Kiel Vi Uzas Atribuan Analizon por Pli Forta Merkata Kompreno

datumstokejo kiel solvo

La nombro de tuŝpunktoj, per kiuj vi interagas kun klientoj - kaj la manieroj, kiel ili renkontas vian markon, eksplodis dum la lastaj jaroj. En la pasinteco la elektoj estis simplaj: vi lanĉis presitan anoncon, elsendan reklamon, eble rektan poŝton aŭ iun kombinaĵon. Hodiaŭ estas serĉado, interreta ekrano, sociaj retoj, poŝtelefonoj, blogoj, agregaj retejoj, kaj la listo daŭras.

Kun la multiĝo de klientaj tuŝpunktoj ankaŭ venis pli da ekzamenado pri efikeco. Kio estas la reala valoro de dolaro elspezita en iu donita medio? Kiu komunikilo donas al vi la plej grandan baton por via dolaro? Kiel vi povas maksimumigi efikon antaŭen?

Denove en la pasinteco, mezurado estis simpla: vi lanĉis anoncon, kaj taksis la diferencon laŭ konscio, trafiko kaj vendoj. Hodiaŭ anoncaj interŝanĝoj ofertas informon pri kiom da homoj alklakis vian anoncon kaj venis al via dezirata celloko.

Sed kio okazas tiam?

Atribua analizo povas doni la respondon al tiu demando. Ĝi povas kunigi datumojn de kelkaj malsimilaj fontoj kaj internaj al via kompanio kaj eksteraj laŭ klienta atingo. Ĝi povas helpi vin determini kiajn kanalojn plej kostefikas por generi multe da respondoj. Plej grave, ĝi povas helpi vin identigi viajn plej bonajn klientojn ene de tiu grupo kaj agi laŭ tiuj informoj agordante vian merkatan strategion laŭe antaŭen.

Kiel vi povas uzi atribuanalizo efike kaj rikolti ĉi tiujn avantaĝojn? Jen rapida kazesploro pri kiel unu kompanio faris ĝin:

La Uzokazo por Atribua Analizo

Kompanio pri poŝtelefona produktivo merkatas programon, kiu permesas al uzantoj krei, revizii kaj dividi dokumentojn de iu ajn aparato. Frue la kompanio efektivigis trian partion analytics iloj kun antaŭkonstruitaj instrumentpaneloj por spuri bazajn metrikojn kiel elŝutoj, ĉiutagaj / monataj uzantoj, tempo pasigita per la programo, nombro da dokumentoj kreitaj, ktp.

Unu Grandeca Analitiko Ne Taŭgas Por Ĉiuj

Dum la kresko de la kompanio eksplodis kaj ilia uzantnombro kreskis en milionojn, ĉi tiu unusola aliro al komprenoj ne kreskis. Ilia tria partio analytics servo ne povis trakti la integriĝon de realtempaj datumoj de multaj fontoj kiel servilaj platformaj protokoloj, reteja trafiko kaj reklamaj kampanjoj.

Krome, la kompanio bezonis analizi atribuadon tra multaj ekranoj kaj kanaloj por helpi ilin decidi, kie la sekva pliiga merkata dolaro plej bone elspeziĝos por akiro de novaj klientoj. Tipa scenaro estis ĉi tio: uzanto vidis la Facebook-anoncon de la kompanio dum sia telefono, poste serĉis recenzojn pri la kompanio per sia tekkomputilo, kaj fine alklakis por instali la programon de ekrana anonco sur sia tablojdo. Atribuo ĉi-kaze postulas dividi la krediton por akiri tiun novan klienton tra sociaj retoj en poŝtelefono, pagita serĉo / recenzoj en la komputilo kaj en-programaj ekranaj anoncoj sur tablojdoj.

La kompanio bezonis antaŭeniri aferojn kaj malkovri, kiun interreta merkatiga fonto helpis ilin akiri siajn plej valorajn uzantojn. Ili bezonis identigi kondutojn de uzanto - preter la ĝenerala klak-al-instalada ago - kiuj estis unikaj al la programo kaj igis la uzanton valora por la kompanio. En siaj fruaj tagoj, Facebook disvolvis simplan sed potencan manieron fari ĉi tion: ili malkovris, ke la nombro da homoj, kiujn uzanto "amikigas" en difinita nombro da tagoj de aliĝo, estis bonega antaŭdiro pri tio, kiom engaĝita aŭ valora uzanto farus estu longtempe. Interretaj amaskomunikiloj kaj triaj analytics sistemoj estas blindaj al ĉi tiaj temp-delokitaj, kompleksaj agoj okazantaj ene de programo.

Ili bezonis kutimon atribuanalizo fari la laboron.

