Bagaimana Analisis End-to-End Membantu Bisnis

Analisis End-to-End OWOX BI

Analisis ujung-ke-ujung bukan hanya laporan dan grafik yang indah. Kemampuan untuk melacak jalur setiap klien, dari titik kontak pertama hingga pembelian reguler, dapat membantu bisnis mengurangi biaya saluran iklan yang tidak efektif dan dinilai terlalu tinggi, meningkatkan ROI, dan menilai bagaimana kehadiran online mereka memengaruhi penjualan offline. OWOX BI analis telah mengumpulkan lima studi kasus yang menunjukkan bahwa analitik berkualitas tinggi membantu bisnis menjadi sukses dan menguntungkan.

Menggunakan Analisis End-to-End untuk Mengevaluasi Kontribusi Online

Situasi. Sebuah perusahaan telah membuka toko online dan beberapa toko retail fisik. Pelanggan dapat membeli barang langsung di situs web perusahaan atau memeriksanya secara online dan datang ke toko fisik untuk membeli. Pemiliknya telah membandingkan pendapatan dari penjualan online dan offline dan menyimpulkan bahwa toko fisik menghasilkan lebih banyak keuntungan.

Target. Putuskan apakah akan mundur dari penjualan online dan fokus pada toko fisik.

Solusi praktis. Perusahaan pakaian dalamDarjeeling Mempelajari efek ROPO - dampak kehadiran online-nya pada penjualan offline. Pakar Darjeeling menyimpulkan bahwa 40% pelanggan mengunjungi situs tersebut sebelum membeli di toko. Akibatnya, tanpa toko online, hampir setengah dari pembelian mereka tidak akan terjadi.

Untuk mendapatkan informasi ini, perusahaan mengandalkan dua sistem untuk mengumpulkan, menyimpan, dan memproses data:

  • Google Analytics untuk informasi tentang tindakan pengguna di situs web
  • CRM perusahaan untuk biaya dan penyelesaian pesanan

Pemasar Darjeeling menggabungkan data dari sistem ini, yang memiliki struktur dan logika berbeda. Untuk membuat laporan terpadu, Darjeeling menggunakan sistem BI untuk analitik ujung ke ujung.

Menggunakan Analisis End-to-End untuk Meningkatkan Laba atas Investasi

Situasi. Sebuah bisnis menggunakan beberapa saluran periklanan untuk menarik pelanggan, termasuk penelusuran, periklanan kontekstual, jaringan sosial, dan televisi. Mereka semua berbeda dalam hal biaya dan efektivitasnya.

Target. Hindari iklan yang tidak efektif dan mahal dan gunakan hanya iklan yang efektif dan murah. Ini dapat dilakukan dengan menggunakan analitik ujung ke ujung untuk membandingkan biaya setiap saluran dengan nilai yang dibawanya.

Solusi praktis. DiDokter Ryadom rantai klinik medis, pasien dapat berinteraksi dengan dokter melalui berbagai saluran: di situs web, melalui telepon, atau di resepsi. Alat analisis web biasa tidak cukup untuk menentukan dari mana setiap pengunjung berasal, karena data dikumpulkan dalam sistem yang berbeda dan tidak terkait. Analis rantai harus menggabungkan data berikut ke dalam satu sistem:

  • Data tentang perilaku pengguna dari Google Analytics
  • Data panggilan dari sistem pelacakan panggilan
  • Data pengeluaran dari semua sumber iklan
  • Data tentang pasien, penerimaan, dan pendapatan dari sistem internal klinik

Laporan berdasarkan data kolektif ini menunjukkan saluran mana yang tidak berhasil. Ini membantu rantai klinik mengoptimalkan pengeluaran iklan mereka. Misalnya, dalam periklanan kontekstual, pemasar hanya menyisakan kampanye dengan semantik yang lebih baik dan meningkatkan anggaran untuk layanan geografis. Hasilnya, Dokter Ryadom meningkatkan ROI saluran individu sebesar 2.5 kali lipat dan memotong setengah biaya iklan.

Menggunakan Analisis Ujung-ke-Ujung untuk Menemukan Area Pertumbuhan

Situasi. Sebelum Anda meningkatkan sesuatu, Anda perlu mencari tahu apa yang sebenarnya tidak berfungsi dengan benar. Misalnya, mungkin jumlah kampanye dan frasa penelusuran dalam periklanan kontekstual telah meningkat begitu cepat sehingga tidak mungkin lagi untuk mengelolanya secara manual. Jadi, Anda memutuskan untuk mengotomatiskan pengelolaan tawaran. Untuk melakukan ini, Anda perlu memahami keefektifan masing-masing dari beberapa ribu frasa pencarian. Lagi pula, dengan penilaian yang salah, Anda dapat menggabungkan anggaran secara gratis atau menarik lebih sedikit calon pelanggan.

Target. Evaluasi kinerja setiap kata kunci untuk ribuan permintaan pencarian. Hilangkan pengeluaran yang boros dan akuisisi rendah karena penilaian yang salah.

Solusi praktis. Untuk mengotomatiskan manajemen tawaran,Hoff, Pengecer hypermarket furnitur dan barang-barang rumah tangga, menghubungkan semua sesi pengguna. Ini membantu mereka melacak panggilan telepon, kunjungan toko, dan setiap kontak dengan situs dari perangkat apa pun.

Setelah menggabungkan semua data ini dan menyiapkan analitik ujung ke ujung, karyawan perusahaan mulai menerapkan pengaitan - distribusi nilai. Secara default, Google Analytics menggunakan model atribusi klik tidak langsung terakhir. Namun ini mengabaikan kunjungan langsung, dan saluran serta sesi terakhir dalam rantai interaksi menerima nilai konversi secara penuh.

