כיצד משתמשים בניתוח ייחוס לצורך תובנה שיווקית חזקה יותר

מחסן נתונים כפתרון

מספר נקודות המגע דרכן אתה מתקשר עם הלקוחות - והדרכים בהן הם נתקלים במותג שלך - התפוצצו בשנים האחרונות. בעבר הבחירות היו פשוטות: ניהלת מודעה מודפסת, פרסומת משודרת, אולי דיוור ישיר או שילוב כלשהו. כיום יש חיפוש, תצוגה מקוונת, מדיה חברתית, מובייל, בלוגים, אתרי צבירה, והרשימה עוד ארוכה.

עם ריבוי נקודות המגע של הלקוחות הגיעה גם בדיקה מוגברת לגבי יעילות. מה הערך האמיתי של דולר שהוצא בכל מדיום נתון? איזה מדיום נותן לך הכי הרבה כסף? איך תוכלו למקסם את ההשפעה להתקדם?

גם בעבר המדידה הייתה פשוטה: פרסמת מודעה, והערכת את ההבדל מבחינת מודעות, תנועה ומכירות. כיום, חילופי מודעות מציעים תובנה לגבי מספר האנשים שלחצו על המודעה שלך והגיעו ליעד הרצוי לך.

אבל מה קורה אז?

ניתוח ייחוס יכול לספק את התשובה לשאלה זו. זה יכול להפגיש נתונים ממספר מקורות שונים הן פנימיים לעסק שלך והן מבחוץ מבחינת היקף לקוחות. זה יכול לעזור לך לקבוע אילו ערוצים הם הכי חסכוניים בהפקת נפח תגובות. והכי חשוב, זה יכול לעזור לך לזהות את הלקוחות הטובים ביותר שלך בתוך אותה קבוצה ולפעול על פי מידע זה על ידי התאמת אסטרטגיית השיווק שלך בהתאם להתקדם.

איך אתה יכול לנצל ניתוח ייחוס ביעילות ולקצור את היתרונות הללו? להלן תיאור מקרה מהיר על איך חברה אחת עשתה זאת:

מקרה השימוש לניתוח ייחוס

חברת פרודוקטיביות סלולרית משווקת אפליקציה המאפשרת למשתמשים ליצור, לבדוק ולשתף מסמכים מכל מכשיר. בשלב מוקדם, החברה יישמה צד ג ' ניתוח כלים עם לוחות מחוונים שנבנו מראש למעקב אחר מדדים בסיסיים כמו הורדות, ספירת משתמשים יומית / חודשית, זמן בילוי באפליקציה, מספר המסמכים שנוצרו וכו '.

ניתוח גודל אחד אינו מתאים לכולם

עם התפוצצות הצמיחה של החברה ומספר המשתמשים שלהם גדל למיליונים, הגישה היחידה הזו לתובנות לא הוגדלה. הצד השלישי שלהם ניתוח השירות לא יכול היה להתמודד עם שילוב נתונים בזמן אמת ממספר מקורות כגון יומני פלטפורמת שרתים, תעבורת אתרים ומסעות פרסום.

יתרה מכך, החברה נאלצה לנתח ייחוס במספר מסכים וערוצים כדי לעזור לה להחליט היכן יושקע הכי טוב הדולר השיווקי המצטבר הבא לרכישת לקוחות חדשים. תרחיש אופייני היה זה: משתמש ראה את מודעת הפייסבוק של החברה כשהוא בטלפון שלו, ואז חיפש ביקורות על החברה במחשב הנייד שלהם, ולבסוף לחץ להתקין את האפליקציה ממודעת תצוגה בטאבלט שלהם. ייחוס במקרה זה דורש פיצול הקרדיט על רכישת אותו לקוח חדש על פני מדיה חברתית בנייד, חיפוש / ביקורות בתשלום במחשב האישי ומודעות תצוגה בתוך האפליקציה בטאבלטים.

החברה הייתה צריכה לקחת את הדברים צעד קדימה ולגלות איזה מקור שיווק מקוון עזר לה לרכוש את המשתמשים החשובים ביותר שלהם. הם היו צריכים לזהות התנהגויות משתמש - מעבר לפעולת הגנרי לחץ-להתקנה - הייחודיות לאפליקציה והפכו את המשתמש לבעל ערך עבור החברה. בימיה הראשונים פיתחה פייסבוק דרך פשוטה אך עוצמתית לעשות זאת: הם גילו שמספר האנשים שמשתמש "חבר" במספר נתון של ימי ההרשמה היה מנבא מצוין עד כמה המשתמש יהיה מעורב או בעל ערך. להיות בטווח הארוך. מדיה מקוונת וצד שלישי ניתוח מערכות עיוורות לסוגים כאלה של פעולות מורכבות שנעקרו בזמן, המתרחשות באפליקציה.

הם היו זקוקים למנהג ניתוח ייחוס לעשות את העבודה.

