एंड-टू-एंड एनालिटिक्स व्यवसायों को कैसे मदद करता है

OWOX BI एंड-टू-एंड एनालिटिक्स

एंड-टू-एंड एनालिटिक्स केवल सुंदर रिपोर्ट और ग्राफिक्स नहीं है। प्रत्येक ग्राहक के पथ को ट्रैक करने की क्षमता, पहले टचपॉइंट से नियमित खरीद तक, व्यवसायों को अप्रभावी और ओवरवॉल्टेज विज्ञापन चैनलों की लागत को कम करने में मदद कर सकती है, आरओआई बढ़ा सकती है और यह आकलन कर सकती है कि उनकी ऑनलाइन उपस्थिति ऑफ़लाइन बिक्री को कैसे प्रभावित करती है। ओवोक्स बीआई विश्लेषकों ने पांच केस स्टडीज को प्रदर्शित किया है कि उच्च गुणवत्ता वाले एनालिटिक्स व्यवसायों को सफल और लाभदायक बनाने में मदद करते हैं।

ऑनलाइन योगदान का मूल्यांकन करने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करना

स्थिति। एक कंपनी ने एक ऑनलाइन स्टोर और कई भौतिक खुदरा स्टोर खोले हैं। ग्राहक सीधे कंपनी की वेबसाइट पर सामान खरीद सकते हैं या उन्हें ऑनलाइन देख सकते हैं और खरीदने के लिए एक भौतिक स्टोर पर आ सकते हैं। मालिक ने ऑनलाइन और ऑफलाइन बिक्री से राजस्व की तुलना की है और निष्कर्ष निकाला है कि एक भौतिक स्टोर अधिक लाभ लाता है।

लक्ष्य। तय करें कि ऑनलाइन बिक्री से दूर रहें और भौतिक दुकानों पर ध्यान केंद्रित करें।

व्यावहारिक समाधान। नीचे पहनने के कपड़ा कंपनीदार्जलिंग ROPO प्रभाव का अध्ययन किया - इसकी ऑफ़लाइन बिक्री पर ऑनलाइन उपस्थिति का प्रभाव। दार्जिलिंग के विशेषज्ञों ने निष्कर्ष निकाला कि 40% ग्राहकों ने स्टोर में खरीदने से पहले साइट का दौरा किया। नतीजतन, ऑनलाइन स्टोर के बिना, उनकी लगभग आधी खरीदारी नहीं होगी।

यह जानकारी प्राप्त करने के लिए, कंपनी डेटा एकत्र करने, भंडारण और प्रसंस्करण के लिए दो प्रणालियों पर निर्भर थी:

  • वेबसाइट पर उपयोगकर्ताओं के कार्यों के बारे में जानकारी के लिए Google Analytics
  • कंपनी का CRM लागत और ऑर्डर पूरा करने के लिए डेटा

दार्जिलिंग के विपणक ने इन प्रणालियों के डेटा को संयोजित किया, जिसमें विभिन्न संरचनाएं और तर्क थे। एक एकीकृत रिपोर्ट बनाने के लिए, दार्जिलिंग ने एंड-टू-एंड एनालिटिक्स के लिए BI सिस्टम का उपयोग किया।

निवेश पर रिटर्न बढ़ाने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करना

स्थिति। एक व्यवसाय ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए कई विज्ञापन चैनलों का उपयोग करता है, जिसमें खोज, प्रासंगिक विज्ञापन, सामाजिक नेटवर्क और टेलीविजन शामिल हैं। वे सभी उनकी लागत और प्रभावशीलता के संदर्भ में भिन्न हैं।

लक्ष्य। अप्रभावी और महंगे विज्ञापन से बचें और केवल प्रभावी और सस्ते विज्ञापन का उपयोग करें। यह प्रत्येक चैनल की लागत को लाने वाले मूल्य की तुलना करने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करके किया जा सकता है।

