommunikaasje fia in callcenter, e-post en SMS-berjochten.

Klanten waarden ferdield yn segminten op basis fan har keapaktiviteit. It resultaat dêrfan wie ferspraat gegevens, om't klanten online kinne keapje, online bestelle en produkten ophelje yn in fysike winkel, of de side hielendal net brûke. Hjirtroch waard in diel fan 'e gegevens sammele en opslein yn Google Analytics en it oare diel yn it CRM-systeem.

Doe identifisearren Butik-marketeers elke klant en al har oankeapen. Op basis fan dizze ynformaasje bepalen se geskikte segminten: nije keapers, klanten dy't ien kear yn it kertier of ien kear yn it jier keapje, reguliere klanten, ensfh. Yn totaal identifisearren se seis segminten en foarmen regels foar automatysk oergean fan it iene segmint nei it oare. Hjirmei koenen Butik-marketeers persoanlike kommunikaasje bouwe mei elk klantsegment en har ferskate reklameberjochten sjen litte.

Ein-oan-ein-analyse brûke om fraude te bepalen yn reklame foar kosten per aksje (CPA)

De situaasje. In bedriuw brûkt it kosten-per-aksje-model foar online reklame. It pleatst advertinsjes en betellet platfoarms allinich as besikers in doelbewuste aksje útfiere lykas har webside besykje, registrearje of in produkt keapje. Mar partners dy't advertinsjes pleatse, wurkje net altyd earlik; d'r binne fraudsters ûnder har. Meastentiids ferfange dizze fraudsters de ferkearsboarne op sa'n manier dat it liket as har netwurk hat laat ta de konverzje. Sûnder spesjale analyse kinne jo elke stap yn 'e ferkeapketen folgje en sjen hokker boarnen it resultaat beynfloedzje, is it hast ûnmooglik om sokke fraude op te spoaren.

Raiffeisen Bank hie problemen mei marketingfraude. Harren marketeers hienen opmurken dat ferkearskosten foar filialen tanommen wiene wylst ynkomsten itselde bleaunen, dat se besleaten it wurk fan partners soarchfâldich te kontrolearjen.

It doel. Fraude opspoare mei end-to-end analytics. Folgje elke stap yn 'e ferkeapketen en begryp hokker boarnen ynfloed hawwe op' e doelgroep klantaksje.

Praktyske oplossing. Om it wurk fan har partners te kontrolearjen, marketeers by Raiffeisen Bank sammele rauwe gegevens fan brûkersaksjes op 'e side: folsleine, net-ferwurke en unanalyseare ynformaasje. Under alle kliïnten mei it lêste filiaalkanaal keazen se dejingen dy't ûngewoane koarte pauzes hiene tusken sesjes. Se fûnen dat yn dizze pauzes de ferkearsboarne waard wiksele.

As resultaat fûnen Raiffeisen-analisten ferskate partners dy't bûtenlânsk ferkear appropriearren en trochferkochten oan 'e bank. Dat se stopten mei gearwurkjen mei dizze partners en stopten mei it fergriemen fan har budzjet.

End-to-End Analytics

Wy hawwe de meast foarkommende marketingútdagings markearre dy't in end-to-end-analysesysteem kin oplosse. Yn 'e praktyk kinne jo mei help fan yntegreare gegevens oer aksjes fan brûkers sawol op in webside as offline, ynformaasje fan advertinsjesystemen, en oprop tracking gegevens, antwurden fine op in soad fragen oangeande it ferbetterjen fan jo bedriuw.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.