چگونه تجزیه و تحلیل پایان به پایان به مشاغل کمک می کند

OWOX BI تجزیه و تحلیل پایان به پایان

تجزیه و تحلیل پایان به پایان فقط گزارش ها و گرافیک های زیبا نیست. توانایی ردیابی مسیر هر مشتری ، از اولین لمس تا خریدهای منظم ، می تواند به مشاغل کمک کند تا هزینه کانال های تبلیغاتی بی اثر و بیش از حد ارزش را کاهش دهند ، ROI را افزایش دهند و ارزیابی کنند که چگونه حضور آنلاین آنها بر فروش آفلاین تأثیر می گذارد. OWOX BI تحلیلگران پنج مطالعه موردی را جمع آوری کرده اند که نشان می دهد تجزیه و تحلیل با کیفیت بالا به موفقیت و سودآوری مشاغل کمک می کند.

استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان برای ارزیابی مشارکت های آنلاین

موقعیت. یک شرکت یک فروشگاه آنلاین و چندین فروشگاه خرده فروشی فیزیکی افتتاح کرده است. مشتریان می توانند کالاها را مستقیماً از طریق وب سایت شرکت خریداری کنند یا آنها را بصورت آنلاین چک کنند و برای خرید به یک فروشگاه فیزیکی مراجعه کنند. مالک درآمد حاصل از فروش آنلاین و آفلاین را مقایسه کرده و نتیجه گرفته است که یک فروشگاه فیزیکی سود بسیار بیشتری به همراه دارد.

هدف. تصمیم بگیرید که آیا از فروش آنلاین عقب نشینی کرده و به فروشگاه های فیزیکی توجه کنید.

راه حل عملی شرکت لباس زیردارجلینگ تأثیر ROPO - تأثیر حضور آنلاین آن بر فروش آفلاین آن را مطالعه کرده است. کارشناسان دارجیلینگ به این نتیجه رسیدند که 40٪ از مشتریان قبل از خرید در فروشگاه از سایت بازدید کرده اند. در نتیجه ، بدون فروشگاه آنلاین ، تقریبا نیمی از خرید آنها اتفاق نمی افتد.

برای بدست آوردن این اطلاعات ، این شرکت به دو سیستم جمع آوری ، ذخیره و پردازش داده ها اعتماد کرد:

  • Google Analytics برای اطلاعات در مورد اقدامات کاربران در وب سایت
  • CRM این شرکت برای داده ها و هزینه های تکمیل سفارش

بازاریابان دارجیلینگ داده های این سیستم ها را که دارای ساختار و منطق متفاوتی بودند ، ترکیب کردند. برای ایجاد یک گزارش واحد ، دارجلینگ از سیستم BI برای تجزیه و تحلیل پایان به پایان استفاده کرد.

استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان برای افزایش بازده سرمایه گذاری

موقعیت. یک تجارت از چندین کانال تبلیغاتی برای جلب مشتری از جمله جستجو ، تبلیغات متنی ، شبکه های اجتماعی و تلویزیون استفاده می کند. همه آنها از نظر هزینه و کارایی متفاوت هستند.

هدف. از تبلیغات بی اثر و گران پرهیز کنید و فقط از تبلیغات موثر و ارزان استفاده کنید. این کار را می توان با استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به انتها انجام داد تا هزینه هر کانال را با مقداری که به همراه دارد مقایسه کند.

راه حل عملی دردکتر ریاادم زنجیره ای از کلینیک های پزشکی ، بیماران می توانند از طریق کانال های مختلف با پزشکان ارتباط برقرار کنند: در وب سایت ، از طریق تلفن یا در محل پذیرش. ابزارهای منظم تجزیه و تحلیل وب برای تعیین محل ورود هر بازدید کننده کافی نبودند ، با این وجود ، از آنجا که داده ها در سیستم های مختلف جمع آوری شده بودند و به هم ربطی نداشتند. تحلیلگران این زنجیره باید داده های زیر را در یک سیستم ادغام کنند:

  • اطلاعات مربوط به رفتار کاربر از Google Analytics
  • داده های تماس از سیستم های ردیابی تماس
  • داده های مربوط به هزینه ها از کلیه منابع تبلیغاتی
  • اطلاعات مربوط به بیماران ، پذیرش و درآمد حاصل از سیستم داخلی کلینیک

گزارش های مبتنی بر این داده های جمعی نشان داد که کدام کانال ها بازدهی ندارند. این به زنجیره کلینیک کمک کرد تا هزینه تبلیغات خود را بهینه کند. به عنوان مثال ، در تبلیغات متنی ، بازاریاب ها فقط کمپین هایی را با معنایی بهتر به جا می گذارند و بودجه خدمات جغرافیایی را افزایش می دهند. در نتیجه ، دکتر ریادوم میزان بازگشت سرمایه کانال های شخصی را 2.5 برابر کرد و هزینه های تبلیغات را به نصف کاهش داد.

استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان برای یافتن زمینه های رشد

موقعیت. قبل از اینکه چیزی را بهبود بخشید ، باید بدانید که دقیقاً چه چیزی درست کار نمی کند. به عنوان مثال ، شاید تعداد کمپین ها و عبارات جستجو در تبلیغات متنی آنقدر سریع افزایش یافته است که دیگر نمی توان به صورت دستی آنها را مدیریت کرد. بنابراین تصمیم می گیرید مدیریت پیشنهادات را خودکار کنید. برای انجام این کار ، باید تأثیر هر یک از چندین هزار عبارت جستجو را درک کنید. پس از همه ، با یک ارزیابی نادرست ، می توانید بودجه خود را برای هیچ چیز ادغام کنید یا مشتریان بالقوه کمتری را جذب کنید.

هدف. عملکرد هر کلمه کلیدی را برای هزاران جستجوی جستجو ارزیابی کنید. به دلیل ارزیابی نادرست ، هزینه های بیهوده و کسب کم را از بین ببرید.

راه حل عملی برای خودکار کردن مدیریت پیشنهادات ،هاف، یک خرده فروشی فروشگاه های مبلمان و وسایل خانه در هایپرمارکت ، تمام جلسات کاربران را به هم متصل می کند. این به آنها کمک می کند تماس های تلفنی ، بازدید از فروشگاه و هر تماس با سایت را از هر دستگاهی ردیابی کنند.

پس از ادغام تمام این داده ها و تنظیم تجزیه و تحلیل پایان به پایان ، کارکنان شرکت شروع به اجرای انتساب - توزیع ارزش کردند. به طور پیش فرض ، Google Analytics از آخرین مدل انتساب کلیک غیر مستقیم استفاده می کند. اما این بازدیدهای مستقیم را نادیده می گیرد و آخرین کانال و جلسه در زنجیره تعامل مقدار کامل تبدیل را دریافت می کند.

برای به دست آوردن اطلاعات دقیق ، متخصصان هاف انتساب مبتنی بر قیف را تنظیم کردند. مقدار تبدیل در آن بین کلیه کانالهایی که در هر مرحله از قیف شرکت می کنند توزیع می شود. آنها هنگام مطالعه داده های ادغام شده ، سود هر کلمه کلیدی را ارزیابی کردند و دیدند که کدام یک بی اثر هستند و چه سفارشات بیشتری دارند.

تحلیلگران هاف این اطلاعات را تنظیم می کنند که روزانه به روز شود و به سیستم مدیریت پیشنهادات خودکار منتقل شود. پیشنهادات سپس تنظیم می شوند تا اندازه آنها با ROI کلمه کلیدی متناسب باشد. در نتیجه ، هوف میزان بازده سرمایه گذاری خود را برای تبلیغات متنی 17٪ افزایش داد و تعداد کلمات کلیدی موثر را دو برابر کرد.

استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان برای شخصی سازی ارتباطات

موقعیت. در هر مشاغل ایجاد روابط با مشتریان برای ارائه پیشنهادات مربوطه و پیگیری تغییرات در وفاداری به برند مهم است. مطمئناً وقتی هزاران مشتری وجود دارد ، امکان ارائه پیشنهادات شخصی به هر یک از آنها وجود ندارد. اما می توانید آنها را به چندین بخش تقسیم کرده و با هر یک از این بخش ها ارتباط برقرار کنید.

هدف. همه مشتریان را به چند بخش تقسیم کرده و با هر یک از این بخشها ارتباط برقرار کنید.

راه حل عملی بوتیک، یک مرکز خرید مسکو با فروشگاه اینترنتی لباس ، کفش و لوازم جانبی ، کار آنها را با مشتریان بهبود بخشید. برای افزایش وفاداری مشتری و ارزش مادام العمر ، بازاریابان Butik ارتباطات را از طریق یک مرکز تماس ، ایمیل و پیام های شخصی شخصی سازی کردند.

