Bagaimana Analisis End-to-End Membantu Perniagaan

Analisis End-to-End OWOX BI

Analisis hujung ke hujung bukan hanya laporan dan grafik yang indah. Keupayaan untuk melacak jalan setiap pelanggan, dari titik sentuh pertama hingga pembelian biasa, dapat membantu perniagaan mengurangkan kos saluran iklan yang tidak efektif dan dinilai terlalu tinggi, meningkatkan ROI, dan menilai bagaimana kehadiran dalam talian mereka mempengaruhi penjualan luar talian. BI OWOX penganalisis telah mengumpulkan lima kajian kes yang menunjukkan bahawa analisis berkualiti tinggi membantu perniagaan berjaya dan menguntungkan.

Menggunakan Analisis Akhir ke Akhir untuk Menilai Sumbangan Dalam Talian

Keadaan. Sebuah syarikat telah membuka kedai dalam talian dan beberapa kedai runcit fizikal. Pelanggan boleh membeli barang secara langsung di laman web syarikat atau menyemaknya secara dalam talian dan datang ke kedai fizikal untuk membeli. Pemiliknya telah membandingkan pendapatan dari penjualan dalam talian dan luar talian dan telah membuat kesimpulan bahawa kedai fizikal membawa lebih banyak keuntungan.

Matlamat. Tentukan sama ada mahu berhenti dari penjualan dalam talian dan fokus pada kedai fizikal.

Penyelesaian praktikal. Syarikat pakaian dalamDarjeeling Mengkaji kesan ROPO - kesan kehadiran dalam talian terhadap penjualan luar taliannya. Pakar Darjeeling menyimpulkan bahawa 40% pelanggan mengunjungi laman web ini sebelum membeli di sebuah kedai. Oleh itu, tanpa kedai dalam talian, hampir separuh daripada pembelian mereka tidak akan berlaku.

Untuk mendapatkan maklumat ini, syarikat bergantung pada dua sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data:

  • Analitis Google untuk maklumat mengenai tindakan pengguna di laman web
  • CRM syarikat untuk data kos dan penyelesaian pesanan

Pemasar Darjeeling menggabungkan data dari sistem ini, yang mempunyai struktur dan logik yang berbeza. Untuk membuat laporan bersatu, Darjeeling menggunakan sistem BI untuk analisis akhir-ke-hujung.

Menggunakan Analisis Akhir ke Akhir untuk Meningkatkan Pulangan Pelaburan

Keadaan. Perniagaan menggunakan beberapa saluran iklan untuk menarik pelanggan, termasuk carian, iklan kontekstual, rangkaian sosial, dan televisyen. Kesemuanya berbeza dari segi kos dan keberkesanannya.

Matlamat. Elakkan iklan yang tidak berkesan dan mahal dan gunakan hanya iklan yang berkesan dan murah. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan analitik dari hujung ke hujung untuk membandingkan kos setiap saluran dengan nilai yang dibawanya.

Penyelesaian praktikal. DiDoktor Ryadom rangkaian klinik perubatan, pesakit boleh berinteraksi dengan doktor melalui pelbagai saluran: di laman web, melalui telefon, atau di kaunter penerimaan tetamu. Alat analitik web biasa tidak cukup untuk menentukan dari mana setiap pengunjung berasal, bagaimanapun, kerana data dikumpulkan dalam sistem yang berbeza dan tidak berkaitan. Penganalisis rantaian harus menggabungkan data berikut ke dalam satu sistem:

  • Data mengenai tingkah laku pengguna dari Google Analytics
  • Data panggilan dari sistem penjejakan panggilan
  • Data perbelanjaan dari semua sumber iklan
  • Data mengenai pesakit, kemasukan, dan pendapatan dari sistem dalaman klinik

Laporan berdasarkan data kolektif ini menunjukkan saluran mana yang tidak membuahkan hasil. Ini membantu rangkaian klinik mengoptimumkan perbelanjaan iklan mereka. Sebagai contoh, dalam pengiklanan kontekstual, pemasar hanya meninggalkan kempen dengan semantik yang lebih baik dan meningkatkan anggaran untuk perkhidmatan geoser. Hasilnya, Doktor Ryadom meningkatkan ROI saluran individu sebanyak 2.5 kali dan mengurangkan kos iklan pada separuh.

