Cómo el análisis de extremo a extremo ayuda a las empresas

Análisis de extremo a extremo de OWOX BI

La analítica de un extremo a otro no se trata solo de hermosos informes y gráficos. La capacidad de rastrear la ruta de cada cliente, desde el primer punto de contacto hasta las compras regulares, puede ayudar a las empresas a reducir el costo de los canales publicitarios ineficaces y sobrevalorados, aumentar el ROI y evaluar cómo su presencia en línea afecta las ventas fuera de línea. OWOX BI Los analistas han recopilado cinco estudios de casos que demuestran que los análisis de alta calidad ayudan a las empresas a tener éxito y ser rentables.

Uso de análisis de extremo a extremo para evaluar contribuciones en línea

La situación. Una empresa ha abierto una tienda online y varias tiendas físicas minoristas. Los clientes pueden comprar productos directamente en el sitio web de la empresa o consultarlos en línea y venir a una tienda física para comprar. El propietario ha comparado los ingresos de las ventas online y offline y ha llegado a la conclusión de que una tienda física genera muchas más ganancias.

La meta. Decida si se aleja de las ventas en línea y se concentra en las tiendas físicas.

La solución práctica. La empresa de lenceríaDarjeeling Estudió el efecto ROPO: el impacto de su presencia en línea en sus ventas fuera de línea. Los expertos de Darjeeling concluyeron que el 40% de los clientes visitaron el sitio antes de comprar en una tienda. En consecuencia, sin la tienda en línea, casi la mitad de sus compras no se realizarían.

Para obtener esta información, la empresa se basó en dos sistemas para recopilar, almacenar y procesar datos:

  • Google Analytics para obtener información sobre las acciones de los usuarios en el sitio web
  • El CRM de la empresa para datos de finalización de pedidos y costes

Los especialistas en marketing de Darjeeling combinaron datos de estos sistemas, que tenían diferentes estructuras y lógica. Para crear un informe unificado, Darjeeling utilizó el sistema de BI para análisis de un extremo a otro.

Uso de análisis de extremo a extremo para aumentar el retorno de la inversión

La situación. Una empresa utiliza varios canales de publicidad para atraer clientes, incluida la búsqueda, la publicidad contextual, las redes sociales y la televisión. Todos difieren en términos de costo y efectividad.

La meta. Evite la publicidad costosa e ineficaz y utilice solo publicidad eficaz y barata. Esto se puede hacer mediante análisis de extremo a extremo para comparar el costo de cada canal con el valor que aporta.

La solución práctica. En elDoctor Ryadom cadena de clínicas médicas, los pacientes pueden interactuar con los médicos a través de varios canales: en el sitio web, por teléfono o en la recepción. Sin embargo, las herramientas regulares de análisis web no fueron suficientes para determinar de dónde provenía cada visitante, ya que los datos se recopilaron en diferentes sistemas y no estaban relacionados. Los analistas de la cadena tuvieron que fusionar los siguientes datos en un solo sistema:

  • Datos sobre el comportamiento del usuario de Google Analytics
  • Datos de llamadas de sistemas de seguimiento de llamadas
  • Datos sobre gastos de todas las fuentes publicitarias
  • Datos sobre pacientes, admisiones e ingresos del sistema interno de la clínica

Los informes basados ​​en estos datos colectivos mostraron qué canales no dieron sus frutos. Esto ayudó a la cadena de clínicas a optimizar su inversión publicitaria. Por ejemplo, en la publicidad contextual, los especialistas en marketing dejaron solo campañas con mejor semántica y aumentaron el presupuesto para geoservicios. Como resultado, Doctor Ryadom aumentó el ROI de los canales individuales en 2.5 veces y redujo los costos de publicidad a la mitad.

Uso de análisis de extremo a extremo para encontrar áreas de crecimiento

La situación. Antes de mejorar algo, debe averiguar qué es exactamente lo que no funciona correctamente. Por ejemplo, quizás la cantidad de campañas y frases de búsqueda en la publicidad contextual haya aumentado tan rápidamente que ya no sea posible administrarlas manualmente. Entonces decide automatizar la gestión de ofertas. Para hacer esto, debe comprender la efectividad de cada una de las miles de frases de búsqueda. Después de todo, con una evaluación incorrecta, puede fusionar su presupuesto por nada o atraer menos clientes potenciales.

La meta. Evalúe el rendimiento de cada palabra clave para miles de consultas de búsqueda. Elimina el derroche y la baja adquisición debido a una evaluación incorrecta.

La solución práctica. Para automatizar la gestión de ofertas,Hoff, Un hipermercado minorista de muebles y artículos para el hogar, conectó todas las sesiones de los usuarios. Esto les ayudó a rastrear las llamadas telefónicas, las visitas a la tienda y cada contacto con el sitio desde cualquier dispositivo.