Untuk mendapatkan data yang akurat, pakar Hoff menyiapkan atribusi berbasis corong. Nilai konversi di dalamnya didistribusikan di antara semua saluran yang mengambil bagian di setiap langkah corong. Saat mempelajari data yang digabungkan, mereka mengevaluasi keuntungan dari setiap kata kunci dan melihat mana yang tidak efektif dan mana yang menghasilkan lebih banyak pesanan.

Analis Hoff mengatur informasi ini untuk diperbarui setiap hari dan ditransfer ke sistem manajemen penawaran otomatis. Tawaran kemudian disesuaikan sehingga ukurannya berbanding lurus dengan ROI kata kunci. Hasilnya, Hoff meningkatkan ROI untuk periklanan kontekstual sebesar 17% dan menggandakan jumlah kata kunci yang efektif.

Menggunakan Analisis Ujung-ke-Ujung untuk Mempersonalisasi Komunikasi

Situasi. Dalam bisnis apa pun, penting untuk membangun hubungan dengan pelanggan untuk membuat penawaran yang relevan dan melacak perubahan dalam loyalitas merek. Tentu saja, ketika ada ribuan pelanggan, tidak mungkin membuat penawaran yang dipersonalisasi untuk mereka masing-masing. Namun Anda dapat membaginya menjadi beberapa segmen dan membangun komunikasi dengan masing-masing segmen tersebut.

Target. Bagilah semua pelanggan menjadi beberapa segmen dan bangun komunikasi dengan masing-masing segmen tersebut.

Solusi praktis. ​,warButik, Mal Moskow dengan toko online untuk pakaian, alas kaki, dan aksesori, meningkatkan pekerjaan mereka dengan pelanggan. Untuk meningkatkan loyalitas dan nilai umur pelanggan, pemasar Butik melakukan personalisasi komunikasi melalui call center, email, dan pesan SMS.

Pelanggan dibagi menjadi beberapa segmen berdasarkan aktivitas pembelian mereka. Hasilnya adalah data yang tersebar karena pelanggan dapat membeli secara online, memesan secara online dan mengambil produk di toko fisik, atau tidak menggunakan situs sama sekali. Karenanya, sebagian data dikumpulkan dan disimpan di Google Analytics dan sebagian lainnya di sistem CRM.

Kemudian pemasar Butik mengidentifikasi setiap pelanggan dan semua pembelian mereka. Berdasarkan informasi ini, mereka menentukan segmen yang sesuai: pembeli baru, pelanggan yang membeli sekali dalam triwulan atau setahun sekali, pelanggan tetap, dll. Secara total, mereka mengidentifikasi enam segmen dan membentuk aturan untuk secara otomatis beralih dari satu segmen ke segmen lainnya. Hal ini memungkinkan pemasar Butik membangun komunikasi yang dipersonalisasi dengan setiap segmen pelanggan dan menampilkan pesan iklan yang berbeda kepada mereka.

Menggunakan Analisis End-to-End untuk Menentukan Penipuan dalam Iklan Biaya Per Tindakan (CPA)

Situasi. Sebuah perusahaan menggunakan model biaya per tindakan untuk periklanan online. Ini menempatkan iklan dan membayar platform hanya jika pengunjung melakukan tindakan yang ditargetkan seperti mengunjungi situs web mereka, mendaftar, atau membeli produk. Tetapi mitra yang memasang iklan tidak selalu bekerja dengan jujur; ada penipu di antara mereka. Paling sering, penipu ini mengganti sumber lalu lintas sedemikian rupa sehingga tampak seolah-olah jaringan mereka telah mengarah ke konversi. Tanpa analitik khusus yang memungkinkan Anda melacak setiap langkah dalam rantai penjualan dan melihat sumber mana yang memengaruhi hasilnya, hampir tidak mungkin untuk mendeteksi penipuan semacam itu.

Raiffeisen Bank mengalami masalah dengan penipuan pemasaran. Pemasar mereka telah memperhatikan bahwa biaya lalu lintas afiliasi telah meningkat sementara pendapatan tetap sama, jadi mereka memutuskan untuk memeriksa pekerjaan mitra dengan cermat.

Target. Deteksi penipuan menggunakan analitik ujung ke ujung. Lacak setiap langkah dalam rantai penjualan dan pahami sumber mana yang memengaruhi tindakan pelanggan yang ditargetkan.

Solusi praktis. Untuk memeriksa pekerjaan mitranya, pemasar di Raiffeisen Bank mengumpulkan data mentah tindakan pengguna di situs: informasi lengkap, belum diproses, dan tidak dianalisis. Di antara semua klien dengan saluran afiliasi terbaru, mereka memilih mereka yang memiliki jeda singkat yang tidak biasa di antara sesi. Mereka menemukan bahwa selama jeda ini, sumber lalu lintas dialihkan.

Akibatnya, analis Raiffeisen menemukan beberapa partner yang mengambil alih lalu lintas asing dan menjualnya kembali ke bank. Jadi mereka berhenti bekerja sama dengan mitra ini dan berhenti membuang-buang anggaran.

Analisis Ujung-ke-Ujung

Kami telah menyoroti tantangan pemasaran paling umum yang dapat diselesaikan oleh sistem analitik ujung-ke-ujung. Dalam praktiknya, dengan bantuan data terintegrasi tentang tindakan pengguna baik di situs web maupun offline, informasi dari sistem periklanan, dan data pelacakan panggilan, Anda dapat menemukan jawaban atas banyak pertanyaan tentang cara meningkatkan bisnis Anda.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.