कैसे आप मजबूत विपणन अंतर्दृष्टि के लिए विशेषता विश्लेषण का उपयोग करें

समाधान के रूप में डेटा वेयरहाउस

स्पर्श बिंदुओं की संख्या जिसके माध्यम से आप ग्राहकों के साथ बातचीत करते हैं - और वे जिस तरह से आपके ब्रांड का सामना करते हैं - हाल के वर्षों में विस्फोट हुआ है। अतीत में, विकल्प सरल थे: आपने एक प्रिंट विज्ञापन, एक प्रसारण वाणिज्यिक, शायद प्रत्यक्ष मेल, या कुछ संयोजन चलाया। आज खोज, ऑनलाइन प्रदर्शन, सोशल मीडिया, मोबाइल, ब्लॉग, एग्रीगेटर साइटें हैं, और सूची जारी है।

ग्राहक स्पर्श बिंदुओं के प्रसार के साथ प्रभावशीलता के संबंध में भी जांच बढ़ी है। किसी दिए गए माध्यम में खर्च किए गए डॉलर का वास्तविक मूल्य क्या है? कौन सा माध्यम आपको अपनी हिरन के लिए सबसे ज्यादा धमाका देता है? आप आगे बढ़ते हुए प्रभाव को अधिकतम कैसे कर सकते हैं?

अतीत में फिर से, माप सरल था: आपने एक विज्ञापन चलाया, और जागरूकता, यातायात और बिक्री के मामले में अंतर का आकलन किया। आज, विज्ञापन एक्सचेंज इस बात की जानकारी देते हैं कि कितने लोग आपके विज्ञापन पर क्लिक करते हैं और आपके इच्छित गंतव्य पर आते हैं।

लेकिन तब क्या होता है?

एट्रिब्यूशन विश्लेषण उस प्रश्न का उत्तर प्रदान कर सकता है। यह ग्राहकों की पहुंच के संदर्भ में आपके व्यवसाय के लिए आंतरिक और बाहरी दोनों तरह के कई अलग-अलग स्रोतों से डेटा एक साथ ला सकता है। यह आपको यह निर्धारित करने में मदद कर सकता है कि कौन से चैनल प्रतिक्रियाओं की मात्रा उत्पन्न करने में सबसे अधिक लागत प्रभावी हैं। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि यह आपको उस समूह के भीतर अपने सर्वश्रेष्ठ ग्राहकों की पहचान करने में मदद कर सकता है और अपनी मार्केटिंग रणनीति को आगे बढ़ाते हुए उस जानकारी पर कार्य कर सकता है।

आप कैसे उपयोग कर सकते हैं? एट्रिब्यूशन विश्लेषण प्रभावी ढंग से और इन लाभों को प्राप्त करें? एक कंपनी ने यह कैसे किया, इस पर एक त्वरित केस स्टडी यहां दी गई है:

उपयोग विश्लेषण के लिए उपयोग मामला

एक मोबाइल उत्पादकता कंपनी एक ऐसे एप्लिकेशन का विपणन करती है जो उपयोगकर्ताओं को किसी भी उपकरण से दस्तावेज़ बनाने, समीक्षा करने और साझा करने की सुविधा देता है। शुरुआत में, कंपनी ने तीसरे पक्ष को लागू किया विश्लेषिकी डाउनलोड, दैनिक / मासिक उपयोगकर्ता गणना, ऐप के साथ बिताए समय, दस्तावेजों की संख्या, आदि जैसे बुनियादी मीट्रिक को ट्रैक करने के लिए प्रीबिल्ट डैशबोर्ड के साथ उपकरण।

एक आकार एनालिटिक्स सभी को फिट नहीं करता है

जैसे-जैसे कंपनी की वृद्धि में विस्फोट हुआ और उनकी उपयोगकर्ता संख्या लाखों में बढ़ी, अंतर्दृष्टि के लिए यह एक आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण पैमाना नहीं था। उनकी तीसरी पार्टी विश्लेषिकी सेवा कई स्रोतों जैसे सर्वर प्लेटफ़ॉर्म लॉग, वेबसाइट ट्रैफ़िक और विज्ञापन अभियानों से रीयल-टाइम डेटा के एकीकरण को संभाल नहीं सकी।

