როგორ ეხმარება ბიზნესს End-to-End Analytics

OWOX BI ბოლომდე და ბოლოს ანალიტიკა

End-to-end ანალიტიკა არ არის მხოლოდ ლამაზი რეპორტები და გრაფიკა. თითოეული კლიენტის გზაზე თვალყურისდევნების შესაძლებლობა, პირველი შეხების წერტილიდან დაწყებული რეგულარული შენაძენებით, ხელს შეუწყობს ბიზნესს შეამციროს არაეფექტური და გადაფასებული სარეკლამო არხების ღირებულება, გაზარდოს ROI და შეაფასოს, თუ როგორ მოქმედებს მათი ონლაინ ყოფნა ფორუმზე გაყიდვებზე. OWOX BI ანალიტიკოსებმა შეაგროვეს ხუთი საქმის შესწავლა, სადაც ნაჩვენებია, რომ მაღალხარისხიანი ანალიტიკა ბიზნესის წარმატებულ და მომგებიანობას ეხმარება.

End-to-End ანალიტიკის გამოყენება ონლაინ კონტრიბუციების შესაფასებლად

სიტუაცია კომპანიამ გახსნა ონლაინ მაღაზია და რამდენიმე ფიზიკური საცალო მაღაზია. მომხმარებელს შეუძლია შეიძინოს საქონელი უშუალოდ კომპანიის ვებგვერდზე ან შეამოწმოს იგი ინტერნეტით და შეძენისთვის ფიზიკურ მაღაზიაში მოვიდეს. მფლობელმა შეადარა შემოსავლები ონლაინ და ოფლაინ გაყიდვებიდან და დაასკვნა, რომ ფიზიკურ მაღაზიას ბევრად მეტი მოგება მოაქვს.

Მიზანი. გადაწყვიტეთ, უკან დაიხიოთ ონლაინ გაყიდვები და ყურადღება გაამახვილოთ ფიზიკურ მაღაზიებზე.

პრაქტიკული გადაწყვეტა. ქალის თეთრეულის კომპანიაDarjeeling შეისწავლა ROPO ეფექტი - მისი ონლაინ ყოფნის გავლენა ხაზგარეშე გაყიდვებზე. დარჯილინგის ექსპერტებმა დაასკვნეს, რომ მომხმარებელთა 40% ეწვია საიტზე მაღაზიაში ყიდვის დაწყებამდე. შესაბამისად, ონლაინ მაღაზიის გარეშე, მათი შესყიდვების თითქმის ნახევარი არ მოხდებოდა.

ამ ინფორმაციის მისაღებად კომპანია დაეყრდნო მონაცემთა შეგროვების, შენახვისა და დამუშავების ორ სისტემას:

  • Google Analytics ვებსაიტზე მომხმარებლების ქმედებების შესახებ ინფორმაციის მისაღებად
  • კომპანიის CRM ღირებულებისა და შეკვეთის დასრულების მონაცემებზე

დარჯილინგის მარკეტინგებმა დააკავშირეს ამ სისტემების მონაცემები, რომლებსაც განსხვავებული სტრუქტურა და ლოგიკა ჰქონდათ. ერთიანი ანგარიშის შესაქმნელად, დარჯელინგმა გამოიყენა BI სისტემა ბოლომდე ანალიზისთვის.

End-to-End ანალიტიკის გამოყენება ინვესტიციის მოგების გასაზრდელად

სიტუაცია ბიზნესი მომხმარებელთა მოსაზიდად იყენებს რამდენიმე სარეკლამო არხს, მათ შორის, ძიებას, კონტექსტურ რეკლამას, სოციალურ ქსელებსა და ტელევიზიას. ისინი ყველა განსხვავდება მათი ღირებულებისა და ეფექტურობის მიხედვით.

Მიზანი. მოერიდეთ არაეფექტურ და ძვირადღირებულ რეკლამას და გამოიყენეთ მხოლოდ ეფექტური და იაფი რეკლამა. ამის გაკეთება შეიძლება დასრულებული ანალიზის საშუალებით, რომ შევადაროთ თითოეული არხის ღირებულება მის მოწოდებულ ღირებულებას.

