Kepiye Analytics Akhir-kanggo-Akhir Mbantu Bisnis

OWOX BI End-to-End Analytics

Analisis end-to-end ora mung laporan lan grafis sing apik. Kemampuan kanggo nglacak dalane saben klien, wiwit saka titik tutul pisanan nganti tuku biasa, bisa mbantu bisnis nyuda biaya saluran pariwara sing ora efektif lan overvalued, nambah ROI, lan netepke kepiye online bisa nyebabake penjualan offline. OWOX BI analis nglumpukake limang studi kasus sing nduduhake manawa analitik berkualitas tinggi mbantu bisnis dadi sukses lan bathi.

Nggunakake Analytics End-to-End kanggo Evaluasi Kontribusi Online

Kahanan kasebut. Perusahaan wis mbukak toko online lan sawetara toko ritel fisik. Pelanggan bisa tuku barang langsung ing situs web perusahaan utawa mriksa kanthi online lan menyang toko fisik kanggo tuku. Pemilik wis mbandhingake penghasilan saka penjualan online lan offline lan nyimpulake manawa toko fisik ngasilake bathi luwih akeh.

Tujuane. Temtokake apa bakal mundur saka penjualan online lan fokus ing toko fisik.

Solusi praktis. Perusahaan pakaian dalam Darjeeling nyinaoni efek ROPO - pengaruh anane online ing penjualan offline. Ahli Darjeeling nyimpulake yen 40% pelanggan ngunjungi situs kasebut sadurunge tuku ing toko. Akibate, tanpa toko online, meh separo sing dituku ora bakal kelakon.

Kanggo entuk informasi iki, perusahaan gumantung ing rong sistem kanggo nglumpukake, nyimpen, lan ngolah data:

  • Google Analytics kanggo informasi babagan tumindak pangguna ing situs web
  • CRM perusahaan kanggo data ngrampungake biaya lan order

Pemasar Darjeeling nggabungake data saka sistem kasebut, sing beda struktur lan logika. Kanggo nggawe laporan gabungan, Darjeeling nggunakake sistem BI kanggo analitik end-to-end.

Nggunakake Analytics End-to-End kanggo Nambah Investasi

Kahanan kasebut. Bisnis nggunakake sawetara saluran pariwara kanggo narik pelanggan, kalebu telusuran, pariwara kontekstual, jaringan sosial, lan televisi. Kabeh padha beda karo segi biaya lan efektifitas.

Tujuane Aja pariwara sing ora efektif lan larang lan nggunakake pariwara sing efektif lan murah. Iki bisa ditindakake kanthi nggunakake analisis end-to-end kanggo mbandhingake biaya saben saluran kanthi regane.

Solusi praktis. ing Dhokter Ryadom rantai klinik medis, pasien bisa sesambungan karo dokter liwat macem-macem saluran: ing situs web, liwat telpon, utawa ing resepsi. Piranti analisis web biasa ora cukup kanggo nemtokake asal saka saben pengunjung, nanging amarga data dikoleksi ing macem-macem sistem lan ora ana gandhengane. Analis rantai kasebut kudu nggabungake data ing ngisor iki dadi siji sistem:

  • Data babagan prilaku pangguna saka Google Analytics
  • Telpon data saka sistem pelacakan telpon
  • Data babagan biaya saka kabeh sumber pariwara
  • Data babagan pasien, resepsi, lan penghasilan saka sistem internal klinik

Laporan kasebut adhedhasar data kolektif iki nuduhake saluran sing ora dibayar. Iki mbantu rantai klinik ngoptimalake belanja iklan. Contone, ing pariwara kontekstual, para pemasar mung kari kampanye kanthi semantik sing luwih apik lan nambah anggaran kanggo geoservice. Asile, Dokter Ryadom nambah ROI saluran individu nganti 2.5 kaping lan nyuda biaya pariwara dadi setengah.

Nggunakake Analytics End-to-End kanggo Golek Area of Wutah

Kahanan kasebut. Sadurunge ngapikake sesuatu, sampeyan kudu ngerti apa sing bener ora bisa digunakake kanthi bener. Contone, bisa uga jumlah kampanye lan frasa telusuran ing pariwara kontekstual saya mundhak kanthi cepet, mula ora bisa ngatur kanthi manual. Dadi sampeyan mutusake kanggo otomatis ngatur manajemen bid. Kanggo nindakake iki, sampeyan kudu ngerti efektifitas saben pirang-pirang ewu frasa telusuran. Pungkasan, kanthi pambiji sing salah, sampeyan bisa nggabungake anggaran kanthi murah utawa narik luwih akeh calon pelanggan.

Tujuane Evaluasi kinerja saben tembung kunci kanggo ewu pitakon telusuran. Ngilangi belanja sing boros lan akuisisi sing murah amarga ora ana pambiji.

Solusi praktis. Kanggo ngatur manajemen bid kanthi otomatis, Hoff, pengecer hypermarket perabotan lan barang-barang rumah tangga, nyambung kabeh sesi pangguna. Iki mbantu dheweke nglacak telpon, ngunjungi toko, lan saben kontak karo situs kasebut saka piranti apa wae.

Sawise nggabungake kabeh data iki lan nyiyapake analytics end-to-end, karyawan perusahaan wiwit nganakake atribusi - distribusi nilai. Kanthi gawan, Google Analytics nggunakake model atribusi klik ora langsung pungkasan. Nanging iki ora nggatekake kunjungan langsung, lan saluran pungkasan lan sesi ing rantai interaksi nampa nilai konversi lengkap.

