Cara Nggunakake Analisis Atribusi kanggo Wawasan Pemasaran sing Kuat

warehouse data minangka solusi

Jumlah titik tutul sing sampeyan sesambungan karo pelanggan - lan cara nemokake merek sampeyan - wis njeblug ing taun-taun pungkasan. Biyen, pilihanane gampang: sampeyan mbukak iklan cetak, iklan siaran, bisa uga surat langsung, utawa kombinasi. Dina iki ana telusuran, tampilan online, media sosial, seluler, blog, situs agregator, lan dhaptar isih ana.

Kanthi akeh poin sentuhan pelanggan uga bisa ditrapake babagan efektifitas. Apa regane nyata dolar sing digunakake ing media apa wae? Media apa sing menehi paling angel kanggo entuk dhuwit? Kepiye sampeyan bisa nggedhekake proses maju?

Ing jaman biyen, pangukuran cukup gampang: sampeyan mbukak iklan, lan menehi pambiji babagan kesadharan, lalu lintas lan penjualan. Dina iki, ijol-ijolan iklan nyedhiyakake wawasan babagan pirang-pirang wong sing ngeklik iklan sampeyan lan tekan tujuan sing dikarepake.

Nanging apa sing kedadeyan banjur?

Analisis atribusi bisa menehi jawaban kanggo pitakonan kasebut. Iki bisa nggabungake data saka macem-macem sumber sing beda internal kanggo bisnis sampeyan lan eksternal babagan jangkauan pelanggan. Sampeyan bisa mbantu nemtokake saluran sing paling efektif kanggo ngasilake volume respons. Sing paling penting, bisa mbantu sampeyan ngenali pelanggan sing paling apik ing klompok kasebut lan tumindak miturut informasi kasebut kanthi ngapikake strategi pemasaran kanthi maju.

Kepiye cara sampeyan nggunakake analisis atribusi kanthi efektif lan entuk manfaate iki? Mangkene panelitian kasus babagan kepiye salah sawijining perusahaan:

Kasus Guna kanggo Analisis Atribusi

Perusahaan produktivitas seluler nyedhiyakake aplikasi sing ngidini pangguna nggawe, mriksa lan nuduhake dokumen saka piranti apa wae. Wiwitane, perusahaan kasebut ngetrapake pihak katelu Analytics alat kanthi dashboard prebuilt kanggo nglacak metrik dhasar kaya undhuhan, jumlah pangguna saben dina / saben wulan, wektu kanggo aplikasi, pirang-pirang dokumen sing digawe, lsp.

Siji Ukuran Analytics Ora Cocog Kabeh

Nalika pertumbuhan perusahaan mbledhos lan jumlah pangguna saya akeh dadi jutaan, pendekatan wawasan iki ukurane ora cocog. Sing katelu Analytics layanan ora bisa ngatasi integrasi data wektu nyata saka macem-macem sumber kayata log platform server, lalu lintas situs web lan kampanye iklan.

Apa maneh, perusahaan kudu nganalisis atribusi ing pirang-pirang layar lan saluran kanggo mbantu dheweke mutusake endi dolar pemasaran tambahan sabanjure sing bakal digunakake kanggo akuisisi pelanggan anyar. Skenario khas yaiku: pangguna ndeleng iklan Facebook perusahaan nalika telpon, banjur golek ulasan babagan perusahaan ing laptop, lan pungkasane klik kanggo nginstal app saka iklan tampilan ing tablet. Atribusi ing kasus iki mbutuhake pamisahan kredit amarga entuk pelanggan anyar ing media sosial ing seluler, telusuran / ulasan mbayar ing PC lan iklan tampilan ing aplikasi ing tablet.

Perusahaan kudu njupuk langkah luwih adoh lan nemokake sumber pemasaran online sing mbantu dheweke entuk pangguna sing paling terkenal. Dheweke kudu ngenali tindak tanduk pangguna - ngluwihi tumindak klik-kanggo-instal umum - sing unik kanggo aplikasi kasebut lan nggawe pangguna migunani kanggo perusahaan. Ing wiwitan, Facebook nggawe cara sing gampang nanging kuat kanggo nindakake iki: dheweke nemokake manawa jumlah "pangguna" pangguna sajrone sawetara dina mlebu minangka prediktor babagan kepinteran utawa pangguna sing migunani dadi ing jangka panjang. Media online lan pihak katelu Analytics sistem wuta kanggo jinis tumindak mbuwang wektu, sing kompleks sajrone aplikasi kasebut.

Dheweke butuh adat analisis atribusi kanggo nindakake pegawean.