პრაქტიკული გადაწყვეტა. იმექიმი რიადო სამედიცინო კლინიკების ქსელში, პაციენტებს ექიმებთან ურთიერთობა შეუძლიათ სხვადასხვა არხებით: ვებგვერდზე, ტელეფონით ან მიღებაზე. რეგულარული ვებ – ანალიტიკის საშუალებები არ იყო საკმარისი იმის დასადგენად, თუ საიდან მოდის თითოეული სტუმარი, რადგან მონაცემები სხვადასხვა სისტემაში შეგროვდა და არ იყო დაკავშირებული. ჯაჭვის ანალიტიკოსებმა შემდეგი მონაცემები უნდა გაერთიანდეს ერთ სისტემაში:

  • მონაცემები მომხმარებლის ქცევის შესახებ Google Analytics– დან
  • ზარის მონაცემები ზარის მიკვლევის სისტემებიდან
  • ყველა სარეკლამო წყაროდან მიღებული ხარჯების მონაცემები
  • მონაცემები პაციენტების, მიღებებისა და კლინიკის შიდა სისტემიდან მიღებული შემოსავლების შესახებ

ამ კოლექტიურ მონაცემებზე დაყრდნობით გაკეთებულმა ანგარიშებმა აჩვენა, თუ რომელი არხები არ გაამართლეს. ეს დაეხმარა კლინიკების ქსელს მათი რეკლამირების ხარჯვის ოპტიმიზაციაში. მაგალითად, კონტექსტური რეკლამით, მარკეტინგებმა დატოვეს მხოლოდ უკეთესი სემანტიკის მქონე კამპანიები და გაზარდეს გეოსერვისების ბიუჯეტი. შედეგად, ექიმმა Ryadom– მა გაზარდა ინდივიდუალური არხების ROI 2.5 – ჯერ და შეამცირა რეკლამის ხარჯები შუაზე.

End-to-End ანალიტიკის გამოყენება ზრდის სფეროების მოსაძებნად

სიტუაცია სანამ რამეს გააუმჯობესებთ, უნდა გაიგოთ, რა ზუსტად არ მუშაობს სწორად. მაგალითად, შესაძლოა კონტექსტურ რეკლამებში კამპანიებისა და საძიებო ფრაზების რიცხვი იმდენად სწრაფად გაიზარდა, რომ მათი ხელით მართვა აღარ არის შესაძლებელი. ასე რომ, თქვენ გადაწყვეტთ შეთავაზების მენეჯმენტის ავტომატიზირებას. ამისათვის უნდა გესმოდეთ რამდენიმე ათასი საძიებო ფრაზის თითოეული ეფექტურობა. არასწორი შეფასებით, თქვენი ბიუჯეტი ან არაფრისთვისაა შერწყმული, ან ნაკლები პოტენციური მომხმარებლების მოზიდვა.

Მიზანი. შეაფასეთ თითოეული საკვანძო სიტყვის შესრულება ათასობით საძიებო მოთხოვნისთვის. არასწორი შეფასების გამო, არასწორი ხარჯვის და დაბალი შეძენის აღმოფხვრა.

პრაქტიკული გადაწყვეტა. წინადადების მენეჯმენტის ავტომატიზაციის მიზნით,Hoff, ავეჯის და საყოფაცხოვრებო ნივთების ჰიპერმარკეტების საცალო ვაჭრობა, აკავშირებს მომხმარებლის ყველა სესიას. ეს დაეხმარა მათ თვალყური ადევნონ სატელეფონო ზარებს, მაღაზიებში ვიზიტებს და ნებისმიერ კონტაქტს საიტთან ნებისმიერი მოწყობილობიდან.

ამ ყველა მონაცემის შერწყმისა და ბოლომდე ანალიზის დაყენების შემდეგ, კომპანიის თანამშრომლებმა დაიწყეს ატრიბუტიკის - ღირებულების განაწილების განხორციელება. სტანდარტულად, Google Analytics იყენებს ბოლო არაპირდაპირი დაწკაპუნების ატრიბუციის მოდელს. მაგრამ ეს უგულებელყოფს პირდაპირ ვიზიტებს და ურთიერთქმედების ჯაჭვის ბოლო არხი და სესია იღებს კონვერტაციის სრულ მნიშვნელობას.

