Kumaha End-to-End Analytics Ngabantosan Usaha

OWOX BI Tungtung-to-Tungtung Analytics

Analitik tungtung-ka-tungtung henteu ngan ukur laporan sareng grafik anu saé. Kamampuh ngalacak jalur unggal klien, ti titik mimiti dugi ka pameseran biasa, tiasa ngabantosan usaha ngirangan biaya saluran iklan anu henteu épéktip sareng overvalued, ningkatkeun ROI, sareng nganilai kumaha ayana online na mangaruhan penjualan offline. OWOX BI analis parantos ngumpulkeun lima studi kasus nunjukkeun yén analitik kualitas luhur ngabantosan usaha janten suksés sareng nguntungkeun.

Ngagunakeun End-to-End Analytics pikeun Evaluasi Kontribusi Online

Kaayaan éta. Perusahaan parantos muka toko online sareng sababaraha toko ritel fisik. Palanggan tiasa ngagaleuh barang langsung dina halaman wéb perusahaan atanapi parios aranjeunna online sareng sumping ka toko fisik kanggo ngagaleuh. Juragan parantos ngabandingkeun pendapatan tina penjualan online sareng offline sareng parantos nyimpulkeun yén toko fisik nyayogikeun langkung seueur kauntungan.

Tujuanana. Mutuskeun naha mundur tina penjualan online sareng fokus kana toko fisik.

Solusi praktisna. Perusahaan baju jeroDarjeeling Diajar pangaruh ROPO - pangaruh ayana online na kana penjualan offline na. Ahli Darjeeling nyimpulkeun yén 40% konsumén ngadatangan situs sateuacan mésér di toko. Akibatna, tanpa toko online, ampir satengah tina pameseranna moal kajadian.

Pikeun kéngingkeun inpormasi ieu, perusahaan ngandelkeun dua sistem pikeun ngumpulkeun, nyimpen, sareng ngolah data:

  • Google Analytics kanggo inpormasi ngeunaan kalakuan pangguna dina halaman wéb
  • CRM perusahaan pikeun biaya sareng data parantosan urutan

Pemasar Darjeeling ngagabungkeun data tina sistem ieu, anu ngagaduhan struktur sareng logika anu béda. Pikeun nyiptakeun laporan hasil ngahijikeun, Darjeeling ngagunakeun sistem BI pikeun analisis tungtung-ka-tungtung.

Ngagunakeun End-to-End Analytics pikeun Ngaronjatkeun Return on Investment

Kaayaan éta. Usaha nganggo sababaraha saluran iklan pikeun narik pelanggan, kalebet milarian, iklan kontekstual, jaringan sosial, sareng televisi. Éta sadayana bénten-bénten dina hal biaya sareng efektivitasna.

Tujuanana. Cegah iklan anu henteu épéktip sareng mahal sareng nganggo ngan ukur iklan anu épéktip sareng mirah. Ieu tiasa dilakukeun nganggo analytics tungtung-ka-tungtung pikeun ngabandingkeun biaya unggal kanal sareng nilai anu dibéréna.

Solusi praktisna. DinaDokter Ryadom ranté klinik médis, penderita tiasa berinteraksi sareng dokter ngalangkungan sababaraha saluran: dina halaman wéb, ku telepon, atanapi dina panarimaan. Pakakas analitik wéb biasa henteu cekap pikeun nangtoskeun dimana masing-masing datang, nanging, kumargi data dikumpulkeun dina sistem anu sanés sareng henteu aya hubunganana. Analis ranté kedah ngagabungkeun data ieu kana hiji sistem:

  • Data ngeunaan paripolah pangguna tina Google Analytics
  • Telepon data tina sistem pelacak telepon
  • Data ngeunaan biaya tina sadaya sumber iklan
  • Data ngeunaan pasién, panarimaan, sareng pendapatan tina sistem internal klinik

Laporan dumasar kana data koléktif ieu nunjukkeun saluran mana anu henteu mayar. Ieu ngabantosan ranté klinik ngaoptimalkeun pengeluaran iklanna. Salaku conto, dina iklan kontékstual, pamasar ngan ukur kampanye sareng semantik anu langkung saé sareng naékkeun anggaran pikeun geoservices. Hasilna, Dokter Ryadom ningkatkeun ROI saluran individu ku 2.5 kali sareng motong biaya iklan satengahna.

