Ինչպես է End-to-End Analytics- ն օգնում բիզնեսներին

OWOX BI End-to-End վերլուծություն

End-to-end վերլուծությունը պարզապես գեղեցիկ զեկույցներ և գրաֆիկա չէ: Յուրաքանչյուր հաճախորդի ուղին հետևելու ունակությունը `առաջին հպման կետից մինչև կանոնավոր գնումներ կատարելը, կարող է օգնել բիզնեսին կրճատել անարդյունավետ և գերագնահատված գովազդային ալիքների գինը, բարձրացնել ROI- ն և գնահատել, թե ինչպես է նրանց առցանց ներկայությունն ազդում անցանց վաճառքների վրա: OWOX BI վերլուծաբանները հավաքել են հինգ դեպքերի ուսումնասիրություն, որոնք ցույց են տալիս, որ բարձրորակ վերլուծությունները օգնում են բիզնեսին հաջող և շահավետ լինել:

Առցանց ներդրումները գնահատելու համար End-to-End Analytics- ի օգտագործումը

Իրավիճակը Ընկերությունը բացել է առցանց խանութ և մի քանի ֆիզիկական մանրածախ խանութներ: Հաճախորդները կարող են ապրանքներ գնել անմիջապես ընկերության կայքում կամ դրանք ստուգել առցանց և գնելու ֆիզիկական խանութ գնելու համար: Սեփականատերը համեմատել է առցանց և անցանց վաճառքից ստացված եկամուտները և եզրակացրել, որ ֆիզիկական խանութը շատ ավելի մեծ շահույթ է բերում:

Նպատակը, Որոշեք հրաժարվել առցանց վաճառքից և կենտրոնանալ ֆիզիկական խանութների վրա:

Գործնական լուծում: Ներքնազգեստի ընկերություն Darjeeling ուսումնասիրել է ROPO- ի էֆեկտը `դրա առցանց ներկայության ազդեցությունը ցանցից դուրս վաճառքների վրա: Դարջիլինգի փորձագետները եզրակացրել են, որ հաճախորդների 40% -ը կայք է այցելել նախքան խանութում գնելը: Հետևաբար, առանց առցանց խանութի, նրանց գնումների գրեթե կեսը տեղի չէր ունենա:

Այս տեղեկատվությունը ստանալու համար ընկերությունը հիմնվել է տվյալների հավաքման, պահման և մշակման երկու համակարգերի վրա.

  • Google Analytics- ը `կայքում օգտագործողների գործողությունների մասին տեղեկատվության համար
  • Ընկերության CRM արժեքի և պատվերի ավարտման տվյալների համար

Դարջիլինգի շուկայավարողները համատեղում էին այս համակարգերի տվյալները, որոնք տարբեր կառուցվածքներ և տրամաբանություն ունեին: Միասնական զեկույց ստեղծելու համար Դարջիլինգը օգտագործեց BI համակարգը `վերջից-վերջ վերլուծության համար:

Ներդրումների վերադարձը մեծացնելու համար End-to-End Analytics- ի օգտագործումը

Իրավիճակը Բիզնեսն օգտագործում է գովազդային մի քանի ալիք հաճախորդներ ներգրավելու համար, ներառյալ որոնումը, համատեքստային գովազդը, սոցիալական ցանցերը և հեռուստատեսությունը: Նրանք բոլորը տարբերվում են իրենց արժեքի և արդյունավետության տեսանկյունից:

Նպատակը. Խուսափեք անարդյունավետ և թանկ գովազդից և օգտագործել միայն արդյունավետ և էժան գովազդներ: Դա կարելի է անել, օգտագործելով end-to-end վերլուծություններ ՝ յուրաքանչյուր ալիքի արժեքը համեմատելու համար իր բերած արժեքի հետ:

Գործնական լուծում: Է Բժիշկ Ռյադոմ բժշկական կլինիկաների ցանցում հիվանդները կարող են փոխազդել բժիշկների հետ տարբեր խողովակներով ՝ կայքում, հեռախոսով կամ ընդունարանում: Վեբ վերլուծության կանոնավոր գործիքները բավարար չէին որոշելու համար, թե որտեղից է յուրաքանչյուր այցելու, քանի որ տվյալները հավաքվում էին տարբեր համակարգերում և կապ չունեին: Շղթայի վերլուծաբանները ստիպված էին հետևյալ տվյալները միավորել մեկ համակարգի մեջ.

