تجزیہ کاروبار سے آخر تک کس طرح مدد کرتا ہے

OWOX BI اختتام سے آخر تجزیات

آخر سے آخر تک تجزیات صرف خوبصورت رپورٹیں اور گرافکس نہیں ہیں۔ پہلی ٹچ پوائنٹ سے لے کر باقاعدہ خریداری تک ہر مؤکل کا راستہ ٹریک کرنے کی اہلیت ، کاروباریوں کو غیر موثر اور زیادہ قیمت والے اشتہاری چینلز کی لاگت کو کم کرنے ، آر اوآئ کو بڑھانے ، اور اندازہ لگانے میں مدد کر سکتی ہے کہ ان کی آن لائن موجودگی آف لائن فروخت کو کس طرح متاثر کرتی ہے۔ اوکس BI تجزیہ کاروں نے پانچ کیس اسٹڈیز کو جمع کیا ہے جس میں یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اعلی معیار کے تجزیات کاروبار کو کامیاب اور منافع بخش بنانے میں مدد کرتے ہیں۔

آن لائن شراکت کا اندازہ کرنے کیلئے اختتام سے آخر تجزیات کا استعمال

صورت حال. ایک کمپنی نے ایک آن لائن اسٹور اور متعدد جسمانی خوردہ اسٹور کھولے ہیں۔ صارفین براہ راست کمپنی کی ویب سائٹ پر سامان خرید سکتے ہیں یا انہیں آن لائن چیک کرسکتے ہیں اور خریدنے کے لئے کسی فزیکل اسٹور پر آسکتے ہیں۔ مالک نے آن لائن اور آف لائن فروخت سے حاصل ہونے والی آمدنی کا موازنہ کیا ہے اور یہ نتیجہ اخذ کیا ہے کہ فزیکل اسٹور سے کہیں زیادہ منافع ہوتا ہے۔

مقصد. فیصلہ کریں کہ آیا آن لائن فروخت سے پیچھے ہٹنا ہے اور جسمانی اسٹورز پر توجہ دینا ہے۔

عملی حل۔ لینجری کمپنیدارجلنگ اس کے آف لائن فروخت پر آن لائن موجودگی کے اثرات - ROPO اثر کا مطالعہ کیا۔ دارجیلنگ کے ماہرین نے یہ نتیجہ اخذ کیا کہ اسٹور میں خریداری سے قبل 40٪ صارفین سائٹ کا دورہ کرتے ہیں۔ اس کے نتیجے میں ، آن لائن اسٹور کے بغیر ، ان کی تقریبا نصف خریداری نہیں ہوتی ہے۔

اس معلومات کو حاصل کرنے کے ل the ، کمپنی نے ڈیٹا اکٹھا کرنے ، ذخیرہ کرنے اور پروسیسنگ کرنے کے لئے دو سسٹم پر انحصار کیا:

  • ویب سائٹ پر صارفین کے اقدامات کے بارے میں معلومات کے لئے گوگل تجزیات
  • لاگت اور آرڈر کی تکمیل کے ڈیٹا کیلئے کمپنی کا CRM

دارجیلنگ مارکیٹرز نے ان سسٹمز سے مل کر ڈیٹا اکٹھا کیا ، جس میں مختلف ڈھانچے اور منطق تھے۔ ایک متفقہ رپورٹ بنانے کے لئے ، ڈارجیلنگ نے بی آئی سسٹم کو آخر سے آخر کے تجزیات کے لئے استعمال کیا۔

سرمایہ کاری پر منافع میں اضافہ کرنے کے لئے آخر سے آخر کے تجزیات کا استعمال

صورت حال. ایک کاروبار صارفین کو راغب کرنے کیلئے متعدد اشتہاری چینلز استعمال کرتا ہے ، بشمول تلاش ، سیاق و سباق کے اشتہار ، سوشل نیٹ ورک اور ٹیلی ویژن۔ وہ سب اپنی لاگت اور تاثیر کے لحاظ سے مختلف ہیں۔

مقصد. غیر موثر اور مہنگی تشہیر سے پرہیز کریں اور صرف موثر اور سستے اشتہارات کا استعمال کریں۔ یہ ہر چینل کی قیمت کو لانے والی قیمت کے ساتھ موازنہ کرنے کے لئے آخری سے آخر تک تجزیات کا استعمال کرکے کیا جاسکتا ہے۔