Ngagunakeun End-to-End Analytics pikeun Milarian Daérah sareng Pertumbuhan

Kaayaan éta. Sateuacan anjeun ningkatkeun hal, anjeun kedah terang naon anu leres henteu tiasa leres. Salaku conto, meureun jumlah kampanye sareng frasa pamilarian dina iklan kontekstual parantos ningkat pisan gancang yén henteu mungkin pikeun ngatur sacara manual. Janten anjeun mutuskeun pikeun ngajadikeun otomatis manajemén nawar. Kanggo ngalakukeun ieu, anjeun kedah ngartos épéktipitas masing-masing tina sababaraha rébu frasa pamilarian. Barina ogé, ku pameunteu anu lepat, anjeun tiasa ngagabungkeun anggaran anjeun pikeun euweuh atanapi mikat pangsaeutik konsumén poténsial.

Tujuanana. Meunteun kinerja unggal kecap konci pikeun rébuan pamundut milarian. Ngaleungitkeun pengeluaran anu boros sareng akuisisi anu rendah kusabab penilaian anu lepat.

Solusi praktisna. Pikeun ngajadikeun otomatis manajemén nawar,Harepan, Pangecér hypermarket jati sareng barang-barang rumah tangga, nyambung sadayana sési pangguna. Ieu ngabantuan aranjeunna ngalacak telepon, kunjungan toko, sareng unggal kontak sareng situs tina alat naon waé.

Saatos ngahijikeun sadaya data ieu sareng nyetél analitik tungtung-ka-ujung, karyawan perusahaan mimitian nerapkeun atribusi - sebaran nilai. Sacara standar, Google Analytics nganggo modél atribusi klik teu langsung pamungkas. Tapi ieu henteu malire kunjungan langsung, sareng saluran terakhir sareng sési dina ranté interaksi nampi nilai lengkep konversi.

Pikeun kéngingkeun data anu akurat, para ahli Hoff nyetél atribusi dumasar corong. Nilai konversi di jerona disebarkeun di antara sadaya saluran anu nyandak bagian dina unggal corong. Nalika diajar data anu ngagabung, aranjeunna ngaevaluasi kauntungan unggal kecap konci sareng ragaji anu henteu épéktip sareng anu nyandak langkung seueur pesenan.

Analis Hoff netepkeun inpormasi ieu pikeun diénggalan sadidinten sareng dialihkeun kana sistem manajemén nawar otomatis. Tawaran teras disaluyukeun supados ukuranana saimbang langsung sareng ROI tina kecap konci. Hasilna, Hoff ningkatkeun ROI na pikeun iklan kontékstual ku 17% sareng dua kali jumlah kecap konci anu épéktip.

Ngagunakeun End-to-End Analytics pikeun ngatur Pribadi Komunikasi

Kaayaan éta. Dina bisnis naon waé, penting pikeun ngawangun hubungan sareng konsumén pikeun nawiskeun tawaran anu cocog sareng ngalacak parobahan kasatiaan mérek. Tangtosna, nalika aya rébuan palanggan, mustahil ngadamel tawaran khusus pikeun masing-masing na. Tapi anjeun tiasa ngabagi kana sababaraha bagéan sareng ngawangun komunikasi sareng masing-masing bagéan ieu.

Tujuanana. Bagikeun sadaya pelanggan kana sababaraha bagéan sareng ngawangun komunikasi sareng masing-masing bagéan ieu.

Solusi praktis. Butik, Mall Moskow kalayan toko online pikeun baju, baju sapatu, sareng aksésoris, ningkatkeun padamelanana sareng konsumén. Pikeun ningkatkeun kasatiaan palanggan sareng nilai hirupna, Butik marketer ngatur komunikasi ngalangkungan call center, email, sareng pesen SMS.