इसके अलावा, कंपनी को यह तय करने में मदद करने के लिए कई स्क्रीन और चैनलों में एट्रिब्यूशन का विश्लेषण करने की आवश्यकता है कि अगले वृद्धिशील मार्केटिंग डॉलर को नए ग्राहक अधिग्रहण के लिए सबसे अच्छा कहां खर्च किया जाएगा। एक विशिष्ट परिदृश्य यह था: एक उपयोगकर्ता ने अपने फोन पर कंपनी का फेसबुक विज्ञापन देखा, फिर अपने लैपटॉप पर कंपनी के बारे में समीक्षा की खोज की, और अंत में अपने टैबलेट पर एक प्रदर्शन विज्ञापन से ऐप इंस्टॉल करने के लिए क्लिक किया। इस मामले में एट्रिब्यूशन के लिए मोबाइल पर सोशल मीडिया पर उस नए ग्राहक को प्राप्त करने के लिए क्रेडिट को विभाजित करना आवश्यक है, पीसी पर भुगतान की गई खोज/समीक्षाएं और टैबलेट पर इन-ऐप डिस्प्ले विज्ञापन।

कंपनी को चीजों को एक कदम आगे ले जाने और यह पता लगाने की जरूरत थी कि किस ऑनलाइन मार्केटिंग स्रोत ने उन्हें अपने सबसे मूल्यवान उपयोगकर्ताओं को हासिल करने में मदद की। उन्हें उपयोगकर्ता के व्यवहार की पहचान करने की आवश्यकता थी - सामान्य क्लिक-टू-इंस्टॉल कार्रवाई से परे - जो ऐप के लिए अद्वितीय थे और उपयोगकर्ता को कंपनी के लिए मूल्यवान बनाते थे। अपने शुरुआती दिनों में, फेसबुक ने ऐसा करने के लिए एक सरल लेकिन शक्तिशाली तरीका विकसित किया: उन्होंने पाया कि साइन-अप के एक निश्चित दिनों के भीतर एक उपयोगकर्ता के "मित्र" लोगों की संख्या एक महान भविष्यवक्ता थी कि उपयोगकर्ता कितना व्यस्त या मूल्यवान होगा। लंबे समय में हो। ऑनलाइन मीडिया और तृतीय-पक्ष विश्लेषिकी सिस्टम इस प्रकार के समय-विस्थापित, एक ऐप के भीतर होने वाली जटिल क्रियाओं के लिए अंधा होता है।

उन्हें कस्टम की जरूरत थी एट्रिब्यूशन विश्लेषण काम करने के लिए।

विशेषता विश्लेषण समाधान है

बस शुरुआत करते हुए, कंपनी ने आंतरिक रूप से एक प्रारंभिक उद्देश्य विकसित किया: यह पता लगाने के लिए कि कोई भी उपयोगकर्ता एक सत्र के भीतर अपने उत्पाद के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है। एक बार यह निर्धारित हो जाने के बाद, वे भुगतान करने वाले उपयोगकर्ताओं के रूप में उनकी स्थिति और हर महीने खर्च की गई राशि के आधार पर ग्राहकों के प्रोफ़ाइल सेगमेंट बनाने के लिए उस डेटा में और गहराई से अध्ययन कर सकते हैं। डेटा के इन दो क्षेत्रों को मर्ज करके, कंपनी किसी दिए गए ग्राहकों का निर्धारण करने में सक्षम थी। आजीवन मूल्य - एक मीट्रिक जो परिभाषित करता है कि किस प्रकार के ग्राहकों के पास सबसे अधिक राजस्व क्षमता है। यह जानकारी, बदले में, उन्हें विशेष रूप से अन्य उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने की अनुमति देती है - जो कि एक ही "आजीवन मूल्य" प्रोफाइल - बहुत विशिष्ट मीडिया विकल्पों के माध्यम से, अत्यधिक विशिष्ट प्रस्तावों के साथ आयोजित करते हैं।

परिणाम? होशियार, विपणन डॉलर के अधिक सूचित उपयोग। निरंतर विकास। और एक कस्टम एट्रिब्यूशन एनालिसिस सिस्टम, जो कंपनी के आगे बढ़ने के साथ-साथ बढ़ सकता है और अनुकूल हो सकता है।

एक सफल विशेषता विश्लेषण

जब आप उलझने लगते हैं एट्रिब्यूशन विश्लेषण, पहले सफलता को अपनी शर्तों में परिभाषित करना महत्वपूर्ण है — और इसे सरल रखें। अपने आप से पूछें, मैं किसे एक अच्छा ग्राहक मानता हूँ? फिर पूछें, उस ग्राहक के साथ मेरे क्या उद्देश्य हैं? आप अपने उच्चतम-मूल्य वाले ग्राहकों के साथ खर्च बढ़ाने और वफादारी को मजबूत करने का विकल्प चुन सकते हैं। या, आप यह निर्धारित करना चुन सकते हैं कि आपको उनके जैसे अधिक उच्च-मूल्य वाले ग्राहक कहां मिल सकते हैं। यह वास्तव में आप पर निर्भर है, और आपके संगठन के लिए क्या सही है।