Menggunakan Analisis Akhir ke Akhir untuk Mencari Kawasan Pertumbuhan

Keadaan. Sebelum anda memperbaiki sesuatu, anda perlu mengetahui apa sebenarnya yang tidak berfungsi dengan betul. Sebagai contoh, mungkin jumlah kempen dan frasa carian dalam iklan kontekstual telah meningkat dengan pesat sehingga tidak lagi dapat menguruskannya secara manual. Oleh itu, anda memutuskan untuk mengautomasikan pengurusan bida. Untuk melakukan ini, anda perlu memahami keberkesanan setiap beberapa ribu frasa carian. Lagipun, dengan penilaian yang tidak betul, anda boleh menggabungkan anggaran anda untuk apa-apa atau menarik lebih sedikit bakal pelanggan.

Matlamat. Nilai prestasi setiap kata kunci untuk ribuan pertanyaan carian. Hapuskan perbelanjaan yang boros dan perolehan yang rendah kerana penilaian yang salah.

Penyelesaian praktikal. Untuk mengautomasikan pengurusan bida,Harapan, Peruncit pasar raya besar barangan perabot dan isi rumah, menghubungkan semua sesi pengguna. Ini membantu mereka melacak panggilan telefon, lawatan kedai, dan setiap kontak dengan laman web dari mana-mana peranti.

Setelah menggabungkan semua data ini dan menyiapkan analisis akhir-ke-hujung, pekerja syarikat mula menerapkan atribusi - pembahagian nilai. Secara lalai, Google Analytics menggunakan model atribusi klik tidak langsung terakhir. Tetapi ini mengabaikan lawatan langsung, dan saluran dan sesi terakhir dalam rantaian interaksi menerima nilai penuh penukaran.

Untuk mendapatkan data yang tepat, pakar Hoff mengatur atribusi berdasarkan corong. Nilai penukaran di dalamnya diedarkan antara semua saluran yang mengambil bahagian dalam setiap langkah corong. Semasa mengkaji data gabungan, mereka menilai keuntungan setiap kata kunci dan melihat mana yang tidak berkesan dan yang membawa lebih banyak pesanan.

Penganalisis Hoff menetapkan maklumat ini untuk dikemas kini setiap hari dan dipindahkan ke sistem pengurusan bidaan automatik. Tawaran kemudian disesuaikan sehingga ukurannya berkadar terus dengan ROI kata kunci. Hasilnya, Hoff meningkatkan ROI untuk iklan kontekstual sebanyak 17% dan menggandakan jumlah kata kunci yang berkesan.

Menggunakan Analisis Akhir ke Akhir untuk Memperibadikan Komunikasi

Keadaan. Dalam perniagaan apa pun, penting untuk membina hubungan dengan pelanggan untuk membuat tawaran yang relevan dan mengesan perubahan kesetiaan jenama. Sudah tentu, apabila terdapat ribuan pelanggan, mustahil untuk membuat tawaran yang diperibadikan kepada masing-masing. Tetapi anda boleh membahagikannya kepada beberapa segmen dan membina komunikasi dengan setiap segmen ini.

Matlamat. Bahagikan semua pelanggan menjadi beberapa segmen dan bina komunikasi dengan setiap segmen ini.

Penyelesaian praktikal. Butik, Sebuah pusat membeli-belah di Moscow dengan kedai dalam talian untuk pakaian, kasut dan aksesori, meningkatkan kerja mereka dengan pelanggan. Untuk meningkatkan kesetiaan pelanggan dan nilai seumur hidup, pemasar Butik memperibadikan komunikasi melalui pusat panggilan, e-mel, dan pesanan SMS.

