Cách phân tích từ đầu đến cuối giúp doanh nghiệp

Phân tích từ đầu đến cuối của OWOX BI

Phân tích end-to-end không chỉ là các báo cáo và đồ họa đẹp. Khả năng theo dõi đường đi của từng khách hàng, từ điểm tiếp xúc đầu tiên đến mua hàng thường xuyên, có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí cho các kênh quảng cáo không hiệu quả và được định giá cao, tăng ROI và đánh giá mức độ ảnh hưởng của sự hiện diện trực tuyến của họ đối với doanh số bán hàng ngoại tuyến. OWOX BI các nhà phân tích đã thu thập năm nghiên cứu điển hình chứng minh rằng phân tích chất lượng cao giúp doanh nghiệp thành công và có lãi.

Sử dụng Phân tích từ đầu đến cuối để đánh giá các đóng góp trực tuyến

Tình huống. Một công ty đã mở một cửa hàng trực tuyến và một số cửa hàng bán lẻ thực tế. Khách hàng có thể mua hàng trực tiếp trên website của công ty hoặc xem qua mạng và đến cửa hàng thực để mua. Chủ sở hữu đã so sánh doanh thu từ bán hàng trực tuyến và ngoại tuyến và kết luận rằng một cửa hàng thực mang lại nhiều lợi nhuận hơn.

Mục đích. Quyết định xem có nên rút lui khỏi bán hàng trực tuyến và tập trung vào các cửa hàng thực hay không.

Các giải pháp thực tế. Công ty đồ lótDarjeeling Đã nghiên cứu hiệu ứng ROPO - tác động của sự hiện diện trực tuyến đối với doanh số bán hàng ngoại tuyến. Các chuyên gia Darjeeling kết luận rằng 40% khách hàng đã truy cập trang web trước khi mua hàng tại một cửa hàng. Do đó, nếu không có cửa hàng trực tuyến, gần một nửa số lần mua hàng của họ sẽ không xảy ra.

Để có được thông tin này, công ty đã dựa vào hai hệ thống để thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu:

  • Google Analytics để biết thông tin về hành động của người dùng trên trang web
  • CRM của công ty về chi phí và dữ liệu hoàn thành đơn hàng

Các nhà tiếp thị Darjeeling đã kết hợp dữ liệu từ các hệ thống này, có cấu trúc và logic khác nhau. Để tạo một báo cáo thống nhất, Darjeeling đã sử dụng hệ thống BI để phân tích đầu cuối.

Sử dụng Phân tích từ đầu đến cuối để tăng lợi tức đầu tư

Tình huống. Một doanh nghiệp sử dụng một số kênh quảng cáo để thu hút khách hàng, bao gồm tìm kiếm, quảng cáo theo ngữ cảnh, mạng xã hội và truyền hình. Tất cả chúng đều khác nhau về chi phí và hiệu quả.

Mục đích. Tránh quảng cáo không hiệu quả và tốn kém và chỉ sử dụng quảng cáo hiệu quả và rẻ. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích đầu cuối để so sánh chi phí của từng kênh với giá trị mà nó mang lại.

Các giải pháp thực tế. TrongBác sĩ Ryadom chuỗi phòng khám bệnh, người bệnh có thể tương tác với bác sĩ qua nhiều kênh khác nhau: trên website, qua điện thoại, lễ tân. Tuy nhiên, các công cụ phân tích trang web thông thường không đủ để xác định từng khách truy cập đến từ đâu vì dữ liệu được thu thập trong các hệ thống khác nhau và không liên quan. Các nhà phân tích của chuỗi đã phải hợp nhất các dữ liệu sau vào một hệ thống:

  • Dữ liệu về hành vi của người dùng từ Google Analytics
  • Dữ liệu cuộc gọi từ hệ thống theo dõi cuộc gọi
  • Dữ liệu về chi phí từ tất cả các nguồn quảng cáo
  • Dữ liệu về bệnh nhân, số lượt tiếp nhận và doanh thu từ hệ thống nội bộ của phòng khám

Các báo cáo dựa trên dữ liệu tập hợp này cho thấy những kênh nào không mang lại hiệu quả. Điều này đã giúp chuỗi phòng khám tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo của họ. Ví dụ: trong quảng cáo theo ngữ cảnh, các nhà tiếp thị chỉ để lại các chiến dịch có ngữ nghĩa tốt hơn và tăng ngân sách cho dịch vụ địa lý. Kết quả là, Doctor Ryadom đã tăng ROI của các kênh riêng lẻ lên 2.5 lần và cắt giảm một nửa chi phí quảng cáo.