संक्षेप में, एट्रिब्यूशन विश्लेषण कई आंतरिक और तृतीय-पक्ष स्रोतों से डेटा एक साथ लाने का एक बहुत तेज़ और आसान तरीका हो सकता है, और उस डेटा को उन शब्दों में समझ सकता है जिन्हें आप विशेष रूप से निर्धारित करते हैं। आप अपने मार्केटिंग उद्देश्यों को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने और उन्हें पूरा करने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि प्राप्त करेंगे, फिर खर्च किए गए प्रत्येक मार्केटिंग डॉलर पर उच्चतम आरओआई प्राप्त करने के लिए अपनी रणनीति को बेहतर बनाएं।

एक सेवा के रूप में डेटा वेयरहाउस क्या है

हमने हाल ही में कैसे के बारे में लिखा है डेटा प्रौद्योगिकियां बढ़ रही हैं विपणक के लिए। डेटा वेयरहाउस एक केंद्रीय भंडार प्रदान करता है जो आपके विपणन प्रयासों में तराजू और महान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है - ग्राहक, लेनदेन, वित्तीय और विपणन डेटा के बड़े पैमाने पर लाने की क्षमता को सक्षम करता है। एक केंद्रीय रिपोर्टिंग डेटाबेस में ऑनलाइन, ऑफ़लाइन और मोबाइल डेटा पर कब्जा करके, विपणक उन्हें उन उत्तरों का विश्लेषण करने और प्राप्त करने में सक्षम होते हैं जिनकी उन्हें आवश्यकता होती है। डेटा वेयरहाउस का निर्माण औसत कंपनी के लिए काफी एक उपक्रम है - लेकिन सर्विस के रूप में डेटा वेयरहाउस कंपनियों के लिए समस्या हल करता है।

एक सेवा के रूप में बिटयोटा डेटा वेयरहाउस के बारे में

की सहायता से यह पोस्ट लिखी गई बिटयोटा. एक सेवा समाधान के रूप में BitYota का डेटा वेयरहाउस एक अन्य डेटा प्लेटफ़ॉर्म को स्थापित करने और प्रबंधित करने के लिए सिरदर्द को दूर करता है। BitYota विपणक को अपने डेटा वेयरहाउस को जल्दी से चलाने और चलाने में सक्षम बनाता है, आसानी से क्लाउड प्रदाता से जुड़ता है और आपके वेयरहाउस को कॉन्फ़िगर करता है। तकनीक आपके वेयरहाउस को आसानी से क्वेरी करने के लिए JSON तकनीक पर SQL का उपयोग करती है और तेज़ विश्लेषण के लिए रीयल-टाइम डेटा फ़ीड के साथ आती है।

एट्रिब्यूशन एनालिसिस - बिटायोटा

उपवास के लिए मुख्य अवरोधकों में से एक विश्लेषिकी डेटा को अपने में संग्रहीत करने से पहले बदलने की आवश्यकता है विश्लेषिकी प्रणाली। एक ऐसी दुनिया में जहाँ अनुप्रयोग लगातार बदलते रहते हैं, कई स्रोतों से और विभिन्न स्वरूपों में पहुंचने वाले डेटा का अर्थ है कि कंपनियां अक्सर खुद को या तो डेटा ट्रांसफ़ॉर्मेशन प्रोजेक्ट्स या चेहरे पर बहुत अधिक समय व्यतीत करती हैं। टूटा हुआ विश्लेषिकी सिस्टम। BitYota अपने मूल स्वरूप में डेटा को संग्रहीत और विश्लेषण करता है और इस प्रकार श्रमसाध्य, समय लेने वाली डेटा परिवर्तन प्रक्रियाओं की आवश्यकता को समाप्त करता है। डेटा परिवर्तन के साथ दूर करना हमारे ग्राहकों को तेजी से प्रदान करता है विश्लेषिकी, अधिकतम लचीलापन, और पूर्ण डेटा निष्ठा। BitYota

जैसे-जैसे आपकी ज़रूरतें बदलती हैं, आप अपने क्लस्टर से नोड्स जोड़ या हटा सकते हैं या मशीन कॉन्फ़िगरेशन बदल सकते हैं। पूरी तरह से प्रबंधित समाधान के रूप में, बिटयोटा मॉनिटर, प्रबंधन, प्रावधान, और आपके डेटा प्लेटफ़ॉर्म को मापता है, ताकि आप इस बात पर ध्यान केंद्रित कर सकें कि क्या महत्वपूर्ण है - अपने डेटा का विश्लेषण करना।

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यह साइट स्पैम को कम करने के लिए अकिस्मेट का उपयोग करती है। जानें कि आपका डेटा कैसे संसाधित किया जाता है.