Як вы выкарыстоўваеце аналіз атрыбуцыі для ўзмацнення маркетынгавай інфармацыі

сховішча дадзеных як рашэнне

Колькасць кропак судакранання, праз якія вы ўзаемадзейнічаеце з кліентамі, і тое, як яны сустракаюцца з вашым брэндам, узрасла ў апошнія гады. Раней выбар быў просты: вы запускалі друкаваную рэкламу, рэкламны ролік, магчыма, прамую пошту альбо нейкую камбінацыю. Сёння ёсць пошук, Інтэрнэт-дысплей, сацыяльныя сеткі, мабільныя тэлефоны, блогі, сайты-агрэгатары, і спіс можна працягваць.

З распаўсюджваннем кантактных пунктаў кліентаў таксама ўзмацніўся кантроль за эфектыўнасцю. Якое рэальнае значэнне даляра, выдаткаванага ў любым дадзеным асяроддзі? Які сродак дае вам максімум грошай? Як вы можаце максімальна ўздзейнічаць, рухаючыся наперад?

Зноў у мінулым вымярэнне было простым: вы правялі рэкламу і ацанілі розніцу з пункту гледжання інфармаванасці, трафіку і продажаў. Сёння рэкламныя біржы даюць зразумець, колькі людзей націснула на вашу рэкламу і прыйшло да патрэбнага месца.

Але што тады адбываецца?

Адказ на гэтае пытанне можа даць аналіз атрыбуцыі. Ён можа аб'яднаць дадзеныя шэрагу розных крыніц, як унутраных для вашага бізнесу, так і знешніх з пункту гледжання ахопу кліентамі. Гэта можа дапамагчы вам вызначыць, якія каналы найбольш эканамічна эфектыўныя пры стварэнні аб'ёму адказаў. Самае галоўнае, што гэта можа дапамагчы вам вызначыць вашых лепшых кліентаў у гэтай групе і дзейнічаць у адпаведнасці з гэтай інфармацыяй, падладжваючы сваю маркетынгавую стратэгію, адпаведна рухаючыся наперад.

Як вы можаце выкарыстоўваць атрыбуцыйны аналіз эфектыўна і скарыстаць гэтыя перавагі? Вось кароткае даследаванне таго, як гэта зрабіла адна кампанія:

Выпадак выкарыстання для аналізу атрыбуцыі

Кампанія мабільнай прадукцыйнасці прадае на рынак дадатак, якое дазваляе карыстальнікам ствараць, разглядаць і абменьвацца дакументамі з любой прылады. На самым пачатку кампанія ўкараняла іншыя аналітыка інструменты з убудаванымі панэлямі для адсочвання асноўных паказчыкаў, такіх як загрузка, штодзённыя / штомесячныя падлікі карыстальнікаў, час знаходжання ў дадатку, колькасць створаных дакументаў і г.д.

Аналіз аднаго памеру падыходзіць не ўсім

Па меры росту кампаніі, і колькасць карыстальнікаў перарасла ў мільёны, гэты універсальны падыход да разумення не маштабаваўся. Іх трэці бок аналітыка сэрвіс не можа справіцца з інтэграцыяй дадзеных у рэжыме рэальнага часу з некалькіх крыніц, такіх як часопісы сервернай платформы, наведвальнасць вэб-сайтаў і рэкламныя кампаніі.

Больш за тое, кампаніі трэба было прааналізаваць атрыбуцыю на некалькіх экранах і каналах, каб дапамагчы ім прыняць рашэнне, куды лепш патраціць наступны дадатковы маркетынгавы долар для набыцця новых кліентаў. Тыповы сцэнар склаўся так: карыстальнік убачыў рэкламу кампаніі ў Facebook, калі знаходзіўся на сваім тэлефоне, потым шукаў водгукі пра кампанію на ноўтбуку і, нарэшце, націснуў, каб усталяваць прыкладанне з дысплейнай рэкламы на планшэце. У гэтым выпадку прызначэнне патрабуе размеркавання крэдыту за набыццё гэтага новага кліента ў сацыяльных сетках на мабільным тэлефоне, платным пошуку / аглядах на ПК і рэкламнай рэкламе ў дадатку на планшэтах.

Кампаніі трэба было зрабіць крок наперад і даведацца, якая крыніца Інтэрнэт-маркетынгу дапамагла ім набыць самых каштоўных карыстальнікаў. Ім трэба было ідэнтыфікаваць паводзіны карыстальнікаў - акрамя агульнага дзеяння "націсніце для ўсталёўкі", якія былі унікальнымі для прыкладання і зрабілі карыстальніка карысным для кампаніі. У першыя дні Facebook распрацаваў просты, але магутны спосаб зрабіць гэта: яны выявілі, што колькасць людзей, якіх карыстальнік "сябруе" на працягу пэўнай колькасці дзён пасля рэгістрацыі, з'яўляецца вялікім прадказальнікам таго, наколькі зацікаўлены і каштоўны будзе карыстальнік быць у доўгатэрміновай перспектыве. Інтэрнэт-СМІ і іншыя аналітыка сістэмы сляпыя да такіх відаў складаных дзеянняў, якія адбываюцца ў дадатку.

Ім патрэбны быў звычай атрыбуцыйны аналіз зрабіць працу.

