Cumu l'analítica end-to-end aiuta l'imprese

Analisi end-to-end OWOX BI

L'analítica end-to-end ùn hè micca solu belli rapporti è grafichi. A capacità di seguità u percorsu di ogni cliente, da u primu puntu di toccu à l'acquisti regulari, pò aiutà l'imprese à riduce u costu di i canali di publicità inefficaci è sopravvalutati, aumentà u ROI è valutà cumu a so presenza in linea influenza e vendite offline. OWOX BI analisti anu raccoltu cinque studii di casi dimustrendu chì analitiche di alta qualità aiuta l'imprese à riesce è à prufittà.

Aduprà Analisi End-to-End per Valutà i Cuntributi in Linea

A situazione. Una sucietà hà apertu un magazinu in linea è parechji buttreghi fisichi. I Clienti ponu cumprà merci direttamente nantu à u situ web di a cumpagnia o fighjà in ligna è ghjunghje in un magazinu fisicu per cumprà. U pruprietariu hà paragunatu i rivenuti da e vendite in ligna è fora di linea è hà cunclusu chì un magazinu fisicu porta assai più prufitti.

U scopu. Decide se ritirassi luntanu da e vendite in linea è fucalizza nantu à i magazini fisici.

A suluzione pratica. A cumpagnia di lingerieDarjeeling Hà studiatu l'effettu ROPO - l'impattu di a so presenza in linea nantu à e so vendite offline. L'esperti di Darjeeling anu cunclusu chì 40% di i clienti anu visitatu u situ prima di cumprà in un magazinu. Di conseguenza, senza u magazinu in linea, quasi a metà di i so acquisti ùn accaderebbe.

Per uttene queste informazioni, a sucietà si basa nantu à dui sistemi per raccogliere, archivà è trattà dati:

  • Google Analytics per infurmazione nantu à l'azzioni di l'utilizatori nantu à u situ web
  • U CRM di a cumpagnia per i dati di costu è cumpiimentu di l'ordine

I venditori di Darjeeling anu cumbinatu dati da questi sistemi, chì avianu diverse strutture è logica. Per creà un rapportu unificatu, Darjeeling hà adupratu u sistema BI per analisi end-to-end.

Aduprà Analisi End-to-End per Incrementà u Ritornu di l'Investimentu

A situazione. Un impresa usa parechji canali publicitarii per attirà i clienti, cumpresi a ricerca, a publicità cuntestuale, e rete suciale è a televisione. Tutti differenu in quantu à u so costu è l'efficacità.

U scopu. Evite publicità inefficace è costosa è utilizate solu publicità efficace è economica. Questu pò esse fattu cù analisi end-to-end per paragunà u costu di ogni canale cù u valore chì porta.

A suluzione pratica. In uDuttore Ryadom catena di cliniche mediche, i pazienti ponu interagisce cù i duttori attraversu vari canali: nantu à u situ web, per telefunu, o à l'accolta. Strumenti reguli di analisi web ùn bastavanu micca per determinà da induve venia ogni visitore, postu chì i dati sò stati raccolti in sistemi diversi è ùn eranu micca ligati. L'analisti di a catena anu avutu à fonde i dati seguenti in un sistema:

  • Dati nantu à u cumpurtamentu di l'utilizatori da Google Analytics
  • Dati di chjamate da i sistemi di seguimentu di chjamate
  • Dati nantu à e spese da tutte e fonti publicitarii
  • Dati nantu à i pazienti, ingressi è ricavi da u sistema internu di a clinica

I rapporti basati annantu à sti dati cullettivi mostranu chì canali ùn anu micca pagatu. Questu hà aiutatu a catena clinica à ottimisà a so spesa publicitaria. Per esempiu, in publicità cuntestuale, i venditori anu lasciatu solu campagne cù una semantica migliore è anu aumentatu u budget per i geoservizi. Di conseguenza, u duttore Ryadom hà aumentatu u ROI di i canali individuali di 2.5 volte è hà riduttu i costi di publicità à a mità.

Aduprà Analisi End-to-End per Truvà Zone di Crescita

A situazione. Prima di migliurà qualcosa, avete bisognu di scopre ciò chì esattamente ùn funziona micca currettamente. Per esempiu, forse u numeru di campagne è di frasi di ricerca in publicità cuntestuale hè cresciutu cusì rapidamente chì ùn hè più pussibule di gestì li manualmente. Cusì decide di automatizà a gestione di l'offerta. Per fà questu, avete bisognu di capisce l'efficacità di ognuna di parechje migliaia di frasi di ricerca. Dopu tuttu, cù una valutazione sbagliata, pudete sia unisce u vostru budgetu per nunda o attirà menu clienti potenziali.

U scopu. Valuta e prestazioni di ogni parolla chjave per migliaia di dumande di ricerca. Eliminà a spesa sprecata è a poca acquisizione per via di una valutazione sbagliata.

A suluzione pratica. Per automatizà a gestione di l'offerta,Hoff, Un rivenditore di ipermercati di mobuli è articuli per a casa, hà cunnessu tutte e sessioni d'utilizatori. Questu hà aiutatu à seguità e chjamate telefuniche, e visite in magazzinu, è ogni cuntattu cù u situ da qualsiasi dispositivu.

