Kako analitika od kraja do kraja pomaže preduzećima

OWOX BI end-to-end analitika

End-to-end analitika nisu samo lijepi izvještaji i grafika. Sposobnost praćenja puta svakog klijenta, od prve dodirne tačke do redovnih kupovina, može pomoći preduzećima da smanje troškove neučinkovitih i precijenjenih kanala oglašavanja, povećaju povrat ulaganja i procijene kako njihovo prisustvo na mreži utječe na prodaju van mreže. OWOX BI analitičari su prikupili pet studija slučaja koji pokazuju da visokokvalitetna analitika pomaže preduzećima da budu uspješna i profitabilna.

Korištenje analitike od kraja do kraja za procjenu mrežnih doprinosa

Situacija. Tvrtka je otvorila internetsku trgovinu i nekoliko fizičkih maloprodajnih trgovina. Kupci mogu robu kupiti direktno na web lokaciji kompanije ili je provjeriti na mreži i doći u fizičku trgovinu da je kupe. Vlasnik je usporedio prihod od internetske i offline prodaje i zaključio je da fizička trgovina donosi mnogo veću zaradu.

Cilj. Odlučite hoćete li se povući od internetske prodaje i usredotočite se na fizičke trgovine.

Praktično rješenje. Kompanija donjeg rubljaDarjeeling Proučavao je ROPO efekat - uticaj njegovog internetskog prisustva na njegovu prodaju van mreže. Stručnjaci Darjeelinga zaključili su da je 40% kupaca posjetilo stranicu prije kupnje u trgovini. Slijedom toga, bez internetske trgovine gotovo polovina njihovih kupovina ne bi se dogodila.

Da bi dobila ove informacije, kompanija se oslanjala na dva sistema za prikupljanje, čuvanje i obradu podataka:

  • Google Analytics za informacije o postupcima korisnika na web lokaciji
  • CRM kompanije za podatke o troškovima i izvršenju narudžbi

Trgovci u Darjeelingu kombinirali su podatke iz ovih sistema koji su imali različite strukture i logiku. Da bi stvorio objedinjeni izvještaj, Darjeeling je koristio BI sistem za end-to-end analitiku.

Korištenje end-to-end analitike za povećanje povrata ulaganja

Situacija. Poduzeće koristi nekoliko reklamnih kanala za privlačenje kupaca, uključujući pretraživanje, kontekstualno oglašavanje, društvene mreže i televiziju. Svi se razlikuju u pogledu troškova i efikasnosti.

Cilj. Izbjegavajte neučinkovito i skupo oglašavanje i koristite samo efikasno i jeftino oglašavanje. To se može učiniti korištenjem end-to-end analitike radi usporedbe troškova svakog kanala sa vrijednošću koju donosi.

Praktično rješenje. UDoktor Ryadom lanca medicinskih klinika, pacijenti mogu komunicirati s liječnicima putem različitih kanala: na web stranici, telefonom ili na recepciji. Uobičajeni alati za web analitiku nisu bili dovoljni da bi se utvrdilo odakle dolazi svaki posjetitelj, jer su se podaci prikupljali u različitim sistemima i nisu bili povezani. Analitičari lanca morali su spojiti sljedeće podatke u jedan sistem:

  • Podaci o ponašanju korisnika iz Google Analytics
  • Podaci o pozivima iz sistema za praćenje poziva
  • Podaci o troškovima iz svih izvora oglašavanja
  • Podaci o pacijentima, prijemu i prihodu od internog sistema klinike

Izvještaji na osnovu ovih zbirnih podataka pokazali su koji se kanali nisu isplatili. To je pomoglo lancu klinika da optimiziraju svoje troškove oglašavanja. Na primjer, u kontekstualnom oglašavanju, trgovci su ostavili samo kampanje s boljom semantikom i povećali proračun za geoservise. Kao rezultat toga, doktor Ryadom povećao je ROI pojedinačnih kanala za 2.5 puta i prepolovio troškove oglašavanja.

Korištenje analitike od kraja do kraja za pronalaženje područja rasta

Situacija. Prije nego što nešto poboljšate, morate otkriti šta tačno ne funkcionira ispravno. Na primjer, možda se broj kampanja i fraza za pretraživanje u kontekstualnom oglašavanju povećao tako brzo da više nije moguće ručno upravljati njima. Dakle, odlučili ste automatizirati upravljanje ponudama. Da biste to učinili, morate razumjeti efikasnost svake od nekoliko hiljada fraza za pretraživanje. Uostalom, s netačnom procjenom možete ili spojiti svoj budžet u bescjenje ili privući manje potencijalnih kupaca.

Cilj. Procijenite izvedbu svake ključne riječi za hiljade upita za pretraživanje. Eliminišite rasipnu potrošnju i nisku akviziciju zbog netačne procjene.

Praktično rješenje. Da automatizirate upravljanje ponudama,Hoff, Maloprodaja namještaja i predmeta za domaćinstvo u hipermarketu, povezala je sve korisničke sesije. To im je pomoglo da prate telefonske pozive, posjete trgovini i svaki kontakt s web lokacijom s bilo kojeg uređaja.