ზუსტი მონაცემების მისაღებად, ჰოფის ექსპერტებმა შექმნეს funnel based Attribution. მასში გარდაქმნის მნიშვნელობა განაწილებულია ყველა არხზე, რომლებიც მონაწილეობენ funnel- ის თითოეულ საფეხურზე. შერწყმული მონაცემების შესწავლისას, მათ შეაფასეს თითოეული საკვანძო სიტყვის მოგება და დაინახეს, თუ რომელი იყო არაეფექტური და რამაც უფრო მეტი შეკვეთა მოიტანა.

ჰოფის ანალიტიკოსებმა დაადგინეს, რომ ეს ინფორმაცია განახლდება ყოველდღიურად და გადაეცემა წინადადებების მართვის ავტომატიზირებულ სისტემას. შემდეგ წინადადებების კორექტირება ხდება ისე, რომ მათი ზომა პირდაპირპროპორციულია საკვანძო სიტყვის ROI- სთან. შედეგად, ჰოფმა 17% -ით გაზარდა ROI კონტექსტუალური რეკლამირებისთვის და გაორმაგდა ეფექტური საკვანძო სიტყვების რაოდენობა.

კომუნიკაციის პერსონალიზებისთვის End-to-End ანალიტიკის გამოყენება

სიტუაცია ნებისმიერ ბიზნესში მნიშვნელოვანია მომხმარებლებთან ურთიერთობის დამყარება შესაბამისი შეთავაზებების გასაკეთებლად და ბრენდის ლოიალურობის ცვლილებების დასაზვერად. რა თქმა უნდა, როდესაც ათასობით მომხმარებელია, შეუძლებელია თითოეული მათგანისთვის პერსონალურად შემოთავაზებული შეთავაზება. მაგრამ თქვენ შეგიძლიათ გაყოთ ისინი რამდენიმე სეგმენტად და ააწყოთ კომუნიკაცია თითოეულ ამ სეგმენტთან.

Მიზანი. დაყავით ყველა მომხმარებელი რამდენიმე სეგმენტად და ააწყვეთ კომუნიკაცია თითოეულ ამ სეგმენტთან.

პრაქტიკული გადაწყვეტა. ბუტიკი, მოსკოვის სავაჭრო ცენტრმა ტანსაცმლის, ფეხსაცმლისა და აქსესუარების ონლაინ მაღაზიით, გააუმჯობესა მათი მუშაობა მომხმარებლებთან. მომხმარებლის ლოიალურობისა და სიცოცხლის ხანგრძლივობის გასაზრდელად, Butik– ის მარკეტინგებმა მოახდინეს კომუნიკაციის პერსონალური ზარი სატელეფონო ცენტრის, ელექტრონული ფოსტის და SMS შეტყობინებების საშუალებით.

მომხმარებლები დაყოფილი იყვნენ სეგმენტებად, მათი სამომხმარებლო საქმიანობიდან გამომდინარე. ამის შედეგი იყო გაფანტული მონაცემები, რადგან მომხმარებელს შეუძლია შეიძინოს ინტერნეტი, შეუკვეთოს ინტერნეტი და შეარჩიოს პროდუქტი ფიზიკურ მაღაზიაში, ან საერთოდ არ გამოიყენოს საიტი. ამის გამო, მონაცემების ნაწილი შეგროვდა და ინახებოდა Google Analytics- ში, ხოლო ნაწილი CRM სისტემაში.

შემდეგ Butik– ის მარკეტინგებმა დაადგინეს თითოეული მომხმარებელი და მათი ყველა შენაძენი. ამ ინფორმაციის საფუძველზე, მათ დაადგინეს შესაფერისი სეგმენტები: ახალი მყიდველები, მომხმარებლები, რომლებიც ყიდულობენ კვარტალში ერთხელ ან წელიწადში ერთხელ, რეგულარული მომხმარებლები და ა.შ. საერთო ჯამში, მათ დაადგინეს ექვსი სეგმენტი და ჩამოაყალიბეს ერთი სეგმენტიდან მეორეში ავტომატურად გადასვლის წესები. ამან საშუალება მისცა Butik– ის მარკეტოლოგებს, ააშენონ პერსონალური კომუნიკაცია მომხმარებლის თითოეულ სეგმენტთან და აჩვენონ მათ სხვადასხვა სარეკლამო შეტყობინებები.