عملی حل۔ میںڈاکٹر رائڈوم میڈیکل کلینک کی زنجیر ، مریض مختلف چینلز کے ذریعے ڈاکٹروں سے بات چیت کرسکتے ہیں: ویب سائٹ پر ، فون کے ذریعہ ، یا استقبالیہ پر۔ باقاعدگی سے ویب تجزیاتی ٹولز یہ تعین کرنے کے لئے کافی نہیں تھے کہ ہر آنے والا کہاں سے آیا ہے ، تاہم ، چونکہ مختلف نظاموں میں ڈیٹا اکٹھا کیا گیا تھا اور اس سے متعلق نہیں تھا۔ چین کے تجزیہ کاروں کو مندرجہ ذیل اعداد و شمار کو ایک سسٹم میں ضم کرنا تھا:

  • گوگل تجزیات سے صارف کے سلوک کے بارے میں ڈیٹا
  • کال ٹریکنگ سسٹم سے کال ڈیٹا
  • تمام اشتہاری ذرائع سے اخراجات پر ڈیٹا
  • مریضوں ، داخلے اور کلینک کے داخلی نظام سے حاصل ہونے والی آمدنی کے بارے میں ڈیٹا

اس اجتماعی اعداد و شمار پر مبنی رپورٹس سے ظاہر ہوا ہے کہ کون سے چینلز نے معاوضہ ادا نہیں کیا۔ اس سے کلینک چین کو ان کے اشتہاری اخراجات کو بہتر بنانے میں مدد ملی۔ مثال کے طور پر ، سیاق و سباق کی تشہیر میں ، مارکیٹرز نے بہتر سیمنٹکس کے ساتھ صرف مہمات چھوڑیں اور جیوسروائسز کیلئے بجٹ میں اضافہ کیا۔ نتیجے کے طور پر ، ڈاکٹر رائڈوم نے انفرادی چینلز کے آر اوآئ کو 2.5 گنا بڑھایا اور اشتہاری اخراجات کو نصف میں کم کردیا۔

علاقوں کی تلاش کے ل End اختتام سے آخر تجزیات کا استعمال

صورت حال. اس سے پہلے کہ آپ کسی چیز کو بہتر بنائیں ، آپ کو یہ معلوم کرنا ہوگا کہ بالکل وہی جو صحیح طریقے سے کام نہیں کرتا ہے۔ مثال کے طور پر ، سیاق و سباق کی تشہیر میں مہمات اور تلاش کے فقرے کی تعداد اتنی تیزی سے بڑھ چکی ہے کہ اب ان کا دستی انتظام کرنا ممکن نہیں ہے۔ لہذا آپ بولی کا انتظام خودکار کرنے کا فیصلہ کرتے ہیں۔ ایسا کرنے کے ل you ، آپ کو تلاش کے کئی ہزار جملے میں سے ہر ایک کی تاثیر کو سمجھنا ہوگا۔ بہرحال ، غلط تشخیص کے ساتھ ، آپ اپنے بجٹ کو کسی بھی چیز کے لئے ضم نہیں کرسکتے ہیں یا کم ممکنہ صارفین کو راغب کرسکتے ہیں۔

مقصد. ہزاروں تلاش کے سوالات کے ل each ہر مطلوبہ الفاظ کی کارکردگی کا اندازہ کریں۔ غلط تشخیص کی وجہ سے فضول خرچی اور کم حصول کو ختم کریں۔

عملی حل۔ بولی کے انتظام کو خودکار کرنے کیلئے ،ہف، فرنیچر اور گھریلو سامان کا ایک ہائپر مارکیٹ خوردہ فروش ، صارف کے تمام سیشنوں سے منسلک ہوتا ہے۔ اس سے انہیں فون کالز ، اسٹور وزٹ اور کسی بھی ڈیوائس سے سائٹ سے ہر رابطے کو ٹریک کرنے میں مدد ملی۔

اس سارے ڈیٹا کو ضم کرنے اور اختتام سے آخر تجزیات ترتیب دینے کے بعد ، کمپنی کے ملازمین نے انتساب یعنی ویلیو ڈسٹری بیوشن کو نافذ کرنا شروع کیا۔ بطور ڈیفالٹ ، گوگل تجزیات آخری بالواسطہ کلک انتساب ماڈل کا استعمال کرتا ہے۔ لیکن یہ براہ راست دوروں کو نظرانداز کرتا ہے ، اور بات چیت سلسلہ میں آخری چینل اور سیشن تبادلوں کی پوری قیمت وصول کرتا ہے۔