व्यावहारिक समाधान। मेंडॉक्टर रयादोम चिकित्सा क्लीनिकों की श्रृंखला, मरीज विभिन्न चैनलों के माध्यम से डॉक्टरों के साथ बातचीत कर सकते हैं: वेबसाइट पर, फोन द्वारा या रिसेप्शन पर। नियमित रूप से वेब एनालिटिक्स टूल यह निर्धारित करने के लिए पर्याप्त नहीं थे कि प्रत्येक आगंतुक कहां से आया है, हालांकि, चूंकि डेटा विभिन्न प्रणालियों में एकत्र किया गया था और संबंधित नहीं था। श्रृंखला के विश्लेषकों को निम्नलिखित डेटा को एक सिस्टम में मिलाना था:

  • Google Analytics से उपयोगकर्ता के व्यवहार के बारे में डेटा
  • कॉल ट्रैकिंग सिस्टम से कॉल डेटा
  • सभी विज्ञापन स्रोतों से खर्च पर डेटा
  • क्लिनिक की आंतरिक प्रणाली से रोगियों, प्रवेश और राजस्व के बारे में डेटा

इस सामूहिक डेटा पर आधारित रिपोर्ट से पता चलता है कि किन चैनलों ने भुगतान नहीं किया। इससे क्लिनिक श्रृंखला को अपने विज्ञापन खर्च को अनुकूलित करने में मदद मिली। उदाहरण के लिए, प्रासंगिक विज्ञापन में, विपणक केवल बेहतर शब्दार्थ के साथ अभियान छोड़ देते हैं और जियोसर्विस के लिए बजट बढ़ाते हैं। नतीजतन, डॉक्टर रयादोम ने व्यक्तिगत चैनलों के आरओआई को 2.5 गुना बढ़ा दिया और विज्ञापन की लागत को आधा कर दिया।

क्षेत्रों का पता लगाने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करना

स्थिति। इससे पहले कि आप कुछ सुधारें, आपको यह पता लगाना होगा कि वास्तव में क्या सही ढंग से काम नहीं करता है। उदाहरण के लिए, शायद प्रासंगिक विज्ञापन में अभियानों और खोज वाक्यांशों की संख्या इतनी तेज़ी से बढ़ी है कि उन्हें मैन्युअल रूप से प्रबंधित करना संभव नहीं है। तो आप बोली प्रबंधन को स्वचालित करने का निर्णय लेते हैं। ऐसा करने के लिए, आपको कई हजार खोज वाक्यांशों में से प्रत्येक की प्रभावशीलता को समझने की आवश्यकता है। आखिरकार, एक गलत मूल्यांकन के साथ, आप या तो अपने बजट को कुछ भी नहीं मिला सकते हैं या कम संभावित ग्राहकों को आकर्षित कर सकते हैं।

लक्ष्य। हजारों खोज प्रश्नों के लिए प्रत्येक कीवर्ड के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें। गलत मूल्यांकन के कारण व्यर्थ खर्च और कम अधिग्रहण को हटा दें।

व्यावहारिक समाधान। बोली प्रबंधन को स्वचालित करने के लिए,हॉफ, फर्नीचर और घरेलू वस्तुओं के एक हाइपरमार्केट रिटेलर, जो सभी उपयोगकर्ता सत्रों से जुड़ा हुआ है। इससे उन्हें फोन कॉल, स्टोर विज़िट और किसी भी डिवाइस से साइट के हर संपर्क को ट्रैक करने में मदद मिली।

इस सभी डेटा को मर्ज करने और एंड-टू-एंड एनालिटिक्स स्थापित करने के बाद, कंपनी के कर्मचारियों ने एट्रिब्यूशन - मूल्य वितरण को लागू करना शुरू कर दिया। डिफ़ॉल्ट रूप से, Google Analytics अंतिम अप्रत्यक्ष क्लिक एट्रिब्यूशन मॉडल का उपयोग करता है। लेकिन यह प्रत्यक्ष यात्राओं को नजरअंदाज करता है, और अंतःक्रिया श्रृंखला में अंतिम चैनल और सत्र रूपांतरण का पूरा मूल्य प्राप्त करता है।

