Jak kompleksowa analiza pomaga firmom

Kompleksowa analiza OWOX BI

Kompleksowa analiza to nie tylko piękne raporty i grafiki. Możliwość śledzenia ścieżki każdego klienta, od pierwszego kontaktu do regularnych zakupów, może pomóc firmom obniżyć koszty nieefektywnych i przeszacowanych kanałów reklamowych, zwiększyć zwrot z inwestycji i ocenić, jak ich obecność online wpływa na sprzedaż offline. OWOX BI analitycy zebrali pięć studiów przypadków, które pokazują, że wysokiej jakości analityka pomaga firmom odnosić sukcesy i osiągać zyski.

Korzystanie z kompleksowej analizy do oceny wkładów online

Sytuacja. Firma otworzyła sklep internetowy i kilka fizycznych sklepów detalicznych. Klienci mogą kupować towary bezpośrednio na stronie internetowej firmy lub sprawdzać je online i przychodzić do fizycznego sklepu w celu zakupu. Właściciel porównał przychody ze sprzedaży online i offline i stwierdził, że sklep stacjonarny przynosi znacznie większe zyski.

Cel. Zdecyduj, czy zrezygnować ze sprzedaży online i skupić się na sklepach fizycznych.

Praktyczne rozwiązanie. Firma produkująca bieliznęDarjeeling Badali efekt ROPO - wpływ obecności online na sprzedaż offline. Eksperci Darjeeling doszli do wniosku, że 40% klientów odwiedziło witrynę przed zakupem w sklepie. W efekcie bez sklepu internetowego prawie połowa ich zakupów nie miałaby miejsca.

Aby uzyskać te informacje, firma wykorzystała dwa systemy do zbierania, przechowywania i przetwarzania danych:

  • Google Analytics w celu uzyskania informacji o działaniach użytkowników w serwisie
  • Firmowy CRM dla danych o kosztach i realizacji zamówień

Marketerzy z Darjeeling połączyli dane z tych systemów, które miały różne struktury i logikę. Aby stworzyć ujednolicony raport, Darjeeling wykorzystał system BI do kompleksowej analizy.

Korzystanie z kompleksowej analizy w celu zwiększenia zwrotu z inwestycji

Sytuacja. Firma korzysta z kilku kanałów reklamowych, aby przyciągnąć klientów, w tym wyszukiwania, reklamy kontekstowej, sieci społecznościowych i telewizji. Wszystkie różnią się kosztem i skutecznością.

Cel. Unikaj nieskutecznych i kosztownych reklam i używaj tylko skutecznych i tanich reklam. Można to zrobić za pomocą kompleksowych analiz, aby porównać koszt każdego kanału z wartością, jaką przynosi.

Praktyczne rozwiązanie. WDoktorze Ryadom W sieci przychodni pacjenci mogą kontaktować się z lekarzami różnymi kanałami: przez stronę internetową, telefonicznie lub w recepcji. Zwykłe narzędzia do analityki internetowej nie wystarczały jednak do ustalenia, skąd pochodzi każdy odwiedzający, ponieważ dane były gromadzone w różnych systemach i nie były ze sobą powiązane. Analitycy sieci musieli scalić następujące dane w jeden system:

  • Dane o zachowaniu użytkowników z Google Analytics
  • Dane połączeń z systemów śledzenia połączeń
  • Dane o wydatkach ze wszystkich źródeł reklamy
  • Dane o pacjentach, przyjęciach i przychodach z wewnętrznego systemu kliniki

Raporty oparte na tych zbiorczych danych wskazywały, które kanały się nie opłacały. Pomogło to sieci klinik zoptymalizować wydatki na reklamy. Na przykład w reklamie kontekstowej marketerzy pozostawili tylko kampanie z lepszą semantyką i zwiększyli budżet na usługi geograficzne. W rezultacie Doctor Ryadom 2.5-krotnie zwiększył zwrot z inwestycji w poszczególne kanały i obniżył o połowę koszty reklamy.

Korzystanie z kompleksowej analizy w celu znalezienia obszarów wzrostu

Sytuacja. Zanim coś poprawisz, musisz dowiedzieć się, co dokładnie nie działa poprawnie. Na przykład być może liczba kampanii i wyszukiwanych słów w reklamie kontekstowej wzrosła tak szybko, że ręczne zarządzanie nimi nie jest już możliwe. Decydujesz się więc na zautomatyzowanie zarządzania stawkami. Aby to zrobić, musisz zrozumieć skuteczność każdego z kilku tysięcy wyszukiwanych słów. W końcu przy błędnej ocenie możesz albo scalić budżet za darmo, albo przyciągnąć mniej potencjalnych klientów.

Cel. Oceń skuteczność każdego słowa kluczowego dla tysięcy zapytań. Eliminacja marnotrawstwa wydatków i niskich zakupów z powodu błędnej oceny.

Praktyczne rozwiązanie. Aby zautomatyzować zarządzanie stawkami,Hoff, Hipermarket sprzedający meble i artykuły gospodarstwa domowego, połączył wszystkie sesje użytkowników. Pomogło im to śledzić rozmowy telefoniczne, wizyty w sklepie i każdy kontakt z witryną z dowolnego urządzenia.

Po połączeniu wszystkich tych danych i skonfigurowaniu kompleksowej analizy, pracownicy firmy zaczęli wdrażać atrybucję - dystrybucję wartości. Domyślnie Google Analytics używa modelu atrybucji ostatniego pośredniego kliknięcia. Ale to ignoruje bezpośrednie odwiedziny, a ostatni kanał i sesja w łańcuchu interakcji otrzymują pełną wartość konwersji.

