Wie End-to-End-Analysen Unternehmen helfen

OWOX BI End-to-End-Analyse

End-to-End-Analysen sind nicht nur schöne Berichte und Grafiken. Die Möglichkeit, den Weg jedes Kunden vom ersten Kontaktpunkt bis zu regelmäßigen Einkäufen zu verfolgen, kann Unternehmen dabei helfen, die Kosten ineffektiver und überbewerteter Werbekanäle zu senken, den ROI zu steigern und zu bewerten, wie sich ihre Online-Präsenz auf den Offline-Verkauf auswirkt. OWOX BI Analysten haben fünf Fallstudien gesammelt, die belegen, dass hochwertige Analysen Unternehmen dabei helfen, erfolgreich und profitabel zu sein.

Verwenden von End-to-End-Analysen zur Bewertung von Online-Beiträgen

Die Situation. Ein Unternehmen hat einen Online-Shop und mehrere physische Einzelhandelsgeschäfte eröffnet. Kunden können Waren direkt auf der Website des Unternehmens kaufen oder online prüfen und zum Kauf in ein Ladengeschäft kommen. Der Eigentümer hat die Einnahmen aus Online- und Offline-Verkäufen verglichen und ist zu dem Schluss gekommen, dass ein Ladengeschäft viel mehr Gewinn bringt.

Das Ziel. Entscheiden Sie, ob Sie sich vom Online-Verkauf zurückziehen und sich auf physische Geschäfte konzentrieren möchten.

Die praktische Lösung. Das Dessous-Unternehmen Darjeeling untersuchten den ROPO-Effekt – den Einfluss seiner Online-Präsenz auf seine Offline-Verkäufe. Darjeeling-Experten kamen zu dem Schluss, dass 40 % der Kunden die Website besuchten, bevor sie in einem Geschäft kauften. Folglich würden ohne den Online-Shop fast die Hälfte ihrer Einkäufe nicht getätigt.

Um diese Informationen zu erhalten, stützte sich das Unternehmen auf zwei Systeme zum Sammeln, Speichern und Verarbeiten von Daten:

  • Google Analytics für Informationen zu den Aktionen der Nutzer auf der Website
  • Das CRM des Unternehmens für Kosten- und Auftragsabschlussdaten

Darjeeling-Vermarkter kombinierten Daten aus diesen Systemen, die unterschiedliche Strukturen und Logik hatten. Um einen einheitlichen Bericht zu erstellen, verwendete Darjeeling das BI-System für End-to-End-Analysen.

Verwenden von End-to-End-Analysen zur Steigerung der Kapitalrendite

Die Situation. Ein Unternehmen nutzt mehrere Werbekanäle, um Kunden zu gewinnen, darunter Suche, kontextbezogene Werbung, soziale Netzwerke und Fernsehen. Sie alle unterscheiden sich in Bezug auf Kosten und Effektivität.

Das Ziel. Vermeiden Sie ineffektive und teure Werbung und verwenden Sie nur effektive und billige Werbung. Dies kann mithilfe von End-to-End-Analysen erfolgen, um die Kosten jedes Kanals mit seinem Wert zu vergleichen.

Die praktische Lösung. In den Doktor Ryadom In der Kette der medizinischen Kliniken können Patienten über verschiedene Kanäle mit Ärzten interagieren: auf der Website, telefonisch oder an der Rezeption. Regelmäßige Webanalyse-Tools reichten jedoch nicht aus, um festzustellen, woher jeder Besucher kam, da Daten in verschiedenen Systemen gesammelt wurden und nicht miteinander in Beziehung standen. Die Analysten der Kette mussten die folgenden Daten in einem System zusammenführen:

  • Daten zum Nutzerverhalten von Google Analytics
  • Anrufdaten von Anrufverfolgungssystemen
  • Daten zu Ausgaben aus allen Werbequellen
  • Daten über Patienten, Aufnahmen und Einnahmen aus dem internen System der Klinik

Die auf diesen Sammeldaten basierenden Berichte zeigte, welche Kanäle sich nicht gelohnt haben. Dies half der Klinikkette, ihre Werbeausgaben zu optimieren. Bei der kontextbezogenen Werbung ließen Marketer beispielsweise nur Kampagnen mit besserer Semantik und erhöhten das Budget für Geodienste. Infolgedessen steigerte Doctor Ryadom den ROI einzelner Kanäle um das 2.5-fache und halbierte die Werbekosten.