End-to-End Analytics– ის გამოყენება თაღლითობის დასადგენად Cost-per-Action (CPA) რეკლამირებაში

სიტუაცია კომპანია ონლაინ რეკლამირებისთვის იყენებს ღირებულებაზე მოქმედების მოდელს. იგი განათავსებს რეკლამებს და იხდის პლატფორმებს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ სტუმრები განახორციელებენ მიზნობრივ მოქმედებას, როგორიცაა ეწვიონ მათ ვებ – გვერდს, დარეგისტრირდნენ ან ყიდულობენ პროდუქტს. მაგრამ პარტნიორები, რომლებიც რეკლამას დებენ, ყოველთვის პატიოსნად არ მუშაობენ; მათ შორის თაღლითები არიან. ყველაზე ხშირად, ეს თაღლითურები შეცვლიან ტრაფიკის წყაროს ისე, რომ ჩანს, თითქოს მათმა ქსელმა გამოიწვია გადაქცევა. სპეციალური ანალიტიკის გარეშე, რომელიც საშუალებას მოგცემთ თვალყური ადევნოთ გაყიდვების ჯაჭვის თითოეულ ნაბიჯს და ნახოთ თუ რომელი წყაროები ახდენენ გავლენას შედეგზე, თითქმის შეუძლებელია ასეთი თაღლითობის დადგენა.

რეიფისეს ბანკი ჰქონდა პრობლემები მარკეტინგულ თაღლითობებთან დაკავშირებით. მათმა მარკეტინგებმა შეამჩნიეს, რომ შვილობილი სატრანსპორტო ხარჯები გაიზარდა, ხოლო შემოსავალი იგივე დარჩა, ამიტომ მათ გადაწყვიტეს ყურადღებით შეესწავლათ პარტნიორების მუშაობა.

Მიზანი. თაღლითობის აღმოჩენა საბოლოო და ბოლო ანალიზების გამოყენებით. თვალყური ადევნეთ გაყიდვების ჯაჭვის თითოეულ ნაბიჯს და გაიგეთ რომელი წყაროები ახდენენ გავლენას მომხმარებლის მიზნობრივ მოქმედებაზე.

პრაქტიკული გადაწყვეტა. მათი პარტნიორების მუშაობის შესამოწმებლად, Raiffeisen Bank- ის მარკეტინგებმა შეაგროვეს მომხმარებლის ქმედებების ნედლეული მონაცემები საიტზე: სრული, დაუმუშავებელი და არაანალიზებული ინფორმაცია. ყველა უახლეს შვილობილი არხის მქონე კლიენტებს შორის, მათ აირჩიეს ის, ვისაც ჰქონდა სესიებს შორის უჩვეულოდ მცირე შესვენებები. მათ დაადგინეს, რომ ამ შესვენების დროს მოძრაობის წყარო შეცვლილი იყო.

შედეგად, Raiffeisen- ის ანალიტიკოსებმა იპოვნეს რამდენიმე პარტნიორი, რომლებიც მიითვისეს უცხოური ტრაფიკი და ახდენდნენ ბანკში რეალიზაციას. მათ შეწყვიტეს თანამშრომლობა ამ პარტნიორებთან და შეწყვიტეს მათი ბიუჯეტის გაფლანგვა.

ბოლოდან და ბოლოს ანალიტიკა

ჩვენ გამოვყოთ ყველაზე გავრცელებული მარკეტინგული გამოწვევები, რომელთა მოგვარებაც საბოლოო ანალიზის სისტემას შეუძლია. პრაქტიკაში, მომხმარებლის ქმედებების შესახებ ინტეგრირებული მონაცემების საშუალებით, როგორც ვებსაიტზე, ასევე ხაზგარეშე რეჟიმში, ინფორმაციის სარეკლამო სისტემებიდან და ზარების თვალთვალის მონაცემებით, შეგიძლიათ იპოვოთ პასუხები ბევრ კითხვაზე, თუ როგორ უნდა გააუმჯობესოთ თქვენი ბიზნესი.

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.