Як поўная аналітыка дапамагае бізнесу

OWOX BI скразная аналітыка

Наскрозная аналітыка - гэта не толькі прыгожыя справаздачы і графіка. Магчымасць адсочваць шлях кожнага кліента, ад першай кропкі кантакту да рэгулярных пакупак, можа дапамагчы прадпрыемствам знізіць кошт неэфектыўных і завышаных рэкламных каналаў, павялічыць рэнтабельнасць інвестыцый і ацаніць, як іх прысутнасць у Інтэрнэце ўплывае на продажы ў аўтаномным рэжыме. OWOX BI аналітыкі сабралі пяць тэматычных даследаванняў, якія дэманструюць, што якасная аналітыка дапамагае бізнесу быць паспяховым і прыбытковым.

Выкарыстанне скразной аналітыкі для ацэнкі Інтэрнэт-узносаў

Сітуацыя. Кампанія адкрыла інтэрнэт-краму і некалькі фізічных крам рознічнага гандлю. Кліенты могуць набыць тавары непасрэдна на вэб-сайце кампаніі альбо праверыць іх праз Інтэрнэт і прыйсці ў фізічную краму, каб набыць. Уладальнік параўнаў прыбытак ад продажаў у сеткі і па-за сеткай і прыйшоў да высновы, што фізічная крама прыносіць значна большы прыбытак.

Мэта. Вырашыце, ці варта адмаўляцца ад інтэрнэт-продажаў, і засяродзьцеся на фізічных крамах.

Практычнае рашэнне. Кампанія бялізныДарджилинг Вывучаў эфект ROPO - уплыў прысутнасці ў Інтэрнэце на продажы ў аўтаномным рэжыме. Эксперты Darjeeling прыйшлі да высновы, што 40% кліентаў наведалі сайт перад пакупкай у краме. Такім чынам, без Інтэрнэт-крамы амаль палова іх пакупак не адбылася б.

Каб атрымаць гэтую інфармацыю, кампанія абапіралася на дзве сістэмы збору, захоўвання і апрацоўкі дадзеных:

  • Google Analytics для атрымання інфармацыі аб дзеяннях карыстальнікаў на сайце
  • CRM кампаніі для дадзеных аб кошце і выкананні заказаў

Маркетолагі Дарджылінга аб'ядналі дадзеныя з гэтых сістэм, якія мелі розную структуру і логіку. Для стварэння ўніфікаванага справаздачы Дарджылінг выкарыстаў сістэму BI для скразной аналітыкі.

Выкарыстанне скразной аналітыкі для павелічэння аддачы ад інвестыцый

Сітуацыя. Бізнэс выкарыстоўвае некалькі рэкламных каналаў для прыцягнення кліентаў, уключаючы пошук, кантэкстную рэкламу, сацыяльныя сеткі і тэлебачанне. Усе яны адрозніваюцца з пункту гледжання сваёй кошту і эфектыўнасці.

Мэта. Пазбягайце неэфектыўнай і дарагой рэкламы і выкарыстоўвайце толькі эфектыўную і танную рэкламу. Гэта можна зрабіць, выкарыстоўваючы скразную аналітыку, каб параўнаць кошт кожнага канала са значэннем, якое ён прыносіць.

Практычнае рашэнне. УДоктар Радам У сетцы медыцынскіх клінік пацыенты могуць мець зносіны з урачамі па розных каналах: на сайце, па тэлефоне ці на рэгістратуры. Звычайных інструментаў вэб-аналітыкі было недастаткова, каб вызначыць, адкуль прыйшоў кожны наведвальнік, бо дадзеныя збіраліся ў розных сістэмах і не былі звязаныя. Аналітыкі сеткі павінны былі аб'яднаць наступныя дадзеныя ў адну сістэму:

  • Дадзеныя пра паводзіны карыстальнікаў з Google Analytics
  • Дадзеныя званкоў з сістэм сачэння
  • Дадзеныя аб выдатках з усіх крыніц рэкламы
  • Дадзеныя пра пацыентаў, паступлення і прыбытак ад унутранай сістэмы клінікі

Справаздачы, заснаваныя на гэтых калектыўных дадзеных, паказвалі, якія каналы не апраўдаліся. Гэта дапамагло сетцы клінік аптымізаваць выдаткі на рэкламу. Напрыклад, у кантэкстнай рэкламе маркетолагі пакідалі толькі кампаніі з лепшай семантыкай і павялічвалі бюджэт на геосервісы. У выніку доктар Рядом павялічыў рэнтабельнасць інвестыцый асобных каналаў у 2.5 разы і скараціў рэкламныя выдаткі напалову.