Verwenden von End-to-End-Analysen zum Auffinden von Bereichenf Wachstum

Die Situation. Bevor Sie etwas verbessern, müssen Sie herausfinden, was genau nicht richtig funktioniert. Vielleicht ist beispielsweise die Anzahl der Kampagnen und Suchphrasen in der kontextbezogenen Werbung so schnell gestiegen, dass sie nicht mehr manuell verwaltet werden können. Sie entscheiden sich also, das Gebotsmanagement zu automatisieren. Um dies zu tun, müssen Sie die Wirksamkeit jeder der mehreren tausend Suchphrasen verstehen. Denn mit einer falschen Einschätzung können Sie entweder Ihr Budget umsonst zusammenlegen oder weniger potenzielle Kunden gewinnen.

Das Ziel. Bewerten Sie die Leistung jedes Keywords für Tausende von Suchanfragen. Vermeiden Sie verschwenderische Ausgaben und geringe Akquisitionen aufgrund falscher Bewertungen.

Die praktische Lösung. Um die Gebotsverwaltung zu automatisieren, Hoff, ein SB-Warenhaus für Möbel und Haushaltsartikel, verband alle Benutzersitzungen. Dies half ihnen, Telefonanrufe, Ladenbesuche und jeden Kontakt mit der Website von jedem Gerät aus zu verfolgen.

Nach dem Zusammenführen all dieser Daten und dem Einrichten von End-to-End-Analysen begannen die Mitarbeiter des Unternehmens mit der Implementierung der Attribution - der Wertverteilung. Standardmäßig verwendet Google Analytics das letzte indirekte Klickzuweisungsmodell. Dies ignoriert jedoch direkte Besuche und der letzte Kanal und die letzte Sitzung in der Interaktionskette erhalten den vollen Wert der Conversion.

Um genaue Daten zu erhalten, haben Hoff-Experten eine trichterbasierte Zuordnung eingerichtet. Der darin enthaltene Konvertierungswert wird auf alle Kanäle verteilt, die an jedem Schritt des Trichters teilnehmen. Bei der Untersuchung der zusammengeführten Daten bewerteten sie den Gewinn jedes Keywords und stellten fest, welche unwirksam waren und mehr Aufträge brachten.

Hoff-Analysten legen fest, dass diese Informationen täglich aktualisiert und an das automatisierte Gebotsverwaltungssystem übertragen werden. Die Gebote werden dann so angepasst, dass ihre Größe direkt proportional zum ROI des Keywords ist. Infolgedessen erhöhte Hoff seinen ROI für kontextbezogene Werbung um 17% und verdoppelte die Anzahl der effektiven Keywords.

Verwenden von End-to-End-Analysen zur Personalisierung der Kommunikation

Die Situation. In jedem Unternehmen ist es wichtig, Beziehungen zu Kunden aufzubauen, um relevante Angebote abzugeben und Änderungen in der Markentreue zu verfolgen. Wenn es Tausende von Kunden gibt, ist es natürlich unmöglich, jedem von ihnen personalisierte Angebote zu machen. Sie können sie jedoch in mehrere Segmente unterteilen und die Kommunikation mit jedem dieser Segmente aufbauen.

Das Ziel. Teilen Sie alle Kunden in mehrere Segmente auf und bauen Sie die Kommunikation mit jedem dieser Segmente auf.

Praktische Lösung. Geschäftein Moskauer Einkaufszentrum mit einem Online-Shop für Kleidung, Schuhe und Accessoires verbesserten die Zusammenarbeit mit den Kunden. Um die Kundentreue und den Lifetime Value zu erhöhen, personalisierte Butik-Vermarkter die Kommunikation über ein Callcenter, E-Mail und SMS-Nachrichten.

