Kiel Finfina Analitiko Helpas Komercojn

OWOX BI Fin-al-Finaj Analitikoj

Fin-al-finaj analizoj ne estas nur belaj raportoj kaj grafikaĵoj. La kapablo spuri la vojon de ĉiu kliento, de la unua tuŝpunkto ĝis regulaj aĉetoj, povas helpi al kompanioj redukti la koston de senefikaj kaj trotaksitaj reklamaj kanaloj, pliigi ROI kaj taksi, kiel ilia interreta ĉeesto influas senretajn vendojn. OWOX BI analizistoj kolektis kvin kazesplorojn montrante ke altkvalita analitiko helpas al entreprenoj sukcesi kaj enspezigi.

Uzante Fin-al-Finajn Analitikojn por Taksi Interretajn Kontribuojn

La situacio. Kompanio malfermis interretan butikon kaj plurajn fizikajn podetalajn butikojn. Klientoj povas aĉeti varojn rekte ĉe la retejo de la kompanio aŭ kontroli ilin interrete kaj veni al fizika butiko por aĉeti. La posedanto komparis enspezojn de interretaj kaj eksterretaj vendoj kaj konkludis, ke fizika vendejo alportas multe pli da profito.

La celo. Decidu ĉu retiriĝi de interretaj vendoj kaj fokusiĝi al fizikaj butikoj.

La praktika solvo. La tola kompanio Darĝiling studis la ROPO-efikon - la efikon de ĝia interreta ĉeesto sur ĝiaj senretaj vendoj. Darĝelaj fakuloj konkludis, ke 40% de klientoj vizitis la retejon antaŭ aĉeti en butiko. Sekve, sen la interreta butiko, preskaŭ duono de iliaj aĉetoj ne okazus.

Por akiri ĉi tiujn informojn, la kompanio dependis de du sistemoj por kolekti, stoki kaj prilabori datumojn:

  • Google Analytics por informoj pri la agoj de uzantoj en la retejo
  • CRM de la kompanio por kostaj kaj mendaj datumoj

Darĝilingaj vendistoj kombinis datumojn de ĉi tiuj sistemoj, kiuj havis malsamajn strukturojn kaj logikon. Por krei unuecan raporton, Darĝiling uzis BI-sistemon por fin-ĝis-finaj analizoj.

Uzante Fin-al-Finajn Analitikojn por Pliigi Revenon de Investo

La situacio. Komerco uzas plurajn reklamajn kanalojn por allogi klientojn, inkluzive serĉon, kuntekstan reklamadon, sociajn retojn kaj televidon. Ili ĉiuj malsamas laŭ sia kosto kaj efikeco.

La celo. Evitu senefikan kaj multekostan reklamadon kaj uzu nur efikan kaj malmultekostan reklamadon. Ĉi tio povas esti farita per finaj analizoj por kompari la koston de ĉiu kanalo kun la valoro, kiun ĝi alportas.

La praktika solvo. En la Doktoro Ryadom ĉeno de medicinaj klinikoj, pacientoj povas interagi kun kuracistoj per diversaj kanaloj: en la retejo, telefone aŭ ĉe la akceptejo. Regulaj interretaj analizaj iloj ne sufiĉis por determini de kie ĉiu vizitanto venis, ĉar datumoj estis kolektitaj en malsamaj sistemoj kaj ne rilatis. La analizistoj de la ĉeno devis kunfandi la jenajn datumojn en unu sistemon:

  • Datumoj pri konduto de uzanto de Google Analytics
  • Vokaj datumoj de alvokaj sistemoj
  • Datumoj pri elspezoj de ĉiuj reklamaj fontoj
  • Datumoj pri pacientoj, akceptoj kaj enspezoj de la interna sistemo de la kliniko

La raportoj bazitaj sur ĉi tiuj kolektivaj datumoj montris, kiuj kanaloj ne pagis. Ĉi tio helpis la klinikan ĉenon optimumigi iliajn reklamajn elspezojn. Ekzemple, en kunteksta reklamado, merkatistoj lasis nur kampanjojn kun pli bona semantiko kaj pliigis la buĝeton por geoservoj. Rezulte, kuracisto Ryadom pliigis la ROI de unuopaj kanaloj 2.5 fojojn kaj duonigis la reklamajn kostojn.