Nakon spajanja svih ovih podataka i postavljanja end-to-end analitike, zaposlenici kompanije počeli su primjenjivati ​​atribuciju - distribuciju vrijednosti. Google Analytics prema zadanim postavkama koristi model pripisivanja posljednjeg neizravnog klika. Ali ovo ignorira izravne posjete, a posljednji kanal i sesija u lancu interakcije dobivaju punu vrijednost konverzije.

Da bi dobili tačne podatke, Hoffovi stručnjaci postavili su atribuciju zasnovanu na lijevku. Vrijednost konverzije u njemu raspoređena je između svih kanala koji sudjeluju u svakom koraku toka. Proučavajući spojene podatke, procijenili su dobit svake ključne riječi i vidjeli koji su neučinkoviti, a koji donose više narudžbi.

Hoffovi analitičari postavili su ove informacije da se svakodnevno ažuriraju i prenose u automatizirani sistem upravljanja ponudama. Ponude se zatim prilagođavaju tako da njihova veličina bude direktno proporcionalna ROI-u ključne riječi. Kao rezultat toga, Hoff je povećao ROI za kontekstualno oglašavanje za 17% i udvostručio broj učinkovitih ključnih riječi.

Korištenje end-to-end analitike za personalizaciju komunikacije

Situacija. U svakom poslu važno je izgraditi odnose s kupcima kako biste dali relevantne ponude i pratili promjene u lojalnosti brendu. Naravno, kada postoje hiljade kupaca, nemoguće je dati personalizirane ponude svakom od njih. Ali možete ih podijeliti u nekoliko segmenata i izgraditi komunikaciju sa svakim od tih segmenata.

Cilj. Podijelite sve kupce u nekoliko segmenata i izgradite komunikaciju sa svakim od tih segmenata.

Praktično rješenje. prodavnica, Moskovski tržni centar s internetskom trgovinom odjeće, obuće i dodataka, poboljšao je svoj rad s kupcima. Da bi povećali lojalnost kupaca i životnu vrijednost, trgovci Butika personalizirali su komunikaciju putem pozivnog centra, e-pošte i SMS poruka.

Kupci su podijeljeni u segmente na osnovu njihove aktivnosti kupovine. Rezultat toga su raštrkani podaci jer kupci mogu kupovati putem Interneta, naručivati ​​putem interneta i podizati proizvode u fizičkoj trgovini ili uopće ne koristiti web mjesto. Zbog toga je dio podataka prikupljen i pohranjen u Google Analytics, a drugi dio u CRM sistemu.

Tada su trgovci Butika identificirali svakog kupca i sve njihove kupovine. Na osnovu ovih podataka utvrdili su prikladne segmente: nove kupce, kupce koji kupuju jednom u tromjesečju ili jednom godišnje, redovne kupce itd. Ukupno su identificirali šest segmenata i formirali pravila za automatski prelazak iz jednog u drugi segment. To je Butik trgovcima omogućilo da izgrade personaliziranu komunikaciju sa svakim segmentom kupaca i pokažu im različite reklamne poruke.

Korištenje end-to-end analitike za utvrđivanje prijevare u oglašavanju cijene po radnji (CPA)

Situacija. Tvrtka koristi model cijene po radnji za oglašavanje na mreži. Plasira oglase i plaća platforme samo ako posjetitelji izvrše ciljanu radnju, poput posjeta njihovoj web lokaciji, registracije ili kupnje proizvoda. Ali partneri koji postavljaju oglase ne rade uvijek pošteno; među njima ima i prevaranata. Ovi prevaranti najčešće zamjenjuju izvor prometa na takav način da se čini kao da je njihova mreža dovela do konverzije. Bez posebne analitike koja vam omogućava da pratite svaki korak u prodajnom lancu i vidite koji izvori utječu na rezultat, gotovo je nemoguće otkriti takvu prijevaru.

Raiffeisen banka imao problema sa marketinškom prevarom. Njihovi su trgovci primijetili da su se troškovi pridruženog prometa povećali, dok je prihod ostao isti, pa su odlučili pažljivo provjeriti rad partnera.

Cilj. Otkrivanje prijevara pomoću end-to-end analitike. Pratite svaki korak u lancu prodaje i shvatite koji izvori utječu na ciljanu akciju kupaca.

Praktično rješenje. Da bi provjerili rad svojih partnera, trgovci u Raiffeisen banci prikupili su sirove podatke o radnjama korisnika na web lokaciji: potpune, neprerađene i neanalizirane informacije. Među svim klijentima s najnovijim partnerskim kanalom izabrali su one koji su imali neobično kratke pauze između sesija. Otkrili su da je tokom ovih pauza izvor prometa prebačen.

Kao rezultat toga, Raiffeisen analitičari pronašli su nekoliko partnera koji su prisvajali strani promet i preprodavali ga banci. Tako su prestali surađivati ​​s tim partnerima i prestali rasipati svoj budžet.

End-to-End Analytics

Istaknuli smo najčešće marketinške izazove koje sustav end-to-end analitike može riješiti. U praksi, uz pomoć integriranih podataka o radnjama korisnika na web lokaciji i van nje, informacija iz sistema oglašavanja i podataka za praćenje poziva, možete pronaći odgovore na mnoga pitanja koja se odnose na to kako poboljšati svoje poslovanje.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.