Hoe u toeskrywingsanalise vir sterker bemarkingsinsig gebruik Martech Zone
Hoe u toeskrywingsanalise gebruik vir sterker bemarkingsinsig
Donderdag, Maart 5, 2015 Donderdag November 5, 2015 Douglas Karr
Die aantal raakpunte waardeur u met klante kommunikeer - en die maniere waarop hulle u handelsmerk teëkom - het die afgelope paar jaar ontplof. In die verlede was die keuses eenvoudig: u het 'n gedrukte advertensie, 'n uitsaai-advertensie, miskien direkte pos of 'n kombinasie aangebied. Vandag is daar soek, aanlyn vertoon, sosiale media, mobiele, blogs, versamelaarswebwerwe, en die lys gaan voort.
Met die toename in kliënte se raakpunte het ook 'n groter ondersoek na effektiwiteit gekom. Wat is die werklike waarde van 'n dollar wat in 'n gegewe medium spandeer word? Watter medium gee jou die beste kans? Hoe kan u die maksimum impak vorentoe maksimeer?
In die verlede was meting eenvoudig: u het 'n advertensie aangebied en die verskil beoordeel in terme van bewustheid, verkeer en verkope. Vandag bied advertensie-uitruilings insig in hoeveel mense op u advertensie geklik het en by die gewenste bestemming gekom het.
Maar wat gebeur dan?
Toeskrywingsanalise kan die antwoord op die vraag gee. Dit kan data uit 'n aantal uiteenlopende bronne bymekaarbring, beide intern vir u besigheid en ekstern wat die uitreiking van klante betref. Dit kan u help om te bepaal watter kanale die koste-effektiefste is om 'n hoeveelheid antwoorde te genereer. Die belangrikste is dat dit u kan help om u beste klante binne daardie groep te identifiseer en op die inligting te reageer deur u bemarkingstrategie aan te pas.
Hoe kan u gebruik toeskrywingsanalise effektief te benut en hierdie voordele te benut? Hier is 'n vinnige gevallestudie oor hoe een onderneming dit gedoen het:
Die gebruiksgeval vir attribusie-analise
'N Mobiele produktiwiteitsonderneming bemark 'n toepassing waarmee gebruikers dokumente vanaf enige toestel kan skep, hersien en deel. Die maatskappy het reeds derdepartye geïmplementeer analytics hulpmiddels met voorafgeboude dashboards om basiese statistieke soos downloads, daaglikse / maandelikse aantal gebruikers, tyd spandeer met die app, aantal geskep dokumente, ens. op te spoor
One Size Analytics pas nie almal nie
Namate die groei van die onderneming ontplof en die aantal gebruikers in miljoene uitgegroei het, het hierdie eenmalige benadering tot insigte nie vergroot nie. Hul derde party analytics diens kon nie die integrasie van intydse data uit verskeie bronne, soos bedienerplatformlêboeke, webwerfverkeer en advertensieveldtogte, hanteer nie.
Wat meer is, die maatskappy moes die toekenning op verskeie skerms en kanale ontleed om hulle te help besluit waar die volgende inkrementele bemarkingsdollar die beste vir besteding van nuwe klante bestee sou word. 'N Tipiese scenario was die volgende: 'n gebruiker het die Facebook-advertensie van die maatskappy gesien terwyl hy op sy foon was, en daarna op hul skootrekenaar na resensies oor die onderneming gesoek en uiteindelik geklik om die app vanaf 'n vertoonadvertensie op hul tablet te installeer. Toekenning vereis in hierdie geval dat die krediet verdeel word vir die verkryging van die nuwe klant op sosiale media op mobiele, betaalde soektogte / resensies op die rekenaar en in-app-vertoonadvertensies op tablette.
Die maatskappy moes dinge 'n stap verder neem en ontdek watter aanlyn bemarkingsbron hulle gehelp het om hul waardevolste gebruikers te bekom. Hulle moes gebruikersgedrag identifiseer - buiten die generiese klik-om-te-installeer-aksie - wat uniek was vir die app en wat die gebruiker waardevol vir die onderneming gemaak het. In die vroeë dae het Facebook 'n eenvoudige, maar kragtige manier ontwikkel om dit te doen: hulle het ontdek dat die aantal mense wat 'n gebruiker binne 'n bepaalde aantal dae 'vriende' vriende is, 'n goeie voorspeller was van hoe betrokken of waardevol 'n gebruiker sou wees. op die lange duur wees. Aanlyn media en derdeparty analytics stelsels is blind vir hierdie soort tyd-verplaasde, komplekse aksies wat binne 'n app voorkom.
Hulle het maat nodig gehad toeskrywingsanalise om die werk te doen.