Die Kunden wurden nach ihrer Kaufaktivität in Segmente eingeteilt. Das Ergebnis waren verstreute Daten, da Kunden online einkaufen, online bestellen und Produkte in einem physischen Geschäft abholen können oder die Website überhaupt nicht nutzen. Dadurch wurde ein Teil der Daten in Google Analytics erhoben und gespeichert und der andere Teil other im CRM-System.

Dann identifizierten Butik-Vermarkter jeden Kunden und alle seine Einkäufe. Basierend auf diesen Informationen ermittelten sie geeignete Segmente: neue Käufer, Kunden, die einmal im Quartal oder einmal im Jahr einkaufen, Stammkunden usw. Insgesamt identifizierten sie sechs Segmente und formulierten Regeln für den automatischen Übergang von einem Segment zum anderen. Auf diese Weise konnten Butik-Vermarkter eine personalisierte Kommunikation mit jedem Kundensegment aufbauen und ihnen unterschiedliche Werbebotschaften zeigen.

Verwenden von End-to-End-Analysen zur Ermittlung von Betrug in der CPA-Werbung (Cost-per-Action)

Die Situation. Ein Unternehmen verwendet das Cost-per-Action-Modell für Online-Werbung. Es platziert Anzeigen und bezahlt Plattformen nur, wenn Besucher eine gezielte Aktion ausführen, wie z. B. ihre Website besuchen, sich registrieren oder ein Produkt kaufen. Aber Partner, die Anzeigen platzieren, arbeiten nicht immer ehrlich; unter ihnen sind Betrüger. Meistens ersetzen diese Betrüger die Traffic-Quelle so, dass es so aussieht, als ob ihr Netzwerk zur Conversion geführt hätte. Ohne spezielle Analysen, die es Ihnen ermöglichen, jeden Schritt in der Verkaufskette zu verfolgen und zu sehen, welche Quellen das Ergebnis beeinflussen, ist es fast unmöglich, einen solchen Betrug aufzudecken.

Raiffeisen Bank hatte Probleme mit Marketingbetrug. Ihre Vermarkter hatten festgestellt, dass die Kosten für den Affiliate-Verkehr gestiegen waren, während die Einnahmen gleich blieben, und beschlossen, die Arbeit der Partner sorgfältig zu überprüfen.

Das Ziel. Erkennen Sie Betrug mithilfe von End-to-End-Analysen. Verfolgen Sie jeden Schritt in der Vertriebskette und verstehen Sie, welche Quellen die gezielte Kundenaktion beeinflussen.

Praktische Lösung. Um die Arbeit ihrer Partner zu überprüfen, Marketingspezialisten der Raiffeisen Bank gesammelte Rohdaten von Benutzeraktionen auf der Website: vollständige, unverarbeitete und nicht analysierte Informationen. Unter allen Kunden mit dem neuesten Affiliate-Kanal wählten sie diejenigen aus, die ungewöhnlich kurze Pausen zwischen den Sitzungen hatten. Sie stellten fest, dass während dieser Pausen die Verkehrsquelle umgeschaltet wurde.

Infolgedessen fanden die Analysten von Raiffeisen mehrere Partner, die den Auslandsverkehr aneigneten und an die Bank weiterverkauften. Also haben sie aufgehört, mit diesen Partnern zusammenzuarbeiten und ihr Budget nicht mehr zu verschwenden.

End-to-End-Analyse

Wir haben die häufigsten Marketingherausforderungen hervorgehoben, die ein End-to-End-Analysesystem lösen kann. In der Praxis finden Sie mithilfe integrierter Daten zu Benutzeraktionen sowohl auf einer Website als auch offline, Informationen aus Werbesystemen und Anrufverfolgungsdaten Antworten auf viele Fragen zur Verbesserung Ihres Geschäfts.

Was denken Sie?

Diese Seite verwendet Akismet, um Spam zu reduzieren. Erfahren Sie, wie Ihre Kommentardaten verarbeitet werden.