درست اعداد و شمار کے ل H ، ہاف کے ماہرین نے فلال پر مبنی انتساب ترتیب دیا۔ اس میں تبدیلی کی قیمت ان تمام چینلز کے مابین تقسیم کی گئی ہے جو چمنی کے ہر مرحلے میں حصہ لیتے ہیں۔ ضم شدہ اعداد و شمار کا مطالعہ کرتے وقت ، انہوں نے ہر مطلوبہ الفاظ کے منافع کا اندازہ کیا اور دیکھا کہ کون سے اثر نہیں پڑتا ہے اور جس سے مزید آرڈر ملتے ہیں۔

ہف کے تجزیہ کاروں نے اس معلومات کو روزانہ اپ ڈیٹ کرنے اور خود کار بولی کے انتظام کے نظام میں منتقل کرنے کا اعلان کیا ہے۔ اس کے بعد بولی کو ایڈجسٹ کیا جاتا ہے تاکہ ان کا سائز براہ راست مطلوبہ الفاظ کے ROI کے متناسب ہو۔ نتیجہ کے طور پر ، ہف نے سیاق و سباق کے لئے اپنے آر اوآئ میں 17 فیصد اضافہ کیا اور مؤثر مطلوبہ الفاظ کی تعداد دوگنی کردی۔

مواصلات کو ذاتی نوعیت کے ل End اختتام سے آخر تجزیات کا استعمال

صورت حال. کسی بھی کاروبار میں ، متعلقہ پیشکش کرنے اور برانڈ کی وفاداری میں تبدیلیوں کو معلوم کرنے کے ل customers صارفین کے ساتھ تعلقات استوار کرنا ضروری ہے۔ یقینا ، جب ہزاروں صارفین موجود ہوں تو ، ان میں سے ہر ایک کو ذاتی نوعیت کی پیش کش کرنا ناممکن ہے۔ لیکن آپ انہیں کئی حصوں میں تقسیم کرسکتے ہیں اور ان میں سے ہر ایک طبقہ کے ساتھ مواصلت بڑھا سکتے ہیں۔

مقصد. تمام صارفین کو متعدد حصوں میں تقسیم کریں اور ان میں سے ہر ایک طبقے کے ساتھ مواصلت کی تشکیل کریں۔

عملی حل۔ بکی، ماسکو کے ایک مال ، کپڑے ، جوتے اور لوازمات کے لئے ایک آن لائن اسٹور کے ساتھ ، صارفین کے ساتھ اپنے کام میں بہتری لاتے ہیں۔ کسٹمر کی وفاداری اور زندگی بھر کی قدر کو بڑھانے کے لئے ، بٹیک مارکیٹرز نے کال سینٹر ، ای میل ، اور ایس ایم ایس پیغامات کے ذریعہ مواصلات کو ذاتی نوعیت کا بنایا۔

خریداروں کو ان کی خریداری کی سرگرمی کی بنیاد پر طبقات میں تقسیم کیا گیا تھا۔ اس کا نتیجہ بکھرے ہوئے ڈیٹا کی وجہ سے ہے کہ صارفین آن لائن خریداری کرسکتے ہیں ، آن لائن آرڈر کرسکتے ہیں اور فزیکل اسٹور میں مصنوعات اٹھاسکتے ہیں ، یا سائٹ کا بالکل استعمال نہیں کرسکتے ہیں۔ اس کی وجہ سے ، گوگل کے تجزیات میں ڈیٹا کا ایک حصہ جمع اور ذخیرہ کیا گیا تھا اور دوسرا حصہ CRM سسٹم میں جمع کیا گیا تھا۔

پھر بٹیک مارکیٹرز نے ہر گاہک اور ان کی تمام خریداریوں کی نشاندہی کی۔ اس معلومات کی بنیاد پر ، انہوں نے مناسب طبقات کا تعین کیا: نئے خریدار ، گراہک جو چوتھائی یا سال میں ایک بار خریداری کرتے ہیں ، باقاعدہ گاہک وغیرہ۔ مجموعی طور پر ، انہوں نے چھ طبقات کی نشاندہی کی اور ایک طبقے سے دوسرے حصے میں خود بخود منتقلی کے لئے اصول بنائے۔ اس سے بٹیک مارکیٹرز کو ہر گاہک طبقے کے ساتھ ذاتی نوعیت کا مواصلت کرنے اور انھیں مختلف اشتہاری پیغامات دکھانے کی اجازت ملی۔