Sử dụng Phân tích từ đầu đến cuối để tìm các khu vực phát triển

Tình huống. Trước khi bạn cải thiện điều gì đó, bạn cần tìm ra chính xác những gì không hoạt động chính xác. Ví dụ: có lẽ số lượng chiến dịch và cụm từ tìm kiếm trong quảng cáo theo ngữ cảnh đã tăng nhanh đến mức không thể quản lý chúng theo cách thủ công được nữa. Vì vậy, bạn quyết định tự động hóa quản lý giá thầu. Để làm được điều này, bạn cần phải hiểu hiệu quả của từng cụm từ trong số hàng nghìn cụm từ tìm kiếm. Rốt cuộc, với một đánh giá không chính xác, bạn có thể hợp nhất ngân sách của mình mà không có gì hoặc thu hút ít khách hàng tiềm năng hơn.

Mục đích. Đánh giá hiệu suất của từng từ khóa cho hàng nghìn truy vấn tìm kiếm. Loại bỏ chi tiêu lãng phí và thu được thấp do đánh giá không chính xác.

Các giải pháp thực tế. Để tự động hóa việc quản lý giá thầu,Hoff, Một đại siêu thị bán lẻ đồ nội thất và đồ gia dụng, đã kết nối tất cả các phiên người dùng. Điều này đã giúp họ theo dõi các cuộc gọi điện thoại, lượt ghé qua cửa hàng và mọi liên hệ với trang web từ mọi thiết bị.

Sau khi hợp nhất tất cả dữ liệu này và thiết lập phân tích đầu cuối, các nhân viên của công ty bắt đầu triển khai phân bổ - phân phối giá trị. Theo mặc định, Google Analytics sử dụng mô hình phân bổ nhấp chuột gián tiếp cuối cùng. Tuy nhiên, điều này bỏ qua lượt truy cập trực tiếp và kênh và phiên cuối cùng trong chuỗi tương tác nhận được toàn bộ giá trị của chuyển đổi.

Để có được dữ liệu chính xác, các chuyên gia của Hoff đã thiết lập phân bổ dựa trên kênh. Giá trị chuyển đổi trong đó được phân phối giữa tất cả các kênh tham gia vào mỗi bước của kênh. Khi nghiên cứu dữ liệu được hợp nhất, họ đánh giá lợi nhuận của từng từ khóa và xem từ khóa nào không hiệu quả và từ khóa nào mang lại nhiều đơn đặt hàng hơn.

Các nhà phân tích của Hoff thiết lập thông tin này được cập nhật hàng ngày và chuyển sang hệ thống quản lý giá thầu tự động. Sau đó, giá thầu được điều chỉnh để kích thước của chúng tỷ lệ thuận với ROI của từ khóa. Kết quả là, Hoff đã tăng ROI cho quảng cáo theo ngữ cảnh lên 17% và tăng gấp đôi số lượng từ khóa hiệu quả.

Sử dụng phân tích đầu cuối để cá nhân hóa giao tiếp

Tình huống. Trong bất kỳ doanh nghiệp nào, điều quan trọng là phải xây dựng mối quan hệ với khách hàng để đưa ra các đề nghị phù hợp và theo dõi những thay đổi trong lòng trung thành với thương hiệu. Tất nhiên, khi có hàng nghìn khách hàng, không thể đưa ra đề nghị cá nhân hóa cho từng người trong số họ. Nhưng bạn có thể chia chúng thành nhiều phân đoạn và xây dựng giao tiếp với từng phân đoạn này.

Mục đích. Chia tất cả khách hàng thành nhiều phân khúc và xây dựng giao tiếp với từng phân khúc này.

Giải pháp thực tế. â € <Butik, Một trung tâm mua sắm ở Moscow với cửa hàng quần áo, giày dép và phụ kiện trực tuyến, đã cải thiện công việc của họ với khách hàng. Để tăng lòng trung thành của khách hàng và giá trị lâu dài, các nhà tiếp thị Butik đã cá nhân hóa giao tiếp thông qua trung tâm cuộc gọi, email và tin nhắn SMS.

