Як ви використовуєте аналіз атрибуції для посилення маркетингової інформації

сховище даних як рішення

Кількість точок дотику, за допомогою яких ви взаємодієте з клієнтами, - і те, як вони стикаються з вашим брендом - зростає за останні роки. Раніше вибір був простим: ви запускали друковану рекламу, трансляцію рекламного ролика, можливо, пряму пошту чи якусь комбінацію. Сьогодні існує пошук, Інтернет-показ, соціальні медіа, мобільні пристрої, блоги, сайти агрегаторів, і список можна продовжувати.

З розповсюдженням точок дотику клієнтів також посилився контроль за ефективністю. Яка реальна вартість долара, витраченого в будь-якому даному середовищі? Який засіб дає вам найбільший виграш? Як ви можете максимізувати вплив, рухаючись вперед?

Знову ж у минулому, вимірювання було простим: ви розмістили рекламу та оцінили різницю щодо обізнаності, трафіку та продажів. Сьогодні біржі оголошень дають змогу зрозуміти, скільки людей натиснуло ваше оголошення та прибуло до бажаного пункту призначення.

Але що тоді трапляється?

Аналіз атрибуції може дати відповідь на це питання. Він може об’єднати дані з багатьох різнорідних джерел, як внутрішніх для вашого бізнесу, так і зовнішніх, з точки зору охоплення клієнтів. Це може допомогти вам визначити, які канали є найбільш економічно вигідними для створення обсягу відповідей. Найголовніше, що це може допомогти вам визначити найкращих клієнтів у цій групі та діяти відповідно до цієї інформації, відповідно змінюючи свою маркетингову стратегію, рухаючись вперед.

Як ви можете використовувати атрибуційний аналіз ефективно і скористатися цими благами? Ось короткий приклад, як одна компанія це зробила:

Приклад використання для аналізу атрибуції

Компанія мобільної продуктивності продає на ринку додаток, що дозволяє користувачам створювати, переглядати та обмінюватися документами з будь-якого пристрою. На початку компанія впровадила сторонніх виробників аналітика інструменти з попередньо вбудованими інформаційними панелями для відстеження основних показників, таких як завантаження, щоденна / щомісячна кількість користувачів, час, проведений з додатком, кількість створених документів тощо.

Аналітика одного розміру не підходить для всіх

По мірі зростання компанії, коли кількість користувачів зросла до мільйонів, цей універсальний підхід до аналізу не змінився. Їх сторонні аналітика служба не могла впоратися з інтеграцією даних у режимі реального часу з різних джерел, таких як журнали платформи сервера, відвідуваність веб-сайтів та рекламні кампанії.

Більше того, компанії потрібно було проаналізувати атрибуцію на кількох екранах та каналах, щоб допомогти їм вирішити, де найкраще витратити наступний додатковий маркетинговий долар для залучення нових клієнтів. Типовим сценарієм був такий: користувач бачив рекламу компанії у Facebook, перебуваючи на своєму телефоні, потім шукав відгуки про компанію на своєму ноутбуці і, нарешті, натиснув, щоб встановити програму з медійної реклами на своєму планшеті. У цьому випадку атрибуція вимагає розподілу кредиту за придбання цього нового клієнта в соціальних мережах на мобільних пристроях, платний пошук / відгуки на ПК та медійні оголошення в додатках на планшетах.

Компанії потрібно було зробити крок далі і виявити, яке джерело маркетингу в Інтернеті допомогло їм придбати своїх найцінніших користувачів. Їм потрібно було визначити поведінку користувачів - крім загальної дії "встановити", яка була унікальною для програми та робила користувача цінним для компанії. У перші дні Facebook розробив простий, але потужний спосіб зробити це: вони виявили, що кількість людей, яких користувач «дружить» протягом певної кількості днів після реєстрації, є чудовим провісником того, наскільки зацікавленим або цінним буде користувач бути в довгостроковій перспективі. Інтернет-засоби масової інформації та сторонні аналітика системи сліпо ставляться до такого роду складних дій, переміщених часом.

Їм потрібен був звичай атрибуційний аналіз виконати роботу.

