Como a análise de ponta a ponta ajuda as empresas

Análise de ponta a ponta OWOX BI

A análise de ponta a ponta não é apenas relatórios e gráficos bonitos. A capacidade de rastrear o caminho de cada cliente, desde o primeiro ponto de contato até as compras regulares, pode ajudar as empresas a reduzir o custo de canais de publicidade ineficazes e supervalorizados, aumentar o ROI e avaliar como sua presença online afeta as vendas offline. OWOX BI analistas coletaram cinco estudos de caso que demonstram que análises de alta qualidade ajudam as empresas a serem bem-sucedidas e lucrativas.

Usando análises de ponta a ponta para avaliar contribuições online

A situação. Uma empresa abriu uma loja online e várias lojas físicas de varejo. Os clientes podem comprar produtos diretamente no site da empresa ou verificá-los online e ir a uma loja física para comprar. O proprietário comparou a receita das vendas online e offline e concluiu que uma loja física traz muito mais lucro.

O objetivo. Decida se deseja abandonar as vendas online e se concentrar nas lojas físicas.

A solução prática. A empresa de lingerieDarjeeling Estudou o efeito ROPO - o impacto de sua presença online em suas vendas offline. Os especialistas em Darjeeling concluíram que 40% dos clientes visitaram o site antes de comprar em uma loja. Consequentemente, sem a loja online, quase metade das compras não aconteceria.

Para obter essas informações, a empresa contou com dois sistemas de coleta, armazenamento e processamento de dados:

  • Google Analytics para obter informações sobre as ações dos usuários no site
  • O CRM da empresa para dados de custo e conclusão do pedido

Os profissionais de marketing da Darjeeling combinaram dados desses sistemas, que tinham diferentes estruturas e lógicas. Para criar um relatório unificado, Darjeeling usou o sistema de BI para análises de ponta a ponta.

Usando análises de ponta a ponta para aumentar o retorno do investimento

A situação. Uma empresa usa vários canais de publicidade para atrair clientes, incluindo pesquisa, publicidade contextual, redes sociais e televisão. Todos eles diferem em termos de custo e eficácia.

O objetivo. Evite publicidade ineficaz e cara e use apenas publicidade eficaz e barata. Isso pode ser feito usando análises de ponta a ponta para comparar o custo de cada canal com o valor que ele traz.

A solução prática. NoDoutor Ryadom rede de clínicas médicas, os pacientes podem interagir com os médicos por diversos canais: no site, por telefone ou na recepção. No entanto, ferramentas regulares de análise da web não foram suficientes para determinar de onde cada visitante veio, uma vez que os dados foram coletados em sistemas diferentes e não estavam relacionados. Os analistas da rede tiveram que mesclar os seguintes dados em um sistema:

  • Dados sobre o comportamento do usuário do Google Analytics
  • Dados de chamadas de sistemas de rastreamento de chamadas
  • Dados sobre despesas de todas as fontes de publicidade
  • Dados sobre pacientes, admissões e receita do sistema interno da clínica

Os relatórios baseados nesses dados coletivos mostraram quais canais não compensaram. Isso ajudou a rede de clínicas a otimizar seus gastos com publicidade. Por exemplo, na publicidade contextual, os profissionais de marketing deixaram apenas as campanhas com melhor semântica e aumentaram o orçamento para geosserviços. Como resultado, o Dr. Ryadom aumentou o ROI de canais individuais em 2.5 vezes e cortou os custos de publicidade pela metade.

Usando análises de ponta a ponta para encontrar áreas de crescimento

A situação. Antes de melhorar algo, você precisa descobrir o que exatamente não funciona corretamente. Por exemplo, talvez o número de campanhas e frases de pesquisa na publicidade contextual tenha aumentado tão rapidamente que não é mais possível gerenciá-las manualmente. Então você decide automatizar o gerenciamento de lances. Para fazer isso, você precisa entender a eficácia de cada uma das milhares de frases de pesquisa. Afinal, com uma avaliação incorreta, você pode mesclar seu orçamento por nada ou atrair menos clientes em potencial.

O objetivo. Avalie o desempenho de cada palavra-chave para milhares de consultas de pesquisa. Elimine gastos desnecessários e baixa aquisição devido à avaliação incorreta.

A solução prática. Para automatizar o gerenciamento de lances,Hoff, Hipermercado varejista de móveis e utensílios domésticos, conectou todas as sessões de usuários. Isso os ajudou a rastrear ligações, visitas à loja e todos os contatos com o site de qualquer dispositivo.

Depois de combinar todos esses dados e configurar análises de ponta a ponta, os funcionários da empresa começaram a implementar a atribuição - a distribuição de valor. Por padrão, o Google Analytics usa o modelo de atribuição de último clique indireto. Mas isso ignora as visitas diretas e o último canal e sessão na cadeia de interação recebe o valor total da conversão.

