Kaip „End-to-End“ analizė padeda įmonėms

„OWOX BI End-to-End Analytics“

„End-to-end“ analizė nėra tik gražios ataskaitos ir grafika. Gebėjimas sekti kiekvieno kliento kelią nuo pirmojo sąlyčio taško iki įprastų pirkimų gali padėti verslui sumažinti neveiksmingų ir pervertintų reklamos kanalų kainą, padidinti IG ir įvertinti, kaip jų buvimas internete veikia pardavimus neprisijungus. OWOX BI analitikai surinko penkis atvejų tyrimus, įrodančius, kad aukštos kokybės analizė padeda įmonėms būti sėkmingoms ir pelningoms.

„End-to-End Analytics“ naudojimas internetiniam įnašui įvertinti

Situacija. Bendrovė atidarė internetinę parduotuvę ir keletą fizinių mažmeninės prekybos parduotuvių. Klientai gali nusipirkti prekių tiesiogiai įmonės interneto svetainėje arba jas patikrinti internetu ir ateiti į fizinę parduotuvę pirkti. Savininkas palygino pajamas iš pardavimo internetu ir neprisijungus ir padarė išvadą, kad fizinė parduotuvė atneša daug daugiau pelno.

Tikslas. Nuspręskite, ar atsisakyti pardavimo internetu, ir sutelkti dėmesį į fizines parduotuves.

Praktinis sprendimas. Moteriško apatinio trikotažo įmonė"Darjeeling" Studijavo ROPO efektą - jo buvimo internete įtaką pardavimams neprisijungus. „Darjeeling“ ekspertai padarė išvadą, kad 40% klientų apsilankė svetainėje prieš pirkdami parduotuvėje. Todėl be internetinės parduotuvės beveik pusė jų pirkinių neįvyks.

Norėdami gauti šią informaciją, įmonė rinkosi, saugojo ir tvarkė dvi duomenų rinkimo sistemas:

  • „Google Analytics“ informacijai apie vartotojų veiksmus svetainėje
  • Įmonės CRM sąnaudų ir užsakymo įvykdymo duomenims

„Darjeeling“ rinkodaros specialistai sujungė šių sistemų duomenis, kurie turėjo skirtingą struktūrą ir logiką. Norėdami sukurti vieningą ataskaitą, „Darjeeling“ naudojo „BI“ sistemą, kad atliktų visišką analizę.

„End-to-End Analytics“ naudojimas investicijų grąžai padidinti

Situacija. Verslas naudoja keletą reklaminių kanalų, kad pritrauktų klientus, įskaitant paiešką, kontekstinę reklamą, socialinius tinklus ir televiziją. Visi jie skiriasi savo sąnaudomis ir efektyvumu.

Tikslas. Venkite neveiksmingos ir brangios reklamos ir naudokite tik efektyvią ir pigią reklamą. Tai galima padaryti naudojant „end-to-end“ analizę, kad būtų galima palyginti kiekvieno kanalo kainą su jo suteikiama verte.

Praktinis sprendimas. ĮGydytojas Ryadomas medicinos klinikų grandinėje pacientai gali bendrauti su gydytojais įvairiais kanalais: svetainėje, telefonu ar registratūroje. Tačiau norint nustatyti, iš kur atvyko kiekvienas lankytojas, nepakako įprastų žiniatinklio analizės įrankių, nes duomenys buvo renkami skirtingose ​​sistemose ir nebuvo susiję. Tinklo analitikai turėjo sujungti šiuos duomenis į vieną sistemą:

  • Duomenys apie vartotojo elgseną iš „Google Analytics“
  • Skambučių duomenys iš skambučių stebėjimo sistemų
  • Duomenys apie išlaidas iš visų reklamos šaltinių
  • Duomenys apie pacientus, priėmimus ir pajamas iš klinikos vidinės sistemos

Šiais kolektyviniais duomenimis pagrįstos ataskaitos parodė, kurie kanalai neatsipirko. Tai padėjo klinikų tinklui optimizuoti išlaidas skelbimams. Pavyzdžiui, reklamuodami kontekstinę reklamą, rinkodaros specialistai paliko tik geresnės semantikos kampanijas ir padidino geoservisų biudžetą. Dėl to „Doctor Ryadom“ 2.5 karto padidino atskirų kanalų IG ir perpus sumažino reklamos išlaidas.