ניתוח ייחוס הוא הפיתרון

החל בפשטות, החברה פיתחה באופן פנימי מטרה ראשונית: לגלות במדויק כיצד כל משתמש נתון נוטה לקיים אינטראקציה עם המוצר שלהם תוך הפעלה אחת. לאחר שנקבע, הם יוכלו להמשיך ולנתח נתונים אלה כדי ליצור פלחי פרופיל של לקוחות על סמך מעמדם כמשתמשים משלמים והסכום שהוצא בכל חודש. על ידי מיזוג שני תחומי הנתונים הללו, החברה הצליחה לקבוע את הלקוחות הנתונים ערך לכל החיים - מדד שהגדיר אילו סוגי לקוחות מחזיקים בפוטנציאל ההכנסות הגדול ביותר. מידע זה, בתורו, איפשר להם למקד באופן ספציפי יותר למשתמשים אחרים - כאלה שהיו בעלי אותו פרופיל "ערך חיים" - באמצעות אפשרויות מדיה מאוד ספציפיות, עם הצעות ספציפיות מאוד.

התוצאה? שימוש חכם ומושכל יותר בדולרים שיווקיים. המשך צמיחה. ומערכת ניתוח ייחוס מותאמת אישית במקום שיכולה לצמוח ולהסתגל ככל שהחברה תתקדם.

ניתוח ייחוס מוצלח

כשאתה מתחיל לעסוק ניתוח ייחוס, חשוב להגדיר תחילה הצלחה במונחים שלך - ולשמור על הפשטות. שאל את עצמך, למי אני רואה לקוח טוב? ואז שאל, מה היעדים שלי עם אותו לקוח? אתה יכול לבחור להגדיל את ההוצאות ולגבש את הנאמנות עם הלקוחות הערכים הגבוהים ביותר שלך. לחלופין, תוכל לבחור לקבוע היכן תוכל למצוא לקוחות בעלי ערך גבוה יותר כמוהם. הכל באמת תלוי בך, ומה מתאים לארגון שלך.

בקיצור, ניתוח ייחוס יכול להיות דרך מהירה וקלה מאוד להפגיש נתונים ממספר מקורות פנימיים וצד שלישי, ולהבין את הנתונים האלה במונחים שאתה קובע באופן ספציפי מאוד. תוכלו לקבל את התובנות הדרושות בכדי להגדיר בבירור ולעמוד ביעדי השיווק שלכם, ואז לחדד את האסטרטגיה שלכם להשגת החזר ה- ROI הגבוה ביותר האפשרי בכל דולר שיווקי שמושקע.

מהו מחסן נתונים כשירות

לאחרונה כתבנו על איך טכנולוגיות הנתונים במגמת עלייה למשווקים. מחסני נתונים מספקים מאגר מרכזי המתמקד ומספק תובנה נהדרת למאמצי השיווק שלכם - ומאפשר את היכולת להביא כמויות אדירות של נתוני לקוחות, עסקאות, כספים ושיווק. על ידי לכידת נתונים מקוונים, לא מקוונים וניידים במאגר דיווחים מרכזי, משווקים מסוגלים לנתח ולקבל את התשובות הדרושות להם בעת הצורך. בניית מחסן נתונים היא התחייבות לא מבוטלת עבור החברה הממוצעת - אך Data Warehouse as a Service (DWaaS) פותר את הבעיה עבור חברות.

אודות מחסן נתונים של BitYota כשירות

פוסט זה נכתב בסיוע BitYota. מחסן הנתונים של BitYota כפתרון שירות מוציא את כאב הראש מהצורך להקים ולנהל פלטפורמת נתונים אחרת. BitYota מאפשרת למשווקים להפעיל במהירות את מחסן הנתונים שלהם, להתחבר בקלות לספק ענן ולהגדיר את התצורה של המחסן שלך. הטכנולוגיה משתמשת בטכנולוגיית SQL על פני JSON כדי לבצע שאילתות בקלות על המחסן שלך ומגיעה עם הזנות נתונים בזמן אמת לניתוח מהיר.

ניתוח ייחוס - BitYota

אחד המעכבים העיקריים במהירות ניתוח הוא הצורך להפוך את הנתונים לפני שמירתם ב- ניתוח מערכת. בעולם שבו יישומים משתנים ללא הרף, נתונים המגיעים ממספר מקורות, ובפורמטים שונים, פירושם שלעתים קרובות חברות מוצאות את עצמן או משקיעות יותר מדי זמן בפרויקטים של טרנספורמציית נתונים או מתמודדות עם שבור ניתוח מערכות. BitYota מאחסנת ומנתחת את הנתונים בפורמט המקורי שלהם ובכך מבטלת את הצורך בתהליכי טרנספורמציית נתונים מאומצים וגוזלים זמן. ביטול שינוי נתונים מספק ללקוחותינו מהיר ניתוח, גמישות מקסימאלית ואמינות נתונים מלאה. BitYota

כאשר הצרכים שלך משתנים, אתה יכול להוסיף או להסיר צמתים מהאשכול שלך או לשנות תצורות מכונה. כפתרון מנוהל לחלוטין, BitYota עוקב אחר, מנהל, מפקח ומדרג את פלטפורמת הנתונים שלך, כך שתוכל להתמקד בחשוב - ניתוח הנתונים שלך.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.