Hoe jo attribúsjeanalyse brûke foar sterker marketingynsjoch

gegevenspakhús as oplossing

It oantal raakpunten wêrtroch jo ynteraksje mei klanten - en de manieren wêrop se jo merk tsjinkomme - is de lêste jierren eksplodearre. Yn it ferline wiene de keuzes ienfâldich: jo hawwe in printe advertinsje, in útstjoerde reklame, miskien direkte post, of in kombinaasje rûn. Hjoed is d'r sykjen, online werjaan, sosjale media, mobyl, blogs, aggregatorsiden, en de list giet troch.

Mei de proliferaasje fan kontaktpunten foar klanten is ek ferhege kontrôle oangeande effektiviteit kaam. Wat is de echte wearde fan in dollar bestege yn in bepaald medium? Hokker medium jouwt jo de measte klap foar jo jild? Hoe kinne jo ynfloed maksimearje foarút?

Wer yn it ferline wie mjitting ienfâldich: jo hawwe in advertinsje makke, en beoardiele it ferskil yn termen fan bewustwêzen, ferkear en ferkeap. Hjoed biede advertinsjebeurzen ynsjoch yn hoefolle minsken op jo advertinsje klikke en nei jo winske bestimming kamen.

Mar wat bart der dan?

Attribúsjeanalyse kin it antwurd op dy fraach leverje. It kin gegevens fan in oantal ûnderskate boarnen byinoar bringe, sawol yntern foar jo bedriuw as ekstern yn termen fan klantútried. It kin jo helpe bepale hokker kanalen it meast kosteneffektyf binne by it generearjen fan in folume fan antwurden. It wichtigste is dat it jo kin helpe jo bêste klanten binnen dy groep te identifisearjen en op dizze ynformaasje te hanneljen troch jo marketingstrategy oanpasse te litten.

Hoe kinne jo brûke attribúsjeanalyse effektyf en dizze foardielen helje? Hjir is in flugge saakstúdzje oer hoe't ien bedriuw it die:

De gebrûksaak foar attribúsjeanalyse

In mobyl produktiviteitsbedriuw ferkeapet in applikaasje wêrmei brûkers dokuminten meitsje, beoardielje en diele fan elk apparaat. Betiid ymplementearre it bedriuw tredden analytics ark mei foarboude dashboards om basismetriken te folgjen lykas downloads, deistich / moanliks oantal brûkers, tiid bestege mei de app, oantal oanmakke dokuminten, ensfh

Ien grutte analyse past net allegear

Doe't de groei fan it bedriuw eksplodearre en har brûkerstelling groeide yn 'e miljoenen, waard dizze ien-maat-past-allegear oanpak foar ynsjoch net skaal. Har tredde partij analytics tsjinst koe de yntegraasje fan real-time gegevens net behannelje fan meardere boarnen lykas logboeken fan serverplatfoarm, websideferkear en advertinsjekampanjes.

Wat mear wie, moast it bedriuw attribúsje analysearje oer meardere skermen en kanalen om har te helpen beslute wêr't de folgjende inkrementele marketingdollar it bêste útjûn wurde soe foar nije oankeap fan klanten. In typysk senario wie dit: in brûker seach de Facebook-advertinsje fan it bedriuw wylst hy op syn tillefoan wie, socht dan nei resinsjes oer it bedriuw op har laptop, en klikt úteinlik om de app te ynstallearjen fanút in werjaanadvertinsje op har tablet. Attribúsje fereasket yn dit gefal it kredyt te dielen foar it oernimmen fan dy nije klant oer sosjale media op mobyl, betelle sykjen / resinsjes op 'e PC en yn-app werjaan advertinsjes op tablets.

It bedriuw moast dingen in stap fierder nimme en ûntdekke hokker online marketingboarne har holpen har weardefolste brûkers te krijen. Se moasten brûkersgedrach identifisearje - bûten de generike click-to-install-aksje - dy't unyk wiene foar de app en de brûker weardefol foar it bedriuw makken. Yn 'e earste dagen ûntwikkele Facebook in ienfâldige, mar krêftige manier om dit te dwaan: se ûntdutsen dat it oantal minsken dat in brûker "freonen" hat binnen in bepaald oantal dagen fan oanmelden in grutte foarsizzer wie fan hoe yngreven of weardefol in brûker soe op 'e lange termyn wêze. Online media en tredden analytics systemen binne blyn foar dit soarte fan tiidferplante, komplekse aksjes dy't foarkomme binnen in app.

Se hienen oanpast nedich attribúsjeanalyse it wurk te dwaan.