Рішенням є аналіз атрибуції

Починаючи просто, компанія внутрішньо розробила початкову мету: точно з’ясувати, як будь-який користувач прагне взаємодіяти зі своїм продуктом протягом одного сеансу. Після того, як це буде визначено, вони зможуть детальніше проаналізувати ці дані, щоб створити сегменти профілю клієнтів на основі їх статусу платників та суми, витраченої щомісяця. Об’єднавши ці дві області даних, компанія змогла визначити дану цінність життя - показник, який визначав, які типи клієнтів мали найбільший потенціал доходу. Ця інформація, у свою чергу, дозволила їм конкретніше націлити інших користувачів - тих, хто мав однаковий профіль “життєвої цінності”, - завдяки дуже конкретним виборам засобів масової інформації з дуже конкретними пропозиціями.

Результат? Розумніше, більш обізнане використання маркетингових доларів. Продовження зростання. І створена спеціальна система аналізу атрибуції, яка могла б рости та адаптуватися в міру просування компанії.

Успішний аналіз атрибуції

Коли ви починаєте займатися атрибуційний аналіз, важливо спершу визначити успіх своїми словами - і нехай це буде просто. Запитайте себе, кого я вважаю хорошим клієнтом? Тоді запитайте, які мої цілі у цього клієнта? Ви можете збільшити витрати та закріпити лояльність серед своїх найцінніших клієнтів. Або ви можете визначити, де можна знайти більше цінних клієнтів, таких як вони. Насправді все залежить від вас і від того, що підходить для вашої організації.

Коротше кажучи, аналіз атрибуції може бути дуже швидким і простим способом об’єднати дані з ряду внутрішніх та сторонніх джерел та осмислити ці дані в термінах, які ви дуже конкретно визначаєте. Ви отримаєте уявлення, необхідні для чіткого визначення та досягнення ваших маркетингових цілей, а потім відточите свою стратегію, щоб досягти найвищої рентабельності інвестицій на кожен витрачений маркетинговий долар.

Що таке сховище даних як послуга

Нещодавно ми писали про те, як технології передачі даних зростають для маркетологів. Сховища даних забезпечують централізоване сховище, яке масштабує та надає глибоке розуміння ваших маркетингових зусиль, що дає можливість отримувати величезні обсяги даних про клієнтів, транзакції, фінансові та маркетингові дані. Збираючи дані в Інтернеті, поза мережею та мобільні дані в центральній базі даних звітності, маркетологи можуть аналізувати та отримувати відповіді, які їм потрібні, коли їм це потрібно. Побудова сховища даних для звичайної компанії є справжньою справою, але сховище даних як послуга (DWaaS) вирішує проблему для компаній.

Про сховище даних BitYota як послугу

Цей пост був написаний за сприяння BitYota. Сховище даних BitYota як сервісне рішення позбавляє головного болю необхідності встановлювати та керувати іншою платформою передачі даних. BitYota дозволяє маркетологам швидко налагодити роботу свого сховища даних, легко підключаючись до хмарного постачальника та налаштовуючи ваш склад. Ця технологія використовує технологію SQL над JSON, щоб легко запитувати ваш склад, і постачається із стрічками даних у режимі реального часу для швидкої аналітики.

Аналіз атрибуції - BitYota

Один з головних інгібіторів швидкого аналітика є необхідність перетворення даних перед тим, як зберігати їх у вашому аналітика система. У світі, де додатки постійно змінюються, дані, що надходять з різних джерел і в різних форматах, означає, що компанії часто опиняються або витрачають занадто багато часу на проекти трансформації даних, або стикаються з ними зламаний аналітика системи. BitYota зберігає та аналізує дані у власному форматі, таким чином усуваючи потребу у трудомістких, трудомістких процесах перетворення даних. Покінчення з трансформацією даних забезпечує швидке використання наших клієнтів аналітика, максимальна гнучкість та повна точність даних. BitYota

Коли ваші потреби змінюються, ви можете додавати або видаляти вузли з кластера або змінювати конфігурації машини. Як повністю кероване рішення, BitYota здійснює моніторинг, управління, забезпечення та масштабування вашої платформи даних, щоб ви могли зосередитись на важливому - аналізі ваших даних.

Що ви думаєте?

Цей сайт використовує Akismet для зменшення спаму. Дізнайтеся, як обробляються ваші дані коментарів.