Статьи по аналитике 27

Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.

«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.

Автоматизация рабочих процессов сейчас – это привилегия не только крупного бизнеса. IT-технологии развились до такой степени, что различные аналитические системы и другие нужные продукты стали доступны малым и средним компаниям. В том числе и программы для автоматизации работы с клиентами. Если вы все еще сомневаетесь в необходимости внедрения CRM-системы, то эта статья для вас.

Тема машинного обучения сейчас очень актуальна и продолжает набирать обороты. Машинное обучение — это алгоритм, с помощью которого система распознает данные и их закономерности, предсказывает значения на основе обученной модели.

MediaNation начала работу над созданием собственного сервиса стриминга данных – StreamMyData. Первый коннектор, который представлен в системе, позволяет передавать данные о расходах из Яндекс.Маркета в Яндекс.Метрику. Это означает, что в Метрике вы сможете видеть расходы по Яндекс.Маркету, сопоставлять их с данными по продажам и доходу и принимать решения о том, как повысить эффективность размещения на Яндекс.Маркете.

Часто в UTM-метках используется символ вертикальной черты (|), который разделяет параметры визуально. В результате при передаче таких данных в базу два важных параметра попадают в один столбец, что затрудняет их дальнейший анализ. Возникает вопрос: как их “физически” разделить, если работа с данными ведется в Google BigQuery?

Мы привыкли, что сквозная аналитика востребована в крупном ритейле, и для ее обеспечения используются большие сложные CRM. Однако этот кейс демонстрирует, что связь транзакций и источников лидов интересует всех, кто хочет грамотно подходить к маркетингу. Даже модных блогеров, чьи сайты созданы на Tilda, а используемая CRM ограничена в функционале.

На днях Thinkwithgoogle.com опубликовал материал своего руководителя отдела стратегической аналитики, Авинаша Кошика, где тот рассказывает, от какой аналитической работы его отдел отказался на период пандемии, а какую продолжает вести. Любопытный материал с точки зрения отношения (очень) крупного бизнеса к текущей ситуации. Приводим наиболее интересные тезисы.

Внешность имеет значение. Особенно, если мы говорим о сайте. Но как именно влияют внешние элементы сайта? Маркетологи MediaNation решили провести эксперимент и выявить, как визуал страницы изменит показатели конверсий. Подробнее об эксперименте и его результатах читайте в кейсе.

В начале этого года MediaNation представила свою разработку - Аудитор контекстной рекламы. Все это время он успешно помогал маркетологам проверять качество настроек рекламных аккаунтов в Директе. Изучив ваши отзывы и рекомендации, мы внедрили ряд обновлений и сегодня готовы представить их.

Изучить поведение покупателей - только часть задачи маркетолога. Важнее грамотно на него повлиять: одним клиентам можно активно предлагать товары высокой ценовой категории, другим эффективнее демонстрировать скидки и бонусы на заказы, а на кого-то просто не стоит тратить бюджет. RFM-анализ поможет определить, кто из вашей клиентской базы с большей вероятностью принесет выгоду.

Порой именно графики помогают увидеть закономерности между различными показателями в RFM-анализе. Построить их можно не только вручную, но и автоматически благодаря знаниям программирования. Для тех, кто слаб в данной сфере, предлагаем действовать по инструкции, описанной в статье.

Существует несколько способов проведения RFM-анализа. Все они отличаются уровнем автоматизации и денежными вложениями. В данной статье мы рассмотрим наиболее оптимальный способ - RFM-анализ с помощью языка программирования Python.

Все помнят о принципе Парето, который в маркетинге звучит как “80% прибыли приносят 20% постоянных покупателей”. Поэтому главное ядро заработка кроется в уже имеющейся клиентской базе магазина. Причем лояльные покупатели ценны не только оформленными заказами, но и...

Компании, продающие товары через интернет, сталкиваются с проблемой оценки рентабельности совершенных заказов. Дело в том, что оформленный на сайте заказ не всегда оплачивается клиентом, и тогда возникает разрыв между digital-результатами (заказ оформлен) и реальными продажами. Адамас, крупнейший производитель и продавец ювелирных изделий, разработал систему аналитики, которая позволяет отслеживать эффективность рекламных каналов от момента выделения бюджета до момента продажи, учитывая возможные возвраты, а также неполную выкупаемость заказов.

У вашего бизнеса уже есть определенная клиентская база, сбор которой потребовал огромных усилий и финансовых затрат. В этой базе люди, которые однажды сделали у вас заказ или воспользовались услугами. Как теперь сделать так, чтобы существующие клиенты приносили прибыль? Превратить их из просто клиентов в лояльных клиентов. Здесь не обойтись без сегментации, RFM-анализа и еще пары секретов.