Analytics és tesztelés

Hogyan használja a hozzárendelés elemzését az erősebb marketinglátáshoz

Az utóbbi években robbant az érintési pontok száma, amelyeken keresztül kapcsolatba lép az ügyfelekkel - és az, ahogyan találkoznak az Ön márkájával. Korábban a választás egyszerű volt: nyomtatott hirdetést, közvetített reklámot, esetleg direkt levelet vagy valamilyen kombinációt futtatott. Ma van keresés, online megjelenítés, közösségi média, mobil, blogok, összesítő webhelyek, és a lista folytatódik.

Az ügyfelek érintkezési pontjainak elterjedésével a hatékonyságot is fokozottan ellenőrizték. Mennyi egy adott közegben elköltött dollár valódi értéke? Melyik médium adja a legtöbbet a pénzedért? Hogyan maximalizálhatja a hatást előrehaladva?

A múltban a mérés ismét egyszerű volt: elindított egy hirdetést, és értékelte a különbséget a figyelem, a forgalom és az értékesítés szempontjából. Ma a hirdetéscserék betekintést nyújtanak abba, hogy hányan kattintottak a hirdetésére, és eljutottak a kívánt úticélra.

De mi történik akkor?

Az attribúcióelemzés választ adhat erre a kérdésre. Számos, egymástól eltérő forrásból származó adatokat gyűjthet össze, mind a vállalkozáson belül, mind pedig az ügyfelek elérése szempontjából. Segítségével meghatározhatja, hogy mely csatornák a legköltséghatékonyabbak a válaszmennyiség generálásához. A legfontosabb, hogy segíthet azonosítani a legjobb ügyfeleit a csoporton belül, és az információk alapján cselekedni, a marketingstratégia megfelelő módosításával a továbblépéshez.

Hogyan tudja hasznosítani attribúcióelemzés hatékonyan kihasználni ezeket az előnyöket? Itt van egy gyors esettanulmány arról, hogy egy vállalat hogyan csinálta:

A hozzárendelés elemzésének felhasználási esete

A mobil termelékenységet végző vállalat olyan alkalmazást forgalmaz, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy bármilyen eszközről dokumentumokat hozzanak létre, tekinthessenek át és osszák meg őket. Korán a cég harmadik féltől kezdett bele analitika eszközök előre beépített irányítópultokkal az alapvető mutatók nyomon követésére, mint például a letöltések, a napi / havi felhasználói számlák, az alkalmazással töltött idő, a létrehozott dokumentumok száma stb.

Az One Size Analytics nem felel meg mindenkinek

Amint a vállalat növekedése felrobbant, és a felhasználók száma millióra nőtt, a betekintés ez az egy mindenki számára megfelelő megközelítése nem terjedt el. Harmadik fél analitika szolgáltatás nem tudta kezelni a valós idejű adatok integrációját több forrásból, például a szerverplatform naplóiból, a webhely forgalmából és a hirdetési kampányokból.

What’s more, the company needed to analyze attribution across multiple screens and channels to help them decide where the next incremental marketing dollar would best be spent for new customer acquisition. A typical scenario was this: a user saw the company’s Facebook ad while on their phone, then searched for reviews about the company on their laptop, and finally clicked to install the app from a display ad on their tablet. Attribution in this case requires splitting the credit for acquiring that new customer across social media on mobile, paid search/reviews on the PC and in-app display ads on tablets.

The company needed to take things a step further and discover which online marketing source helped them acquire their most valuable users. They needed to identify user behaviors — beyond the generic click-to-install action — that were unique to the app and made the user valuable to the company. In its early days, Facebook developed a simple but powerful way to do this: they discovered that the number of people a user “friends” within a given number of days of sign-up was a great predictor of how engaged or valuable a user would be in the long run. Online media and third-party analitika a rendszerek vakok az ilyen típusú, időnként elmozdult, összetett cselekedetekkel szemben, amelyek egy alkalmazáson belül történnek.

Szükségük volt szokásra attribúcióelemzés elvégezni a munkát.

A hozzárendelés elemzése a megoldás

Egyszerűen kiindulva a vállalat belső fejlesztette ki a kezdeti célkitűzést: pontosan megismerni, hogy az adott felhasználó miként viszonyul a termékéhez egyetlen munkameneten belül. Miután ezt meghatározták, tovább mélyíthették ezeket az adatokat, hogy az ügyfelek profilszegmenseit létrehozhassák fizető felhasználók státusza és a havonta elköltött összeg alapján. E két adatterület egyesítésével a vállalat meg tudta határozni az adott ügyfelek élettartam érték - egy mutató, amely meghatározza, hogy mely ügyfelek rendelkeznek a legnagyobb bevételi potenciállal. Ez az információ viszont lehetővé tette számukra, hogy kifejezetten más médiaválasztás révén, kifejezetten speciális ajánlatokkal célozhassák meg a többi felhasználót - azokat, akiknek ugyanaz az „élettartam-érték” profilja volt.