Attribúsjeanalyse is de oplossing

Begjin ienfâldich ûntwikkele it bedriuw in earste doel yntern: krekt te ûntdekken hoe't elke brûker yn ien sesje ynteraksje hat mei har produkt. Sadree't dat waard bepaald, koene se fierder boarje yn dy gegevens om profilegmenten fan klanten te meitsjen op basis fan har status as beteljende brûkers en it bedrach dat elke moanne trochbrocht waard. Troch dizze twa gebieten fan gegevens te fusearjen, koe it bedriuw in bepaalde klanten 'bepale libbenswearde - in metrik dy't definieare hokker soarten klanten it measte ynkomstenpotensiaal hawwe. Dy ynformaasje stelde har op 'e beurt tastien om spesifyk oare brûkers te rjochtsjen - dejingen dy't itselde "libbenswearde" profyl hawwe - fia heul spesifike media-karren, mei heul spesifike oanbiedingen.

It resultaat? Tûker, mear ynformeare gebrûk fan marketingdollars. Trochgeande groei. En in systeem foar oanpaste attribúsjeanalyses te plak dat koe groeie en oanpasse as it bedriuw foarút gie.

In suksesfolle attribúsjeanalyse

As jo ​​begjinne mei te dwaan attribúsjeanalyse, is it wichtich om earst sukses yn jo eigen termen te definiearjen - en it ienfâldich te hâlden. Freegje josels ôf, wa beskôgje ik in goede klant? Freegje dan, wat binne myn doelstellingen mei dy klant? Jo kinne kieze om útjeften te ferheegjen en loyaliteit te solidearjen mei jo klanten mei de heechste wearde. Of, jo kinne kieze om te bepalen wêr't jo mear weardefolle klanten kinne fine lykas se. It is echt alles oan jo, en wat is goed foar jo organisaasje.

Koartsein, attribúsjeanalyse kin in heule rappe en maklike manier wêze om gegevens byinoar te bringen fan in oantal ynterne en boarnen fan tredden en sin te meitsjen foar dy gegevens yn termen dy't jo hiel spesifyk bepale. Jo krije de ynsjoggen dy't jo nedich binne om jo marketingdoelstellingen dúdlik te definiearjen en te foldwaan, dan searje jo strategy om de heechste ROI mooglik te berikken op elke bestege marketingdollar.

Wat is Data Warehouse as in tsjinst

Wy hawwe koartlyn skreaun oer hoe datatechnologyen steane op foar marketeers. Gegevenspakhuzen leverje in sintraal bewarplak dat skaalfergruttet en grutte ynsjoch leveret yn jo marketinginspanningen - wêrtroch de mooglikheid mooglik is massale folumes gegevens fan klanten, transaksjes, finansjele en marketing yn te bringen. Troch online, offline en mobile gegevens op te nimmen yn in sintrale rapportaazjedatabase, kinne marketeers de antwurden analysearje en krije dy't se nedich binne as se dat nedich binne. It bouwen fan in datapakhûs is frijwat in bedriuw foar it gemiddelde bedriuw - mar Data Warehouse as a Service (DWaaS) lost it probleem foar bedriuwen op.

Oer BitYota Data Warehouse as in tsjinst

Dizze post is skreaun mei help fan BitYota, BitYota's Data Warehouse as Service-oplossing nimt de hollepine út it ynstellen en behearjen fan in oar gegevensplatfoarm. BitYota stelt marketeers yn steat om har gegevenspakhús fluch op 'en paad te krijen, maklik te ferbinen mei in wolkeprovider en jo pakhús te konfigurearjen. De technology brûkt SQL oer JSON-technology om jo pakhús maklik te ûndersiikjen en komt mei real-time gegevensfeeds foar rappe analyse.

Attribúsjeanalyse - BitYota

Ien fan 'e wichtichste remmers foar rap analytics is de needsaak om de gegevens te transformearjen foardat se yn jo wurde opslein analytics systeem. Yn in wrâld wêr't applikaasjes konstant feroarje, betsjutte gegevens dy't komme út meardere boarnen, en yn ferskillende formaten, dat bedriuwen faaks fine dat se tefolle tiid besteegje oan datatransformaasjeprojekten of as gesicht brutsen analytics systemen. BitYota bewarret en analyseart de gegevens yn har eigen formaat en elimineert de needsaak foar muoite, tiidslinende datatransformaasjeprosessen. Fuortsmiten fan datatransformaasje leveret ús klanten rap analytics, maksimale fleksibiliteit, en folsleine gegevensfidelity. BitYota

As jo ​​behoeften feroarje, kinne jo knopen tafoegje of fuortsmite fan jo kluster of masinekonfiguraasjes feroarje. As in folslein behearde oplossing, BitYota kontroleart, beheart, foarsjocht en skaleart jo gegevensplatfoarm, sadat jo kinne fokusje op wat wichtich is - jo gegevens analysearje.

Wat tinksto?

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