Ako komplexná analýza pomáha podnikom

Komplexná analýza OWOX BI

End-to-end analytika nie sú len nádherné správy a grafika. Schopnosť sledovať cestu každého klienta, od prvého bodu kontaktu po pravidelné nákupy, môže podnikom pomôcť znížiť náklady na neefektívne a nadhodnotené reklamné kanály, zvýšiť návratnosť investícií a posúdiť, ako ich online prítomnosť ovplyvňuje offline predaj. OWOX BI analytici zhromaždili päť prípadových štúdií, ktoré dokazujú, že vysokokvalitná analytika pomáha podnikom byť úspešnými a ziskovými.

Používanie komplexnej analýzy na hodnotenie online príspevkov

Situácia. Spoločnosť otvorila online obchod a niekoľko kamenných obchodov. Zákazníci si môžu kúpiť tovar priamo na webových stránkach spoločnosti alebo si ho skontrolovať online a prísť do kamennej predajne. Majiteľ porovnal príjmy z online a offline predaja a dospel k záveru, že kamenný obchod prináša oveľa väčší zisk.

Cieľ. Rozhodnite sa, či chcete ustúpiť od online predaja a zamerať sa na kamenné obchody.

Praktické riešenie. Spoločnosť so spodným prádlomDarjeeling Študoval efekt ROPO - vplyv jeho online prítomnosti na offline predaj. Odborníci z Darjeelingu dospeli k záveru, že 40% zákazníkov navštívilo stránku pred nákupom v obchode. Bez internetového obchodu by sa teda takmer polovica ich nákupov neuskutočnila.

Pri získavaní týchto informácií sa spoločnosť spoliehala na dva systémy zhromažďovania, ukladania a spracovania údajov:

  • Google Analytics pre informácie o akciách používateľov na webových stránkach
  • CRM spoločnosti pre údaje o nákladoch a dokončení objednávok

Obchodníci spoločnosti Darjeeling kombinovali údaje z týchto systémov, ktoré mali rozdielnu štruktúru a logiku. Na vytvorenie jednotnej správy použil Darjeeling systém BI na komplexnú analýzu.

Používanie komplexnej analýzy na zvýšenie návratnosti investícií

Situácia. Podnik používa na prilákanie zákazníkov niekoľko reklamných kanálov vrátane vyhľadávania, kontextovej reklamy, sociálnych sietí a televízie. Všetky sa líšia z hľadiska nákladov a efektívnosti.

Cieľ. Vyvarujte sa neefektívnej a drahej reklamy a používajte iba efektívnu a lacnú reklamu. To je možné vykonať pomocou end-to-end analytiky na porovnanie nákladov na každý kanál s hodnotou, ktorú prináša.

Praktické riešenie. VDoktor Ryadom reťazca lekárskych kliník môžu pacienti komunikovať s lekármi rôznymi spôsobmi: na webovej stránke, telefonicky alebo na recepcii. Pravidelné nástroje na webovú analýzu však nestačili na to, aby zistili, odkiaľ každý návštevník pochádza, pretože údaje sa zhromažďovali v rôznych systémoch a nesúviseli. Analytici reťazca museli zlúčiť nasledujúce údaje do jedného systému:

  • Údaje o správaní používateľov zo služby Google Analytics
  • Údaje o volaniach zo systémov na sledovanie hovorov
  • Údaje o výdavkoch zo všetkých reklamných zdrojov
  • Údaje o pacientoch, príjmoch a príjmoch z interného systému kliniky

Správy založené na týchto kolektívnych údajoch ukázali, ktoré kanály sa nevyplácali. To pomohlo klinickému reťazcu optimalizovať výdavky na reklamu. Napríklad v kontextovej reklame marketéri nechali iba kampane s lepšou sémantikou a zvýšili rozpočet pre geoslužby. Výsledkom bolo, že doktor Ryadom zvýšil návratnosť investícií jednotlivých kanálov 2.5-krát a znížil náklady na reklamu na polovicu.

Využívanie komplexných analýz na vyhľadanie oblastí rastu

Situácia. Predtým, ako niečo vylepšíte, musíte zistiť, čo presne nefunguje správne. Napríklad možno počet kampaní a hľadaných fráz v kontextovej reklame vzrástol tak rýchlo, že už nie je možné ich manuálne spravovať. Takže sa rozhodnete automatizovať správu ponúk. Aby ste to dosiahli, musíte pochopiť účinnosť každej z niekoľkých tisíc vyhľadávacích fráz. S nesprávnym posúdením môžete nakoniec svoj rozpočet zlúčiť za nič alebo prilákať menej potenciálnych zákazníkov.

Cieľ. Vyhodnoťte výkonnosť každého kľúčového slova pre tisíce vyhľadávacích dopytov. Eliminujte zbytočné výdavky a nízke akvizície v dôsledku nesprávneho posúdenia.

Praktické riešenie. Ak chcete automatizovať správu ponúk,Hoff, Hypermarketový maloobchod s nábytkom a predmetmi pre domácnosť, prepojil všetky relácie používateľov. To im pomohlo sledovať telefonické hovory, návštevy obchodov a všetky kontakty s webom z ľubovoľného zariadenia.

Po zlúčení všetkých týchto údajov a nastavení komplexných analýz začali zamestnanci spoločnosti implementovať atribúciu - distribúciu hodnoty. Google Analytics predvolene používa posledný model pripisovania nepriamych kliknutí. Toto však ignoruje priame návštevy a posledný kanál a relácia v reťazci interakcie získajú úplnú hodnotu konverzie.