Para obter dados precisos, os especialistas do Hoff configuram a atribuição baseada em funil. O valor de conversão nele é distribuído entre todos os canais que participam de cada etapa do funil. Ao estudar os dados mesclados, eles avaliaram o lucro de cada palavra-chave e viram quais eram ineficazes e quais geravam mais pedidos.

Os analistas do Hoff definem essas informações para serem atualizadas diariamente e transferidas para o sistema automatizado de gerenciamento de lances. Os lances são então ajustados para que seu tamanho seja diretamente proporcional ao ROI da palavra-chave. Como resultado, Hoff aumentou seu ROI para publicidade contextual em 17% e dobrou o número de palavras-chave eficazes.

Usando análises de ponta a ponta para personalizar a comunicação

A situação. Em qualquer negócio, é importante construir relacionamentos com os clientes para fazer ofertas relevantes e rastrear mudanças na fidelidade à marca. Claro que, quando existem milhares de clientes, é impossível fazer ofertas personalizadas para cada um deles. Mas você pode dividi-los em vários segmentos e construir comunicação com cada um desses segmentos.

O objetivo. Divida todos os clientes em vários segmentos e construa a comunicação com cada um desses segmentos.

Solução prática.  Butik, Shopping em Moscou com loja online de roupas, calçados e acessórios, aprimorou seu trabalho com os clientes. Para aumentar a fidelidade do cliente e o valor vitalício, os profissionais de marketing da Butik personalizaram a comunicação por meio de uma central de atendimento, e-mail e mensagens SMS.

Os clientes foram divididos em segmentos com base em sua atividade de compra. O resultado disso foram dados dispersos porque os clientes podem comprar online, fazer pedidos online e retirar produtos em uma loja física ou simplesmente não usar o site. Por conta disso, parte dos dados foi coletada e armazenada no Google Analytics e a outra parte no sistema CRM.

Em seguida, os profissionais de marketing da Butik identificaram cada cliente e todas as suas compras. Com base nessas informações, eles determinaram os segmentos adequados: novos compradores, clientes que compram uma vez por trimestre ou por ano, clientes regulares, etc. No total, eles identificaram seis segmentos e formaram regras para a transição automática de um segmento para outro. Isso permitiu que os profissionais de marketing da Butik criassem uma comunicação personalizada com cada segmento de clientes e mostrassem diferentes mensagens publicitárias.

Usando análises de ponta a ponta para determinar a fraude na publicidade de custo por ação (CPA)

A situação. Uma empresa usa o modelo de custo por ação para publicidade online. Ele coloca anúncios e paga plataformas apenas se os visitantes realizarem uma ação direcionada, como visitar seu site, registrar-se ou comprar um produto. Mas os parceiros que colocam anúncios nem sempre funcionam honestamente; existem fraudadores entre eles. Na maioria das vezes, esses fraudadores substituem a origem do tráfego de tal forma que parece que sua rede levou à conversão. Sem análises especiais que permitem acompanhar cada etapa da cadeia de vendas e ver quais fontes influenciam o resultado, é quase impossível detectar essa fraude.

Raiffeisen Bank estava tendo problemas com fraude de marketing. Seus profissionais de marketing notaram que os custos de tráfego dos afiliados aumentaram, mas a receita permaneceu a mesma, então eles decidiram verificar cuidadosamente o trabalho dos parceiros.

O objetivo. Detecte fraudes usando análises de ponta a ponta. Acompanhe cada etapa da cadeia de vendas e entenda quais fontes influenciam a ação do cliente direcionado.

Solução prática. Para verificar o trabalho de seus parceiros, os profissionais de marketing do Raiffeisen Bank coletaram dados brutos das ações do usuário no site: informações completas, não processadas e não analisadas. Entre todos os clientes com o canal afiliado mais recente, eles escolheram aqueles que tiveram intervalos curtos incomum entre as sessões. Eles descobriram que, durante essas pausas, a origem do tráfego foi trocada.

Como resultado, os analistas do Raiffeisen encontraram vários parceiros que estavam se apropriando do tráfego estrangeiro e revendendo para o banco. Então, eles pararam de cooperar com esses parceiros e pararam de desperdiçar seu orçamento.

Análise de ponta a ponta

Destacamos os desafios de marketing mais comuns que um sistema analítico de ponta a ponta pode resolver. Na prática, com a ajuda de dados integrados sobre as ações do usuário em um site e off-line, informações de sistemas de publicidade e dados de rastreamento de chamadas, você pode encontrar respostas para muitas perguntas sobre como melhorar seu negócio.

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