Giunsa ang End-to-End Analytics Nagtabang sa mga Negosyo

Ang OWOX BI End-to-End Analytics

Ang end-to-end analytics dili lang matahum nga mga ulat ug graphic. Ang abilidad sa pagsubay sa agianan sa matag kliyente, gikan sa una nga touchpoint hangtod sa naandan nga pagpalit, makatabang sa mga negosyo nga maminusan ang gasto sa dili epektibo ug sobra nga paghatag bili sa mga channel sa advertising, pagdugang sa ROI, ug pagsusi kung giunsa ang ilang presensya sa online nakaapekto sa mga pagpamaligya sa offline. OWOX BI Gikolekta sa mga analista ang lima ka mga pagtuon sa kaso nga nagpakita nga ang de-kalidad nga analisasyon makatabang sa mga negosyo nga magmalampuson ug makaganansya.

Paggamit End-to-End Analytics aron Susihon ang Mga Kontribusyon sa Online

Ang sitwasyon. Gibuksan sa usa ka kompanya ang usa ka online store ug daghang mga tindahan sa pamaligya sa lawas. Ang mga kostumer mahimong makapalit mga produkto nga direkta sa website sa kompanya o susihon kini online ug moadto sa usa ka pisikal nga tindahan aron makapalit. Gitandi sa tag-iya ang kita gikan sa online ug offline nga pamaligya ug nakahinapos nga ang usa ka pisikal nga tindahan nagdala labi nga kita.

Ang tumong. Pagdesisyon kung moatras ba gikan sa online sales ug mag-focus sa mga pisikal nga tindahan.

Ang praktikal nga solusyon. Ang kompanya sa pantulog Darjeeling gitun-an ang epekto sa ROPO - ang epekto sa presensya niini sa online sa mga pagpamaligya nga offline. Ang mga eksperto sa Darjeeling nakahinapos nga 40% sa mga kostumer ang mibisita sa site sa wala pa mopalit sa usa ka tindahan. Tungod niini, kung wala ang online store, hapit katunga sa ilang mga gipamalit dili mahitabo.

Aron makuha kini nga kasayuran, ang kompanya nagsalig sa duha nga sistema alang sa pagkolekta, pagtipig, ug pagproseso sa datos:

  • Ang Google Analytics alang sa kasayuran bahin sa mga lihok sa mga ninggamit sa website
  • Ang CRM sa kompanya alang sa datos sa pagkompleto sa gasto ug pag-order

Ang mga marketer sa Darjeeling naghiusa sa datos gikan sa kini nga mga sistema, nga adunay lainlaing mga istruktura ug lohika. Aron makahimo us aka hiniusa nga ulat, gigamit ni Darjeeling ang BI system alang sa end-to-end analytics.

Paggamit End-to-End Analytics aron madugangan ang Return on Investment

Ang sitwasyon. Ang usa ka negosyo naggamit daghang mga kanal sa advertising aron makadani ang mga kostumer, lakip ang pagpangita, advertising sa konteksto, mga social network, ug telebisyon. Tanan sila managlahi sa mga termino sa ilang gasto ug pagkaepektibo.

Ang katuyoan. Paglikay nga dili epektibo ug mahal nga advertising ug gamita ra ang epektibo ug barato nga advertising. Mahimo kini gamit ang end-to-end analytics aron itandi ang gasto sa matag channel sa kantidad nga gidala niini.

Ang praktikal nga solusyon. sa Doktor Ryadom kadena sa mga klinika nga medikal, ang mga pasyente mahimong makig-uban sa mga doktor pinaagi sa lainlaing mga kanal: sa website, pinaagi sa telepono, o sa pagdawat. Ang mga kanunay nga himan sa web analytics dili igo aron mahibal-an kung diin gikan ang matag bisita, bisan pa, tungod kay ang datos nakolekta sa lainlaing mga sistema ug wala’y kalabutan. Ang mga analista sa kadena kinahanglan nga paghiusa ang mga mosunud nga datos sa usa ka sistema:

  • Ang datos bahin sa pamatasan sa gumagamit gikan sa Google Analytics
  • Pagtawag sa datos gikan sa mga sistema sa pagsubay sa tawag
  • Ang datos sa mga gasto gikan sa tanan nga gigikanan sa advertising
  • Ang datos bahin sa mga pasyente, pagdawat, ug kita gikan sa sulud nga sistema sa klinika

Ang mga ulat nga gibase sa kini nga kolektibo nga datos gipakita kung unsang mga kanal ang wala’y bayad. Nakatabang kini sa kadena sa klinika nga ma-optimize ang ilang paggasto sa ad. Pananglitan, sa advertising sa konteksto, ang mga marketer nagbilin ra sa mga kampanya nga adunay labi ka kaayo nga semantiko ug gipataas ang badyet alang sa mga geoservices. Ingon usa ka sangputanan, gipadako ni Doctor Ryadom ang ROI sa tagsatagsa nga mga agianan sa 2.5 nga mga panahon ug gipamubu ang tunga sa mga gasto sa advertising.

