Modul în care analiza de la un capăt la altul ajută companiile

Analize end-to-end OWOX BI

Analiza de la cap la cap nu este doar rapoarte și grafică frumoase. Capacitatea de a urmări calea fiecărui client, de la primul punct de contact până la achizițiile obișnuite, poate ajuta companiile să reducă costul canalelor de publicitate ineficiente și supraevaluate, să mărească rentabilitatea investiției și să evalueze modul în care prezența lor online afectează vânzările offline. OWOX BI analiștii au colectat cinci studii de caz care demonstrează că analiza de înaltă calitate ajută companiile să aibă succes și profitabilitate.

Utilizarea analizei end-to-end pentru a evalua contribuțiile online

Situatia. O companie a deschis un magazin online și mai multe magazine fizice de vânzare cu amănuntul. Clienții pot cumpăra bunuri direct de pe site-ul companiei sau le pot verifica online și pot veni la un magazin fizic pentru a cumpăra. Proprietarul a comparat veniturile din vânzările online și offline și a ajuns la concluzia că un magazin fizic aduce mult mai mult profit.

Scopul. Decideți dacă vă retrageți de la vânzările online și concentrați-vă asupra magazinelor fizice.

Soluția practică. Compania de lenjerie intimăDarjeeling A studiat efectul ROPO - impactul prezenței sale online asupra vânzărilor sale offline. Experții din Darjeeling au concluzionat că 40% dintre clienți au vizitat site-ul înainte de a cumpăra într-un magazin. În consecință, fără magazinul online, aproape jumătate din achizițiile lor nu s-ar întâmpla.

Pentru a obține aceste informații, compania s-a bazat pe două sisteme de colectare, stocare și prelucrare a datelor:

  • Google Analytics pentru informații despre acțiunile utilizatorilor pe site
  • CRM al companiei pentru date privind costurile și finalizarea comenzilor

Comercianții din Darjeeling au combinat date din aceste sisteme, care aveau structuri și logici diferite. Pentru a crea un raport unificat, Darjeeling a folosit sistemul BI pentru analize end-to-end.

Utilizarea analizei end-to-end pentru a crește rentabilitatea investiției

Situatia. O companie folosește mai multe canale de publicitate pentru a atrage clienți, inclusiv căutare, publicitate contextuală, rețele sociale și televiziune. Toate diferă în ceea ce privește costul și eficiența lor.

Scopul. Evitați publicitatea ineficientă și costisitoare și utilizați numai publicitate eficientă și ieftină. Acest lucru se poate face folosind analize end-to-end pentru a compara costul fiecărui canal cu valoarea pe care o aduce.

Soluția practică. ÎnDoctorul Ryadom lanțul de clinici medicale, pacienții pot interacționa cu medicii prin diferite canale: pe site-ul web, prin telefon sau la recepție. Cu toate acestea, instrumentele regulate de analiză web nu au fost suficiente pentru a determina de unde provine fiecare vizitator, deoarece datele au fost colectate în sisteme diferite și nu au fost legate. Analiștii lanțului au trebuit să îmbine următoarele date într-un singur sistem:

  • Date despre comportamentul utilizatorilor din Google Analytics
  • Date despre apeluri din sistemele de urmărire a apelurilor
  • Date privind cheltuielile din toate sursele de publicitate
  • Date despre pacienți, internări și venituri din sistemul intern al clinicii

Rapoartele bazate pe aceste date colective au arătat ce canale nu au dat roade. Acest lucru a ajutat lanțul clinicii să-și optimizeze cheltuielile publicitare. De exemplu, în publicitatea contextuală, specialiștii în marketing au lăsat doar campanii cu o semantică mai bună și au mărit bugetul pentru geoservicii. Drept urmare, doctorul Ryadom a crescut rentabilitatea investiției canalelor individuale de 2.5 ori și a redus costurile de publicitate la jumătate.

Utilizarea analizei end-to-end pentru a găsi domenii de creștere

Situatia. Înainte de a îmbunătăți ceva, trebuie să aflați ce anume nu funcționează corect. De exemplu, poate că numărul de campanii și fraze de căutare din publicitatea contextuală a crescut atât de rapid încât nu mai este posibil să le gestionați manual. Deci, decideți să automatizați gestionarea sumelor licitate. Pentru a face acest lucru, trebuie să înțelegeți eficacitatea fiecărei mii de fraze de căutare. La urma urmei, cu o evaluare incorectă, puteți fie să vă îmbinați bugetul pentru nimic, fie să atrageți mai puțini clienți potențiali.

Scopul. Evaluați performanța fiecărui cuvânt cheie pentru mii de interogări de căutare. Eliminați cheltuielile risipitoare și achizițiile reduse din cauza evaluării incorecte.

Soluția practică. Pentru a automatiza gestionarea sumelor licitate,Hoff, Un comerciant cu amănuntul de hipermarketuri de mobilă și articole de uz casnic, a conectat toate sesiunile utilizatorilor. Acest lucru i-a ajutat să urmărească apelurile telefonice, vizitele în magazin și fiecare contact cu site-ul de pe orice dispozitiv.