„End-to-End Analytics“ naudojimas norint rasti augimo sritis

Situacija. Prieš ką nors tobulindami, turite sužinoti, kas tiksliai neveikia teisingai. Pavyzdžiui, galbūt kontekstinės reklamos kampanijų ir paieškos frazių skaičius išaugo taip greitai, kad nebeįmanoma jų valdyti rankiniu būdu. Taigi nusprendėte automatizuoti kainos pasiūlymų valdymą. Norėdami tai padaryti, turite suprasti kiekvienos iš kelių tūkstančių paieškos frazių efektyvumą. Galų gale, neteisingai įvertinę, galite arba nieko sujungti savo biudžetą, arba pritraukti mažiau potencialių klientų.

Tikslas. Įvertinkite kiekvieno raktinio žodžio našumą tūkstančiams paieškos užklausų. Pašalinkite švaistomas išlaidas ir mažą įsigijimą dėl neteisingo vertinimo.

Praktinis sprendimas. Norėdami automatizuoti kainos pasiūlymų valdymą,HoffasDidmeninės prekybos baldais ir namų apyvokos reikmenimis mažmeninės prekybos tinklas sujungė visus naudotojų seansus. Tai padėjo jiems stebėti telefono skambučius, apsilankymus parduotuvėse ir kiekvieną kontaktą su svetaine iš bet kurio įrenginio.

Sujungę visus šiuos duomenis ir sukūrę visišką analizę, įmonės darbuotojai pradėjo įgyvendinti priskyrimą - vertės paskirstymą. Pagal numatytuosius nustatymus „Google Analytics“ naudoja paskutinį netiesioginio paspaudimo priskyrimo modelį. Bet tai nepaiso tiesioginių apsilankymų, o paskutinis sąveikos grandinės kanalas ir seansas gauna visą konversijos vertę.

Norėdami gauti tikslius duomenis, „Hoff“ ekspertai nustatė kanalu pagrįstą priskyrimą. Konversijos vertė joje paskirstoma visiems kanalams, dalyvaujantiems kiekviename kanalo žingsnyje. Nagrinėdami sujungtus duomenis, jie įvertino kiekvieno raktinio žodžio pelną ir pamatė, kurie yra neveiksmingi ir kurie teikia daugiau užsakymų.

„Hoff“ analitikai nustatė, kad ši informacija turi būti atnaujinama kasdien ir perkeliama į automatizuotą pasiūlymų valdymo sistemą. Kainos pasiūlymai koreguojami taip, kad jų dydis būtų tiesiogiai proporcingas raktinio žodžio IG. Todėl Hoff padidino kontekstinės reklamos IG 17% ir padvigubino efektyvių raktinių žodžių skaičių.

„End-to-End Analytics“ naudojimas komunikacijai suasmeninti

Situacija. Bet kuriame versle svarbu užmegzti ryšius su klientais, kad jie galėtų pateikti atitinkamus pasiūlymus ir stebėti lojalumo prekės ženklui pokyčius. Žinoma, kai yra tūkstančiai klientų, neįmanoma pateikti individualizuotų pasiūlymų kiekvienam iš jų. Bet galite juos padalyti į kelis segmentus ir užmegzti ryšį su kiekvienu iš šių segmentų.

Tikslas. Suskirstykite visus klientus į kelis segmentus ir palaikykite ryšį su kiekvienu iš šių segmentų.

Praktinis sprendimas. parduotuvė, Maskvos prekybos centras su internetine drabužių, avalynės ir aksesuarų parduotuve, pagerino jų darbą su klientais. Norėdami padidinti klientų lojalumą ir viso gyvenimo vertę, „Butik“ rinkodaros specialistai suasmenino bendravimą per skambučių centrą, el. Paštą ir SMS žinutes.