Pelanggan dibahagikan kepada segmen berdasarkan aktiviti membeli mereka. Hasilnya adalah data yang tersebar kerana pelanggan dapat membeli secara dalam talian, memesan secara dalam talian dan mengambil produk di kedai fizikal, atau sama sekali tidak menggunakan laman web ini. Oleh kerana itu, sebahagian data dikumpulkan dan disimpan di Google Analytics dan bahagian lain dalam sistem CRM.

Kemudian pemasar Butik mengenal pasti setiap pelanggan dan semua pembelian mereka. Berdasarkan maklumat ini, mereka menentukan segmen yang sesuai: pembeli baru, pelanggan yang membeli sekali suku atau sekali setahun, pelanggan tetap, dll. Secara keseluruhan, mereka mengenal pasti enam segmen dan membentuk peraturan untuk secara automatik beralih dari satu segmen ke segmen lain. Ini membolehkan pemasar Butik membina komunikasi yang diperibadikan dengan setiap segmen pelanggan dan menunjukkan kepada mereka mesej iklan yang berbeza.

Menggunakan Analisis Akhir ke Akhir untuk Menentukan Penipuan dalam Iklan Kos Per Tindakan (BPA)

Keadaan. Sebuah syarikat menggunakan model kos per tindakan untuk pengiklanan dalam talian. Ini meletakkan platform iklan dan membayar hanya jika pengunjung melakukan tindakan yang disasarkan seperti mengunjungi laman web mereka, mendaftar, atau membeli produk. Tetapi rakan kongsi yang meletakkan iklan tidak selalu berfungsi dengan jujur; terdapat penipu di antara mereka. Selalunya, penipu ini menggantikan sumber lalu lintas sedemikian rupa sehingga seolah-olah rangkaian mereka telah menyebabkan penukaran. Tanpa analitik khas yang membolehkan anda melacak setiap langkah dalam rangkaian penjualan dan melihat sumber mana yang mempengaruhi hasilnya, hampir mustahil untuk mengesan penipuan tersebut.

Raiffeisen Bank menghadapi masalah dengan penipuan pemasaran. Pemasar mereka menyedari bahawa kos lalu lintas afiliasi telah meningkat sementara pendapatan tetap sama, jadi mereka memutuskan untuk memeriksa kerja rakan dengan hati-hati.

Matlamat. Kesan penipuan menggunakan analitik hujung ke hujung. Jejaki setiap langkah dalam rangkaian penjualan dan fahami sumber mana yang mempengaruhi tindakan pelanggan yang disasarkan.

Penyelesaian praktikal. Untuk memeriksa kerja rakan mereka, pemasar di Raiffeisen Bank mengumpulkan data mentah mengenai tindakan pengguna di laman web: maklumat lengkap, belum diproses, dan tidak dianalisis. Di antara semua pelanggan dengan saluran afiliasi terbaru, mereka memilih mereka yang mempunyai rehat pendek yang luar biasa antara sesi. Mereka mendapati bahawa semasa rehat ini, sumber lalu lintas diubah.

Hasilnya, penganalisis Raiffeisen menemui beberapa rakan kongsi yang menggunakan lalu lintas asing dan menjualnya semula ke bank. Oleh itu, mereka berhenti bekerjasama dengan rakan kongsi ini dan berhenti membazirkan anggaran mereka.

Analisis Akhir ke Akhir

Kami telah mengetengahkan cabaran pemasaran yang paling biasa yang dapat diselesaikan oleh sistem analisis hujung ke hujung. Dalam praktiknya, dengan bantuan data bersepadu mengenai tindakan pengguna baik di laman web dan di luar talian, maklumat dari sistem iklan, dan data penjejakan panggilan, anda dapat mencari jawapan untuk banyak pertanyaan mengenai bagaimana meningkatkan perniagaan anda.

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.