Jak wykorzystujesz analizę atrybucji do uzyskania dokładniejszych informacji marketingowych

hurtownia danych jako rozwiązanie

Liczba punktów styku, za pośrednictwem których wchodzisz w interakcje z klientami - i sposoby, w jakie stykają się z Twoją marką - gwałtownie wzrosła w ostatnich latach. W przeszłości wybór był prosty: opublikowałeś reklamę prasową, reklamę w telewizji, może pocztę bezpośrednią lub jakąś kombinację. Obecnie istnieje wyszukiwarka, wyświetlanie online, media społecznościowe, telefony komórkowe, blogi, witryny agregujące, a lista jest długa.

Wraz z mnożeniem się punktów kontaktu z klientami nastąpiła również wzmożona kontrola skuteczności. Jaka jest prawdziwa wartość dolara wydanego na jakimkolwiek nośniku? Jakie medium daje Ci największy zwrot z każdej zainwestowanej złotówki? Jak możesz zmaksymalizować wpływ, postępując naprzód?

W przeszłości pomiar był prosty: uruchomiłeś reklamę i oceniłeś różnicę pod względem świadomości, ruchu i sprzedaży. Obecnie giełdy reklam oferują wgląd w to, ile osób kliknęło Twoją reklamę i dotarło do wybranego miejsca docelowego.

Ale co się wtedy dzieje?

Analiza atrybucji może dostarczyć odpowiedzi na to pytanie. Może gromadzić dane z wielu różnych źródeł, zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych, jeśli chodzi o dotarcie do klientów. Może pomóc określić, które kanały są najbardziej opłacalne w generowaniu liczby odpowiedzi. Co najważniejsze, może pomóc Ci zidentyfikować najlepszych klientów w tej grupie i działać na podstawie tych informacji, odpowiednio dostosowując strategię marketingową do przodu.

Jak możesz wykorzystać analiza atrybucji skutecznie i czerpać te korzyści? Oto krótkie studium przypadku, w jaki sposób jedna firma to zrobiła:

Przykład zastosowania analizy atrybucji

Firma zajmująca się produktywnością mobilną sprzedaje aplikację, która umożliwia użytkownikom tworzenie, przeglądanie i udostępnianie dokumentów z dowolnego urządzenia. Na początku firma wdrożyła oprogramowanie zewnętrzne analityka narzędzia z gotowymi pulpitami nawigacyjnymi do śledzenia podstawowych wskaźników, takich jak pobrania, dzienna / miesięczna liczba użytkowników, czas spędzony z aplikacją, liczba utworzonych dokumentów itp.

Analiza jednego rozmiaru nie pasuje do wszystkich

Wraz z gwałtownym rozwojem firmy i milionami użytkowników, to uniwersalne podejście do analiz nie było skalowane. Ich strona trzecia analityka usługa nie była w stanie obsłużyć integracji danych czasu rzeczywistego z wielu źródeł, takich jak logi platformy serwera, ruch w witrynie i kampanie reklamowe.

Co więcej, firma musiała przeanalizować atrybucję na wielu ekranach i kanałach, aby pomóc jej zdecydować, gdzie najlepiej wydać kolejny dodatkowy dolar marketingowy na pozyskanie nowych klientów. Typowy scenariusz był taki: użytkownik zobaczył reklamę firmy na Facebooku na swoim telefonie, następnie wyszukał recenzje o firmie na swoim laptopie, a na koniec kliknął, aby zainstalować aplikację z reklamy displayowej na swoim tablecie. Atrybucja w tym przypadku wymaga podzielenia udziału za pozyskanie nowego klienta na media społecznościowe na urządzeniach mobilnych, płatne wyszukiwanie / recenzje na komputerze i reklamy displayowe w aplikacji na tabletach.

Firma musiała pójść o krok dalej i odkryć, które źródło marketingu online pomogło jej w pozyskaniu najbardziej wartościowych użytkowników. Musieli zidentyfikować zachowania użytkowników - wykraczające poza zwykłą czynność polegającą na kliknięciu, aby zainstalować - które były unikalne dla aplikacji i uczyniły użytkownika wartościowym dla firmy. Na początku Facebook opracował prosty, ale skuteczny sposób, aby to zrobić: odkrył, że liczba osób „znajomych” użytkownika w ciągu określonej liczby dni od rejestracji była doskonałym wskaźnikiem zaangażowania lub wartości użytkownika być na dłuższą metę. Media online i strony trzecie analityka systemy są ślepe na tego rodzaju złożone, przesunięte w czasie działania występujące w aplikacji.

Potrzebowali niestandardowego analiza atrybucji wykonać pracę.