مشتریان براساس فعالیت خرید خود به بخشهایی تقسیم شدند. نتیجه آن داده های پراکنده ای بود زیرا مشتریان می توانند بصورت آنلاین خرید کنند ، به صورت آنلاین سفارش دهند و محصولات را در یک فروشگاه فیزیکی تحویل بگیرند یا به طور کلی از سایت استفاده نکنند. به همین دلیل ، بخشی از داده ها در Google Analytics و بخشی دیگر در سیستم CRM جمع آوری و ذخیره شد.

سپس بازاریابان بوتیک هر مشتری و کلیه خریدهای آنها را شناسایی کردند. آنها بر اساس این اطلاعات ، بخشهای مناسبی را تعیین کردند: خریداران جدید ، مشتریانی که هر سه ماه یک بار یا سالی یک بار خرید می کنند ، مشتریان عادی و غیره. در کل ، آنها شش بخش را شناسایی کردند و قوانینی را برای انتقال خودکار از یک بخش به بخش دیگر تشکیل دادند. این به بازاریابان بوتیک اجازه می دهد تا با هر بخش مشتری ارتباط شخصی سازی کنند و پیام های تبلیغاتی مختلفی را به آنها نشان دهند.

استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان برای تعیین تقلب در تبلیغات هزینه در هر اقدام (CPA)

موقعیت. یک شرکت برای تبلیغات آنلاین از مدل هزینه در هر اقدام استفاده می کند. این تنها در صورتی تبلیغات را در اختیار شما قرار می دهد و سیستم عامل های پرداخت را انجام می دهد که بازدیدکنندگان اقدام هدفمندی مانند بازدید از وب سایت خود ، ثبت نام یا خرید محصول را انجام دهند. اما شرکای تبلیغاتی همیشه صادقانه کار نمی کنند. در میان آنها کلاهبرداران وجود دارد. اغلب این کلاهبرداران منبع ترافیک را به گونه ای جایگزین می کنند که به نظر می رسد شبکه آنها منجر به تبدیل شده است. بدون تجزیه و تحلیل ویژه به شما امکان می دهد هر مرحله از زنجیره فروش را ردیابی کنید و ببینید کدام منابع در نتیجه تأثیر دارند ، تشخیص چنین تقلبی تقریباً غیرممکن است.

بانک Raiffeisen با تقلب در بازاریابی مشکلی داشت. بازاریابان آنها متوجه شده بودند که هزینه های ترافیک شرکت های وابسته افزایش یافته در حالی که درآمد ثابت مانده است ، بنابراین آنها تصمیم گرفتند کارهای شرکا را به دقت بررسی کنند.

هدف. با استفاده از تجزیه و تحلیل پایان به پایان ، تقلب را کشف کنید. هر مرحله از زنجیره فروش را پیگیری کنید و بفهمید کدام منابع در اقدام مشتری هدفمند تأثیر دارند.

راه حل عملی بازاریابان بانک Raiffeisen برای بررسی کار شرکای خود ، اطلاعات خام اقدامات کاربران را در سایت جمع آوری کردند: اطلاعات کامل ، پردازش نشده و تجزیه و تحلیل نشده. از میان همه مشتریانی که دارای جدیدترین کانال وابسته هستند ، آنها کسانی را انتخاب کردند که بین جلسات بین مدت کوتاهی استراحت داشته باشند. آنها دریافتند که در طی این وقفه ها ، منبع ترافیک تعویض شده است.

در نتیجه ، تحلیلگران Raiffeisen چندین شریک پیدا کردند که ترافیک خارجی را اختصاص می دادند و آن را به بانک می فروختند. بنابراین آنها همکاری با این شرکا را متوقف کردند و هدر دادن بودجه خود را متوقف کردند.

تجزیه و تحلیل پایان به پایان

ما رایج ترین چالش های بازاریابی را که یک سیستم تجزیه و تحلیل پایان به پایان می تواند حل کند ، برجسته کرده ایم. در عمل ، با کمک داده های یکپارچه در مورد اقدامات کاربر در وب سایت و آفلاین ، اطلاعات سیستم های تبلیغاتی و داده های ردیابی تماس ، می توانید پاسخ بسیاری از س concerningالات مربوط به نحوه بهبود تجارت خود را پیدا کنید.

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.