Atribua Analizo estas la Solvo

Komencante simple, la kompanio interne disvolvis komencan celon: malkovri precize kiel iu uzanto emas interagi kun sia produkto ene de unu sola kunsido. Post kiam tio estis determinita, ili povus plue trarigardi tiujn datumojn por krei profilajn segmentojn de klientoj bazitaj sur sia statuso kiel pagantaj uzantoj kaj la elspezita monato. Kunfandante ĉi tiujn du areojn de datumoj, la kompanio povis determini donitajn klientojn dumviva valoro - metriko, kiu difinis, kiaj specoj de klientoj posedas plej multe da enspezoj. Tiuj informoj, siavice, permesis al ili pli specife celi aliajn uzantojn - tiujn, kiuj havis la saman profilon "dumviva valoro" - per tre specifaj amaskomunikilaj elektoj, kun tre specifaj ofertoj.

La rezulto? Pli inteligenta, pli klera uzo de merkataj dolaroj. Daŭra kresko. Kaj laŭmezura sistemo de analizo de atribuo, kiu povus kreski kaj adaptiĝi dum la kompanio antaŭeniris.

Sukcesa Atribua Analizo

Kiam vi komencas okupiĝi pri atribuanalizo, gravas unue difini sukceson laŭ viaj propraj terminoj - kaj simpligi ĝin. Demandu vin, kiun mi konsideras bona kliento? Poste demandu, kiaj estas miaj celoj kun tiu kliento? Vi povas elekti pliigi elspezojn kaj solidigi lojalecon kun viaj plej altvaloraj klientoj. Aŭ vi rajtas elekti, kie vi povas trovi pli altvalorajn klientojn same kiel ili. Vere dependas de vi, kaj kio taŭgas por via organizo.

Resume, atribua analizo povas esti tre rapida kaj facila maniero kunigi datumojn de kelkaj internaj kaj triaj fontoj, kaj doni sencon al tiuj datumoj laŭ terminoj, kiujn vi tre specife determinas. Vi akiros la necesajn komprenojn por klare difini kaj plenumi viajn merkatajn celojn, tiam ellabori vian strategion por atingi la plej altan ROI eblan por ĉiu elspezita merkata dolaro.

Kio estas Datuma Stokejo kiel Servo

Ni ĵus skribis pri kiel datumaj teknologioj kreskas por komercistoj. Datumaj Stokejoj provizas centran deponejon, kiu ampleksas kaj donas bonegan komprenon pri viaj merkataj klopodoj - ebligante la kapablon enporti amasajn volumojn de klientaj, transakciaj, financaj kaj merkataj datumoj. Kaptante interretajn, senretajn kaj poŝtelefonajn datumojn en centra raporta datumbazo, merkatistoj povas analizi kaj akiri la respondojn, kiujn ili bezonas, kiam ili bezonas ĝin. Konstrui datuman magazenon estas sufiĉe entrepreno por la averaĝa kompanio - sed Datuma Stokejo kiel Servo (DWaaS) solvas la problemon por kompanioj.

Pri BitYota Data Warehouse kiel Servo

Ĉi tiu afiŝo estis verkita kun la helpo de BitYota. La Datuma Stokejo kiel Servo de BitYota eligas la kapdoloron pro neceso starigi kaj administri alian datuman platformon. BitYota ebligas al merkatistoj rapide ekfunkciigi sian datuman magazenon, facile konektante al nuba provizanto kaj agordante vian magazenon. La teknologio uzas SQL super JSON-teknologio por facile pridemandi vian magazenon kaj venas kun realtempaj datumaj fluoj por rapida analitiko.

Atribua Analizo - BitYota

Unu el la ĉefaj inhibidores por rapida analytics estas la bezono transformi la datumojn antaŭ ol konservi ilin en via analytics sistemo. En mondo, kie aplikoj ŝanĝiĝas konstante, datumoj alvenantaj de multoblaj fontoj, kaj en malsamaj formatoj, signifas, ke kompanioj ofte trovas sin aŭ pasigi tro multe da tempo pri projektoj de transformado de datumoj aŭ alfronti rompita analytics sistemoj. BitYota stokas kaj analizas la datumojn en sia denaska formato tiel forigante la bezonon de penaj, tempopostulaj datumaj transformaj procezoj. Forigi datumtransformon provizas niajn klientojn rapide analytics, maksimuma fleksebleco kaj kompleta datuma fideleco. BitYota

Dum viaj bezonoj ŝanĝiĝas, vi povas aldoni aŭ forigi nodojn de via areto aŭ ŝanĝi maŝinajn agordojn. Kiel tute administrita solvo, BitYota kontrolas, administras, provizas kaj skalas vian datuman platformon, por ke vi povu fokusiĝi pri tio, kio gravas - analizi viajn datumojn.

Kion vi pensas?

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