Comment vous utilisez l'analyse d'attribution pour une meilleure visibilité marketing

entrepôt de données comme solution

Le nombre de points de contact par lesquels vous interagissez avec les clients - et la manière dont ils rencontrent votre marque - a explosé ces dernières années. Dans le passé, les choix étaient simples: vous diffusiez une publicité imprimée, une publicité radiodiffusée, peut-être du publipostage ou une combinaison. Aujourd'hui, il y a la recherche, l'affichage en ligne, les médias sociaux, le mobile, les blogs, les sites d'agrégation et la liste est longue.

La prolifération des points de contact avec les clients s'est également accompagnée d'une surveillance accrue de l'efficacité. Quelle est la valeur réelle d'un dollar dépensé sur un support donné? Quel support vous en donne le plus pour votre argent? Comment pouvez-vous maximiser l'impact à l'avenir?

Encore une fois dans le passé, la mesure était simple: vous diffusiez une annonce et évaluiez la différence en termes de notoriété, de trafic et de ventes. Aujourd'hui, les échanges d'annonces offrent un aperçu du nombre de personnes qui ont cliqué sur votre annonce et sont arrivées à la destination souhaitée.

Mais que se passe-t-il ensuite?

L'analyse d'attribution peut fournir la réponse à cette question. Il peut rassembler des données provenant d'un certain nombre de sources disparates à la fois internes à votre entreprise et externes en termes de sensibilisation des clients. Il peut vous aider à déterminer les canaux les plus rentables pour générer un volume de réponses. Plus important encore, il peut vous aider à identifier vos meilleurs clients au sein de ce groupe et à agir sur cette information en peaufinant votre stratégie marketing en conséquence.

Comment pouvez-vous utiliser analyse d'attribution et récolter ces avantages? Voici une brève étude de cas sur la façon dont une entreprise l'a fait:

Le cas d'utilisation de l'analyse d'attribution

Une entreprise de productivité mobile commercialise une application qui permet aux utilisateurs de créer, consulter et partager des documents à partir de n'importe quel appareil. Dès le début, l'entreprise a mis en place des analytique des outils avec des tableaux de bord prédéfinis pour suivre les mesures de base telles que les téléchargements, le nombre d'utilisateurs quotidien / mensuel, le temps passé avec l'application, le nombre de documents créés, etc.

L'analyse de taille unique ne convient pas à tous

Au fur et à mesure que la croissance de l'entreprise explosait et que le nombre d'utilisateurs atteignait des millions, cette approche unique des insights n'a pas évolué. Leur tiers analytique Le service ne pouvait pas gérer l'intégration de données en temps réel provenant de sources multiples telles que les journaux de plate-forme de serveur, le trafic du site Web et les campagnes publicitaires.

De plus, l'entreprise devait analyser l'attribution sur plusieurs écrans et canaux pour les aider à décider où le prochain dollar de marketing supplémentaire serait le mieux dépensé pour l'acquisition de nouveaux clients. Un scénario typique était le suivant: un utilisateur a vu la publicité Facebook de l'entreprise sur son téléphone, puis a recherché des avis sur l'entreprise sur son ordinateur portable, et a finalement cliqué pour installer l'application à partir d'une annonce graphique sur sa tablette. Dans ce cas, l'attribution nécessite de partager le crédit pour l'acquisition de ce nouveau client sur les médias sociaux sur mobile, les recherches / avis payants sur PC et les annonces graphiques intégrées à l'application sur les tablettes.

L'entreprise devait aller plus loin et découvrir quelle source de marketing en ligne les aidait à acquérir leurs utilisateurs les plus précieux. Ils devaient identifier les comportements des utilisateurs - au-delà de l'action générique de clic pour installer - qui étaient uniques à l'application et rendaient l'utilisateur précieux pour l'entreprise. À ses débuts, Facebook a développé un moyen simple mais puissant de le faire: ils ont découvert que le nombre de personnes qu'un utilisateur «amis» dans un certain nombre de jours après l'inscription était un excellent indicateur de l'engagement ou de la valeur d'un utilisateur. être sur le long terme. Médias en ligne et tiers analytique les systèmes sont aveugles à ces types d'actions complexes décalées dans le temps qui se produisent dans une application.