Выкарыстанне скразной аналітыкі для пошуку абласцей росту

Сітуацыя. Перш чым нешта палепшыць, трэба высветліць, што менавіта не працуе правільна. Напрыклад, магчыма, колькасць кампаній і пошукавых фраз у кантэкстнай рэкламе павялічылася так хутка, што ўручную кіраваць імі ўжо немагчыма. Такім чынам, вы вырашылі аўтаматызаваць кіраванне заяўкамі. Для гэтага трэба зразумець эфектыўнасць кожнай з некалькіх тысяч пошукавых фраз. У рэшце рэшт, пры няправільнай ацэнцы вы можаце альбо аб'яднаць свой бюджэт, альбо прыцягнуць менш патэнцыйных кліентаў.

Мэта. Ацаніце эфектыўнасць кожнага ключавога слова па тысячах пошукавых запытаў. Выключыце марнатраўныя выдаткі і нізкі ўзровень набыцця з-за няправільнай ацэнкі.

Практычнае рашэнне. Каб аўтаматызаваць кіраванне стаўкамі,Гоф, Рознічны прадавец мэблі і прадметаў побыту ў гіпермаркетах, падключыў усе сеансы карыстальнікаў. Гэта дапамагло ім адсочваць тэлефонныя званкі, наведванні крам і кожны кантакт з сайтам з любой прылады.

Пасля аб'яднання ўсіх гэтых дадзеных і наладжвання наскрознай аналітыкі супрацоўнікі кампаніі пачалі ўкараняць атрыбуцыю - размеркаванне кошту. Па змаўчанні Google Analytics выкарыстоўвае апошнюю мадэль атрыбуцыі непрамых клікаў. Але гэта ігнаруе прамыя візіты, і апошні канал і сеанс у ланцужку ўзаемадзеяння атрымлівае поўную каштоўнасць пераўтварэння.

Для атрымання дакладных дадзеных эксперты Хофа наладжваюць атрыбуцыю на аснове варонкі. Значэнне пераўтварэнні ў ім размяркоўваецца паміж усімі каналамі, якія прымаюць удзел у кожным этапе варонкі. Вывучаючы аб'яднаныя дадзеныя, яны ацэньвалі прыбытак кожнага ключавога слова і бачылі, якія неэфектыўныя, а якія прыносяць больш заказаў.

Аналітыкі Хофа ўсталёўваюць гэтую інфармацыю для штодзённага абнаўлення і перадачы ў аўтаматызаваную сістэму кіравання заяўкамі. Затым стаўкі карэктуюцца такім чынам, каб іх памер быў прама прапарцыйны рэнтабельнасці прыбытку ключавога слова. У выніку Хоф павялічыў рэнтабельнасць інвестыцый на кантэкстную рэкламу на 17% і падвоіў колькасць эфектыўных ключавых слоў.

Выкарыстанне скразной аналітыкі для персаналізацыі сувязі

Сітуацыя. У любым бізнэсе важна наладжваць адносіны з кліентамі, рабіць адпаведныя прапановы і адсочваць змены ў лаяльнасці да брэнда. Зразумела, калі кліентаў тысячы, немагчыма зрабіць персаналізаваныя прапановы кожнаму з іх. Але вы можаце падзяліць іх на некалькі сегментаў і наладзіць сувязь з кожным з гэтых сегментаў.

Мэта. Падзяліце ўсіх кліентаў на некалькі сегментаў і наладзьце сувязь з кожным з гэтых сегментаў.