Paggamit End-to-End Analytics aron Makakaplag Mga Lugar of Pagtubo

Ang sitwasyon. Sa wala pa nimo mapaayo ang us aka butang, kinahanglan nga mahibal-an nimo kung unsa gyud ang dili husto nga paglihok. Pananglitan, tingali ang gidaghanon sa mga kampanya ug mga hugpong sa pagpangita sa pang-konteksto nga pag-anunsyo nga misaka nga dali nga dili na mahimo ang pagdumala kanila sa kamut. Mao nga nakahukom ka nga i-automate ang pagdumala sa bid. Aron mahimo kini, kinahanglan nimo mahibal-an ang kaepektibo sa matag usa sa daghang libo nga mga hugpong sa mga pulong sa pagpangita. Pagkahuman sa tanan, nga adunay sayup nga pagsusi, mahimo nimong i-merge ang imong badyet alang sa wala o pagdani sa dili kaayo mga potensyal nga kustomer.

Ang katuyoan. Sutaa ang paghimo sa matag keyword alang sa liboan nga mga pangutana sa pagpangita. Wagtanga ang usik nga paggasto ug mubu ang pagkuha tungod sa sayup nga pagsusi.

Ang praktikal nga solusyon. Pag-automate sa pagdumala sa bid, Hoff, usa ka hypermarket nga namaligya sa mga gamit sa muwebles ug gamit sa balay, nga nagkonektar sa tanan nga sesyon sa tiggamit. Nakatabang kini kanila sa pagsubay sa mga tawag sa telepono, pagbisita sa tindahan, ug matag kontak sa site gikan sa bisan unsang aparato.

Pagkahuman sa paghiusa sa tanan nga kini nga datos ug pag-set up sa end-to-end analytics, ang mga empleyado sa kompanya nagsugod sa pagpatuman sa pag-ila - ang pag-apud-apod sa kantidad. Pinaagi sa default, gigamit sa Google Analytics ang ulahi nga modelo sa pagpaila nga dili direkta nga pag-klik. Apan wala kini tagda ang direkta nga pagbisita, ug ang katapusang kanal ug sesyon sa kadena sa pakig-ambit nakadawat bug-os nga kantidad sa pagkakabig.

Aron makakuha og ensakto nga datos, ang mga eksperto sa Hoff nag-set up sa pagpaila nga nakabase sa funnel. Ang kantidad sa pagkakabig niini gipanghatag sa taliwala sa tanan nga mga kanal nga moapil sa matag lakang sa funnel. Kung gitun-an ang gisagol nga datos, gisusi nila ang kita sa matag keyword ug nakita kung diin ang dili epektibo ug diin nagdala daghang mga order.

Gitakda sa mga analista sa Hoff kini nga kasayuran nga ma-update adlaw-adlaw ug ibalhin sa sistema sa pagdumala sa awtomatikong pag-bid. Ang mga pag-bid dayon gipahiangay aron ang ilang gidak-on direkta nga katimbangan sa ROI sa keyword. Ingon usa ka sangputanan, gipataas ni Hoff ang ROI alang sa advertising sa konteksto sa 17% ug gidoble ang gidaghanon sa mga epektibo nga keyword.

Paggamit End-to-End Analytics aron ma-personalize ang Komunikasyon

Ang sitwasyon. Sa bisan unsang negosyo, hinungdanon nga maghimo og mga relasyon sa mga kustomer aron makahimo mga may kalabutan nga mga tanyag ug subay sa mga pagbag-o sa pagkamaunongon sa brand. Siyempre, kung adunay libu-libo nga mga kostumer, imposible nga mohimo sa kaugalingon ang mga tanyag sa matag usa sa kanila. Apan mahimo nimo kini bahinon sa daghang mga bahin ug paghimo og komunikasyon sa matag usa niini nga mga bahin.

Ang katuyoan. Bahina ang tanan nga mga kustomer sa daghang mga bahin ug paghimo og komunikasyon sa matag usa sa kini nga mga bahin.

