Πώς το End-to-End Analytics βοηθά τις επιχειρήσεις

OWOX BI End-to-End Analytics

Η ανάλυση από άκρο σε άκρο δεν είναι απλώς όμορφες αναφορές και γραφικά. Η δυνατότητα παρακολούθησης της πορείας κάθε πελάτη, από το πρώτο σημείο επαφής έως τις κανονικές αγορές, μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να μειώσουν το κόστος των αναποτελεσματικών και υπερτιμημένων καναλιών διαφήμισης, να αυξήσουν την απόδοση επένδυσης και να αξιολογήσουν πώς η παρουσία τους στο διαδίκτυο επηρεάζει τις πωλήσεις εκτός σύνδεσης. OWOX BI Οι αναλυτές έχουν συλλέξει πέντε μελέτες περιπτώσεων που αποδεικνύουν ότι η υψηλής ποιότητας ανάλυση βοηθά τις επιχειρήσεις να είναι επιτυχημένες και κερδοφόρες.

Χρήση του End-to-End Analytics για την αξιολόγηση των διαδικτυακών συνεισφορών

Η κατάσταση. Μια εταιρεία έχει ανοίξει ένα ηλεκτρονικό κατάστημα και πολλά φυσικά καταστήματα λιανικής. Οι πελάτες μπορούν να αγοράσουν αγαθά απευθείας στον ιστότοπο της εταιρείας ή να τα ελέγξουν στο διαδίκτυο και να έρθουν σε ένα φυσικό κατάστημα για να αγοράσουν. Ο ιδιοκτήτης συνέκρινε τα έσοδα από πωλήσεις στο διαδίκτυο και εκτός σύνδεσης και κατέληξε στο συμπέρασμα ότι ένα φυσικό κατάστημα αποφέρει πολύ περισσότερα κέρδη.

Ο στόχος. Αποφασίστε εάν θα απομακρυνθείτε από τις διαδικτυακές πωλήσεις και θα εστιάσετε σε φυσικά καταστήματα.

Η πρακτική λύση. Η εταιρεία εσωρούχων Darjeeling μελέτησε το αποτέλεσμα ROPO - τον αντίκτυπο της διαδικτυακής παρουσίας του στις πωλήσεις εκτός σύνδεσης. Οι ειδικοί της Darjeeling κατέληξαν στο συμπέρασμα ότι το 40% των πελατών επισκέφτηκαν τον ιστότοπο πριν αγοράσουν σε ένα κατάστημα. Κατά συνέπεια, χωρίς το ηλεκτρονικό κατάστημα, σχεδόν οι μισές από τις αγορές τους δεν θα γίνονταν.

Για να πάρει αυτές τις πληροφορίες, η εταιρεία βασίστηκε σε δύο συστήματα συλλογής, αποθήκευσης και επεξεργασίας δεδομένων:

  • Google Analytics για πληροφορίες σχετικά με τις ενέργειες των χρηστών στον ιστότοπο
  • CRM της εταιρείας για δεδομένα κόστους και ολοκλήρωσης παραγγελιών

Οι έμποροι Darjeeling συνδύασαν δεδομένα από αυτά τα συστήματα, τα οποία είχαν διαφορετικές δομές και λογική. Για να δημιουργήσει μια ενοποιημένη αναφορά, ο Darjeeling χρησιμοποίησε σύστημα BI για αναλυτική ανάλυση από άκρο σε άκρο.

Χρήση του End-to-End Analytics για αύξηση της απόδοσης επένδυσης

Η κατάσταση. Μια επιχείρηση χρησιμοποιεί πολλά διαφημιστικά κανάλια για να προσελκύσει πελάτες, όπως αναζήτηση, διαφήμιση με βάση τα συμφραζόμενα, κοινωνικά δίκτυα και τηλεόραση. Όλοι διαφέρουν ως προς το κόστος και την αποτελεσματικότητά τους.

Ο στόχος. Αποφύγετε την αναποτελεσματική και δαπανηρή διαφήμιση και χρησιμοποιήστε μόνο αποτελεσματική και φθηνή διαφήμιση. Αυτό μπορεί να γίνει με τη χρήση αναλυτικών στοιχείων από άκρο σε άκρο για τη σύγκριση του κόστους κάθε καναλιού με την αξία που προσφέρει.