Ils avaient besoin de coutume analyse d'attribution pour faire le travail.

L'analyse d'attribution est la solution

En commençant simplement, l'entreprise a développé en interne un premier objectif: découvrir précisément comment un utilisateur donné a tendance à interagir avec son produit en une seule session. Une fois que cela a été déterminé, ils pourraient approfondir ces données pour créer des segments de profil de clients en fonction de leur statut d'utilisateurs payants et du montant dépensé chaque mois. En fusionnant ces deux domaines de données, l'entreprise a pu déterminer un client donné valeur à vie - une métrique définissant les types de clients ayant le plus grand potentiel de revenus. Ces informations, à leur tour, leur ont permis de cibler plus spécifiquement d'autres utilisateurs - ceux qui détenaient le même profil de «valeur à vie» - à travers des choix de médias très spécifiques, avec des offres très spécifiques.

Le résultat? Utilisation plus intelligente et plus éclairée des dollars de marketing. Croissance continue. Et un système d'analyse d'attribution personnalisé en place qui pourrait grandir et s'adapter à mesure que l'entreprise progressait.

Une analyse d'attribution réussie

Lorsque vous commencez à vous engager dans analyse d'attribution, il est important de définir d'abord le succès selon vos propres termes - et de rester simple. Demandez-vous, qui est-ce que je considère comme un bon client? Puis demandez, quels sont mes objectifs avec ce client? Vous pouvez choisir d'augmenter vos dépenses et de fidéliser vos clients les plus précieux. Ou, vous pouvez choisir de déterminer où trouver des clients de grande valeur comme eux. Tout dépend de vous et de ce qui convient à votre organisation.

En bref, l'analyse d'attribution peut être un moyen très rapide et facile de rassembler des données provenant d'un certain nombre de sources internes et tierces, et de donner un sens à ces données dans des termes que vous déterminez très précisément. Vous obtiendrez les informations dont vous avez besoin pour définir clairement et atteindre vos objectifs marketing, puis affiner votre stratégie pour atteindre le retour sur investissement le plus élevé possible sur chaque dollar de marketing dépensé.

Qu'est-ce que l'entrepôt de données en tant que service

Nous avons récemment écrit sur la façon dont les technologies de données sont à la hausse pour les spécialistes du marketing. Les entrepôts de données fournissent un référentiel central qui évolue et fournit un excellent aperçu de vos efforts de marketing, ce qui vous permet de générer des volumes massifs de données sur les clients, les transactions, les finances et le marketing. En capturant les données en ligne, hors ligne et mobiles dans une base de données de rapports centrale, les spécialistes du marketing sont en mesure d'analyser et d'obtenir les réponses dont ils ont besoin lorsqu'ils en ont besoin. Construire un entrepôt de données est une entreprise assez difficile pour une entreprise moyenne, mais Data Warehouse as a Service (DWaaS) résout le problème pour les entreprises.

À propos de BitYota Data Warehouse as a Service

Cet article a été rédigé avec l'aide de BitYota. La solution Data Warehouse as a Service de BitYota vous évite d'avoir à configurer et à gérer une autre plate-forme de données. BitYota permet aux spécialistes du marketing de mettre rapidement en place leur entrepôt de données, de se connecter facilement à un fournisseur de cloud et de configurer votre entrepôt. La technologie utilise la technologie SQL sur JSON pour interroger facilement votre entrepôt et est fournie avec des flux de données en temps réel pour des analyses rapides.

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L'un des principaux inhibiteurs du rapide analytique est la nécessité de transformer les données avant de les stocker dans votre analytique système. Dans un monde où les applications changent constamment, les données provenant de sources multiples et sous différents formats signifient que les entreprises se retrouvent souvent à passer trop de temps sur des projets de transformation cassé analytique systèmes. BitYota stocke et analyse les données dans leur format natif, éliminant ainsi le besoin de processus de transformation de données laborieux et chronophages. La suppression de la transformation des données permet à nos clients analytique, une flexibilité maximale et une fidélité totale des données. BitYota

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