لاگت فی ایکشن (سی پی اے) تشہیر میں دھوکہ دہی کا تعین کرنے کے لئے اختتام سے آخر کے تجزیات کا استعمال

صورت حال. ایک کمپنی آن لائن اشتہار کے ل cost قیمت کے مطابق ایکشن ماڈل استعمال کرتی ہے۔ یہ تبصرے دیتا ہے اور پلیٹ فارم کو ادائیگی کرتا ہے جب زائرین کسی اہدافی کارروائی کو انجام دیتے ہیں جیسے کہ ان کی ویب سائٹ ملاحظہ کریں ، رجسٹر ہوں یا کوئی پروڈکٹ خریدیں۔ لیکن جو شراکت دار اشتہار دیتے ہیں وہ ہمیشہ ایمانداری سے کام نہیں کرتے ہیں۔ ان میں جعلساز ہیں۔ اکثر و بیشتر ، یہ دھوکہ باز ٹریفک کے ذرائع کو اس طرح بدل دیتے ہیں کہ ایسا لگتا ہے جیسے ان کا نیٹ ورک تبادلوں کا باعث بنا ہے۔ خصوصی تجزیات کے بغیر آپ سیلز زنجیر کے ہر قدم کو ٹریک کرنے اور یہ دیکھ سکتے ہیں کہ کون سے ذرائع نتیجہ کو متاثر کرتے ہیں ، اس طرح کی دھوکہ دہی کا پتہ لگانا تقریبا ناممکن ہے۔

رائففیسن بینک مارکیٹنگ میں دھوکہ دہی کا مسئلہ تھا۔ ان کے مارکیٹرز نے نوٹ کیا تھا کہ وابستہ ٹریفک لاگت میں اضافہ ہوا ہے جبکہ محصولات بھی وہی ہیں ، لہذا انہوں نے شراکت داروں کے کام کو احتیاط سے جانچنے کا فیصلہ کیا۔

مقصد. آخر سے آخر کے تجزیات کا استعمال کرتے ہوئے دھوکہ دہی کا پتہ لگائیں۔ سیلز زنجیر میں ہر قدم پر نظر رکھیں اور سمجھیں کہ کس ذریعہ ھدف کردہ کسٹمر ایکشن پر اثر انداز ہوتا ہے۔

عملی حل۔ اپنے شراکت داروں کے کام کی جانچ پڑتال کے ل Ra ، رفیفیسن بینک کے مارکیٹرز نے سائٹ پر صارف کے اعمال کا خام ڈیٹا اکٹھا کیا: مکمل ، غیر عمل شدہ ، اور غیر منظم معلومات۔ تازہ ترین وابستہ چینل کے حامل تمام مؤکلوں میں ، انہوں نے سیشنوں کے مابین غیرمعمولی طور پر مختصر وقفے لینے والے افراد کا انتخاب کیا۔ انہوں نے پایا کہ ان وقفوں کے دوران ، ٹریفک کا ذریعہ تبدیل ہو گیا تھا۔

نتیجے کے طور پر ، رفیفیسن تجزیہ کاروں نے متعدد شراکت دار مل گئے جو غیر ملکی ٹریفک کو مختص کرتے تھے اور اسے بینک میں دوبارہ فروخت کررہے تھے۔ لہذا انہوں نے ان شراکت داروں کے ساتھ تعاون کرنا چھوڑ دیا اور اپنا بجٹ ضائع کرنا چھوڑ دیا۔

آخر سے آخر میں تجزیات

ہم نے مارکیٹنگ کے سب سے عام چیلنجوں پر روشنی ڈالی ہے جن کا اختتام تجزیہ سسٹم حل کرسکتا ہے۔ عملی طور پر ، ویب سائٹ اور آف لائن دونوں پر صارف کے اعمال کے مربوط اعداد و شمار کی مدد سے ، اشتہاری سسٹم سے حاصل کردہ معلومات ، اور کال ٹریکنگ ڈیٹا کی مدد سے ، آپ کو اپنے کاروبار کو بہتر بنانے کے طریقوں سے متعلق بہت سارے سوالوں کے جوابات مل سکتے ہیں۔

آپ کا کیا خیال ہے؟

سپیم کو کم کرنے کے لئے یہ سائٹ اکزمیت کا استعمال کرتا ہے. جانیں کہ آپ کا تبصرہ کس طرح عملدرآمد ہے.