Odborníci spoločnosti Hoff nastavili atribúciu na základe lievika, aby získali presné údaje. Hodnota konverzie v ňom je rozdelená medzi všetky kanály, ktoré sa zúčastňujú v každom kroku zúženia. Pri štúdiu zlúčených údajov vyhodnotili zisk každého kľúčového slova a videli, ktoré boli neúčinné a ktoré priniesli viac objednávok.

Analytici spoločnosti Hoff nastavili, aby sa tieto informácie aktualizovali každý deň a prenášali do automatizovaného systému správy ponúk. Cenové ponuky sa potom upravia tak, aby ich veľkosť bola priamo úmerná NI kľúčového slova. Výsledkom bolo, že Hoff zvýšil návratnosť investícií do kontextovej reklamy o 17% a zdvojnásobil počet efektívnych kľúčových slov.

Používanie komplexnej analýzy na prispôsobenie komunikácie

Situácia. V každom podnikaní je dôležité budovať vzťahy so zákazníkmi, aby sa mohli robiť relevantné ponuky a sledovať zmeny vo vernosti značke. Samozrejme, keď sú tisíce zákazníkov, nie je možné každému z nich osobne ponúknuť osobnú ponuku. Môžete ich však rozdeliť do niekoľkých segmentov a nadviazať komunikáciu s každým z týchto segmentov.

Cieľ. Rozdeľte všetkých zákazníkov do niekoľkých segmentov a budujte komunikáciu s každým z týchto segmentov.

Praktické riešenie. butik, Moskovské obchodné centrum s internetovým obchodom s odevmi, obuvou a doplnkami, zlepšilo svoju prácu so zákazníkmi. Aby sa zvýšila lojalita zákazníkov a celoživotná hodnota, marketingoví pracovníci spoločnosti Butik prispôsobili komunikáciu prostredníctvom call centra, e-mailov a SMS správ.

Zákazníci boli rozdelení do segmentov na základe ich nákupnej aktivity. Výsledkom boli rozptýlené údaje, pretože zákazníci môžu nakupovať online, objednávať online a vyzdvihnúť si výrobky v kamenných obchodoch, alebo stránky vôbec nepoužívať. Z tohto dôvodu bola časť údajov zhromaždená a uložená v službe Google Analytics a druhá časť v systéme CRM.

Potom marketingoví pracovníci spoločnosti Butik identifikovali každého zákazníka a všetky jeho nákupy. Na základe týchto informácií určili vhodné segmenty: nových kupujúcich, zákazníkov nakupujúcich raz za štvrťrok alebo raz ročne, stálych zákazníkov atď. Celkovo identifikovali šesť segmentov a vytvorili pravidlá pre automatický prechod z jedného segmentu do druhého. Toto umožnilo marketingovým pracovníkom spoločnosti Butik nadviazať osobnú komunikáciu s každým segmentom zákazníkov a ukázať im rôzne reklamné správy.

Využitie komplexnej analýzy na určenie podvodu v reklame s cenou za akciu (CPA)

Situácia. Spoločnosť používa pri online reklame model ceny za akciu. Umiestňuje reklamy a platí platformy iba vtedy, ak návštevníci vykonajú cielenú akciu, ako je napríklad návšteva ich webových stránok, registrácia alebo kúpa produktu. Partneri, ktorí umiestňujú reklamy, však nie vždy fungujú čestne; sú medzi nimi podvodníci. Najčastejšie títo podvodníci nahrádzajú zdroj prenosu tak, že sa zdá, akoby ich sieť viedla ku konverzii. Bez špeciálnej analýzy, ktorá vám umožní sledovať každý krok v predajnom reťazci a zistiť, ktoré zdroje ovplyvňujú výsledok, je takmer nemožné odhaliť takýto podvod.

Raiffeisen Bank mal problémy s marketingovými podvodmi. Ich obchodníci si všimli, že náklady na prevádzku pridružených spoločností sa zvýšili, zatiaľ čo príjmy zostali rovnaké, a preto sa rozhodli starostlivo skontrolovať prácu partnerov.

Cieľ. Odhaľte podvody pomocou komplexnej analýzy. Sledujte každý krok v predajnom reťazci a pochopte, ktoré zdroje ovplyvňujú cielené konanie zákazníka.

Praktické riešenie. Marketingoví pracovníci Raiffeisen Bank zhromaždili nespracované údaje o akciách používateľov na webe, aby skontrolovali prácu svojich partnerov: úplné, nespracované a neanalyzované informácie. Spomedzi všetkých klientov s najnovším pridruženým kanálom si vybrali tých, ktorí mali medzi reláciami neobvykle krátke prestávky. Zistili, že počas týchto prestávok došlo k zmene zdroja premávky.

Výsledkom bolo, že analytici Raiffeisen našli niekoľkých partnerov, ktorí si privlastňovali zahraničný obchod a predávali ho banke. Prestali teda s týmito partnermi spolupracovať a prestali míňať svoj rozpočet.

Komplexná analýza

Zdôraznili sme najbežnejšie marketingové výzvy, ktoré môže systém end-to-end analytiky vyriešiť. V praxi môžete pomocou integrovaných údajov o akciách používateľov na webe aj offline, informácií z reklamných systémov a údajov sledovania hovorov nájsť odpovede na mnoho otázok týkajúcich sa toho, ako zlepšiť svoje podnikanie.

Čo si myslíte?

Táto stránka používa Akismet na zníženie spamu. Zistite, ako sa spracúvajú údaje vašich komentárov.