Verwendung der Attributionsanalyse für eine stärkere Marketing-Einsicht

Data Warehouse als Lösung

Die Anzahl der Berührungspunkte, über die Sie mit Kunden interagieren, und die Art und Weise, wie sie Ihrer Marke begegnen, ist in den letzten Jahren explodiert. In der Vergangenheit waren die Auswahlmöglichkeiten einfach: Sie haben eine Print-Anzeige, einen Werbespot, möglicherweise Direktwerbung oder eine Kombination geschaltet. Heute gibt es Suche, Online-Anzeige, soziale Medien, Mobilgeräte, Blogs, Aggregator-Websites, und die Liste geht weiter.

Mit der Verbreitung von Kundenkontaktpunkten ist auch die Überprüfung der Effektivität gestiegen. Was ist der reale Wert eines Dollars, der in einem bestimmten Medium ausgegeben wird? Welches Medium gibt Ihnen das meiste für Ihr Geld? Wie können Sie die Wirkung in Zukunft maximieren?

Auch in der Vergangenheit war die Messung einfach: Sie haben eine Anzeige geschaltet und den Unterschied in Bezug auf Bekanntheit, Verkehr und Umsatz bewertet. Heute bieten Anzeigenbörsen einen Einblick, wie viele Personen auf Ihre Anzeige geklickt haben und an Ihr gewünschtes Ziel gelangt sind.

Aber was passiert dann?

Die Attributionsanalyse kann die Antwort auf diese Frage liefern. Es kann Daten aus einer Reihe unterschiedlicher Quellen sowohl unternehmensintern als auch extern in Bezug auf die Kundenansprache zusammenführen. Mithilfe dieser Funktion können Sie ermitteln, welche Kanäle für die Generierung eines Antwortvolumens am kostengünstigsten sind. Vor allem kann es Ihnen helfen, Ihre besten Kunden innerhalb dieser Gruppe zu identifizieren und auf diese Informationen zu reagieren, indem Sie Ihre Marketingstrategie entsprechend anpassen.

Wie können Sie nutzen Attributionsanalyse effektiv und profitieren diese Vorteile? Hier ist eine kurze Fallstudie darüber, wie ein Unternehmen dies getan hat:

Der Anwendungsfall für die Attributionsanalyse

Ein Unternehmen für mobile Produktivität vermarktet eine Anwendung, mit der Benutzer Dokumente von jedem Gerät aus erstellen, überprüfen und freigeben können. Das Unternehmen hat frühzeitig Dritte implementiert Analytik Tools mit vorgefertigten Dashboards zur Verfolgung grundlegender Messdaten wie Downloads, tägliche / monatliche Benutzerzahlen, Zeitaufwand für die App, Anzahl der erstellten Dokumente usw.

One Size Analytics passt nicht für alle

Als das Wachstum des Unternehmens explodierte und die Anzahl der Benutzer auf Millionen anstieg, ließ sich dieser einheitliche Ansatz für Erkenntnisse nicht skalieren. Ihr Dritter Analytik Der Dienst konnte die Integration von Echtzeitdaten aus mehreren Quellen wie Serverplattformprotokollen, Website-Verkehr und Werbekampagnen nicht verarbeiten.

Darüber hinaus musste das Unternehmen die Zuordnung über mehrere Bildschirme und Kanäle hinweg analysieren, um zu entscheiden, wo der nächste inkrementelle Marketing-Dollar am besten für die Neukundenakquise ausgegeben werden sollte. Ein typisches Szenario war das folgende: Ein Benutzer sah die Facebook-Anzeige des Unternehmens auf seinem Handy, suchte dann auf seinem Laptop nach Bewertungen über das Unternehmen und klickte schließlich, um die App von einer Display-Anzeige auf seinem Tablet zu installieren. Die Zuordnung erfordert in diesem Fall die Aufteilung des Guthabens für die Gewinnung dieses neuen Kunden über soziale Medien auf Mobilgeräten, bezahlte Suche / Bewertungen auf dem PC und In-App-Display-Anzeigen auf Tablets.

Das Unternehmen musste noch einen Schritt weiter gehen und herausfinden, welche Online-Marketing-Quelle ihnen dabei half, ihre wertvollsten Benutzer zu gewinnen. Sie mussten das Benutzerverhalten identifizieren - über die generische Click-to-Install-Aktion hinaus -, das für die App einzigartig war und den Benutzer für das Unternehmen wertvoll machte. In den Anfängen entwickelte Facebook eine einfache, aber leistungsstarke Methode, um dies zu erreichen: Sie stellten fest, dass die Anzahl der Personen, die ein Benutzer innerhalb einer bestimmten Anzahl von Tagen nach der Anmeldung „befreundet“, ein guter Indikator dafür ist, wie engagiert oder wertvoll ein Benutzer sein würde auf lange Sicht sein. Online-Medien und Dritte Analytik Systeme sind blind für diese Art von zeitversetzten, komplexen Aktionen, die in einer App ausgeführt werden.

Sie brauchten Brauch Attributionsanalyse den Job erledigen.