सटीक डेटा प्राप्त करने के लिए, हॉफ विशेषज्ञों ने फ़नल-आधारित एट्रिब्यूशन स्थापित किया। इसमें रूपांतरण मूल्य सभी चैनलों के बीच वितरित किया जाता है जो फ़नल के प्रत्येक चरण में भाग लेते हैं। मर्ज किए गए डेटा का अध्ययन करते समय, उन्होंने प्रत्येक कीवर्ड के लाभ का मूल्यांकन किया और देखा कि कौन से अप्रभावी थे और जो अधिक आदेश लाए थे।

हॉफ विश्लेषकों ने यह जानकारी दैनिक अद्यतन करने के लिए निर्धारित की और स्वचालित बोली प्रबंधन प्रणाली में स्थानांतरित कर दी। बोलियों को तब समायोजित किया जाता है ताकि उनका आकार कीवर्ड के आरओआई के सीधे आनुपातिक हो। परिणामस्वरूप, हॉफ ने अपने ROI को प्रासंगिक विज्ञापन के लिए 17% बढ़ा दिया और प्रभावी कीवर्ड की संख्या दोगुनी कर दी।

संचार को निजीकृत करने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करना

स्थिति। किसी भी व्यवसाय में, प्रासंगिक ऑफ़र बनाने और ब्रांड की निष्ठा में परिवर्तन करने के लिए ग्राहकों के साथ संबंध बनाना महत्वपूर्ण है। बेशक, जब हजारों ग्राहक हैं, तो उनमें से प्रत्येक के लिए व्यक्तिगत ऑफ़र बनाना असंभव है। लेकिन आप उन्हें कई खंडों में विभाजित कर सकते हैं और इनमें से प्रत्येक खंड के साथ संचार का निर्माण कर सकते हैं।

लक्ष्य। सभी ग्राहकों को कई खंडों में विभाजित करें और इनमें से प्रत्येक खंड के साथ संचार का निर्माण करें।

व्यावहारिक समाधान। Στρατός Assault - Παίξτε Funny GamesButik, कपड़े, जूते और सामान के लिए एक ऑनलाइन स्टोर के साथ एक मास्को मॉल, ग्राहकों के साथ अपने काम में सुधार किया। ग्राहक की वफादारी और आजीवन मूल्य बढ़ाने के लिए, बुटिक एक कॉल सेंटर, ईमेल और एसएमएस संदेशों के माध्यम से व्यक्तिगत संचार करता है।

ग्राहकों को उनकी खरीद गतिविधि के आधार पर खंडों में विभाजित किया गया था। इसका परिणाम डेटा बिखरा हुआ था क्योंकि ग्राहक ऑनलाइन खरीद सकते हैं, ऑनलाइन ऑर्डर कर सकते हैं और भौतिक स्टोर में उत्पादों को उठा सकते हैं, या साइट का उपयोग बिल्कुल भी नहीं कर सकते हैं। इसके कारण, डेटा का कुछ भाग Google Analytics में संग्रहीत किया गया था और दूसरा भाग CRM सिस्टम में।

तब ब्यूटिक मार्केटर्स ने प्रत्येक ग्राहक और उनकी सभी खरीद की पहचान की। इस जानकारी के आधार पर, उन्होंने उपयुक्त सेगमेंट निर्धारित किए: नए खरीदार, ग्राहक जो साल में एक बार या एक बार, नियमित ग्राहक आदि खरीदते हैं। कुल मिलाकर, उन्होंने छह सेगमेंट की पहचान की और एक से दूसरे सेगमेंट में स्वचालित रूप से संक्रमण के लिए नियम बनाए। इससे बुटिक मार्केटर्स को प्रत्येक ग्राहक खंड के साथ व्यक्तिगत संचार बनाने और उन्हें अलग-अलग विज्ञापन संदेश दिखाने की अनुमति मिली।