Aby uzyskać dokładne dane, eksperci Hoff skonfigurowali atrybucję opartą na ścieżkach. Wartość konwersji w nim jest rozkładana na wszystkie kanały, które biorą udział w każdym kroku ścieżki. Analizując połączone dane, ocenili zysk każdego słowa kluczowego i zobaczyli, które były nieskuteczne, a które przyniosły więcej zamówień.

Analitycy Hoff ustalili, że te informacje będą codziennie aktualizowane i przekazywane do automatycznego systemu zarządzania ofertami. Stawki są następnie dostosowywane, aby ich wielkość była wprost proporcjonalna do zwrotu z inwestycji słowa kluczowego. W rezultacie firma Hoff zwiększyła swój zwrot z inwestycji w reklamę kontekstową o 17% i podwoiła liczbę skutecznych słów kluczowych.

Korzystanie z kompleksowej analizy do personalizacji komunikacji

Sytuacja. W każdej firmie ważne jest budowanie relacji z klientami, aby składać odpowiednie oferty i śledzić zmiany lojalności wobec marki. Oczywiście przy tysiącach klientów nie da się każdemu z nich spersonalizować oferty. Ale możesz podzielić je na kilka segmentów i zbudować komunikację z każdym z nich.

Cel. Podziel wszystkich klientów na kilka segmentów i zbuduj komunikację z każdym z nich.

Praktyczne rozwiązanie. â € <Sklep, Moskiewskie centrum handlowe ze sklepem internetowym z odzieżą, obuwiem i akcesoriami, usprawniło ich współpracę z klientami. Aby zwiększyć lojalność klientów i wartość dożywotnią, marketerzy Butik spersonalizowali komunikację za pośrednictwem centrum telefonicznego, poczty elektronicznej i wiadomości SMS.

Klienci zostali podzieleni na segmenty na podstawie ich aktywności zakupowej. Efektem tego były rozproszone dane, ponieważ klienci mogą kupować online, zamawiać online i odbierać produkty w sklepie stacjonarnym lub w ogóle nie korzystać z serwisu. Z tego powodu część danych została zebrana i przechowywana w Google Analytics, a część w systemie CRM.

Następnie marketerzy Butik zidentyfikowali każdego klienta i wszystkie jego zakupy. Na podstawie tych informacji określili odpowiednie segmenty: nowi nabywcy, klienci, którzy dokonują zakupów raz na kwartał lub raz w roku, stali klienci itp. W sumie zidentyfikowali sześć segmentów i utworzyli zasady automatycznego przechodzenia z jednego segmentu do drugiego. Pozwoliło to marketerom Butik zbudować spersonalizowaną komunikację z każdym segmentem klientów i wyświetlać im różne komunikaty reklamowe.

Korzystanie z kompleksowych analiz w celu wykrywania oszustw w reklamach opartych na koszcie działania (CPA)

Sytuacja. Firma korzysta z modelu kosztu działania w reklamach online. Umieszcza reklamy i płaci platformom tylko wtedy, gdy odwiedzający wykonują określone działanie, takie jak odwiedzanie ich witryny internetowej, rejestracja lub zakup produktu. Jednak partnerzy, którzy umieszczają reklamy, nie zawsze działają uczciwie; są wśród nich oszuści. Najczęściej oszuści zastępują źródło ruchu w taki sposób, że wydaje się, że ich sieć doprowadziła do konwersji. Bez specjalnych narzędzi analitycznych umożliwiających śledzenie każdego etapu łańcucha sprzedaży i sprawdzanie, które źródła wpływają na wynik, wykrycie takiego oszustwa jest prawie niemożliwe.

Raiffeisen Bank miał problemy z oszustwami marketingowymi. Ich marketerzy zauważyli, że koszty ruchu afiliacyjnego wzrosły, podczas gdy przychody pozostały takie same, więc postanowili dokładnie sprawdzić pracę partnerów.

Cel. Wykrywaj oszustwa za pomocą kompleksowych analiz. Śledź każdy krok w łańcuchu sprzedaży i dowiedz się, które źródła wpływają na docelowe działania klientów.

Praktyczne rozwiązanie. Aby sprawdzić pracę swoich partnerów, marketerzy w Raiffeisen Bank zebrali surowe dane o działaniach użytkowników na stronie: kompletne, nieprzetworzone i nieanalizowane informacje. Spośród wszystkich klientów z najnowszym kanałem afiliacyjnym wybrali tych, którzy mieli niezwykle krótkie przerwy między sesjami. Okazało się, że podczas tych przerw źródło ruchu było przełączane.

W rezultacie analitycy Raiffeisen znaleźli kilku partnerów, którzy przejmowali ruch zagraniczny i odsprzedawali go bankowi. Przestali więc współpracować z tymi partnerami i przestali marnować swój budżet.

Kompleksowa analityka

Podkreśliliśmy najczęstsze wyzwania marketingowe, które może rozwiązać kompleksowy system analityczny. W praktyce przy pomocy zintegrowanych danych o działaniach użytkowników zarówno na stronie internetowej, jak i offline, informacji z systemów reklamowych oraz danych śledzenia połączeń można znaleźć odpowiedzi na wiele pytań dotyczących tego, jak usprawnić swój biznes.

Co o tym myślisz?

Ta strona używa Akismet do redukcji spamu. Dowiedz się, jak przetwarzane są dane komentarza.