Khách hàng được chia thành các phân khúc dựa trên hoạt động mua hàng của họ. Kết quả của nó là dữ liệu phân tán vì khách hàng có thể mua trực tuyến, đặt hàng trực tuyến và nhận sản phẩm tại cửa hàng thực hoặc hoàn toàn không sử dụng trang web. Do đó, một phần dữ liệu đã được thu thập và lưu trữ trong Google Analytics và phần khác trong hệ thống CRM.

Sau đó, các nhà tiếp thị Butik xác định từng khách hàng và tất cả các giao dịch mua của họ. Dựa trên thông tin này, họ xác định các phân khúc phù hợp: người mua mới, khách hàng mua mỗi quý hoặc mỗi năm một lần, khách hàng thường xuyên, v.v. Tổng cộng, họ xác định sáu phân khúc và hình thành các quy tắc để tự động chuyển đổi từ phân khúc này sang phân khúc khác. Điều này cho phép các nhà tiếp thị của Butik xây dựng giao tiếp được cá nhân hóa với từng phân khúc khách hàng và hiển thị cho họ những thông điệp quảng cáo khác nhau.

Sử dụng Phân tích từ đầu đến cuối để xác định gian lận trong quảng cáo giá mỗi hành động (CPA)

Tình huống. Một công ty sử dụng mô hình giá mỗi hành động cho quảng cáo trực tuyến. Nó chỉ đặt quảng cáo và trả tiền cho nền tảng nếu khách truy cập thực hiện một hành động được nhắm mục tiêu như truy cập trang web của họ, đăng ký hoặc mua sản phẩm. Nhưng các đối tác đặt quảng cáo không phải lúc nào cũng hoạt động trung thực; có những kẻ lừa đảo trong số họ. Thông thường, những kẻ gian lận này thay thế nguồn lưu lượng truy cập theo cách mà có vẻ như mạng của họ đã dẫn đến chuyển đổi. Nếu không có các phân tích đặc biệt cho phép bạn theo dõi từng bước trong chuỗi bán hàng và xem những nguồn nào ảnh hưởng đến kết quả, thì hầu như không thể phát hiện ra gian lận như vậy.

Ngân hàng Raiffeisen đang gặp vấn đề với gian lận tiếp thị. Các nhà tiếp thị của họ đã nhận thấy rằng chi phí lưu lượng truy cập liên kết đã tăng lên trong khi doanh thu vẫn giữ nguyên, vì vậy họ quyết định kiểm tra cẩn thận công việc của các đối tác.

Mục đích. Phát hiện gian lận bằng cách sử dụng phân tích đầu cuối. Theo dõi mọi bước trong chuỗi bán hàng và hiểu những nguồn nào ảnh hưởng đến hành động của khách hàng mục tiêu.

Giải pháp thực tế. Để kiểm tra công việc của các đối tác của họ, các nhà tiếp thị tại Raiffeisen Bank đã thu thập dữ liệu thô về hành động của người dùng trên trang web: thông tin đầy đủ, chưa xử lý và chưa được phân tích. Trong số tất cả các khách hàng có kênh liên kết mới nhất, họ chọn những người có thời gian nghỉ ngắn bất thường giữa các phiên. Họ nhận thấy rằng trong những khoảng thời gian nghỉ này, nguồn lưu lượng đã được chuyển sang.

Kết quả là, các nhà phân tích của Raiffeisen đã tìm thấy một số đối tác đang chiếm đoạt lưu lượng nước ngoài và bán lại cho ngân hàng. Vì vậy, họ đã ngừng hợp tác với các đối tác này và ngừng lãng phí ngân sách của họ.

Phân tích từ đầu đến cuối

Chúng tôi đã nêu bật những thách thức tiếp thị phổ biến nhất mà hệ thống phân tích end-to-end có thể giải quyết. Trên thực tế, với sự trợ giúp của dữ liệu tích hợp về hành động của người dùng cả trên trang web và ngoại tuyến, thông tin từ hệ thống quảng cáo và dữ liệu theo dõi cuộc gọi, bạn có thể tìm thấy câu trả lời cho nhiều câu hỏi liên quan đến cách cải thiện doanh nghiệp của mình.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.