Атрыбуцыйны аналіз - гэта рашэнне

Пачаўшы проста, кампанія ўнутрана распрацавала першапачатковую мэту: дакладна даведацца, як любы карыстальнік імкнецца ўзаемадзейнічаць са сваім прадуктам на працягу аднаго сеансу. Пасля таго, як гэта будзе вызначана, яны могуць дадаткова вывучыць гэтыя дадзеныя, каб стварыць сегменты профілю кліентаў на аснове іх статусу плацежаздольных карыстальнікаў і сумы, якая выдаткоўваецца кожны месяц. Аб'яднаўшы гэтыя дзве вобласці дадзеных, кампанія змагла вызначыць дадзеныя кліентаў значэнне жыцця - паказчык, які вызначаў, якія тыпы кліентаў маюць найбольшы патэнцыял даходу. Гэтая інфармацыя, у сваю чаргу, дазволіла ім больш канкрэтна арыентавацца на іншых карыстальнікаў - тых, хто прытрымліваўся таго ж профілю "пажыццёвай каштоўнасці", - праз вельмі канкрэтны выбар сродкаў масавай інфармацыі з вельмі канкрэтнымі прапановамі.

Вынік? Разумнейшае, больш інфармаванае выкарыстанне маркетынгавых долараў. Працягваецца рост. І створана спецыяльная сістэма аналізу атрыбуцыі, якая можа расці і адаптавацца па меры прасоўвання кампаніі наперад.

Паспяховы аналіз атрыбуцыі

Калі вы пачынаеце займацца атрыбуцыйны аналіз, важна спачатку вызначыць поспех уласнаручна - і зрабіць яго простым. Спытаеце сябе, каго я лічу добрым кліентам? Тады спытайцеся, якія мэты я маю перад гэтым кліентам? Вы можаце павялічыць выдаткі і замацаваць лаяльнасць у кліентаў, якія карыстаюцца найвышэйшай коштам. Або вы можаце вызначыць, дзе можна знайсці больш высокіх пакупнікоў, падобных на іх. На самай справе ўсё залежыць ад вас і ад таго, што падыходзіць для вашай арганізацыі.

Карацей кажучы, аналіз атрыбуцыі можа быць вельмі хуткім і простым спосабам аб'яднання дадзеных з шэрагу ўнутраных і незалежных крыніц і асэнсавання гэтых дадзеных у тэрмінах, якія вы вельмі канкрэтна вызначаеце. Вы атрымаеце ідэі, неабходныя для дакладнага вызначэння і задавальнення вашых маркетынгавых мэтаў, пасля чаго адточыце сваю стратэгію, каб дасягнуць максімальна магчымай рэнтабельнасці на кожны выдаткаваны маркетынгавы долар.

Што такое Склад дадзеных як паслуга

Нядаўна мы пісалі пра тое, як тэхналогіі перадачы дадзеных растуць для маркетолагаў. Склады дадзеных забяспечваюць цэнтралізаванае сховішча, якое маштабуецца і дае глыбокае ўяўленне пра вашыя маркетынгавыя намаганні - дазваляючы прыцягваць велізарны аб'ём дадзеных аб кліентах, транзакцыях, фінансавых і маркетынгавых дадзеных. Збіраючы Інтэрнэт, пазасеткавыя і мабільныя дадзеныя ў цэнтральную базу дадзеных справаздач, маркетолагі могуць аналізаваць і атрымліваць патрэбныя адказы, калі ім гэта трэба. Стварэнне сховішча дадзеных - гэта звычайная задача для звычайнай кампаніі, але сховішча дадзеных як паслуга (DWaaS) вырашае праблему для кампаній.

Аб сховішчы дадзеных BitYota як аб паслузе

Гэты пост быў напісаны пры садзейнічанні BitYota. Склад дадзеных BitYota як рашэнне для сэрвісу здымае галаўны боль ад неабходнасці наладжваць і кіраваць іншай платформай дадзеных. BitYota дазваляе маркетолагам хутка запусціць і запусціць сховішча дадзеных, лёгка падключаючыся да хмарнага правайдэра і наладжваючы склад. Тэхналогія выкарыстоўвае тэхналогію SQL над JSON для лёгкага запыту вашага склада і пастаўляецца з патокамі дадзеных у рэжыме рэальнага часу для хуткай аналітыкі.

Аналіз атрыбуцыі - BitYota

Адзін з асноўных інгібітараў для хуткага аналітыка гэта неабходнасць пераўтварэння дадзеных перад захаваннем іх у вашым аналітыка сістэма. У свеце, дзе прыкладання пастаянна мяняюцца, дадзеныя, якія паступаюць з некалькіх крыніц і ў розных фарматах, азначае, што кампаніі часта аказваюцца альбо марнуючы занадта шмат часу на праекты па пераўтварэнні дадзеных, альбо сутыкаючыся з імі зламаны аналітыка сістэмы. BitYota захоўвае і аналізуе дадзеныя ў зыходным фармаце, пазбаўляючы ад гэтага неабходнасці ў працаёмкіх і працаёмкіх працэсах пераўтварэння дадзеных. Адмова ад пераўтварэння дадзеных забяспечвае нашым кліентам хуткасць аналітыка, максімальная гнуткасць і поўная дакладнасць дадзеных. BitYota

Па меры змены вашых патрэбаў вы можаце дадаваць або выдаляць вузлы з кластара альбо мяняць канфігурацыі машыны. Як цалкам кіраванае рашэнне, BitYota кантралюе, кіруе, забяспечвае і маштабуе вашу платформу дадзеных, так што вы можаце засяродзіцца на тым, што важна - аналізе вашых дадзеных.

Што вы думаеце?

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