Toeskrywingsanalise is die oplossing
Begin eenvoudig, het die maatskappy 'n aanvanklike doelwit ontwikkel: om presies te ontdek hoe 'n gebruiker binne 'n enkele sessie met sy produk omgaan. Nadat dit vasgestel is, kon hulle verder in die gegewens uitvloei om profielsegmente van klante te skep op grond van hul status as betalende gebruikers en die bedrag wat elke maand bestee is. Deur hierdie twee data-areas saam te voeg, kon die onderneming die gegewe klante bepaal lewensduur waarde - 'n maatstaf wat bepaal het watter klante die meeste potensiële inkomste het. Daardie inligting het hulle weer in staat gestel om meer spesifiek op ander gebruikers te fokus - gebruikers met dieselfde "lewenswaarde" -profiel - deur middel van baie spesifieke media-keuses, met baie spesifieke aanbiedinge.
Die resultaat? Slimmer, meer ingeligte gebruik van bemarkingsdollars. Voortgesette groei. En 'n persoonlike stelsel vir die toeskrywing van attribusies is beskikbaar wat kan groei en aanpas namate die onderneming vorentoe beweeg.
'N Suksesvolle toeskrywingsanalise
Wanneer u begin deelneem toeskrywingsanalise, is dit belangrik om eers sukses in u eie terme te definieer - en dit eenvoudig te hou. Vra jouself af, wie beskou ek as 'n goeie klant? Vra dan wat is my doelwitte met die klant? U kan kies om die besteding te verhoog en die lojaliteit by u kliënte met die hoogste waarde te versterk. Of u kan kies om vas te stel waar u meer waardevolle klante soos hulle kan vind. Dit hang alles van u af en wat is die beste vir u organisasie.
Kortom, attribusie-analise kan 'n baie vinnige en maklike manier wees om data uit 'n aantal interne en derdeparty-bronne bymekaar te bring, en dit sinvol te maak in terme wat u baie spesifiek bepaal. U kry die insigte wat u nodig het om u bemarkingsdoelwitte duidelik te definieer en te bereik, en pas dan u strategie aan om die hoogste ROI moontlik te maak vir elke spandeerbare bemarkingsdollar.
Wat is Data Warehouse as a Service
Ons het onlangs geskryf oor hoe datategnologieë toeneem vir bemarkers. Datapakhuise bied 'n sentrale bewaarplek wat skaal en goeie insig gee in u bemarkingspogings - wat die vermoë bied om groot hoeveelhede klante-, transaksie-, finansiële en bemarkingsdata in te bring. Deur aanlyn, vanlyn en mobiele data in 'n sentrale verslagdoeningsdatabasis vas te lê, is bemarkers in staat om die antwoorde te ontleed en te kry wanneer hulle dit benodig. Die bou van 'n datapakhuis is 'n groot taak vir die gemiddelde onderneming - maar Data Warehouse as a Service (DWaaS) los die saak vir ondernemings op.
Oor BitYota Data Warehouse as a Service
Hierdie pos is geskryf met die hulp van BitYota. BitYota se Data Warehouse as a Service-oplossing haal die hoofpyn uit die instelling en bestuur van 'n ander dataplatform. BitYota stel bemarkers in staat om hul datapakhuis vinnig aan die gang te kry, maklik met 'n wolkverskaffer te koppel en u pakhuis op te stel. Die tegnologie maak gebruik van SQL-oor-JSON-tegnologie om u pakhuis maklik te bevraagteken en word met intydse datafeedings voorsien vir vinnige ontleding.
Een van die belangrikste remmers vir vinnig analytics is die behoefte om die data te transformeer voordat u dit in u analytics stelsel. In 'n wêreld waar toepassings voortdurend verander, beteken data wat uit verskillende bronne kom, en in verskillende formate, dat ondernemings dikwels te veel tyd aan data-transformasieprojekte bestee of in die gesig staar gebreek analytics stelsels. BitYota stoor en ontleed die data in sy oorspronklike formaat, wat die behoefte aan moeisame, tydrowende datatransformasieprosesse uitskakel. Die wegdoen van datatransformasie bied ons klante vinnig analytics, maksimum buigsaamheid, en volledige data-getrouheid. BitYota
Namate u behoeftes verander, kan u knope uit u groep voeg of verwyder of masjienkonfigurasies verander. As 'n volledig bestuurde oplossing, BitYota monitor, bestuur, voorsien en skaal u dataplatform, sodat u kan fokus op wat belangrik is - om u data te ontleed.
Tags: analisetoeskrywingtoeskrywingsanalisebityotadata voerdata pakhuisdatapakhuis as 'n diensbemarkingsinsigteintydse datafeedings