आपण मजबूत विपणन अंतर्दृष्टीसाठी विशेषता विश्लेषण कसे वापराल

उपाय म्हणून डेटा कोठार

अलिकडच्या वर्षांत आपण ग्राहकांशी संवाद साधत असलेल्या टच पॉइंट्सची संख्या - आणि ज्या प्रकारे ते आपल्या ब्रँडला भेटतात - त्यांचा स्फोट झाला. पूर्वी, निवड सोपी होती: आपण मुद्रण जाहिराती, प्रसारण व्यावसायिक, कदाचित थेट मेल किंवा काही संयोजन चालविले. आज शोध, ऑनलाइन प्रदर्शन, सोशल मीडिया, मोबाइल, ब्लॉग्ज, regग्रीगेटर साइट्स आहेत आणि यादी पुढे आहे.

ग्राहक टच पॉईंट्सच्या प्रसारामुळे परिणामकारकतेबाबत छाननी देखील वाढली आहे. कोणत्याही माध्यमात खर्च केलेल्या डॉलरचे वास्तविक मूल्य किती आहे? आपल्या माकडात कोणते माध्यम आपल्याला सर्वात मोठा आवाज देते? आपण पुढे जाण्याचा प्रभाव कसा वाढवू शकता?

पुन्हा भूतकाळात, मोजमाप सोपे होते: आपण एक जाहिरात चालविली आणि जागरूकता, रहदारी आणि विक्री यामधील भिन्नतेचे मूल्यांकन केले. आज, जाहिरात विनिमय आपल्या जाहिरातीवर किती लोकांनी क्लिक केले आणि आपल्या इच्छित गंतव्यस्थानी आले याबद्दल अंतर्दृष्टी देते.

पण मग काय होतं?

विशेषता विश्लेषण त्या प्रश्नाचे उत्तर प्रदान करू शकते. हे आपल्या व्यवसायाच्या अंतर्गत आणि बाह्य ग्राहकांपर्यंत पोहोचण्याच्या दृष्टीकोनातून भिन्न भिन्न स्त्रोतांकडील डेटा एकत्र आणू शकते. प्रतिसादाचे व्हॉल्यूम तयार करण्यात कोणती चॅनेल सर्वात प्रभावी आहेत हे निर्धारित करण्यात आपली मदत करू शकते. सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे ते आपल्याला त्या गटातील आपले सर्वोत्तम ग्राहक ओळखण्यात आणि त्यानुसार आपली विपणन धोरण चिमटा देऊन त्या माहितीवर कार्य करण्यास मदत करते.

आपण कसे वापरू शकता विशेषता विश्लेषण प्रभावीपणे आणि हे फायदे कापता? एका कंपनीने हे कसे केले याबद्दल त्वरित प्रकरण अभ्यास येथे आहे:

अ‍ॅट्रिब्यूशन forनालिसिससाठी यूज केस

एक मोबाइल उत्पादकता कंपनी एक अ‍ॅप्लिकेशन बाजारात आणते जी वापरकर्त्यांना कोणत्याही डिव्हाइसवरून कागदजत्र तयार, पुनरावलोकन आणि सामायिक करू देते. लवकर, कंपनीने तृतीय-पक्षाची अंमलबजावणी केली विश्लेषण डाउनलोड, दररोज / मासिक वापरकर्त्याची संख्या, अ‍ॅपसह खर्च केलेला वेळ, तयार केलेल्या कागदपत्रांची संख्या इ. सारख्या मूलभूत मेट्रिक्सचा मागोवा घेण्यासाठी प्रीबिल्ट डॅशबोर्डसह साधने.

एक आकार विश्लेषणे सर्व फिट होत नाही

जसजशी कंपनीची वाढ फुटली आणि त्यांची वापरकर्त्यांची संख्या लाखोंच्या संख्येने वाढत गेली, तसतसा अंतर्दृष्टीकडे जाणारा हा एक-आकार-फिट-आकलन स्केल झाला नाही. त्यांचा तृतीयपंथीय विश्लेषण सर्व्हर प्लॅटफॉर्म लॉग, वेबसाइट रहदारी आणि जाहिरात मोहिमांसारख्या एकाधिक स्त्रोतांमधून रीअल-टाइम डेटाचे समाकलन सेवा हाताळू शकत नाही.

इतकेच काय, नवीन ग्राहक संपादनासाठी पुढील वाढीव विपणन डॉलर कोठे खर्च होईल हे ठरविण्यात मदत करण्यासाठी कंपनीला एकाधिक स्क्रीन आणि चॅनेलवरील विशेषताचे विश्लेषण करणे आवश्यक आहे. एक सामान्य परिस्थिती अशी: वापरकर्त्याने त्यांच्या फोनवर असताना कंपनीची फेसबुक जाहिरात पाहिली, त्यानंतर त्यांच्या लॅपटॉपवरील कंपनीबद्दल पुनरावलोकने शोधली आणि शेवटी त्यांच्या टॅब्लेटवरील प्रदर्शन जाहिरातीवरून अ‍ॅप स्थापित करण्यासाठी क्लिक केले. या प्रकरणात विशेषता मोबाइलवर सोशल मीडियावर नवीन ग्राहक आत्मसात करण्यासाठी क्रेडिट विभाजित करणे आवश्यक आहे, पीसीवरील सशुल्क शोध / पुनरावलोकने आणि टॅब्लेटवर अ‍ॅप-मधील जाहिराती प्रदर्शित करणे आवश्यक आहे.