Kanggo entuk data sing akurat, para ahli Hoff nyiyapake atribusi adhedhasar corong. Nilai konversi kasebut disebarake ing antarane kabeh saluran sing melu ing saben langkah corong. Nalika sinau data gabungan, dheweke ngevaluasi bathi kanggo saben tembung kunci lan weruh sing ora efektif lan sing entuk luwih akeh pesenan.

Analis Hoff nyetel informasi iki supaya bisa dianyari saben dina lan ditransfer menyang sistem manajemen bid otomatis. Tawaran banjur disetel supaya ukurane sebanding langsung karo ROI tembung kunci. Asile, Hoff nambah ROI kanggo pariwara kontekstual nganti 17% lan tikel kaping pindho tembung kunci sing efektif.

Nggunakake Analytics End-to-End kanggo nggawe Pribadi Komunikasi

Kahanan kasebut. Ing bisnis apa wae, penting nggawe sesambungan karo pelanggan kanggo nggawe tawaran sing relevan lan nglacak pangowahan kasetyan merek. Mesthine, yen ana ewonan pelanggan, sampeyan ora bisa menehi penawaran khusus kanggo saben wong. Nanging sampeyan bisa dibagi dadi pirang-pirang segmen lan nggawe komunikasi karo saben segmen kasebut.

Tujuane Bagekake kabeh pelanggan dadi pirang-pirang bagean lan bangun komunikasi karo saben segmen kasebut.

Solusi praktis. Butikmall Moskow kanthi toko online kanggo sandhangan, alas kaki, lan aksesoris, nambah kerja karo para pelanggan. Kanggo nambah loyalitas pelanggan lan nilai seumur hidup, para pemasar Butik nggawe komunikasi khusus liwat pusat panggilan, email, lan pesen SMS.

Pelanggan dipérang dadi segmen adhedhasar kegiatan tuku. Asil kasebut nyebarake data amarga pelanggan bisa tuku online, pesen online lan njupuk produk ing toko fisik, utawa ora nggunakake situs iki. Amarga iki, bagean data diklumpukake lan disimpen ing Google Analytics lan bagean liyane ing sistem CRM.

Banjur para pemasar Butik ngenali saben pelanggan lan kabeh sing tuku. Adhedhasar informasi kasebut, dheweke nemtokake segmen sing cocog: pembeli anyar, pelanggan sing tuku separo seprapat utawa setaun saben taun, pelanggan biasa, lsp. Secara total, dheweke nemoni enem segmen lan nggawe aturan kanggo transisi kanthi otomatis saka siji segmen menyang segmen liyane. Iki ngidini para pemasar Butik nggawe komunikasi pribadi karo saben segmen pelanggan lan nuduhake pesen pariwara sing beda.

Nggunakake Analytics End-to-End kanggo Nemtokake Penipuan ing Pariwara Cost-Per-Action (CPA)

Kahanan kasebut. Perusahaan nggunakake model biaya-saben-aksi kanggo pariwara online. Nempatake iklan lan mbayar platform mung yen pengunjung nindakake tumindak sing ditargetake kayata ngunjungi situs web, ndaftar, utawa tuku produk. Nanging mitra sing nggawe iklan ora mesthi kerja kanthi jujur; ing antarane ana penipu. Paling asring, penipu iki ngganti sumber lalu lintas kanthi cara kaya kayane jaringane nyebabake konversi. Tanpa analytics khusus sing ngidini sampeyan nglacak saben langkah ing rantai penjualan lan ndeleng sumber sing pengaruhe asil, meh ora bisa dideteksi penipuan kasebut.

Raiffeisen Bank ngalami masalah babagan penipuan pemasaran. Pemasar wis ngerteni manawa biaya lalu lintas afiliasi saya mundhak, nanging penghasilan tetep padha, mula dheweke mutusake mriksa kanthi tliti karya para mitra.

Tujuane Ndeteksi penipuan nggunakake analisis end-to-end. Lacak saben langkah ing rantai penjualan lan ngerti sumber sing pengaruhe tumindak target pelanggan.

Solusi praktis. Kanggo mriksa karya mitra, pemasar ing Raiffeisen Bank nglumpukake data mentah tumindak pangguna ing situs iki: informasi lengkap, ora diproses, lan durung dianalisis. Antarane kabeh klien sing duwe saluran afiliasi paling anyar, dheweke milih sing duwe istirahat paling sithik ing antarane sesi. Dheweke nemokake yen nalika istirahat iki, sumber lalu lintas diganti.

Asile, analis Raiffeisen nemokake sawetara mitra sing nggunakake lalu lintas asing lan adol maneh menyang bank. Dadi, dheweke mandheg kerja bareng karo mitra kasebut lan ora mbuwang anggaran.

Analytics Akhir-kanggo-Pungkasan

Kita wis nyoroti tantangan pemasaran sing paling umum sing bisa ditanggulangi sistem analitik end-to-end. Ing praktik, kanthi pitulung data integral kanggo tumindak pangguna ing situs web lan offline, informasi saka sistem pariwara, lan data pelacakan telpon, sampeyan bisa nemokake jawaban kanggo akeh pitakon babagan cara ngapikake bisnis sampeyan.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.