Az eredmény? A marketingdollárok intelligensebb, tájékozottabb felhasználása. Folyamatos növekedés. És van egy egyedi hozzárendelési elemzési rendszer, amely növekedhet és alkalmazkodhat a vállalat előrehaladtával.

Sikeres hozzárendelési elemzés

Amikor elkezd foglalkozni attribúcióelemzés, fontos, hogy először meghatározza a sikert saját fogalmaival - és tartsa egyszerű. Kérdezd meg magadtól, kit tartok jó ügyfélnek? Ezután kérdezd meg, mi a célom azzal az ügyféllel? Dönthet úgy, hogy növeli a kiadásokat, és megszilárdítja a legértékesebb ügyfelekkel szembeni hűséget. Vagy dönthet úgy, hogy meghatározza, hol talál több olyan nagy értékű ügyfelet, mint ők. Valójában csak rajtad múlik, és mi felel meg a szervezetednek.

Röviden, a hozzárendelés-elemzés nagyon gyors és egyszerű mód lehet számos belső és harmadik féltől származó adat összegyűjtésére, és az adatok értelmezésére az Ön által kifejezetten meghatározott szempontok szerint. Megszerzi azt a betekintést, amelyre világosan meg kell határoznia és teljesítenie kell marketing céljait, majd csiszolnia kell stratégiáját, hogy a lehető legmagasabb megtérülést érje el minden elköltött marketing dollár esetében.

Mi az Adattárház mint szolgáltatás

Nemrégiben írtunk arról, hogyan az adattechnológiák növekszik a marketingesek számára. Az Adattárházak központi tárhelyet kínálnak, amely átfogó képet nyújt és nagyszerű betekintést nyújt a marketing erőfeszítéseibe - lehetővé téve hatalmas mennyiségű ügyfél-, tranzakciós, pénzügyi és marketingadat behozatalát. Az online, offline és mobil adatok központi jelentési adatbázisba gyűjtésével a marketingszakemberek képesek elemezni és megszerezni a szükséges válaszokat, amikor szükségük van rá. Az adattárház felépítése meglehetősen nagy vállalkozás az átlagos vállalat számára - de a Data Warehouse as a Service (DWaaS) megoldja a problémát a vállalatok számára.

A BitYota Data Warehouse szolgáltatásról

Ezt a bejegyzést a BitYota. A BitYota Data Warehouse as a Service megoldása csökkenti a fejfájást, ha más adatplatformot kell beállítania és kezelnie. A BitYota lehetővé teszi a marketingszakemberek számára, hogy gyorsan üzembe helyezhessék adattárházukat, könnyen csatlakozzanak egy felhőszolgáltatóhoz és konfigurálják a raktárunkat. A technológia az SQL-t a JSON technológián keresztül használja a raktár egyszerű lekérdezéséhez, és valós idejű adatcsatornákkal érkezik a gyors elemzéshez.

Vonzáselemzés - BitYota

A gyors kezelés egyik fő gátlója analitika az adatok átalakításának szükségessége, mielőtt azokat a analitika rendszer. Egy olyan világban, ahol az alkalmazások folyamatosan változnak, a több forrásból és különböző formátumokban érkező adatok azt jelentik, hogy a vállalatok gyakran túl sok időt töltenek adatátalakítási projektekkel, vagy szembesülnek törött analitika rendszerek. A BitYota az adatokat natív formátumában tárolja és elemzi, így nincs szükség fáradságos, időigényes adatátalakítási folyamatokra. Az adatátalakítás felszámolása gyors ügyfelek számára analitika, maximális rugalmasság és teljes adathűség. BitYota

Az igényeinek változásával csomópontokat adhat hozzá vagy távolíthat el a fürtből, vagy módosíthatja a gép konfigurációit. Teljesen kezelt megoldásként BitYota figyelemmel kíséri, kezeli, előkészíti és skálázza az adatplatformot, hogy Ön a legfontosabbra koncentrálhasson - az adatok elemzésére.

Douglas Karr

Douglas Karr CMO of OpenINSIGHTS és az alapítója a Martech Zone. Douglas több tucat sikeres MarTech startupnak segített, több mint 5 milliárd dolláros átvilágításban segédkezett a Martech akvizíciókban és befektetésekben, és továbbra is segíti a vállalatokat értékesítési és marketingstratégiáik megvalósításában és automatizálásában. Douglas nemzetközileg elismert digitális átalakulás és MarTech szakértő és előadó. Douglas egy Dummie's Guide és egy üzleti vezetői könyv szerzője is.

Kapcsolódó cikkek

Vissza a lap tetejére gombra
közel

Adblock észlelve

Martech Zone ingyenesen tudja biztosítani Önnek ezt a tartalmat, mivel webhelyünkkel bevételt szerezünk hirdetési bevételek, társult linkek és szponzorálás révén. Nagyra értékelnénk, ha eltávolítaná hirdetésblokkolóját, miközben megtekinti webhelyünket.