Attributionsanalyse ist die Lösung

Ausgehend von der Entwicklung entwickelte das Unternehmen intern ein erstes Ziel: genau herauszufinden, wie ein bestimmter Benutzer dazu neigt, innerhalb einer einzigen Sitzung mit seinem Produkt zu interagieren. Sobald dies festgelegt wurde, konnten sie einen weiteren Drilldown in diese Daten durchführen, um Profilsegmente von Kunden basierend auf ihrem Status als zahlende Benutzer und dem monatlich ausgegebenen Betrag zu erstellen. Durch die Zusammenführung dieser beiden Datenbereiche konnte das Unternehmen die Daten eines bestimmten Kunden ermitteln Lebenszeitwert - eine Metrik, die definiert, welche Kundentypen das größte Umsatzpotenzial haben. Diese Informationen ermöglichten es ihnen wiederum, andere Benutzer - diejenigen mit demselben „Lebenszeitwert“ -Profil - durch sehr spezifische Medienauswahl mit hochspezifischen Angeboten gezielter anzusprechen.

Das Ergebnis? Intelligentere und fundiertere Verwendung von Marketing-Dollars. Weiteres Wachstum. Und ein individuelles Attributionsanalysesystem, das wachsen und sich anpassen kann, wenn sich das Unternehmen weiterentwickelt.

Eine erfolgreiche Attributionsanalyse

Wenn Sie anfangen, sich zu engagieren AttributionsanalyseEs ist wichtig, den Erfolg zuerst in Ihren eigenen Begriffen zu definieren - und ihn einfach zu halten. Fragen Sie sich, wen ich als guten Kunden betrachte. Dann fragen Sie, was sind meine Ziele mit diesem Kunden? Sie können sich dafür entscheiden, die Ausgaben zu erhöhen und die Loyalität zu Ihren Kunden mit dem höchsten Wert zu festigen. Sie können auch festlegen, wo Sie mehr hochwertige Kunden wie diese finden möchten. Es liegt wirklich ganz bei Ihnen und was für Ihr Unternehmen richtig ist.

Kurz gesagt, die Attributionsanalyse kann eine sehr schnelle und einfache Möglichkeit sein, Daten aus einer Reihe von internen Quellen und Quellen von Drittanbietern zusammenzuführen und diese Daten in Begriffen zu verstehen, die Sie ganz spezifisch bestimmen. Sie erhalten die Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Ihre Marketingziele klar zu definieren und zu erreichen, und verfeinern dann Ihre Strategie, um mit jedem ausgegebenen Marketing-Dollar den höchstmöglichen ROI zu erzielen.

Was ist Data Warehouse als Service?

Wir haben kürzlich darüber geschrieben, wie Datentechnologien sind auf dem Vormarsch für Vermarkter. Data Warehouses bieten ein zentrales Repository, das skaliert und einen guten Einblick in Ihre Marketingbemühungen bietet. So können Sie riesige Mengen an Kunden-, Transaktions-, Finanz- und Marketingdaten einbringen. Durch die Erfassung von Online-, Offline- und mobilen Daten in einer zentralen Berichtsdatenbank können Marketer die benötigten Antworten analysieren und erhalten, wenn sie sie benötigen. Der Aufbau eines Data Warehouse ist für ein durchschnittliches Unternehmen ein ziemliches Unterfangen - aber Data Warehouse as a Service (DWaaS) löst das Problem für Unternehmen.

Informationen zu BitYota Data Warehouse als Service

Dieser Beitrag wurde mit Unterstützung von verfasst BitYota. Die Data Warehouse as a Service-Lösung von BitYota macht das Einrichten und Verwalten einer anderen Datenplattform zum Kinderspiel. Mit BitYota können Marketer ihr Data Warehouse schnell zum Laufen bringen, sich einfach mit einem Cloud-Anbieter verbinden und Ihr Warehouse konfigurieren. Die Technologie verwendet SQL über JSON-Technologie, um Ihr Lager einfach abzufragen, und verfügt über Echtzeit-Datenfeeds für eine schnelle Analyse.

Attrributionsanalyse - BitYota

Einer der Haupthemmer für schnell Analytik ist die Notwendigkeit, die Daten zu transformieren, bevor Sie sie in Ihrem speichern Analytik System. In einer Welt, in der sich Anwendungen ständig ändern, bedeutet das Eintreffen von Daten aus mehreren Quellen und in verschiedenen Formaten, dass Unternehmen häufig entweder zu viel Zeit für Datentransformationsprojekte aufwenden oder sich damit auseinandersetzen gebrochen Analytik Systeme. BitYota speichert und analysiert die Daten in ihrem nativen Format, sodass keine mühsamen und zeitaufwändigen Datentransformationsprozesse erforderlich sind. Die Abschaffung der Datentransformation bietet unseren Kunden eine schnelle Möglichkeit Analytik, maximale Flexibilität und vollständige Datentreue. BitYota

Wenn sich Ihre Anforderungen ändern, können Sie Knoten zu Ihrem Cluster hinzufügen oder daraus entfernen oder Computerkonfigurationen ändern. Als vollständig verwaltete Lösung BitYota überwacht, verwaltet, liefert und skaliert Ihre Datenplattform, sodass Sie sich auf das konzentrieren können, was wichtig ist - die Analyse Ihrer Daten.

Was denken Sie?

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