Rozwiązaniem jest analiza atrybucji

Zaczynając po prostu, firma wewnętrznie opracowała początkowy cel: dokładne odkrycie, w jaki sposób dany użytkownik wchodzi w interakcję z jej produktem w ramach jednej sesji. Gdy to ustalono, mogli dalej zagłębiać się w te dane, aby utworzyć segmenty profili klientów na podstawie ich statusu jako płacących użytkowników i kwoty wydanej każdego miesiąca. Dzięki połączeniu tych dwóch obszarów danych firma była w stanie określić dożywotnia wartość - miernik określający, które typy klientów mają największy potencjał przychodów. Te informacje z kolei pozwoliły im bardziej precyzyjnie docierać do innych użytkowników - tych, którzy mieli ten sam profil „wartości od początku śledzenia” - poprzez bardzo konkretne wybory mediów i bardzo szczegółowe oferty.

Wynik? Mądrzejsze i bardziej świadome wykorzystanie środków marketingowych. Ciągły wzrost. I niestandardowy system analizy atrybucji, który może się rozwijać i dostosowywać wraz z rozwojem firmy.

Pomyślna analiza udziału

Kiedy zaczniesz się angażować analiza atrybucji, ważne jest, aby najpierw zdefiniować sukces własnymi słowami - i zachować prostotę. Zadaj sobie pytanie, kogo uważam za dobrego klienta? Następnie zapytaj, jakie są moje cele z tym klientem? Możesz zdecydować się na zwiększenie wydatków i umocnienie lojalności wobec klientów o największej wartości. Możesz też zdecydować, gdzie możesz znaleźć więcej wartościowych klientów, takich jak oni. To naprawdę wszystko zależy od Ciebie i co jest dobre dla Twojej organizacji.

Krótko mówiąc, analiza atrybucji może być bardzo szybkim i łatwym sposobem na zebranie danych z wielu źródeł wewnętrznych i zewnętrznych oraz nadanie im sensu w kategoriach, które dokładnie określisz. Zyskasz wgląd, którego potrzebujesz, aby jasno zdefiniować i zrealizować swoje cele marketingowe, a następnie udoskonalić swoją strategię, aby osiągnąć najwyższy możliwy zwrot z inwestycji z każdego wydanego dolara marketingowego.

Co to jest hurtownia danych jako usługa

Niedawno pisaliśmy o tym, jak to zrobić rośnie liczba technologii danych dla marketerów. Hurtownie danych zapewniają centralne repozytorium, które skaluje i zapewnia doskonały wgląd w działania marketingowe - umożliwiając wprowadzanie ogromnych ilości danych dotyczących klientów, transakcji, finansów i marketingu. Przechwytując dane online, offline i mobilne w centralnej bazie danych raportowania, marketerzy mogą analizować i uzyskiwać odpowiedzi, których potrzebują, kiedy ich potrzebują. Budowa hurtowni danych to nie lada przedsięwzięcie dla przeciętnej firmy - ale Hurtownia danych jako usługa (DWaaS) rozwiązuje problem dla firm.

O BitYota Data Warehouse as a Service

Ten post został napisany przy pomocy BitYota. Rozwiązanie BitYota Data Warehouse as a Service eliminuje ból głowy związany z koniecznością konfigurowania i zarządzania inną platformą danych. BitYota umożliwia marketerom szybkie uruchomienie i uruchomienie hurtowni danych, łatwe łączenie się z dostawcą chmury i konfigurowanie magazynu. Technologia wykorzystuje technologię SQL zamiast JSON do łatwego wysyłania zapytań do magazynu i jest dostarczana z danymi w czasie rzeczywistym do szybkiej analizy.

Analiza atrybutu - BitYota

Jeden z głównych inhibitorów szybkiego analityka jest potrzeba przekształcenia danych przed zapisaniem ich w pliku analityka system. W świecie, w którym aplikacje stale się zmieniają, dane napływające z wielu źródeł i w różnych formatach oznaczają, że firmy często spędzają zbyt dużo czasu na projektach transformacji danych lub stają przed złamany analityka systemy. BitYota przechowuje i analizuje dane w ich natywnym formacie, eliminując w ten sposób potrzebę pracochłonnych, czasochłonnych procesów transformacji danych. Rezygnacja z transformacji danych zapewnia naszym klientom szybkie działanie analityka, maksymalna elastyczność i pełna wierność danych. BitYota

W miarę zmieniania się potrzeb możesz dodawać lub usuwać węzły z klastra lub zmieniać konfiguracje maszyn. Jako w pełni zarządzane rozwiązanie, BitYota monitoruje, zarządza, zaopatruje i skaluje platformę danych, dzięki czemu możesz skupić się na tym, co ważne - analizowaniu danych.

Co o tym myślisz?

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