Η πρακτική λύση. Στο Γιατρός Ryadom αλυσίδα ιατρικών κλινικών, οι ασθενείς μπορούν να αλληλεπιδράσουν με γιατρούς μέσω διαφόρων καναλιών: στον ιστότοπο, τηλεφωνικώς ή στη ρεσεψιόν. Τα κανονικά εργαλεία ανάλυσης ιστού δεν ήταν αρκετά για να προσδιορίσουν από πού προήλθε κάθε επισκέπτης, δεδομένου ότι τα δεδομένα συλλέχθηκαν σε διαφορετικά συστήματα και δεν σχετίζονται. Οι αναλυτές της αλυσίδας έπρεπε να συγχωνεύσουν τα ακόλουθα δεδομένα σε ένα σύστημα:

  • Δεδομένα σχετικά με τη συμπεριφορά των χρηστών από το Google Analytics
  • Δεδομένα κλήσεων από συστήματα παρακολούθησης κλήσεων
  • Στοιχεία για έξοδα από όλες τις πηγές διαφήμισης
  • Δεδομένα σχετικά με ασθενείς, εισαγωγές και έσοδα από το εσωτερικό σύστημα της κλινικής

Οι αναφορές βασίζονται σε αυτά τα συλλογικά δεδομένα έδειξε ποια κανάλια δεν απέδωσαν. Αυτό βοήθησε την αλυσίδα κλινικών να βελτιστοποιήσει τις διαφημιστικές δαπάνες τους. Για παράδειγμα, στη διαφήμιση με βάση τα συμφραζόμενα, οι έμποροι εγκατέλειψαν μόνο καμπάνιες με καλύτερη σημασιολογία και αύξησαν τον προϋπολογισμό για τις γεω-υπηρεσίες. Ως αποτέλεσμα, ο Doctor Ryadom αύξησε την απόδοση επένδυσης μεμονωμένων καναλιών κατά 2.5 φορές και μείωσε το κόστος διαφήμισης στο μισό.

Χρήση του End-to-End Analytics για εύρεση περιοχών of Ανάπτυξη

Η κατάσταση. Προτού βελτιώσετε κάτι, πρέπει να μάθετε τι ακριβώς δεν λειτουργεί σωστά. Για παράδειγμα, ίσως ο αριθμός των καμπανιών και των φράσεων αναζήτησης στη διαφήμιση με βάση τα συμφραζόμενα έχει αυξηθεί τόσο γρήγορα που δεν είναι πλέον δυνατή η χειροκίνητη διαχείριση τους. Αποφασίζετε λοιπόν να αυτοματοποιήσετε τη διαχείριση προσφορών. Για να το κάνετε αυτό, πρέπει να κατανοήσετε την αποτελεσματικότητα καθεμιάς από πολλές χιλιάδες φράσεις αναζήτησης. Σε τελική ανάλυση, με λανθασμένη αξιολόγηση, μπορείτε είτε να συγχωνεύσετε τον προϋπολογισμό σας για τίποτα είτε να προσελκύσετε λιγότερους δυνητικούς πελάτες.

Ο στόχος. Αξιολογήστε την απόδοση κάθε λέξης-κλειδιού για χιλιάδες ερωτήματα αναζήτησης. Εξαλείψτε τις σπατάλες δαπάνες και τη χαμηλή απόκτηση λόγω εσφαλμένης αξιολόγησης.

Η πρακτική λύση. Για να αυτοματοποιήσετε τη διαχείριση προσφορών, Χοφ, μια υπεραγορά λιανικής επίπλων επίπλων και ειδών οικιακής χρήσης, που συνδέει όλες τις συνεδρίες χρηστών. Αυτό τους βοήθησε να παρακολουθούν τηλεφωνικές κλήσεις, επισκέψεις στο κατάστημα και κάθε επαφή με τον ιστότοπο από οποιαδήποτε συσκευή.

Μετά τη συγχώνευση όλων αυτών των δεδομένων και τη δημιουργία αναλυτικών στοιχείων από άκρο σε άκρο, οι υπάλληλοι της εταιρείας άρχισαν να εφαρμόζουν την απόδοση - τη διανομή αξίας. Από προεπιλογή, το Google Analytics χρησιμοποιεί το τελευταίο μοντέλο απόδοσης έμμεσων κλικ. Αλλά αυτό αγνοεί τις άμεσες επισκέψεις και το τελευταίο κανάλι και περίοδος σύνδεσης στην αλυσίδα αλληλεπίδρασης λαμβάνει την πλήρη αξία της μετατροπής.