Практычнае рашэнне. Butik, Маскоўскі гандлёвы цэнтр з інтэрнэт-крамай адзення, абутку і аксесуараў палепшыў працу з кліентамі. Для павышэння лаяльнасці кліентаў і пажыццёвай каштоўнасці маркетолагі Butik персаніфікавалі сувязь праз кол-цэнтр, электронную пошту і SMS-паведамленні.

Кліенты былі падзелены на сегменты ў залежнасці ад іх пакупніцкай актыўнасці. Вынікам гэтага сталі раскіданыя дадзеныя, бо кліенты могуць купляць праз Інтэрнэт, заказваць праз Інтэрнэт і браць прадукты ў фізічнай краме альбо наогул не карыстацца сайтам. Дзякуючы гэтаму частка дадзеных збіралася і захоўвалася ў Google Analytics, а іншая частка - у сістэме CRM.

Тады маркетолагі Butik вызначылі кожнага кліента і ўсе яго пакупкі. На падставе гэтай інфармацыі яны вызначылі прыдатныя сегменты: новых пакупнікоў, кліентаў, якія набываюць раз у квартал ці раз на год, пастаянных кліентаў і г. д. У агульнай складанасці яны вызначылі шэсць сегментаў і сфарміравалі правілы аўтаматычнага пераходу з аднаго сегмента ў іншы. Гэта дазволіла маркетолагам Butik наладзіць персанальную камунікацыю з кожным сегментам кліентаў і паказаць ім розныя рэкламныя паведамленні.

Выкарыстанне скразной аналітыкі для вызначэння махлярства пры рэкламе з цаной за дзеянне (CPA)

Сітуацыя. Кампанія выкарыстоўвае мадэль цаны за дзеянне для рэкламы ў Інтэрнэце. Ён размяшчае рэкламу і плаціць платформы толькі ў тым выпадку, калі наведвальнікі выконваюць мэтавае дзеянне, напрыклад, наведваюць іх вэб-сайт, рэгіструюць або купляюць прадукт. Але партнёры, якія размяшчаюць рэкламу, не заўсёды працуюць сумленна; сярод іх ёсць ашуканцы. Часцей за ўсё гэтыя ашуканцы падмяняюць крыніцу трафіку такім чынам, што здаецца, што іх сетка прывяла да пераўтварэння. Без спецыяльнай аналітыкі, якая дазваляе адсочваць кожны крок у ланцужку продажаў і бачыць, якія крыніцы ўплываюць на вынік, выявіць такое махлярства практычна немагчыма.

Райффайзен Банк былі праблемы з махлярствам на рынку. Іх маркетолагі заўважылі, што выдаткі на партнёрскі трафік павялічыліся, а прыбытак застаўся ранейшым, таму яны вырашылі ўважліва праверыць працу партнёраў.

Мэта. Выяўленне махлярства з выкарыстаннем скразной аналітыкі. Адсочвайце кожны крок у ланцужку продажаў і разумейце, якія крыніцы ўплываюць на мэтавыя дзеянні кліентаў.

Практычнае рашэнне. Каб праверыць працу сваіх партнёраў, маркетолагі Райффайзен Банка сабралі на сайце неапрацаваныя дадзеныя дзеянняў карыстальнікаў: поўную, неапрацаваную і аналізаваную інфармацыю. Сярод усіх кліентаў з апошнім партнёрскім каналам яны абралі тых, у каго былі незвычайна невялікія перапынкі паміж сесіямі. Яны выявілі, што падчас гэтых перапынкаў крыніца руху была пераключана.

У выніку аналітыкі Raiffeisen выявілі некалькіх партнёраў, якія прысвойвалі замежны трафік і перапрадавалі яго банку. Такім чынам, яны спынілі супрацоўніцтва з гэтымі партнёрамі і перасталі марнаваць свой бюджэт.

Паўнавартасная аналітыка

Мы вылучылі найбольш распаўсюджаныя маркетынгавыя праблемы, якія можа вырашыць скразная аналітычная сістэма. На практыцы, з дапамогай інтэграваных дадзеных пра дзеянні карыстальнікаў як на вэб-сайце, так і ў пазасеткавым рэжыме, інфармацыі з рэкламных сістэм і дадзеных адсочвання званкоў, вы можаце знайсці адказы на мноства пытанняў, як палепшыць свой бізнес.

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.