कंपनीला गोष्टी आणखी एक पाऊल पुढे टाकण्याची आणि कोणत्या ऑनलाइन मार्केटींग स्रोताने त्यांचे सर्वात मौल्यवान वापरकर्ते घेण्यास मदत केली हे शोधण्याची आवश्यकता होती. त्यांना वापरकर्त्याची वागणूक ओळखण्याची आवश्यकता होती - सामान्य-क्लिक-टू-इंस्टॉलेशन क्रियेच्या पलीकडे - जे अॅपसाठी वैशिष्ट्यपूर्ण होते आणि वापरकर्त्यास कंपनीसाठी मूल्यवान बनविते. त्याच्या सुरुवातीच्या काळात, फेसबुकने हे करण्याचा एक सोपा परंतु सामर्थ्यवान मार्ग विकसित केला: त्यांना आढळले की साइन-अपच्या काही दिवसात “मित्र” असलेल्या वापरकर्त्याची संख्या किती गुंतलेली किंवा मौल्यवान आहे याचा एक चांगला अंदाज आहे. दीर्घकाळ रहा. ऑनलाइन मीडिया आणि तृतीय-पक्ष विश्लेषण अॅपमध्ये होणार्‍या या प्रकारच्या वेळ-विस्थापित आणि जटिल क्रियांसाठी सिस्टम आंधळे असतात.

त्यांना प्रथा आवश्यक होती विशेषता विश्लेषण नोकरी करण्यासाठी

विशेषता विश्लेषण म्हणजे समाधान

केवळ सुरूवातीस, कंपनीने अंतर्गत प्रारंभिक उद्दीष्ट विकसित केले: कोणताही सत्र एक सत्रात कोणत्याही वापरकर्त्याने त्यांच्या उत्पादनाशी कसा संवाद साधला आहे हे अचूकपणे शोधण्यासाठी. एकदा ते निश्चित झाल्यानंतर, ते देय देणारे वापरकर्ते आणि प्रत्येक महिन्यात घालविलेल्या रकमेच्या आधारावर ग्राहकांचे प्रोफाइल विभाग तयार करण्यासाठी त्या डेटामध्ये पुढील ड्रिल करू शकले. डेटाची ही दोन क्षेत्रे विलीन करून, कंपनी दिलेल्या ग्राहकांना निर्धारित करण्यात सक्षम झाली आजीवन मूल्य - एक मेट्रिक ज्याने परिभाषित केले की कोणत्या प्रकारच्या ग्राहकांमध्ये सर्वाधिक कमाईची क्षमता आहे. त्या माहितीने, त्याऐवजी, अत्यधिक विशिष्ट ऑफरसह, अत्यंत विशिष्ट मीडिया निवडीद्वारे - समान “आजीवन मूल्य” प्रोफाइल धारण करणारे - इतर वापरकर्त्यांना अधिक विशेषतः लक्ष्यित करण्याची अनुमती दिली.

निकाल? विपणन डॉलर्सचा हुशार, अधिक माहितीचा वापर. सतत वाढ. आणि कंपनी पुढे सरकत असताना वाढू शकते आणि परिस्थितीशी जुळवून घेणारी अशी एक सानुकूल विशेषता विश्लेषण प्रणाली.

एक यशस्वी विशेषता विश्लेषण

आपण गुंतण्यास प्रारंभ करता तेव्हा विशेषता विश्लेषण, प्रथम आपल्या स्वत: च्या अटींनुसार यश परिभाषित करणे महत्वाचे आहे - आणि ते सोपे ठेवा. स्वत: ला विचारा, मी कोणा चांगला ग्राहक मानतो? मग विचारा, त्या ग्राहकाकडे माझी उद्दिष्ट्ये काय आहेत? आपण आपल्या सर्वोच्च-मूल्याच्या ग्राहकांसह खर्च वाढविणे आणि निष्ठा मजबूत करणे निवडू शकता. किंवा, आपण त्यांच्यासारखेच उच्च-मूल्यवान ग्राहक कोठे शोधू शकता हे ठरविणे निवडू शकता. हे खरोखर आपल्यावर अवलंबून आहे आणि आपल्या संस्थेसाठी काय योग्य आहे.