Pagal pirkimo veiklą klientai buvo suskirstyti į segmentus. Rezultatas buvo išsklaidyti duomenys, nes klientai gali pirkti internetu, užsisakyti internetu ir pasiimti produktus fizinėje parduotuvėje arba visai nesinaudoti svetaine. Dėl to dalis duomenų buvo surinkta ir saugoma „Google Analytics“, kita dalis - CRM sistemoje.

Tada „Butik“ rinkodaros specialistai nustatė kiekvieną klientą ir visus jų pirkinius. Remdamiesi šia informacija, jie nustatė tinkamus segmentus: naujus pirkėjus, klientus, kurie perka kartą per ketvirtį ar kartą per metus, nuolatinius klientus ir kt. Iš viso jie nustatė šešis segmentus ir suformavo taisykles, kaip automatiškai pereiti iš vieno segmento į kitą. Tai leido „Butik“ rinkodaros specialistams užmegzti asmeninį ryšį su kiekvienu klientų segmentu ir parodyti jiems skirtingus reklaminius pranešimus.

„End-to-end Analytics“ naudojimas siekiant nustatyti sukčiavimą reklamuojant mokestį už veiksmą (MUĮ)

Situacija. Bendrovė internetiniam reklamavimui naudoja mokesčio už veiksmą modelį. Ji talpina skelbimus ir moka platformas tik tuo atveju, jei lankytojai atlieka tikslinį veiksmą, pavyzdžiui, apsilanko jų svetainėje, registruojasi ar įsigyja produktą. Tačiau skelbimus dedantys partneriai ne visada dirba sąžiningai; tarp jų yra sukčių. Dažniausiai šie sukčiai keičia srauto šaltinį taip, kad atrodo, kad jų tinklas paskatino konversiją. Neturint specialios analizės, leidžiančios sekti kiekvieną pardavimo grandinės žingsnį ir sužinoti, kurie šaltiniai daro įtaką rezultatui, beveik neįmanoma aptikti tokio sukčiavimo.

Raiffeisen Bank turėjo problemų dėl rinkodaros sukčiavimo. Jų rinkodaros specialistai pastebėjo, kad filialų srauto išlaidos padidėjo, o pajamos išliko tokios pačios, todėl nusprendė kruopščiai patikrinti partnerių darbą.

Tikslas. Aptikite sukčiavimą naudodamiesi „end-to-end“ analitika. Stebėkite kiekvieną pardavimo grandinės žingsnį ir supraskite, kurie šaltiniai daro įtaką tiksliniam kliento veiksmui.

Praktinis sprendimas. Norėdami patikrinti savo partnerių darbą, „Raiffeisen Bank“ rinkodaros specialistai rinko pirminius vartotojų veiksmų svetainėje duomenis: išsamią, neperdirbtą ir neanalizuotą informaciją. Tarp visų klientų, turinčių naujausią partnerių kanalą, jie pasirinko tuos, kuriems tarp sesijų buvo neįprastai trumpos pertraukėlės. Jie nustatė, kad per šias pertraukas eismo šaltinis buvo pakeistas.

Todėl „Raiffeisen“ analitikai rado kelis partnerius, kurie pasisavino užsienio srautus ir perpardavė juos bankui. Taigi jie nustojo bendradarbiauti su šiais partneriais ir nustojo švaistyti savo biudžetą.

„End-to-End Analytics“

Mes išskyrėme dažniausiai pasitaikančias rinkodaros problemas, kurias gali išspręsti „end-to-end“ analizės sistema. Praktiškai naudodamiesi integruotais duomenimis apie vartotojų veiksmus svetainėje ir neprisijungus, informaciją iš reklamavimo sistemų ir skambučių stebėjimo duomenis, galite rasti atsakymus į daugelį klausimų, kaip pagerinti savo verslą.

Ką manote?

Ši svetainė naudoja "Akismet", kad sumažintų šlamštą. Sužinokite, kaip apdorojamas jūsų komentaras.