Για να λάβετε ακριβή δεδομένα, οι ειδικοί του Hoff ρυθμίζουν μια απόδοση βάσει διοχέτευσης. Η τιμή μετατροπής σε αυτήν κατανέμεται μεταξύ όλων των καναλιών που συμμετέχουν σε κάθε βήμα της διοχέτευσης. Κατά τη μελέτη των συγχωνευμένων δεδομένων, αξιολόγησαν το κέρδος κάθε λέξης-κλειδιού και είδαν ποια ήταν αναποτελεσματικά και που έφεραν περισσότερες παραγγελίες.

Οι αναλυτές του Hoff έθεσαν αυτές τις πληροφορίες να ενημερώνονται καθημερινά και να μεταφέρονται στο αυτοματοποιημένο σύστημα διαχείρισης προσφορών. Οι προσφορές στη συνέχεια προσαρμόζονται έτσι ώστε το μέγεθός τους να είναι άμεσα ανάλογο με την απόδοση επένδυσης της λέξης-κλειδιού. Ως αποτέλεσμα, η Hoff αύξησε την απόδοση επένδυσής της για διαφημίσεις με βάση τα συμφραζόμενα κατά 17% και διπλασίασε τον αριθμό των αποτελεσματικών λέξεων-κλειδιών.

Χρήση του End-to-End Analytics για εξατομίκευση της επικοινωνίας

Η κατάσταση. Σε οποιαδήποτε επιχείρηση, είναι σημαντικό να δημιουργήσετε σχέσεις με πελάτες για να κάνετε σχετικές προσφορές και να παρακολουθείτε τις αλλαγές στην αφοσίωση της μάρκας. Φυσικά, όταν υπάρχουν χιλιάδες πελάτες, είναι αδύνατο να κάνετε εξατομικευμένες προσφορές σε καθέναν από αυτούς. Αλλά μπορείτε να τα χωρίσετε σε διάφορα τμήματα και να δημιουργήσετε επικοινωνία με καθένα από αυτά τα τμήματα.

Ο στόχος. Χωρίστε όλους τους πελάτες σε διάφορα τμήματα και δημιουργήστε επικοινωνία με καθένα από αυτά τα τμήματα.

Πρακτική λύση. Butikένα εμπορικό κέντρο της Μόσχας με ένα ηλεκτρονικό κατάστημα για ρούχα, υποδήματα και αξεσουάρ, βελτίωσε τη δουλειά τους με τους πελάτες. Για να αυξήσει την αφοσίωση των πελατών και την αξία ζωής, οι έμποροι Butik εξατομικεύουν την επικοινωνία μέσω τηλεφωνικού κέντρου, μηνυμάτων email και SMS.

Οι πελάτες χωρίστηκαν σε τμήματα με βάση την αγοραστική τους δραστηριότητα. Το αποτέλεσμα ήταν διασκορπισμένων δεδομένων επειδή οι πελάτες μπορούν να αγοράσουν διαδικτυακά, να παραγγείλουν διαδικτυακά και να παραλάβουν προϊόντα σε ένα φυσικό κατάστημα ή να μην χρησιμοποιούν καθόλου τον ιστότοπο. Λόγω αυτού, μέρος των δεδομένων συλλέχθηκε και αποθηκεύτηκε στο Google Analytics και το άλλο μέρος στο σύστημα CRM.

Στη συνέχεια, οι έμποροι Butik αναγνώρισαν κάθε πελάτη και όλες τις αγορές τους. Με βάση αυτές τις πληροφορίες, καθόρισαν κατάλληλα τμήματα: νέους αγοραστές, πελάτες που αγοράζουν μία φορά το τέταρτο ή μία φορά το χρόνο, κανονικοί πελάτες, κ.λπ. Συνολικά, εντόπισαν έξι τμήματα και διαμόρφωσαν κανόνες για την αυτόματη μετάβαση από ένα τμήμα σε άλλο. Αυτό επέτρεψε στους εμπόρους Butik να δημιουργήσουν εξατομικευμένη επικοινωνία με κάθε τμήμα πελατών και να τους δείξουν διαφορετικά διαφημιστικά μηνύματα.