Uzante Fin-al-Finan Analitikon Por Trovi Areojn of Kresko

La situacio. Antaŭ ol plibonigi ion, vi devas ekscii, kio ĝuste ne funkcias ĝuste. Ekzemple, eble la nombro da kampanjoj kaj serĉfrazoj en kunteksta reklamado kreskis tiel rapide, ke ne plu eblas mane administri ilin. Do vi decidas aŭtomatigi ofertadministradon. Por fari tion, vi devas kompreni la efikecon de ĉiu el pluraj miloj da serĉfrazoj. Finfine, kun malĝusta takso, vi povas aŭ kunfandi vian buĝeton senpage aŭ allogi malpli da eblaj klientoj.

La celo. Taksu la agadon de ĉiu ŝlosilvorto por miloj da serĉaj demandoj. Forigu malŝpareman elspezadon kaj malaltan akiron pro malĝusta takso.

La praktika solvo. Por aŭtomatigi ofertadministradon, Hoff, superbazara podetalisto de mebloj kaj hejmaj objektoj, konektis ĉiujn uzantajn kunsidojn. Ĉi tio helpis ilin spuri telefonvokojn, butikajn vizitojn kaj ĉiun kontakton kun la retejo de iu ajn aparato.

Kunfandinte ĉiujn ĉi tiujn datumojn kaj starigante fin-al-finajn analizojn, la dungitoj de la kompanio komencis efektivigi atribuon - la valoran distribuadon. Defaŭlte, Google Analytics uzas la lastan nerektan klakan atribuan modelon. Sed ĉi tio ignoras rektajn vizitojn, kaj la lasta kanalo kaj kunsido en la interaga ĉeno ricevas la plenan valoron de la konvertiĝo.

Por akiri precizajn datumojn, spertuloj de Hoff starigis funel-bazitan atribuon. La konverta valoro en ĝi estas distribuita inter ĉiuj kanaloj, kiuj partoprenas en ĉiu paŝo de la funelo. Kiam ili studis la kunfanditajn datumojn, ili taksis la profiton de ĉiu ŝlosilvorto kaj vidis, kiuj estis senefikaj kaj kiuj alportis pli da mendoj.

Analizistoj de Hoff agordis ĉi tiujn informojn ĉiutage ĝisdatigi ilin kaj transdoni ilin al la aŭtomata sistemo de administrado de ofertoj. Ofertoj tiam estas ĝustigitaj tiel ke ilia grandeco estas rekte proporcia al la ROI de la ŝlosilvorto. Rezulte, Hoff pliigis sian ROI por kunteksta reklamado per 17% kaj duobligis la nombron de efikaj ŝlosilvortoj.

Uzante Fin-al-Finajn Analitikojn por Personigi Komunikadon

La situacio. En iu ajn komerco, gravas konstrui rilatojn kun klientoj por fari koncernajn ofertojn kaj spuri ŝanĝojn en markfideleco. Kompreneble, kiam estas miloj da klientoj, ne eblas fari personecigitajn ofertojn al ĉiu el ili. Sed vi povas dividi ilin en plurajn segmentojn kaj konstrui komunikadon kun ĉiu el ĉi tiuj segmentoj.

La celo. Dividu ĉiujn klientojn en plurajn segmentojn kaj konstruu komunikadon kun ĉiu el ĉi tiuj segmentoj.

Praktika solvo. ButikoMoskva butikcentro kun interreta butiko por vestaĵoj, ŝuoj kaj akcesoraĵoj plibonigis sian laboron kun klientoj. Por pliigi klientan lojalecon kaj dumvivan valoron, Butik-merkatistoj personigis komunikadon per alvokcentro, retpoŝto kaj SMS-mesaĝoj.