थोडक्यात असंख्य अंतर्गत आणि तृतीय-पक्षाच्या स्रोतांकडून डेटा एकत्रित आणण्यासाठी आणि आपण स्पष्टपणे निश्चित केल्यानुसार त्या डेटाची जाणीव करून देणे हे एट्रिब्यूशन विश्लेषण हा एक द्रुत आणि सोपा मार्ग आहे. आपल्या विपणनाची उद्दीष्टे स्पष्टपणे परिभाषित करण्यासाठी आणि ती पूर्ण करण्यासाठी आपल्याला आवश्यक अंतर्दृष्टी प्राप्त होईल, नंतर प्रत्येक खर्चाच्या विपणन डॉलरवर शक्य तितक्या सर्वोच्च आरओआय मिळविण्यासाठी आपली रणनीती तयार करा.

सेवा म्हणून डेटा वेअरहाउस म्हणजे काय

आम्ही अलीकडे कसे याबद्दल लिहिले डेटा तंत्रज्ञान वाढत आहे विक्रेत्यांसाठी. डेटा वेअरहाऊस एक मध्यवर्ती भांडार प्रदान करतात जे आपल्या विपणन प्रयत्नांना आकर्षित करते आणि उत्कृष्ट अंतर्दृष्टी प्रदान करतात - ग्राहक, व्यवहार, आर्थिक आणि विपणन डेटाची मोठ्या प्रमाणात मात्रा आणण्याची क्षमता सक्षम करते. मध्यवर्ती रिपोर्टिंग डेटाबेसमध्ये ऑनलाइन, ऑफलाइन आणि मोबाइल डेटा कॅप्चर करून, विपणक जेव्हा आवश्यक असतात तेव्हा त्यांना आवश्यक उत्तरे विश्लेषित करण्यात आणि प्राप्त करण्यास सक्षम असतात. डेटा वेअरहाउस बनविणे ही सरासरी कंपनीसाठी एक हमी काम आहे - परंतु डेटा वेअरहाउस सर्व्हिस (डीडब्ल्यूएएस) कंपन्यांसाठी हा प्रश्न सोडवते.

एक सेवा म्हणून बिटयोटा डेटा वेअरहाऊसबद्दल

च्या सहाय्याने हे पोस्ट लिहिलेले होते बिटयोटा. सर्व्हिस सोल्यूशन म्हणून बिटयोटाचा डेटा वेअरहाऊस दुसरा डेटा प्लॅटफॉर्म सेट अप आणि व्यवस्थापित केल्यामुळे डोकेदुखी दूर करते. बिटयोटा विपणकांना त्यांचे डेटा वेअरहाऊस द्रुतगतीने तयार करण्यास आणि चालू ठेवण्यास सक्षम करते, क्लाउड प्रदात्यासह सहज कनेक्ट होत आहे आणि आपले कोठार कॉन्फिगर करते. तंत्रज्ञान आपल्या गोदामात सहजपणे क्वेरी करण्यासाठी जेएसओएन तंत्रज्ञानावर एसक्यूएलचा वापर करते आणि जलद विश्लेषणासाठी रीअल-टाइम डेटा फीडसह येते.

आत्मविश्लेषण विश्लेषण - बिटयोटा

उपवासासाठी मुख्य प्रतिबंधकांपैकी एक विश्लेषण आपल्यात डेटा साठवण्यापूर्वी ती बदलण्याची गरज आहे विश्लेषण प्रणाली. अशा जगात जेथे अनुप्रयोग सतत बदलत असतात, एकाधिक स्त्रोतांकडून डेटा येत असतो आणि वेगवेगळ्या स्वरूपात याचा अर्थ असा होतो की कंपन्या स्वत: ला डेटा ट्रान्सफॉर्मेशन प्रोजेक्ट्स किंवा चेहर्यावर बराच वेळ घालवत असतात. तुटलेली विश्लेषण प्रणाली. बिटयोटा डेटा त्याच्या मूळ स्वरूपात डेटा संग्रहित आणि विश्लेषित करतो ज्यायोगे कष्टकरी, वेळ घेणार्‍या डेटा परिवर्तन प्रक्रियेची आवश्यकता दूर होते. डेटा ट्रान्सफॉर्मेशनचा नाश करणे आमच्या ग्राहकांना जलद प्रदान करते विश्लेषण, जास्तीत जास्त लवचिकता आणि संपूर्ण डेटा प्रामाणिकपणा. बिटयोटा

आपली आवश्यकता बदलत असताना, आपण आपल्या क्लस्टरमधून नोड्स जोडण्यास किंवा काढण्यात किंवा मशीन कॉन्फिगरेशन बदलण्यात सक्षम आहात. पूर्णपणे व्यवस्थापित उपाय म्हणून, बिटयोटा आपले डेटा प्लॅटफॉर्मवर नजर ठेवते, व्यवस्थापन करते, तरतुदी करतात आणि आकर्षित करतात, जेणेकरून आपण काय महत्त्वाचे यावर आपले लक्ष केंद्रित करू शकता - आपल्या डेटाचे विश्लेषण.

तुला काय वाटत?

ही साइट स्पॅम कमी करण्यासाठी अकिस्मेट वापरते आपल्या टिप्पणी डेटावर प्रक्रिया कशी केली जाते ते जाणून घ्या.