Después de fusionar todos estos datos y configurar análisis de extremo a extremo, los empleados de la empresa comenzaron a implementar la atribución: la distribución de valor. De forma predeterminada, Google Analytics utiliza el modelo de atribución del último clic indirecto. Pero esto ignora las visitas directas, y el último canal y sesión en la cadena de interacción recibe el valor total de la conversión.

Para obtener datos precisos, los expertos de Hoff configuraron la atribución basada en embudos. El valor de conversión en él se distribuye entre todos los canales que participan en cada paso del embudo. Al estudiar los datos fusionados, evaluaron el beneficio de cada palabra clave y vieron cuáles eran ineficaces y cuáles generaban más pedidos.

Los analistas de Hoff configuran esta información para que se actualice diariamente y se transfiera al sistema automático de gestión de ofertas. Luego, las ofertas se ajustan para que su tamaño sea directamente proporcional al ROI de la palabra clave. Como resultado, Hoff aumentó su ROI para publicidad contextual en un 17% y duplicó la cantidad de palabras clave efectivas.

Uso de análisis de extremo a extremo para personalizar la comunicación

La situación. En cualquier negocio, es importante establecer relaciones con los clientes para realizar ofertas relevantes y realizar un seguimiento de los cambios en la lealtad a la marca. Por supuesto, cuando hay miles de clientes, es imposible hacer ofertas personalizadas a cada uno de ellos. Pero puede dividirlos en varios segmentos y establecer comunicación con cada uno de estos segmentos.

La meta. Divida a todos los clientes en varios segmentos y establezca comunicación con cada uno de estos segmentos.

Solución práctica.  tienda, Un centro comercial de Moscú con una tienda en línea de ropa, calzado y accesorios, mejoró su trabajo con los clientes. Para aumentar la lealtad del cliente y el valor de por vida, Butik comercializa comunicaciones personalizadas a través de un centro de llamadas, correo electrónico y mensajes SMS.

Los clientes se dividieron en segmentos según su actividad de compra. El resultado fue datos dispersos porque los clientes pueden comprar en línea, hacer pedidos en línea y recoger productos en una tienda física, o no usar el sitio en absoluto. Debido a esto, parte de los datos se recopilaron y almacenaron en Google Analytics y la otra parte en el sistema CRM.

Luego, los especialistas en marketing de Butik identificaron a cada cliente y todas sus compras. A partir de esta información, determinaron los segmentos adecuados: nuevos compradores, clientes que compran una vez al trimestre o una vez al año, clientes habituales, etc. En total, identificaron seis segmentos y establecieron reglas para la transición automática de un segmento a otro. Esto permitió a los especialistas en marketing de Butik construir una comunicación personalizada con cada segmento de clientes y mostrarles diferentes mensajes publicitarios.

Uso de análisis de extremo a extremo para determinar el fraude en la publicidad de costo por acción (CPA)

La situación. Una empresa utiliza el modelo de costo por acción para la publicidad en línea. Coloca anuncios y paga plataformas solo si los visitantes realizan una acción específica, como visitar su sitio web, registrarse o comprar un producto. Pero los socios que colocan anuncios no siempre funcionan con honestidad; hay estafadores entre ellos. Muy a menudo, estos estafadores sustituyen la fuente de tráfico de tal manera que parece que su red ha llevado a la conversión. Sin análisis especiales que le permitan rastrear cada paso en la cadena de ventas y ver qué fuentes influyen en el resultado, es casi imposible detectar tal fraude.

Raiffeisen Bank estaba teniendo problemas con el fraude de marketing. Sus especialistas en marketing habían notado que los costos de tráfico de los afiliados habían aumentado mientras que los ingresos seguían siendo los mismos, por lo que decidieron verificar cuidadosamente el trabajo de los socios.

La meta. Detecte el fraude mediante análisis de un extremo a otro. Realice un seguimiento de cada paso en la cadena de ventas y comprenda qué fuentes influyen en la acción del cliente objetivo.

Solución práctica. Para verificar el trabajo de sus socios, los especialistas en marketing de Raiffeisen Bank recopilaron datos sin procesar de las acciones de los usuarios en el sitio: información completa, sin procesar y sin analizar. Entre todos los clientes con el último canal de afiliados, eligieron a aquellos que tenían descansos inusualmente cortos entre sesiones. Descubrieron que durante estos descansos, se cambiaba la fuente de tráfico.

Como resultado, los analistas de Raiffeisen encontraron varios socios que se estaban apropiando del tráfico extranjero y lo revenden al banco. Entonces dejaron de cooperar con estos socios y dejaron de malgastar su presupuesto.

Analíticos de punta a punta

Hemos destacado los desafíos de marketing más comunes que puede resolver un sistema de análisis de un extremo a otro. En la práctica, con la ayuda de datos integrados sobre las acciones de los usuarios tanto en un sitio web como fuera de línea, información de sistemas publicitarios y datos de seguimiento de llamadas, puede encontrar respuestas a muchas preguntas sobre cómo mejorar su negocio.

¿Qué piensas?

Este sitio usa Akismet para reducir el correo no deseado. Descubra cómo se procesan los datos de sus comentarios.