Dopu a fusione di tutti questi dati è a messa in opera di analisi end-to-end, i dipendenti di a cumpagnia anu cuminciatu à implementà l'attribuzione - a distribuzione di u valore. Per automaticamente, Google Analytics utilizza l'ultimu mudellu d'attribuzione di clicchi indiretti. Ma questu ignora e visite dirette, è l'ultimu canale è sessione in a catena d'interazione riceve u valore pienu di a cunversione.

Per uttene dati accurati, l'esperti di Hoff anu stabilitu l'attribuzione basata in funnel. U valore di cunversione in questu hè distribuitu trà tutti i canali chì participanu à ogni passu di l'imbutu. Quandu anu studiatu i dati fusionati, anu valutatu u prufittu di ogni parola chiave è anu vistu chì eranu inefficaci è chì anu purtatu più ordini.

L'analisti di Hoff stabiliscenu queste informazioni per esse aggiornate ogni ghjornu è trasferite à u sistema automatizatu di gestione di offerte. L'offre sò poi adattate in modo chì a so dimensione sia direttamente proporzionale à u ROI di a parola chiave. Di conseguenza, Hoff hà aumentatu u so ROI per a publicità contestuale di 17% è hà radduppiatu u numeru di parole chiave efficaci.

Aduprà Analisi End-to-End per Personalizà a Cumunicazione

A situazione. In ogni attività, hè impurtante di custruisce relazioni cù i clienti per fà offerte pertinenti è seguità i cambiamenti in fidelizazione à a marca. Benintesa, quandu ci sò millaie di clienti, hè impussibile di fà offerte persunalizate à ognunu di elli. Ma pudete divideli in parechji segmenti è custruisce una cumunicazione cù ognunu di sti segmenti.

U scopu. Divide tutti i clienti in parechji segmenti è custruisce a cumunicazione cù ognunu di questi segmenti.

Soluzione pratica. EnseñanzaButik, Un centru cummerciale di Mosca cù un magazinu in linea per vestiti, calzature è accessori, anu miglioratu u so travagliu cù i clienti. Per aumentà a lealtà di i clienti è u valore di a vita, Butik marketers hà persunalizatu a cumunicazione per mezu di un call center, email, è messaghji SMS.

I clienti sò stati divisi in segmenti basati nantu à a so attività di compra. U risultatu hè statu dati spargugliati perchè i clienti ponu cumprà in linea, urdinà in ligna è ripiglià prudutti in un magazinu fisicu, o micca aduprà u situ in tuttu. Per via di questu, una parte di i dati hè stata raccolta è almacenata in Google Analytics è l'altra parte in u sistema CRM.

Dopu i venditori Butik anu identificatu ogni cliente è tutti i so acquisti. Basatu annantu à queste informazioni, anu determinatu segmenti adatti: novi cumpratori, clienti chì cumpranu una volta per trimestre o una volta à l'annu, clienti regulari, ecc. In totale, anu identificatu sei segmenti è furmatu regule per a transizione automaticamente da un segmentu à l'altru. Questu hà permessu à i venditori Butik di custruisce una cumunicazione persunalizata cù ogni segmentu di clienti è mostralli diversi messaghji publicitarii.

Aduprà Analisi End-to-End per Determinà Fraud in Publicità Cost-Per-Action (CPA)

A situazione. Una sucietà utilizza u mudellu cost-per-action per a publicità in linea. Pone annunci è paga piattaforme solu se i visitatori realizanu un'azione mirata cume visitate u so situ web, registranu o cumprà un pruduttu. Ma i partenarii chì ponenu annunci ùn travaglianu micca sempre onestamente; ci sò fraudori trà di elli. A più spessu, questi fraudsters sustituiscenu a fonte di trafficu in tale modu chì pare chì a so rete hà purtatu à a cunversione. Senza analitiche speciali chì permettenu di seguità ogni passu in a catena di vendita è vede chì fonti influenzanu u risultatu, hè quasi impussibile di rilevà tali frodi.

Raiffeisen Bank avia avutu prublemi cù fraude di marketing. I so cummercializatori avianu rimarcatu chì i costi di trafficu di affiliazione anu aumentatu mentre i rivenuti rimanevanu uguale, allora anu decisu di verificà attentamente u travagliu di i partenarii.

U scopu. Rilevate e frodi aduprendu analitiche end-to-end. Tracciate ogni passu in a catena di vendita è capite chì fonti influenzanu l'azione di u cliente destinatu.

Soluzione pratica. Per verificà u travagliu di i so cumpagni, i cummercialisti in Raiffeisen Bank anu raccoltu dati grezzi di l'azzioni di l'utilizatori nantu à u situ: infurmazione cumpleta, micca trasfurmata è micca analizata. Frà tutti i clienti cù l'ultimu canali di affiliazione, anu sceltu quelli chì avianu insolitamente brevi pause trà e sessioni. Anu trovu chì durante queste pause, a fonte di u trafficu era cambiata.

Di conseguenza, l'analisti di Raiffeisen anu trovu parechji partenarii chì si apprupriavanu u trafficu stranieru è u rivendevanu à a banca. Dunque anu smessu di cooperà cun sti partenarii è anu smessu di sprecà u so bilanciu.

Analisi End-to-End

Avemu messu in evidenza e sfide di cumerciu più cumuni chì un sistema di analisi end-to-end pò risolve. In pratica, cù l'aiutu di dati integrati nantu à l'azzioni di l'utilizatori sia in un situ web sia fora di linea, l'infurmazioni da i sistemi di publicità, è i dati di tracciamentu di chjamate, pudete truvà risposte à parechje dumande riguardanti cumu migliurà a vostra attività.

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