Analisis Atribusi minangka Solusi

Miwiti kanthi gampang, perusahaan internal ngembangake tujuan awal: kanggo nemokake kanthi tepat kepiye pangguna tartamtu cenderung berinteraksi karo produke sajrone sesi. Yen wis ditemtokake, dheweke luwih bisa sinau data kasebut kanggo nggawe segmen profil pelanggan adhedhasar status minangka pangguna sing mbayar lan jumlah sing digunakake saben wulan. Kanthi nggabungake rong bidang data kasebut, perusahaan bisa nemtokake pelanggan sing diwenehake regane umur - metrik sing nemtokake jinis pelanggan sing duwe potensial bathi paling akeh. Informasi kasebut, saengga ngidini target liyane pangguna - sing duwe profil "nilai umure" sing padha - liwat pilihan media sing spesifik banget, kanthi tawaran sing spesifik banget.

Asile? Pandhuan, panggunaan luwih akeh babagan dolar pemasaran. Wutah terus. Lan sistem analisis atribusi khusus ing papan sing bisa tuwuh lan adaptasi nalika perusahaan maju.

Analisis Atribusi sing Sukses

Nalika sampeyan miwiti melu analisis atribusi, sampeyan kudu luwih dhisik netepake sukses kanthi istilah sampeyan dhewe - lan tetep dadi gampang. Takon dhewe, sapa sing dadi pelanggan sing apik? Banjur takon, apa tujuane karo pelanggan kasebut? Sampeyan bisa milih nambah bathi lan nguatake kasetyan karo pelanggan sing regane paling dhuwur. Utawa, sampeyan bisa milih kanggo nemokake ing endi sampeyan bisa nemokake luwih akeh pelanggan sing regane dhuwur kaya dheweke. Sampeyan pancen pasrah karo sampeyan, lan apa sing cocog karo organisasi sampeyan.

Cekakipun, analisis atribusi bisa dadi cara sing cepet banget lan gampang kanggo nggabungake data saka sawetara sumber pihak internal lan pihak katelu, lan bisa ngerteni data kasebut kanthi istilah sing sampeyan wis nemtokake kanthi khusus. Sampeyan bakal entuk wawasan sing sampeyan butuhake kanggo nemtokake kanthi jelas lan nggayuh tujuan pemasaran, banjur asah strategi sampeyan kanggo nggayuh ROI paling dhuwur ing saben dolar pemasaran sing digunakake.

Apa Data Warehouse minangka Layanan

Kita bubar nulis babagan kepiye teknologi data saya rame kanggo pemasar. Gudang Data nyedhiyakake repositori tengah sing timbangan lan menehi wawasan gedhe babagan upaya pemasaran sampeyan - saéngga bisa ngasilake data pelanggan, transaksi, finansial lan pemasaran kanthi akeh. Kanthi njupuk data online, offline lan seluler ing basis data nglaporake pusat, para pemasar bisa nganalisa lan entuk jawaban sing dibutuhake nalika mbutuhake. Mbangun gudang data cukup kanggo perusahaan rata-rata - nanging Data Warehouse minangka Layanan (DWaaS) ngatasi masalah kasebut kanggo perusahaan.

Babagan Gudang Data BitYota minangka Layanan

Kiriman iki ditulis kanthi pitulung saka BitYota. Warehouse Data BitYota minangka solusi Layanan ngilangi rasa sakit kepala amarga ora kudu nyiyapake lan ngatur platform data liyane. BitYota ngidini para pemasar supaya bisa cepet ngupayakake data warehouse, kanthi gampang nyambung menyang panyedhiya cloud lan ngonfigurasi gudang sampeyan. Teknologi kasebut nggunakake teknologi SQL tinimbang JSON supaya bisa gampang takon ing gudang lan dilengkapi feed data wektu nyata kanggo analitik cepet.

Analisis Atribusi - BitYota

Salah sawijining penghambat utama kanthi cepet Analytics yaiku kabutuhan kanggo ngowahi data sadurunge disimpen ing Analytics sistem Ing jagad aplikasi sing terus diowahi, data sing tekane saka macem-macem sumber, lan ing macem-macem format, tegese perusahaan asring nggunakake wektu akeh banget kanggo proyek transformasi data utawa pasuryan broken Analytics sistem BitYota nyimpen lan nganalisa data ing format asline mula ngilangi kebutuhan kanggo proses transformasi data sing mbuwang wektu. Mungkasi transformasi data nyedhiyakake para pelanggan kanthi cepet Analytics, keluwesan maksimal, lan kasetyan data sing lengkap. BitYota

Amarga kabutuhan sampeyan diganti, sampeyan bisa nambah utawa mbusak simpul saka kluster utawa ngganti konfigurasi mesin. Minangka solusi sing dikelola kanthi lengkap, BitYota ngawasi, ngatur, nyedhiyakake, lan ngukur platform data sampeyan, supaya sampeyan bisa fokus karo sing penting - nganalisa data.

Apa sampeyan mikir?

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