लागत-प्रति-कार्य (CPA) विज्ञापन में धोखाधड़ी का निर्धारण करने के लिए एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करना

स्थिति। एक कंपनी ऑनलाइन विज्ञापन के लिए मूल्य-प्रति-क्रिया मॉडल का उपयोग करती है। यह विज्ञापन देता है और केवल तभी प्लेटफ़ॉर्म का भुगतान करता है, जब आगंतुक एक लक्षित कार्रवाई करते हैं जैसे कि उनकी वेबसाइट पर जाएँ, पंजीकरण करें या उत्पाद खरीदें। लेकिन विज्ञापन देने वाले साथी हमेशा ईमानदारी से काम नहीं करते हैं; उनके बीच धोखेबाज हैं। सबसे अधिक बार, ये जालसाज़ यातायात स्रोत को इस तरह से प्रतिस्थापित करते हैं कि ऐसा लगता है जैसे कि उनके नेटवर्क ने रूपांतरण का नेतृत्व किया है। विशेष विश्लेषण के बिना आप बिक्री श्रृंखला में हर कदम को ट्रैक करने की अनुमति देते हैं और देखते हैं कि कौन से स्रोत परिणाम को प्रभावित करते हैं, इस तरह के धोखाधड़ी का पता लगाना लगभग असंभव है।

Raiffeisen बैंक विपणन धोखाधड़ी के साथ समस्या थी। उनके विपणक ने देखा था कि राजस्व में वृद्धि के दौरान सहबद्ध यातायात लागत में वृद्धि हुई थी, इसलिए उन्होंने भागीदारों के काम की सावधानीपूर्वक जाँच करने का निर्णय लिया।

लक्ष्य। एंड-टू-एंड एनालिटिक्स का उपयोग करके धोखाधड़ी का पता लगाएं। बिक्री श्रृंखला में हर चरण को ट्रैक करें और समझें कि लक्षित ग्राहक कार्रवाई किन स्रोतों को प्रभावित करती है।

व्यावहारिक समाधान। अपने साझेदारों के काम की जाँच करने के लिए, Raiffeisen Bank के विपणक ने साइट पर उपयोगकर्ता क्रियाओं का कच्चा डेटा एकत्र किया: पूर्ण, अप्रमाणित और अपुष्ट जानकारी। नवीनतम संबद्ध चैनल वाले सभी ग्राहकों के बीच, उन्होंने उन लोगों को चुना जिनके पास सत्रों के बीच असामान्य रूप से छोटे ब्रेक थे। उन्होंने पाया कि इन ब्रेक के दौरान, ट्रैफ़िक स्रोत स्विच किया गया था।

नतीजतन, रायफ़ेसेन विश्लेषकों ने कई सहयोगियों को पाया जो विदेशी यातायात को नियुक्त कर रहे थे और इसे बैंक को दे रहे थे। इसलिए उन्होंने इन भागीदारों के साथ सहयोग करना बंद कर दिया और अपना बजट बर्बाद करना बंद कर दिया।

एंड-टू-एंड एनालिटिक्स

हमने सबसे आम विपणन चुनौतियों पर प्रकाश डाला है जो एंड-टू-एंड एनालिटिक्स सिस्टम हल कर सकते हैं। व्यवहार में, वेबसाइट और ऑफ़लाइन दोनों पर उपयोगकर्ता क्रियाओं पर एकीकृत डेटा की मदद से, विज्ञापन प्रणालियों की जानकारी और कॉल ट्रैकिंग डेटा से आप अपने व्यवसाय को बेहतर बनाने के तरीके से संबंधित कई सवालों के जवाब पा सकते हैं।

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