Klientoj estis dividitaj en segmentojn bazitajn sur sia aĉeta agado. La rezulto de ĝi estis disaj datumoj, ĉar klientoj povas aĉeti interrete, mendi interrete kaj repreni produktojn en fizika vendejo aŭ tute ne uzi la retejon. Pro tio, parto de la datumoj estis kolektita kaj konservita en Google Analytics kaj la alia parto en la CRM-sistemo.

Tiam Butik-vendistoj identigis ĉiun klienton kaj ĉiujn siajn aĉetojn. Surbaze de ĉi tiuj informoj, ili determinis taŭgajn segmentojn: novaj aĉetantoj, klientoj aĉetantaj unufoje kvaronjare aŭ unufoje jare, kutimaj klientoj, ktp. Entute ili identigis ses segmentojn kaj formis regulojn por aŭtomate transiri de unu segmento al alia. Ĉi tio permesis al Butik-merkatistoj konstrui personecigitan komunikadon kun ĉiu klienta segmento kaj montri al ili malsamajn reklamajn mesaĝojn.

Uzante Fin-al-Finajn Analitikojn por Determini Fraŭdon en Reklamado pri Kosto-Per-Ago (CPA)

La situacio. Kompanio uzas la kost-po-agan modelon por interreta reklamado. Ĝi metas reklamojn kaj pagas platformojn nur se vizitantoj plenumas celitan agon kiel ekzemple viziti sian retejon, registriĝi aŭ aĉeti produkton. Sed partneroj, kiuj metas anoncojn, ne ĉiam laboras honeste; estas trompistoj inter ili. Plej ofte ĉi tiuj trompantoj anstataŭigas la trafikan fonton tiel, ke ŝajnas kvazaŭ ilia reto kaŭzis la konvertiĝon. Sen speciala analitiko permesanta al vi spuri ĉiun paŝon en la venda ĉeno kaj vidi, kiuj fontoj influas la rezulton, estas preskaŭ maleble detekti tian fraŭdon.

Raiffeisen Bank havis problemojn kun merkatfraŭdo. Iliaj komercistoj rimarkis, ke filiaj trafikaj kostoj pliiĝis dum enspezoj restis samaj, do ili decidis zorge kontroli la laboron de partneroj.

La celo. Detekti fraŭdon per fin-al-finaj analizoj. Spuri ĉiun paŝon en la venda ĉeno kaj kompreni, kiuj fontoj influas la celitan agon de la kliento.

Praktika solvo. Por kontroli la laboron de siaj kompanianoj, komercistoj ĉe Raiffeisen Bank kolektis krudajn datumojn de uzaj agoj en la retejo: kompletaj, ne prilaboritaj kaj senanalizaj informoj. Inter ĉiuj klientoj kun la plej nova filia kanalo, ili elektis tiujn, kiuj havis nekutime mallongajn paŭzojn inter kunsidoj. Ili trovis, ke dum ĉi tiuj paŭzoj, la trafika fonto estis ŝanĝita.

Rezulte, analizistoj de Raiffeisen trovis plurajn partnerojn, kiuj transprenis eksterlandan trafikon kaj revendis ĝin al la banko. Do ili ĉesis kunlabori kun ĉi tiuj partneroj kaj ĉesis malŝpari sian buĝeton.

Fin-al-finaj Analitikoj

Ni reliefigis la plej oftajn merkatajn defiojn, kiujn kompleta analiza sistemo povas solvi. Praktike, kun la helpo de integraj datumoj pri agoj de uzantoj kaj en retejo kaj eksterrete, informoj de reklamaj sistemoj kaj alvokaj spuraj datumoj, vi povas trovi respondojn al multaj demandoj pri kiel plibonigi vian komercon.

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.