Palanggan dibagi kana bagéan dumasar kana kagiatan ngagaleuhna. Hasilna sumebar data sabab konsumén tiasa mésér online, mesen online sareng nyandak produk di toko fisik, atanapi henteu nganggo situs éta pisan. Kusabab ieu, bagian tina data dikumpulkeun sareng disimpen dina Google Analytics sareng bagian sanés dina sistem CRM.

Teras pasar Butik ngaidéntifikasi unggal palanggan sareng sadayana pameseranna. Dumasar kana inpormasi ieu, aranjeunna nangtoskeun segmen anu cocog: pembeli anyar, konsumén anu mésér saparapat sakali atanapi sakali sataun, konsumén biasa, sareng sajabana Dina total, aranjeunna ngaidentifikasi genep bagéan sareng ngabentuk aturan pikeun sacara otomatis transisi tina hiji ruas ka segmen anu sanés. Hal ieu ngamungkinkeun para pemasar Butik ngawangun komunikasi anu dipersonalisasi ku unggal ruas palanggan sareng nunjukkeun aranjeunna pesen iklan anu béda.

Ngagunakeun End-to-End Analytics pikeun Nangtukeun Panipuan dina Pariwara Cost-Per-Action (CPA)

Kaayaan éta. Perusahaan nganggo modél cost-per-action pikeun iklan online. Éta nempatkeun iklan sareng mayar platform ngan ukur lamun datang ngalakukeun tindakan anu ditargetkeun sapertos nganjang ka halaman wébna, ngadaptar, atanapi mésér produk. Tapi mitra anu nempatkeun iklan henteu salawasna damel jujur; aya fraudsters diantarana. Paling sering, tukang tipu ieu ngagantikeun sumber patalimarga sapertos anu sigana jaringanna parantos nyababkeun konvérsi. Tanpa analitik khusus ngamungkinkeun anjeun ngalacak unggal léngkah dina ranté penjualan sareng ningali sumber mana anu mangaruhan hasilna, ampir teu mungkin pikeun ngadeteksi panipuan sapertos kitu.

Bank Raiffeisen ngalaman masalah sareng panipuan pamasaran. Pemasarna parantos terang yén biaya patalimarga apiliasi parantos ningkat bari pendapatan tetep sami, janten aranjeunna mutuskeun pikeun sacara saksama mariksa padamelan.

Tujuanana. Kadeteksi panipuan nganggo analytics tungtung-ka-tungtung. Lacak unggal léngkah dina ranté penjualan sareng ngartos sumber mana anu mangaruhan tindakan pelanggan anu dituju.

Solusi praktis. Pikeun mariksa padamelanana, pamasar di Raiffeisen Bank ngempelkeun data atah tindakan pangguna dina situs: inpormasi lengkep, teu diproses, sareng teu dianalisis. Diantara sadaya palanggan kalayan saluran apiliasi panganyarna, aranjeunna milih anu ngagaduhan istirahat anu pondok antara sési. Aranjeunna mendakan yén nalika istirahat ieu, sumber patalimarga dialihkeun.

Hasilna, analis Raiffeisen mendakan sababaraha mitra anu nyéépkeun patalimarga asing sareng ngical deui ka bank. Janten aranjeunna lirén kerjasama sareng mitra ieu sareng ngeureunkeun pemborosan anggaranana.

Tungtung-ka-Tungtung Analytics

Kami parantos nyorot tantangan pamasaran anu paling umum anu tiasa diungkulan ku sistem analitik tungtung-ka-tungtung. Dina praktékna, kalayan bantosan data terintegrasi dina tindakan pangguna boh dina halaman wéb sareng offline, inpormasi tina sistem iklan, sareng data tracking telepon, anjeun tiasa mendakan waleran kana seueur patarosan ngeunaan kumaha ningkatkeun bisnis anjeun.

Naon anu anjeun pikirkeun?

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha komentar data anjeun diolah.