După îmbinarea tuturor acestor date și configurarea analizei end-to-end, angajații companiei au început să implementeze atribuirea - distribuția valorii. În mod prestabilit, Google Analytics utilizează ultimul model de atribuire a clicurilor indirecte. Dar acest lucru ignoră vizitele directe, iar ultimul canal și sesiune din lanțul de interacțiune primește întreaga valoare a conversiei.

Pentru a obține date exacte, experții Hoff au configurat atribuirea pe bază de pâlnie. Valoarea conversiei din acesta este distribuită între toate canalele care participă la fiecare pas al pâlniei. Când au studiat datele combinate, au evaluat profitul fiecărui cuvânt cheie și au văzut care sunt ineficiente și care au adus mai multe comenzi.

Analiștii Hoff au setat aceste informații să fie actualizate zilnic și transferate în sistemul automatizat de gestionare a ofertelor. Sumele licitate sunt apoi ajustate astfel încât dimensiunea lor să fie direct proporțională cu rentabilitatea investiției cuvântului cheie. Drept urmare, Hoff și-a mărit rentabilitatea investiției pentru publicitate contextuală cu 17% și a dublat numărul de cuvinte cheie eficiente.

Utilizarea analizei end-to-end pentru a personaliza comunicarea

Situatia. În orice afacere, este important să construiți relații cu clienții pentru a face oferte relevante și pentru a urmări schimbările în loialitatea față de marcă. Desigur, atunci când există mii de clienți, este imposibil să le faci oferte personalizate fiecăruia dintre ei. Dar le puteți împărți în mai multe segmente și puteți construi comunicarea cu fiecare dintre aceste segmente.

Scopul. Împărțiți toți clienții în mai multe segmente și construiți comunicarea cu fiecare dintre aceste segmente.

Soluție practică. butik, Un mall din Moscova, cu un magazin online pentru haine, încălțăminte și accesorii, și-a îmbunătățit activitatea cu clienții. Pentru a crește loialitatea clienților și valoarea pe toată durata vieții, marketerii Butik au personalizat comunicarea prin intermediul unui call center, e-mail și mesaje SMS.

Clienții au fost împărțiți în segmente pe baza activității lor de cumpărare. Rezultatul a fost date împrăștiate, deoarece clienții pot cumpăra online, comanda online și ridica produse într-un magazin fizic sau nu pot utiliza deloc site-ul. Datorită acestui fapt, o parte din date au fost colectate și stocate în Google Analytics și cealaltă parte în sistemul CRM.

Apoi, marketerii Butik au identificat fiecare client și toate achizițiile lor. Pe baza acestor informații, au determinat segmente adecvate: cumpărători noi, clienți care cumpără o dată pe trimestru sau o dată pe an, clienți obișnuiți, etc. În total, au identificat șase segmente și au format reguli pentru trecerea automată de la un segment la altul. Acest lucru a permis marketerilor Butik să construiască o comunicare personalizată cu fiecare segment de clienți și să le arate diferite mesaje publicitare.

Utilizarea analizei end-to-end pentru a determina frauda în publicitatea cost-pe-acțiune (CPA)

Situatia. O companie folosește modelul cost-pe-acțiune pentru publicitatea online. Plasează reclame și plătește platforme numai dacă vizitatorii efectuează o acțiune direcționată, cum ar fi să își viziteze site-ul, să se înregistreze sau să cumpere un produs. Dar partenerii care plasează reclame nu funcționează întotdeauna sincer; printre ei sunt fraude. Cel mai adesea, acești fraudatori substituie sursa de trafic în așa fel încât să pară că rețeaua lor a dus la conversie. Fără analize speciale care vă permit să urmăriți fiecare pas din lanțul de vânzări și să vedeți ce surse influențează rezultatul, este aproape imposibil să detectați astfel de fraude.

Raiffeisen Bank avea probleme cu frauda de marketing. Marketerii lor au observat că costurile de trafic afiliate au crescut, în timp ce veniturile au rămas aceleași, așa că au decis să verifice cu atenție activitatea partenerilor.

Scopul. Detectați frauda utilizând analize end-to-end. Urmăriți fiecare pas din lanțul de vânzări și înțelegeți ce surse influențează acțiunea vizată a clienților.

Soluție practică. Pentru a verifica activitatea partenerilor lor, marketerii de la Raiffeisen Bank au colectat date brute despre acțiunile utilizatorilor pe site: informații complete, neprocesate și neanalizate. Dintre toți clienții cu cel mai recent canal afiliat, aceștia i-au ales pe cei care au avut pauze neobișnuit de scurte între sesiuni. Au descoperit că în timpul acestor pauze, sursa de trafic a fost comutată.

Drept urmare, analiștii Raiffeisen au găsit mai mulți parteneri care își însușeau traficul străin și îl revindeau băncii. Așa că au încetat să mai coopereze cu acești parteneri și au încetat să mai irosească bugetul.

Analize end-to-end

Am evidențiat cele mai frecvente provocări de marketing pe care le poate rezolva un sistem de analiză end-to-end. În practică, cu ajutorul datelor integrate despre acțiunile utilizatorilor atât pe un site web, cât și offline, informații din sistemele de publicitate și date de urmărire a apelurilor, puteți găsi răspunsuri la multe întrebări cu privire la modul de a vă îmbunătăți afacerea.

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.