Χρήση του End-to-End Analytics για τον προσδιορισμό της απάτης στη διαφήμιση κόστους ανά ενέργεια (CPA)

Η κατάσταση. Μια εταιρεία χρησιμοποιεί το μοντέλο κόστους ανά ενέργεια για διαδικτυακές διαφημίσεις. Τοποθετεί διαφημίσεις και πληρώνει πλατφόρμες μόνο εάν οι επισκέπτες εκτελούν στοχευμένες ενέργειες όπως επισκέπτονται τον ιστότοπό τους, εγγράφονται ή αγοράζουν ένα προϊόν. Όμως οι συνεργάτες που τοποθετούν διαφημίσεις δεν λειτουργούν πάντα ειλικρινά. υπάρχουν απάτες μεταξύ τους. Τις περισσότερες φορές, αυτοί οι απατεώνες υποκαθιστούν την πηγή επισκεψιμότητας με τέτοιο τρόπο ώστε να φαίνεται ότι το δίκτυό τους οδήγησε στη μετατροπή. Χωρίς ειδικά αναλυτικά στοιχεία που σας επιτρέπουν να παρακολουθείτε κάθε βήμα στην αλυσίδα πωλήσεων και να βλέπετε ποιες πηγές επηρεάζουν το αποτέλεσμα, είναι σχεδόν αδύνατο να εντοπίσετε τέτοια απάτη.

Raiffeisen Bank είχε προβλήματα με την απάτη στο μάρκετινγκ. Οι έμποροι τους είχαν παρατηρήσει ότι το κόστος επισκεψιμότητας συνεργατών είχε αυξηθεί, ενώ τα έσοδα παρέμειναν τα ίδια, γι 'αυτό αποφάσισαν να ελέγξουν προσεκτικά τη δουλειά των συνεργατών.

Ο στόχος. Εντοπίστε απάτη χρησιμοποιώντας αναλυτικά στοιχεία από άκρο σε άκρο. Παρακολουθήστε κάθε βήμα στην αλυσίδα πωλήσεων και κατανοήστε ποιες πηγές επηρεάζουν τη στοχευμένη ενέργεια των πελατών.

Πρακτική λύση. Για να ελέγξετε τη δουλειά των συνεργατών τους, οι έμποροι της Raiffeisen Bank συλλέγονται ανεπεξέργαστα δεδομένα ενεργειών χρηστών στον ιστότοπο: πλήρεις, μη επεξεργασμένες και αναλυμένες πληροφορίες. Μεταξύ όλων των πελατών με το τελευταίο κανάλι συνεργατών, επέλεξαν αυτούς που είχαν ασυνήθιστα σύντομα διαλείμματα μεταξύ των συνεδριών. Διαπίστωσαν ότι κατά τη διάρκεια αυτών των διακοπών, η πηγή επισκεψιμότητας άλλαξε.

Ως αποτέλεσμα, οι αναλυτές του Raiffeisen βρήκαν αρκετούς συνεργάτες που χρησιμοποιούσαν ξένη κίνηση και το μεταπώλησαν στην τράπεζα. Έτσι σταμάτησαν να συνεργάζονται με αυτούς τους συνεργάτες και σταμάτησαν να σπαταλούν τον προϋπολογισμό τους.

Ανάλυση από άκρο σε άκρο

Έχουμε επισημάνει τις πιο κοινές προκλήσεις μάρκετινγκ που μπορεί να λύσει ένα σύστημα ανάλυσης από άκρο σε άκρο. Στην πράξη, με τη βοήθεια ολοκληρωμένων δεδομένων σχετικά με τις ενέργειες των χρηστών τόσο σε ιστότοπο όσο και εκτός σύνδεσης, πληροφορίες από διαφημιστικά συστήματα και δεδομένα παρακολούθησης κλήσεων, μπορείτε να βρείτε απαντήσεις σε πολλές ερωτήσεις σχετικά με τον τρόπο βελτίωσης της επιχείρησής σας.

Ποια είναι η γνώμη σας;

Αυτός ο ιστότοπος χρησιμοποιεί το Akismet για να μειώσει το spam. Μάθετε πώς επεξεργάζονται τα δεδομένα των σχολίων σας.