  • Օգտագործողի վարքի մասին տվյալներ Google Analytics- ից
  • Callանգի հետևման համակարգերից զանգի տվյալներ
  • Գովազդի բոլոր աղբյուրներից ստացված ծախսերի վերաբերյալ տվյալներ
  • Կլինիկայի ներքին համակարգից հիվանդների, ընդունելությունների և եկամուտների մասին տվյալներ

Հաշվետվությունները ՝ հիմնվելով այս կոլեկտիվ տվյալների վրա ցույց տվեց, թե որ ալիքները չեն վճարել: Սա օգնեց կլինիկաների ցանցին օպտիմալացնել իրենց գովազդի ծախսերը: Օրինակ ՝ համատեքստային գովազդում շուկայավարողները թողնում էին միայն ավելի լավ իմաստաբանություն ունեցող արշավներ և ավելացնում գեոսառայությունների բյուջեն: Արդյունքում, Doctor Ryadom- ը ավելացրեց անհատական ​​ալիքների ROI- ն 2.5 անգամ և գովազդի ծախսերը կիսով չափ կրճատեց:

Օգտագործելով End-to-End Analytics ոլորտներ գտնելու համար oզ Աճ

Իրավիճակը Նախքան ինչ-որ բան բարելավելը, դուք պետք է պարզեք, թե ինչը ճիշտ չի աշխատում: Օրինակ ՝ գուցե արշավների և որոնման արտահայտությունների քանակը համատեքստային գովազդում այնքան արագ է աճել, որ այլևս հնարավոր չէ դրանց ձեռքով կառավարել: Այսպիսով, դուք որոշում եք ավտոմատացնել հայտերի կառավարումը: Դա անելու համար հարկավոր է հասկանալ որոնման մի քանի հազար արտահայտություններից յուրաքանչյուրի արդյունավետությունը: Ի վերջո, սխալ գնահատմամբ, դուք կարող եք կամ միաձուլել ձեր բյուջեն կամ ներգրավել ավելի քիչ հավանական հաճախորդների:

Նպատակը. Գնահատեք յուրաքանչյուր հիմնաբառի կատարումը հազարավոր որոնումների համար: Վերացրեք անիմաստ ծախսերը և ցածր ձեռքբերումը սխալ գնահատման պատճառով:

Գործնական լուծում: Հայտերի կառավարումն ավտոմատացնելու համար, Հոֆֆ, կահույքի և կենցաղային իրերի հիպերմարկետի մանրածախ վաճառող, միացրեց բոլոր օգտագործողների նիստերը: Սա նրանց օգնեց հետևել հեռախոսազանգերին, խանութների այցելություններին և կայքի հետ ցանկացած կապի ցանկացած սարքից:

Այս բոլոր տվյալները միաձուլելուց և վերջից ծայր վերլուծություններ հիմնելուց հետո ընկերության աշխատակիցները սկսեցին իրականացնել վերագրում ՝ արժեքի բաշխում: Լռելյայնորեն, Google Analytics- ը օգտագործում է վերջին անուղղակի սեղմման վերագրման մոդելը: Բայց սա անտեսում է ուղղակի այցելությունները, և փոխազդեցության շղթայի վերջին ալիքն ու նստաշրջանը ստանում են փոխարկման ամբողջական արժեքը:

Accurateշգրիտ տվյալներ ստանալու համար, Հոֆի մասնագետները ստեղծեցին ձագարի վրա հիմնված վերագրում: Դրանում փոխակերպման արժեքը բաշխված է բոլոր ձողերի միջև, որոնք մասնակցում են ձագարի յուրաքանչյուր քայլին: Միավորված տվյալներն ուսումնասիրելիս նրանք գնահատեցին յուրաքանչյուր հիմնաբառի շահույթը և տեսան, թե որոնք են անարդյունավետ, և որոնք ավելի շատ պատվերներ են բերում:

Hoff- ի վերլուծաբանները սահմանել են, որ այս տեղեկատվությունը պետք է ամեն օր թարմացվի և փոխանցվի հայտերի կառավարման ավտոմատացված համակարգին: Դրանից հետո հայտերը ճշգրտվում են այնպես, որ դրանց չափը ուղիղ համեմատական ​​լինի հիմնաբառի ROI- ին: Արդյունքում, Hoff- ը ավելացրեց իր ROI- ը համատեքստային գովազդի համար 17% -ով և կրկնապատկեց արդյունավետ հիմնաբառերի քանակը:

Հաղորդակցությունն անհատականացնելու համար End-to-End Analytics- ի օգտագործումը

Իրավիճակը Businessանկացած բիզնեսում կարևոր է հաճախորդների հետ հարաբերություններ հաստատելը `համապատասխան առաջարկներ կատարելու և ապրանքանիշի հավատարմության փոփոխությունները հետևելու համար: Իհարկե, երբ կան հազարավոր հաճախորդներ, նրանցից յուրաքանչյուրին անհնար է անհատականացված առաջարկներ անել: Բայց դուք կարող եք դրանք բաժանել մի քանի հատվածների և հաղորդակցություն կառուցել այս հատվածներից յուրաքանչյուրի հետ:

Նպատակը. Բոլոր հաճախորդներին բաժանեք մի քանի հատվածների և կառուցեք հաղորդակցություն այս հատվածներից յուրաքանչյուրի հետ:

Գործնական լուծում: Բատիկհագուստի, կոշկեղենի և աքսեսուարների առցանց խանութ ունեցող Մոսկվա մոլը բարելավեց նրանց աշխատանքը հաճախորդների հետ: Հաճախորդի հավատարմությունն ու կյանքի արժեքը բարձրացնելու համար Butik- ի վաճառողները անհատականացնում են կապը զանգի կենտրոնի, էլփոստի և SMS հաղորդագրությունների միջոցով:

Հաճախորդները բաժանվել են հատվածների ՝ ելնելով իրենց գնման գործունեությունից: Դրա արդյունքը ցրված տվյալներն էին, քանի որ հաճախորդները կարող են առցանց գնել, առցանց պատվիրել և ապրանքներ վերցնել ֆիզիկական խանութում կամ ընդհանրապես չօգտվել կայքից: Դրա շնորհիվ տվյալների մի մասը հավաքվեց և պահվեց Google Analytics- ում, իսկ մյուս մասը CRM համակարգում:

Այնուհետև Butik– ի շուկայավարողները նույնականացրեցին յուրաքանչյուր հաճախորդին և նրանց բոլոր գնումները: Այս տեղեկատվության հիման վրա նրանք որոշեցին հարմար հատվածներ. Նոր գնորդներ, հաճախորդներ, ովքեր գնում են եռամսյակը մեկ կամ տարին մեկ, կանոնավոր հաճախորդներ և այլն: Ընդհանուր առմամբ, նրանք հայտնաբերեցին վեց հատված և ձևավորեցին կանոններ մի հատվածից մյուսը ավտոմատ կերպով անցնելու համար: Սա Butik– ի վաճառողներին հնարավորություն տվեց անհատականացված հաղորդակցություն կառուցել հաճախորդների յուրաքանչյուր հատվածի հետ և նրանց ցուցադրել տարբեր գովազդային հաղորդագրություններ:

End-to-End Analytics- ի օգտագործումը ՝ ըստ գործողության արժեքի (ՀԿԿ) գովազդում խարդախությունը որոշելու համար

Իրավիճակը Ընկերությունն առցանց գովազդի համար օգտագործում է գործողության դիմաց գործողության արժեքը: Այն տեղադրում է գովազդներ և վճարում կատարող ծրագրեր միայն այն դեպքում, եթե այցելուները կատարում են նպատակային գործողություններ, ինչպիսիք են ՝ այցելել իրենց կայք, գրանցվել կամ ապրանք գնել: Բայց գովազդ տեղադրող գործընկերները միշտ չէ, որ աշխատում են ազնիվ: նրանց մեջ կան խարդախներ: Ամենից հաճախ այդ խաբեբաները տրաֆիկի աղբյուրը փոխարինում են այնպես, որ թվում է, թե իրենց ցանցը հանգեցրել է փոխակերպման: Առանց հատուկ վերլուծության, որը թույլ է տալիս ձեզ հետևել վաճառքի շղթայի յուրաքանչյուր քայլին և տեսնել, թե որ աղբյուրներն են ազդում արդյունքի վրա, գրեթե անհնար է հայտնաբերել նման կեղծիքները:

Ռայֆայզեն բանկ խնդիրներ ուներ շուկայավարման խարդախությունների հետ: Նրանց շուկայավարողները նկատել էին, որ դուստր ձեռնարկությունների երթևեկության ծախսերը մեծացել էին, մինչդեռ եկամուտը մնում էր նույնը, ուստի նրանք որոշեցին ուշադիր ստուգել գործընկերների աշխատանքը:

Նպատակը. Հայտնաբերեք կեղծիքները ՝ օգտագործելով վերջնարդյունք վերլուծություններ: Հետևեք վաճառքի շղթայի յուրաքանչյուր քայլին և հասկացեք, թե որ աղբյուրներն են ազդում հաճախորդի նպատակային գործողության վրա:

Գործնական լուծում: Raiffeisen բանկի շուկայավարողների իրենց գործընկերների աշխատանքը ստուգելու համար կայքում հավաքած օգտագործողների գործողությունների հում տվյալները ՝ ամբողջական, չմշակված և չվերլուծված տեղեկատվություն: Բոլոր դուստր ձեռնարկությունները ունեցող բոլոր հաճախորդների շարքում նրանք ընտրեցին նրանց, ովքեր անսովոր կարճ դադարներ ունեին նիստերի միջև: Նրանք հայտնաբերեցին, որ այս ընդմիջումների ժամանակ երթևեկության աղբյուրը միացված էր:

Արդյունքում, Raiffeisen- ի վերլուծաբանները գտան մի քանի գործընկերների, որոնք յուրացնում էին արտասահմանյան երթևեկությունը և այն վերավաճառում բանկին: Այսպիսով, նրանք դադարեցին համագործակցել այս գործընկերների հետ և դադարեցին վատնել իրենց բյուջեն:

End-to-End վերլուծություն

Մենք կարևորեցինք շուկայավարման ամենատարածված մարտահրավերները, որոնք կարող է լուծել վերջնարդյունք վերլուծական համակարգը: Գործնականում, ինչպես կայքի, այնպես էլ ցանցից դուրս օգտագործողի գործողությունների վերաբերյալ ինտեգրված տվյալների, գովազդային համակարգերից ստացված տեղեկատվության և զանգերի հետևման տվյալների օգնությամբ, կարող եք գտնել բազմաթիվ հարցերի պատասխաններ, թե ինչպես բարելավել ձեր բիզնեսը:

Այս կայքը օգտագործում է Akismet- ը սպամի նվազեցման համար: Իմացեք, թե ինչպես է ձեր տվյալները մշակվում.