Praktikal nga solusyon. Butikusa ka mall sa Moscow nga adunay online store alang sa mga sinina, sapin sa tiil, ug mga aksesorya, gipaayo ang ilang trabaho sa mga kustomer. Aron madugangan ang pagkamaunongon sa kustomer ug bililhon sa kinabuhi, gipahinungod sa mga tigbaligya sa Butik ang komunikasyon pinaagi sa usa ka call center, email, ug mga mensahe sa SMS.

Ang mga kostumer gibahin sa mga bahin pinahiuyon sa ilang kalihokan sa pagpalit. Ang sangputanan niini nagkatibulaag nga datos tungod kay ang mga kustomer makapalit online, mag-order online ug kuhaon ang mga produkto sa usa ka pisikal nga tindahan, o dili gyud gamiton ang site. Tungod niini, ang bahin sa datos nakolekta ug gitipig sa Google Analytics ug uban pang bahin sa sistema sa CRM.

Unya giila sa mga magpapatigayon sa Butik ang matag kustomer ug tanan nga ilang gipamalit. Pinahiuyon sa kasayuran nga kini, gitino nila ang angay nga mga bahin: mga bag-ong pumapalit, mga kustomer nga mopalit kausa sa usa ka ikaupat nga bahin sa usa ka tuig sa usa ka tuig, mga regular nga kostumer, ubp. Gitugotan ang mga namaligya sa Butik nga maghimo sa kaugalingon nga komunikasyon sa matag segment sa kustomer ug ipakita kanila ang lainlaing mga mensahe sa advertising.

Paggamit sa End-to-End Analytics aron Mahibal-an ang Paglimbong sa Cost-Per-Action (CPA) nga Advertising

Ang sitwasyon. Gigamit sa usa ka kompanya ang modelo nga cost-per-action alang sa online advertising. Nagbutang ra kini mga ad ug nagbayad sa mga platform kung ang mga bisita naghimo usa ka gipunting nga aksyon sama sa pagbisita sa ilang website, pagrehistro, o pagpalit usa ka produkto. Apan ang mga kauban nga nagbutang mga ad dili kanunay matinuuron nga molihok; adunay mga mangingilad sa taliwala nila. Kasagaran, gipulihan sa kini nga mga mangingilad ang tinubdan sa trapiko sa usa ka paagi nga ingon og ang ilang network misangput sa pagkakabig. Kung wala ang espesyal nga analytics nga gitugotan ka nga masundan ang matag lakang sa kadena sa pamaligya ug makita kung unsang mga gigikanan ang nakaimpluwensya sa resulta, hapit imposible nga makit-an ang ingon nga panlimbong.

Raiffeisen Bank adunay mga isyu sa panlimbong sa pamaligya. Namatikdan sa ilang mga tigpamaligya nga ang mga gasto sa trapiko nga kauban gipataas samtang ang kita nagpabilin nga parehas, busa nakahukom sila nga susihon pag-ayo ang trabaho sa mga kauban.

Ang katuyoan. Nakita ang limbong gamit ang end-to-end analytics. Subaya ang matag lakang sa kadena sa pamaligya ug sabta kung unsang mga gigikanan ang nakaimpluwensya sa aksyon nga target sa kostumer.

Praktikal nga solusyon. Aron masusi ang trabaho sa ilang mga kauban, tigpamaligya sa Raiffeisen Bank nakolekta hilaw nga datos sa mga lihok sa mga ninggamit sa site: kompleto, wala maproseso, ug dili nahibal-an nga kasayuran. Taliwala sa tanan nga kliyente nga adunay labing bag-o nga kauban nga channel, gipili nila ang mga adunay dili kasagaran nga mubo nga pahulay sa taliwala sa mga sesyon. Nahibal-an nila nga sa panahon sa kini nga pahulay, ang gigikanan sa trapiko gibalhin.

Ingon usa ka sangputanan, nakit-an ang mga analista sa Raiffeisen daghang mga kasosyo nga naggahin sa trapiko sa langyaw ug gibaligya kini sa bangko. Mao nga nahunong sila sa kooperasyon sa mga kauban ug gihunong ang pag-usik sa ilang badyet.

End-to-End Analytics

Gipunting namon ang labing kasagarang mga hagit sa pamaligya nga masulbad sa usa ka end-to-end nga sistema sa analytics. Sa pagpraktis, sa tabang sa hiniusa nga datos sa mga aksyon sa gumagamit pareho sa usa ka website ug offline, kasayuran gikan sa mga sistema sa advertising, ug tawag sa data sa pagsubay, makit-an nimo ang mga tubag sa daghang mga pangutana bahin sa kung giunsa nimo mapaayo ang imong negosyo.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.